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　　◈✿◈✿★：2026年慕尼黑上海电子展上◈✿◈✿★，德州仪器（TI）展示了两套分别面向可穿戴健康监测与智能家居场景的边缘AI系统级参考设计◈✿◈✿★：前者围绕低功耗模拟前端与端侧NPU实现心电◈✿◈✿★、血糖的本地监测◈✿◈✿★，后者以实时控制MCU为家电注入本地AI能力◈✿◈✿★。本文结合TI现场工程师技术讲解及公开资料◈✿◈✿★，对相关方案的技术特点◈✿◈✿★、行业应用价值与边缘AI落地路径进行解析◈✿◈✿★。

　　近年来◈✿◈✿★，可穿戴医疗设备与智能家居正成为半导体厂商布局端侧AI的重点场景◈✿◈✿★：前者要求低功耗◈✿◈✿★、高精度◈✿◈✿★、长续航与数据隐私◈✿◈✿★，后者强调在不改写既有硬件架构的前提下◈✿◈✿★，以最小成本为家电注入本地智能◈✿◈✿★。在2026慕尼黑上海电子展（electronica China）期间◈✿◈✿★，德州仪器TI）围绕可穿戴健康监测与智能家居◈✿◈✿★，展示了一系列基于边缘AI的系统级参考设计蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★，涵盖生理信号采集◈✿◈✿★、连续血糖监测◈✿◈✿★、家电实时控制与轻量级端侧AI等方向◈✿◈✿★。相比以往聚焦单一芯片性能◈✿◈✿★，本次展示更强调模拟前端◈✿◈✿★、无线连接◈✿◈✿★、MCU算力与AI工具链之间的协同◈✿◈✿★，通过开放参考设计帮助设备厂商缩短产品开发周期◈✿◈✿★。

　　本文结合TI现场工程师技术讲解及公开资料◈✿◈✿★，对相关方案的技术特点◈✿◈✿★、行业应用价值与边缘AI落地路径进行解析◈✿◈✿★。

　　心电（ECG）与连续血糖监测（CGM）是 可穿戴医疗领域最具代表性的两类应用◈✿◈✿★。ECG需要高保真采集微弱生物电信号并在本地快速识别异常◈✿◈✿★；CGM则要求电化学传感◈✿◈✿★、温度补偿与超低功耗无线传输长期稳定运行◈✿◈✿★。TI此次展示的两套参考设计必发官网◈✿◈✿★，分别对应了“高集成模拟前端+端侧AI”与“低功耗传感+无线连接”两条技术路线◈✿◈✿★。

　　在ECG参考设计中必发官网◈✿◈✿★，信号链前端采用了TI新推出的AFE159RP3◈✿◈✿★。据介绍◈✿◈✿★，这是一款面向可穿戴心电监测的低功耗模拟前端◈✿◈✿★，片内集成高精度模数转换器（ADC）与心电信号调理通路◈✿◈✿★，可完成多导联心电采集◈✿◈✿★、起搏脉冲检测及呼吸阻抗测量等功能◈✿◈✿★，并满足相关医疗标准要求◈✿◈✿★，适合可穿戴ECG贴片◈✿◈✿★、动态心电仪等紧凑型设备◈✿◈✿★。

　　完成信号采集后◈✿◈✿★，原始心电数据进入MSPM0G5187 微控制器（MCU）进行本地处理◈✿◈✿★。该器件基于Arm® Cortex®-M0+内核◈✿◈✿★，核心亮点在于片内集成了TinyEngine™ 神经网络处理单元（NPU）硬件加速器◈✿◈✿★，专为深度卷积神经网络推理优化◈✿◈✿★。根据现场介绍◈✿◈✿★，借助该NPU◈✿◈✿★，MSPM0G5187可在本地完成心电波形的AI分类◈✿◈✿★。相比于纯CPU而言◈✿◈✿★，这款搭载了TI TinyEngine NPU的MCU可以实现超过九倍计算延时的降低◈✿◈✿★，同时在功耗方面降低了12倍蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★。

