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          德州儀器:32位MCU領域的創新之旅

          作者:時間:2024-03-11來源:電子產品世界收藏

          隨著科技的飛速發展,微控制器()作為嵌入式系統的核心組件,正經歷著前所未有的變革。在這場變革中,(TI)以其前瞻性的視野和強大的技術實力,不斷推動著領域的發展。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202403/456215.htm

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          中國區技術支持總監? 師英

          1 的崛起之路

          近年來,MCU在市場中逐漸占據主導地位,而傳統的8位和16位MCU的應用則在某種程度上呈現出減少的趨勢。這一趨勢的出現主要得益于MCU可以提供更優秀的射頻和低功耗表現,以及更豐富的功能和擴展性,能夠幫助終端產品提高性能、降低功耗、增加集成度和安全性,以適應更多的智能化、物聯網和工業控制等應用場景。

          盡管8位MCU的開發環境相對簡單,但為MSPM0提供了全棧開發工具,配合各類GUI 以及重組的文檔和培訓教程,大大降低了用戶的開發成本,讓32位MCU同樣變得簡單易用。

          以德州儀器推出的32位MCU MSPM0為例,其強大的32位計算能力為設計人員提供了更多的計算選項,使得算法分析更加精確,同時加強了安全性。這使得終端產品能夠更好地適應智能化、物聯網和工業控制等應用場景。

          2 成本控制與技術創新

          面對MCU市場中激烈的價格競爭,德州儀器通過提供更多的產品組合、高性價比和更簡單易用的產品來滿足市場對MCU的需求。以新推出的MSPM0系列為例,該系列預計將推出100 余款產品,覆蓋從工業到汽車、從消費到醫療的大部分應用。同時,MSPM0還集成了CAN-FD控制,并加強了安全方面的管理,以滿足工業和汽車領域對安全性和可靠性的高要求。

          在成本控制方面,德州儀器通過優化產品設計、提高生產效率和降低原材料成本等方式來降低產品的BOM成本。此外,德州儀器在模擬IP 方面的豐富積累,集成了多個獨立的ADC、運放等外設,從而替代了更多的外部元件,進一步降低了客戶的開發成本。

          3 產品選擇與技術支持

          隨著物聯網(IoT)和邊緣計算的興起,低功耗MCU變得越來越重要。德州儀器憑借其C2000系列MCU在市場上的經典地位,持續幫助用戶選擇更適用的MCU。C2000系列MCU擁有多種型號,覆蓋了各種性能和功能需求。無論是處理能力、內存大小還是外設接口,用戶都能找到最適合他們的產品。此外,德州儀器還不斷推出新產品,以滿足不斷變化的市場需求。

          值得一提的是,德州儀器還擁有專業的E2E 論壇,方便用戶之間交流經驗、分享心得。這不僅降低了用戶的學習成本,還能促進技術的進步和創新。同時,德州儀器還與全球的生態系統合作伙伴緊密合作,提供一站式的解決方案。這意味著用戶可以獲得從硬件到軟件、從開發工具到生產制造的全方位支持。

          4 AI+MCU開啟嵌入式系統的新篇章

          人工智能(AI)時代的到來,顛覆了很多行業發展,AI功能正逐漸成為MCU的一個關鍵特性。德州儀器認為在嵌入式系統中實現人工智能是未來發展的趨勢之一。邊緣智能將成為智能自動化系統的核心,這意味著數據在數據采集傳感器附近進行計算,從而實現更安全、更快速且可靠的處理。德州儀器在保持MCU 實時性能的同時,有效地集成了AI 功能,為嵌入式系統的發展開啟了新篇章。

          過去,成本和功耗限制制約了設計人員能夠實現的邊緣智能化程度。然而,德州儀器通過提供由通用開發環境支持的高效且經濟的處理選項來幫助設計人員應對這一挑戰。此外,德州儀器還致力于提供增強系統感應能力的方法,并集成更多模擬功能來簡化系統內的感應電路開發,從而無需額外元件。

          德州儀器推出的全新處理器系列AM62A、AM68A和AM69A 由開源評估和模型開發工具以及可通過業界通用應用程序編程接口 (API)、框架和模型進行編程的通用軟件提供支持。利用這個由視覺處理器、軟件和工具組成的平臺,設計人員可以輕松跨多個系統開發和擴展邊緣AI 設計,同時縮短產品上市時間。其中,AM69A可在邊緣AI 盒、自主移動機器人和交通監控系統等高性能應用中,針對1 至12 個攝像頭實現32TOPS 的AI 處理功能。另外,德州儀器也提供了一整套完整的AI 開發工具,設計人員可以通過德州儀器的免費開源工具Edge AI Studio 的公測版,縮短其邊緣AI 應用的上市時間。

          在未來,我們會進一步擴大嵌入式AI 的應用范圍,為工業現場控制應用例如電弧檢測和電機故障預測等應用賦能。

          (本文來源于《EEPW》2024.03)



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