TI芯科技賦能中國新基建之人工智能

伴隨算力、數據、互聯網的發展，人工智能正處于從量變到質變的節點，尤其邊緣端呈現出爆發式的發展。Gartner預測，到2025年，至少會有75%的數據處理將會在云端或者數據中心之外的地方進行。人工智能大潮對于半導體企業是機遇也是挑戰。和云端不同，邊緣側對芯片的最主要需求依然回到了性能、成本和功耗這3個芯片永恒的話題，而且必須同時具備，產品才能勝出。此外由于邊緣人工智能產品的開發周期較短，迭代窗口快速，因此友好的開發環境也很關鍵。

什么樣的邊緣人工智能系統才是成功的？“精準感知，快速決策，人機協作，高效節能，安全可靠”，這是德州儀器（TI）中國區嵌入式產品系統與應用總監Howard Jiang給出的答案。眾所周知，感知、決策及執行是邊緣人工智能的3個環節，而且隨著邊緣人工智能的發展，對于嵌入式的感知和決策技術的要求相比非人工智能更嚴苛、更差異化。

數據是邊緣人工智能的根本，而感知則是數據的來源。正如一個人不止需要眼睛來感覺世界，包括耳朵等都是感知自然世界的重要器官，機器同樣需要耳聰目明，各種傳感器隨著技術發展應運而生。TI推出的單芯片毫米波雷達，在許多應用場合可以規避傳統攝像頭的弊端，同時支持系統的多項數據融合，使得機器可以更好地獲取數據，實現對目標的精準感知。

邊緣人工智能設備需要一個聰明的“大腦”來進行數據處理和決策。集成式 SoC 通常是邊緣人工智能中一個不錯的選擇，因為除了容納能夠執行深度學習推理的各種處理元件外，SoC還集成許多用于整個嵌入式應用的必要組件。一些集成式SoC 包括顯示、圖形、視頻加速和工業聯網功能，使單芯片解決方案的功能不僅限于運行ML/AI。

歐司朗和捷普攜手為機器人車輛打造360度全景視野

隨著勞動力短缺、電子商務飛速增長以及對工作場所安全性的關注度提高，自主移動機器人 （AMR） 和自動導向車 （AGV） 市場的大規模增長。自主移動機器人和自動導向車采用各種導航方法，在倉庫、制造工廠甚至辦公室中自主運送物料。捷普集團 （Jabil） 和艾邁斯歐司朗提供了精確且經濟的 3D 傳感和 LiDAR 技術，正快速推進機器人車輛導向系統的發展。捷普的全向傳感器基于飛行時間 （ToF） 來引導車輛在既定路徑上繞過障礙物，安全行駛，無需使用磁帶、標簽、應答器或反射器來改造設備。

艾邁斯歐司朗與捷普通力合作，為全向傳感器開發定制了一款 Bidos 850 nm VCSEL。這款 VCSEL 發射紅外光，通過物體反射，并由鏡頭中的探測器記錄下來。物體的距離取決于光束到達物體并返回所花費的時間。這些信息經過處理后，會觸發相應的動作，比如繞過障礙物以避免碰撞等。

這款創新型全向傳感器的設計宗旨是減少機器人、自動駕駛車輛和無人機進行目標檢測和碰撞規避所需的獨立傳感器的數量。該傳感器的發布昭示著捷普與艾邁斯歐司朗合作的開始。

Blasch 還表示：“我們期待將來能與艾邁斯歐司朗在其他項目上繼續合作。我們需要利用深度傳感技術來觀察世界，并為這些類型的平臺提供所需的數據。我們希望與致力研發的公司合作，并相信雖然現在沒有合適的解決方案，但以后一定會有。”