　　据现场讲解◈✿◈✿★，该NPU已提前训练了针对不同心电图特征进行分类识别的AI模型◈✿◈✿★，当前端采集到异常心电波形数据后◈✿◈✿★，MSPM0G5187微控制器可直接在本地完成分类并输出标签◈✿◈✿★，无需持续上传原始波形◈✿◈✿★，分类结果将通过CC3551E无线片上系统（SoC）以Wi-Fi协议发送至终端◈✿◈✿★。系统仅在需要回传分类结果或异常事件时打开Wi-Fi◈✿◈✿★，其余时间关闭无线链路◈✿◈✿★，从而显著降低整体功耗◈✿◈✿★，延长可穿戴设备续航◈✿◈✿★。

　　除ECG外◈✿◈✿★，TI还展示了一套连续血糖监测参考设计◈✿◈✿★。与ECG方案不同◈✿◈✿★，CGM的核心挑战在于对电化学反应产生的微弱电流进行高精度◈✿◈✿★、低噪声采样◈✿◈✿★，同时补偿体温变化对血糖读数的影响◈✿◈✿★，并通过低功耗蓝牙将数据持续同步到手机或平板◈✿◈✿★。

　　CC2340系列（如CC2340R5无线微控制器）是TI SimpleLink™ MCU平台的成员◈✿◈✿★，针对低功耗蓝牙5.4低功耗应用优化蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★。具备超低待机功耗与集成射频前端等特性◈✿◈✿★。这些特性使其适用于CGM等对低功耗◈✿◈✿★、小尺寸和无线连接能力有较高要求的传感应用场景必发官网◈✿◈✿★。

　　在智能家居展区◈✿◈✿★，TI将重点放在“不改变硬件设计蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★、不增加外部AI芯片”的前提下◈✿◈✿★，为传统家电注入边缘AI能力◈✿◈✿★。这一策略的核心在于将TinyEngine NPU集成到已经承担实时控制任务的MCU中◈✿◈✿★，使电机控制◈✿◈✿★、电源管理与AI推理在同一颗芯片上共存◈✿◈✿★。

　　TI与TCL合作展示的空调外机实时控制及节能方案◈✿◈✿★，控制核心采用TMS320F28P550实时微控制器◈✿◈✿★。该器件属于TI C2000™ 实时MCU的F28P55x系列◈✿◈✿★，具备电机控制与电源管理所需的高实时算力◈✿◈✿★，并在C2000平台引入TinyEngine NPU◈✿◈✿★，使电机控制与AI推理在同一颗芯片上共存◈✿◈✿★，适用于电机驱动◈✿◈✿★、数字电源◈✿◈✿★、家电及光伏储能等场景◈✿◈✿★。

　　在现场展示的Demo中◈✿◈✿★，TMS320F28P550实时微控制器负责控制空调外机的风扇◈✿◈✿★、压缩机及功率因数校正（PFC）电源◈✿◈✿★，并在同一芯片上以软件方式运行AI节能算法◈✿◈✿★。据现场工程师介绍◈✿◈✿★，在实验室环境下◈✿◈✿★，该方案最高可实现约30%的空调节能效果◈✿◈✿★。更重要的是◈✿◈✿★，该方案通过在DSP内部集成AI算法能力◈✿◈✿★，避免额外增加独立AI处理芯片◈✿◈✿★，即可在原有空调电控平台上增加边缘AI能力◈✿◈✿★。

　　此外◈✿◈✿★，TI在该领域提供了从电流采样ADC◈✿◈✿★、运算放大器到PWM输出的完整芯片组合◈✿◈✿★，能够实现端到端的AI控制与硬件整体解决方案◈✿◈✿★。这种“控制+AI”单芯片整合思路◈✿◈✿★，对于成本敏感◈✿◈✿★、迭代周期短的家电市场具有较强吸引力◈✿◈✿★。

　　跌倒检测是TI在智能家居展区展示的另一项边缘AI应用◈✿◈✿★。该方案基于MSPM0系列MCU◈✿◈✿★，片内同样集成TinyEngine NPU硬件加速器◈✿◈✿★，外接重力感应器采集人体姿态数据,系统可判断被监测者是否发生跌倒◈✿◈✿★。由于推理在本地MCU上完成◈✿◈✿★，数据无需上传云端即可触发报警◈✿◈✿★，既降低了隐私风险◈✿◈✿★，也减少了网络依赖◈✿◈✿★。

