邊緣 AI 技術

更低的延遲。更低的功耗。無限應用。

邊緣 AI 正在重塑嵌入式系統,TI 則提供基礎架構,使實體 AI 成為可能。透過由全面軟體與工具支援的 AI 微控制器 (MCU)、處理器、無線連線及雷達感測器組合,將邊緣 AI 部署於各類應用。無論是打造智慧感測器、預測性維護系統還是自動車輛,我們都能解決關鍵的瓶頸:回應時間、功耗、性能、開發複雜度、記憶體佔用與成本,從而將資料轉化為即時決策。 

 

本頁內容

我們的 AI 加速優勢

縮短反應時間

在邊緣,決策發生於毫秒之間

透過整合在 TI MCU 中的 TinyEngine™ NPU,您可實現 10 到 90 倍的延遲降低,讓裝置能更快速地在本地執行即時決策。

能源效率

將邊緣 AI 引入更廣泛、更簡單、更小巧且更具成本效益的應用中。

與基於 CPU 的實現方案相比,採用 TinyEngine™ NPU 可將推理能耗降低超過 120 倍,實現超高效能的 AI 運算。其成果是延長電池續航力與實現不間斷的恆時高性能,且無須犧牲即時反應能力。

電源效率

以最低能耗,將電力高效轉化為 AI 運算力

在高性能處理器中整合 C7™ NPU,可實現高達 1200 TOPS 的運算效能,並最佳化每瓦性能 

選擇支援邊緣 AI 的裝置


邊緣 AI 加速裝置

專為高效執行神經網路而設計,可將運算密集的推理工作從 CPU 卸載至我們專有的 NPU

邊緣 AI 支援裝置

專為強化您的邊緣 AI 系統而設計,滿足您對靈活、低複雜度模型及成本最佳化 AI 的需求

使用 CCStudio™ Edge AI Studio 訓練、最佳化並部署 AI 模型

透過 TI 整合式 CCStudio™ Edge AI Studio 生態系統,即刻為您的應用啟動開發作業。

  • 輕鬆擷取高品質資料
  • 訓練並最佳化您的理想模型
  • 利用 TI Model Zoo 中豐富的預訓練模型庫快速進行原型設計
  • 利用內建支援 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 的開源框架

 

探索邊緣 AI 應用的使用案例

使用即時監控與控制 AI,分析在特定時間間隔收集的資料,以預測未來值、偵測異常情況與識別模式,以進行預測性維護。

讓裝置能夠解讀來自相機與感測器的資料,以理解實體世界。透過在本地執行 AI,系統能夠即時偵測物體、辨識模式並做出反應,從而實現如智慧攝影機、缺陷偵測與安全監控等應用。

使用音訊 AI 分析聲音,以即時辨識語音、識別音樂、偵測異常情況,以及提升音質。