TI芯科技赋能中国新基建之人工智能 伴随算力、数据、互联网的发展，人工智能正处于从量变到质变的节点，尤其边缘端呈现出爆发式的发展。Gartner预测，到2025年，至少会有75%的数据处理将会在云端或者数据中心之外的地方进行。人工智能大潮对于半导体企业是机遇也是挑战。和云端不同，边缘侧对芯片的最主要需求依然回到了性能、成本和功耗这3个芯片永恒的话题，而且必须同时具备，产品才能胜出。此外由于边缘人工智能产品的开发周期较短，迭代窗口快速，因此友好的开发环境也很关键。 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Howard Jiang给出的答案。众所周知，感知、决策及执行是边缘人工智能的3个环节，而且随着边缘人工智能的发展，对于嵌入式的感知和决策技术的要求相比非人工智能更严苛、更差异化。 数据是边缘人工智能的根本，而感知则是数据的来源。正如一个人不止需要眼睛来感觉世界，包括耳朵等都是感知自然世界的重要器官，机器同样需要耳聪目明，各种传感器随着技术发展应运而生。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。 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 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，SoC还集成许多用于整个嵌入式应用的必要组件。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不仅限于运行ML/AI。 欧司朗和捷普携手为机器人车辆打造360度全景视野 随着劳动力短缺、电子商务飞速增长以及对工作场所安全性的关注度提高，自主移动机器人 （AMR） 和自动导向车 （AGV） 市场的大规模增长。自主移动机器人和自动导向车采用各种导航方法，在仓库、制造工厂甚至办公室中自主运送物料。捷普集团 （Jabil） 和艾迈斯欧司朗提供了精确且经济的 3D 传感和 LiDAR 技术，正快速推进机器人车辆导向系统的发展。捷普的全向传感器基于飞行时间 （ToF） 来引导车辆在既定路径上绕过障碍物，安全行驶，无需使用磁带、标签、应答器或反射器来改造设备。 艾迈斯欧司朗与捷普通力合作，为全向传感器开发定制了一款 Bidos 850 nm VCSEL。这款 VCSEL 发射红外光，通过物体反射，并由镜头中的探测器记录下来。物体的距离取决于光束到达物体并返回所花费的时间。这些信息经过处理后，会触发相应的动作，比如绕过障碍物以避免碰撞等。 这款创新型全向传感器的设计宗旨是减少机器人、自动驾驶车辆和四轴飞行器进行目标检测和碰撞规避所需的独立传感器的数量。该传感器的发布昭示着捷普与艾迈斯欧司朗合作的开始。 Blasch 还表示：“我们期待将来能与艾迈斯欧司朗在其他项目上继续合作。我们需要利用深度传感技术来观察世界，并为这些类型的平台提供所需的数据。我们希望与致力研发的公司合作，并相信虽然现在没有合适的解决方案，但以后一定会有。”
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