边缘AI新纪元：TI 技术赋能医疗、汽车与工业创新
- 李佳玲／台北
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随着物联网、人工智能与边缘运算的深度融合，嵌入式系统正迎来全新的技术变革与爆发式成长！面对日益复杂的应用场景，企业对实时处理能力、功耗效率、功能安全及连接性能的要求不断提升。
因应此趋势，TI日前举办嵌入式技术研讨会，涵盖智能边缘、AI视觉革新、联网与安全并进等重要议题，充分展现了TI以其领先的处理器与微控制器（MCU）技术，持续推动医疗电子、汽车智能化和工业自动化等关键领域的创新。
智能边缘新境界
TI应用工程师Jerry Kuo说明「MSPM0+ MCU 中的实时边缘处理如何延长医疗心电图监测的电池寿命」。他首先解释了AI与信号处理的关联，这两项技术在边缘装置上的应用能够彼此相辅相成，进一步提升效能。针对ECG应用，要求能够准确且实时地分类心脏事件，并轻薄短小，以提升使用者的舒适度与移动性和延长电池寿命，是采用TI MSPM0+ MCU应用的理想范例。
在开发支持方面，TI的Edge AI Studio中包含了丰富的AI模型，并提供ECG应用的参考设计TIDA-010288，可加速产品开发。
TI应用工程师Wayne Huang主讲「C2000 F29 MCU：启用边缘AI以实现智能状态监测与虚拟传感」，重点介绍汽车应用中的边缘AI使用案例，例如电网、马达和电弧故障侦测，以及温度预测等多种应用场景。透过算力的提升，TI F29x MCU由于其架构中固有的平行性，较现有MCU架构快2倍以上，适用于边缘AI应用，可实现结合控制与AI的整合式解决方案。
以电网故障侦测为例，Wayne Huang说明边缘AI的开发流程，包括数据收集、建立模型与训练，以及部署等。其中模型选择可采用混合式方法，以传统算法结合AI修正，提升效能。TI可提供完整的工具链支持，以及针对F29x MCU最佳化的模型编译。
TI应用工程师Andre Tseng介绍「实时马达控制的技术趋势与应用于家电和电动工具之解决方案」，内容包括FOC（磁场导向控制）、马达参数识别、压缩机的震动补偿、无传感器高扭矩启动、高速马达控制等应用的基本原理。
此外，Andre Tseng亦说明了将边缘AI导入风扇不平衡故障侦测与分类、洗衣机秤重等实际案例。TI F28P550 实时控制MCU内建TINIE硬件NPU，是该级别中首款量产且搭载硬件NPU加速器的MCU，透过将AI模型执行任务卸载至NPU，相较于在CPU上执行软件，可实现速度提升5-10倍。
AI视觉革新与创新汽车座舱应用
TI应用工程师Gibbs Shih主讲「基于TI处理器的视觉AI加速先进驾驶辅助系统 （ADAS）」，针对3D环景与停车辅助、前摄影机、电子后视镜（CMS）、驾驶监控系统（DMS）等常见的ADAS应用，说明如何导入边缘AI功能，使效能获得提升。
Gibbs Shih表示，目前主流的ADAS正从L1朝L2+级别提升，为因应付复杂路况，导入具备学习、预测驾驶行为的AI功能，将能使系统功能更具弹性。以停车辅助来说，不仅要能够侦测到物件，还需提升到物件识别。TI 的边缘 AI 处理器（如 AM62A 和 TDA4VH）能够支持复杂的视觉应用与 AI 模型，感知车辆内部和外部的关键信息，提高产品安全性并满足 GSR 等法规要求。此外，TI与全球主要的ADAS生态系统夥伴合作，开发人员可使用TI提供的入门套件EVM，搭配处理器SDK进行硬件评估，并透过Edge AI Studio进行模型的选择与编写，以实现新一代的ADAS产品开发。
TI资深工程师暨科技委员Jesse Wang说明「如何在汽车座舱应用中结合雷达和传感器融合技术」，探讨如何结合雷达的稳健性和精确度与镜头的视觉数据，透过两者的互补优势，可在安全关键应用中增强乘员监测功能，以满足新型车辆严格的安全和效能要求。
Jesse Wang表示，雷达具备灵敏度佳、耐用等特性，已广泛用在车舱内的各种监测应用。以乘员监控为例，用单个雷达取代重量传感器，侦测与定位准确度可超过98%。随着NCAP 2026/2029乘员监控要求的提升，推动了雷达与摄影机融合的需求，可提供完整的车舱传感体验，包括乘员体型分类、儿童在座侦测、安全带正确配戴侦测等，都需要融合解决方案来实现。
联网与安全并进
TI应用工程师Andre Tseng介绍「使用 AM26 MCU 设计以太网环形架构如何简化区域架构」。随着汽车电子架构从传统的网域（domain）架构朝更高效的区域（zone）架构移转，如何实现区域架构设计，已成为重要课题。据估计，到2030年以后，汽车都将转变为中央区域架构设计，透过高速以太网络连结各个子系统，朝软件定义车辆目标迈进。
