什么样的边缘人工智能系统才是成功的？“精准感知，快速决策，人机协作，高效节能，安全可靠”，这是德州仪器（ti）中国区嵌入式产品系统与应用总监霍华德江给出的答案。路由器，洞察力、决策及执行的3个智能，伴随着边界人工智能的发展，对于成熟的洞察力和技术的要求决策变得非人工智能更严苛、更多样化。

德州仪器（ti）中国区嵌入式产品系统与应用雷锋howard jiang

感知-边缘人工智能的数据来源

数据是边界人工智能的根本，而发现则是数据的来源。 一个人类需要耳目视力，包括耳朵等可以发现自然世界的器官，机器同样需要耳目聪明，各种传感器技术随着发展应运而生。ti推出的单芯片毫米波雷达，在许多应用场合可以规避传统摄像头的弊端，同时支持系统的多项数据融合，使得机器可以更好地获取数据，实现对目标的精准感知。

利用毫米波雷达的传感器，能够以高精度测量其范围内的物体以及实物的距离和相对速度。受、尘、烟、雾或霜雨等环境条件影响。此外，传感器可直接安装在波光下工作中或在阳光下工作。传感器可直接安装在这些外表面、透气口或传感器表面的塑料外壳后，非常坚固耐用，能达到防护等级（ip）69k标准。

ti的单芯片毫米波雷达通过cmos制造工艺，实现了传统雷达所不具备的高性价比，同时结合了asic的全面处理，可以直接降低bom成本，减少产品尺寸，并且减少了对于处理器基于ti毫米波雷达设计的产品体积是小型雷达测距仪的依赖，重量是其相关的。

更重要的是，除了自动驾驶领域，波雷达还可以深入地球领域的工业及智能家居、智能楼宇、医疗等。例如通过毫米波雷达与空调的结合，可以实现目标随人动、实现人体的探探、开关等智能报警而在其他应用如对着机械臂操作员、物流功能员操作/机器人中的安全防护、野外探险障碍检测、老人跌倒等监测，毫米波雷达都具备图像传感器所不具备的精确度、快速发现等优势，同时满足各种应用场合的数据脱敏（可以在应用、等场合安装）。

除了毫米波雷达之外，ti还提供了温度传感器、dlp技术、tof等广泛的产品，从而进一步扩大了机器与人的接触途径。

决策-边缘人工智能的大脑

边缘人工智能设备需要一个聪明的“大脑”来进行数据处理和决策。集成式的soc通常是边缘人工智能中一个不错的选择，因为除了容纳能够执行深度学习推理的各种处理元件外，系统芯片还集成一些集成式soc包括显示、图形、视频加速和工业联网功能，使单芯片解决方案的功能只能运行ml/ai。

ti的jacinto™7系列处理器非常具有这种高度集成的soc，芯片内部包括剧烈的计算、深度学习引擎、用于信号和处理的专用加速器，符合功能安全asil-d/sil-3标准除了高级驾驶辅助系统（）之外，处理器还可以去除机器人、机器视觉、雷达等领域。

集成的专用加速器包括“c7x”新一代dsp内核，将ti行业领先的dsp和eve内核结合到一起，并添加了矢量浮点计算功能，并支持向后兼容代码。随着边缘人工智能的兴起，dsp由于其基于哈佛架构，可以显着提升矩阵运算效率，非常适合神经网络计算加速。同时，加入的“mma”深度学习加速器可在实际工作条件下，以低功率达到8个tops的计算性能。

通用内核则包括了多核arm cortex-a72、cortex-r5f以及8xe ge8430 gpu等。

哈辛托7系列的多核异构处理器架构设计，可以最大限度地针对任务进行选择与优化，从而实现更好的性能提升及成本控制。另外，ti还将成熟的算法进行硬件化，加之半导体制程的比如ti的isp，可以基于芯片内嵌的硬件单元实现宽动态调整、自动缩放、立体深度视觉以及光流算法等。

jacinto 7系列处理器提供了涉及硬件和软件的全面安全解决方案，汽车和工业市场的重要关注点。jacinto 7系列处理器使用经络独立功能安全评估机构（如tvsd）认证的硬件开发流程，针对asil-d功能进行了系统设计。而针对如今adas数据融合所带来高带宽多端口的新挑战，哈辛托7系列也集成了csi-2等多路端口，可以保证同多路传感器互联并支持高数据需求。jacinto 7系列同时集成了pcie集线器和增长的增长，可以用于域控制，从而实现提升水平的集成度。

为方便开发，ti推出了ti-edge-ai-cloud，针对jacinto处理器上ai推理的云工具评估并支持企业应用通用用户与流行的深度学习框架（包括tensorflow lite、onnx runtime、opengl es等） ），帮助提示和部署模型并加速推理。

除了视觉识别所常用的cnn之外，生活预测性维护等边缘人工智能场景需要的rnn，jacinto 7处理器同样也提供相应的支持。此外，ti工业应用处理器sitaratm系列，集成了arm cortex- a系列内核，同样也可以通过arm nn实现相对低算力要求的边界人工智能应用，等工业应用中的预测性维护。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。