以太网络环状区域架构具备低延迟、确定性和高带宽通讯及数据封包安全冗余回路等优势，可作为可靠的备援车载网络骨干，传输关键安全数据。针对此趋势，TI的TIDA-020079区域参考设计，其中使用AM26整合以太网络交换器（CPSW）来进行设计，透过CPSW可大幅降低系统的延迟。
TI应用工程师Frank Liu讲述「基于 Wi-Fi 连接的传感技术突破性创新」，内容主要包括Wi-Fi传感的应用范例与技术方案。TI专注于Wi-Fi方案开发，提供CC3300和CC3500系列产品线，后者是Wi-Fi与BLE整合式SoC，已率先支持Wi-Fi传感功能。
Wi-Fi传感能力称为通道状态指示（CSI），其应用范例包括房间传感与存在侦测、手势识别、目标（如人员）计数与活动侦测等。与蓝牙、被动式红外线、和雷达等其他传感技术相较，在实作的增量成本、精确度等方面，各有优缺点，须依应用需求来决定，但Wi-Fi传感的优势在于成本低，以及不需要所有节点都实作。
Wi-Fi传感目前是由服务供应商于家用路由器，在现有Wi-Fi网络上部署。未来，将推出运用边缘AI和机器学习来改进传感解读。此外，IEEE 802.11bf将扩展该标准，以实现更高效能的传感，并增加更多灵活性。
TI资深工程师暨科技委员Rio Chan介绍「MCU 和 MPU 中适用于 ASIL D（ISO 26262）和SIL 3（IEC 61508） 系统的可扩展安全架构」。MCU常见的安全架构是依据ISO 26262标准确定的故障容错时间间隔（FTTI），及／或依据IEC 61508标准确定的过程安全时间（PST）为基础，并具备双核心锁阶、同质备援和异质备援等安全功能。
Rio Chan指出，但是在安全关键型应用中，若需要更高效能及处理更大规模数据集，则需要使用MPU，借助MPU来实现安全性扩展。在可扩展的ASIL-D/SIL-3系统中使用MPU时，还可运用多核心架构、安全级OS与runtime环境等技术。
总结来看，当针对ASIL-D/SIL-3系统进行架构设计时，也需纳入模块化架构、容错系统、错误侦测与处理等各项设计考量，以确保达到所需的安全完整性等级。
开发效率跃升
TI应用工程师Eric Chen说明「利用TI的Zero Code和图形界面工具加速嵌入式开发」。有监于嵌入式系统开发具复杂性且门槛高的设计挑战，TI提供了完备的嵌入式工具，以简易性、更快的上市时程与可及性，协助开发人员因应设计挑战。
Eric Chen介绍了SysConfig、SmartRF Studio、Zero Code Studio、C2000 Mathworks模型架构设计等多项工具。以SysConfig为例，其旨在简化软件开发，并利用图形化进行配置。
SmartRF Studio则是一款RF 测试工具，可让使用者配置、测试及评估无线装置，能够为修改过的PHY 配置产生配置档案。Zero Code Studio是TI最新的图形化开发环境，在直觉式方块图设计环境中，配置、开发并执行MCU应用程序，无须撰写程序码，也不需要IDE，能在几分钟内完成MCU应用程序设计，大幅简化并加速开发流程。
Eric Chen接着介绍「TI Zephyr 生态系统确保跨 MCU 平台的无缝转移」。针对Zephyr RTOS的历史与演变，他指出，Zephyr旨在为开发IoT装置提供一个可扩展的安全环境，是一款可扩充且强大的开放原始码实时操作系统（RTOS），适用于资源有限的嵌入式微控制器，支持多种硬件架构。
Zephyr历经多年的开发历程，自2020年首款Zephyr 长期支持版（v2.0）发布，到2024年发布Zephyr v4.0+，近年来已成为广受采用的开源RTOS。
Zephyr RTOS的优势包括免费使用且免授权费、生产就绪、多家芯片供应商支持、易于迁移、以及来自社群的积极支持。此外，它亦涵盖了BLE、Wi-Fi、Thread、Zigbee、CAN汇流排、以及LoRa/LoRaWAN等多种无线通讯协定支持。为因应此技术趋势，TI已为Zephyr支持制定了明确积极的目标，包括成立专属团队投入Zephyr开发、提供完整、可用于量产的产品，并支持跨不同芯片供应商的迁移路径。
目前，CC2340R5／CC2755R10 的Zephyr 支持现已上市。TI将承诺致力于提供开源工具，针对Zephyr 的完整开发工具亦已就绪，建构了完备的Zephyr 生态系统。