　　现场同时展示了TI的AI模型训练框架◈✿◈✿★。工程师可在TI官网注册账号后下载该框架◈✿◈✿★，在Windows系统下完成从数据采集◈✿◈✿★、标注◈✿◈✿★、模型训练到模型导出的完整流程◈✿◈✿★。导出的模型可直接导入TI Code Composer Studio（CCS）编译器◈✿◈✿★，生成C代码与代码库◈✿◈✿★，并集成到TI任意MCU或处理器中◈✿◈✿★。这意味着降低嵌入式工程师部署AI模型时的学习成本◈✿◈✿★，也无需掌握底层神经网络编程◈✿◈✿★，即可将AI能力快速部署到目标硬件◈✿◈✿★。

　　基于MSPM0系列NPU的跌倒检测Demo板◈✿◈✿★，外接重力感应装置◈✿◈✿★，用于采集姿态数据并在本地完成AI推理◈✿◈✿★。

　　无论是可穿戴ECG◈✿◈✿★、跌倒检测还是空调节能◈✿◈✿★，其背后都依赖同一套边缘AI开发工具链——CCStudio™ Edge AI Studio◈✿◈✿★。该平台集成在TI的CCStudio开发生态系统中◈✿◈✿★，提供从数据采集必发官网◈✿◈✿★、模型选择◈✿◈✿★、训练优化到跨MCU部署的一体化流程◈✿◈✿★。据介绍◈✿◈✿★，Edge AI Studio目前内置超过60个模型和应用示例◈✿◈✿★，覆盖图像分类◈✿◈✿★、目标检测蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★、时序分类◈✿◈✿★、电弧故障检测◈✿◈✿★、电机轴承故障检测等任务◈✿◈✿★，并支持PyTorch◈✿◈✿★、TensorFlow◈✿◈✿★、ONNX等行业标准框架◈✿◈✿★。

　　Model Composer是Edge AI Studio中的无代码/低代码训练工具蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★，支持用户自带数据对TI模型库中的预训练模型进行再训练◈✿◈✿★。训练完成后◈✿◈✿★，TI神经网络编译器会自动完成量化与算子优化◈✿◈✿★，生成面向TinyEngine NPU的高效推理代码◈✿◈✿★。整个流程生成的源代码可直接导入CCS项目◈✿◈✿★，工程师无需手动编写神经网络推理代码◈✿◈✿★，大幅缩短了从算法验证到产品量产的时间◈✿◈✿★。

　　从产业角度看◈✿◈✿★，这套工具链的意义在于降低了边缘AI的应用门槛◈✿◈✿★。传统上◈✿◈✿★，AI功能开发需要算法工程师与嵌入式工程师紧密协作◈✿◈✿★；而TI通过“预训练模型+自动编译+硬件NPU”的组合◈✿◈✿★，使更多缺乏深度学习背景的嵌入式开发者也能在MCU上实现AI功能◈✿◈✿★。这对于需要快速迭代◈✿◈✿★、成本敏感的可穿戴设备和家电市场尤为重要◈✿◈✿★。

　　从TI现场展出的Demo可以看出◈✿◈✿★，其展示重点已从单颗芯片参数转向“系统级参考设计+边缘AI工具链”的整体能力◈✿◈✿★。在可穿戴健康监测领域◈✿◈✿★，AFE159RP3必发官网◈✿◈✿★、MSPM0G5187微控制器与CC3551E无线微控制器的组合◈✿◈✿★，展示了高集成模拟前端必发官网◈✿◈✿★、TinyEngine NPU与双频Wi-Fi 6/蓝牙低耗能（BLE）协同工作的可行性◈✿◈✿★；连续血糖监测方案则体现了TI在电化学传感与超低功耗无线连接上的持续投入◈✿◈✿★。在智能家居领域◈✿◈✿★，TMS320F28P550实时微控制器将AI节能算法嵌入空调外机实时控制◈✿◈✿★，MSPM0系列NPU则让跌倒检测等轻量级AI应用快速落地◈✿◈✿★。

　　AI能力正在从云端和高端SoC向MCU◈✿◈✿★、向控制层◈✿◈✿★、向电池供电设备下沉◈✿◈✿★。TI通过在通用MCU（MSPM0系列）◈✿◈✿★、实时控制MCU（C2000系列）乃至无线E无线微控制器）中统一集成TinyEngine NPU◈✿◈✿★，并配合CCStudio Edge AI Studio对跨平台的模型训练与部署◈✿◈✿★，正在构建一条从数据采集◈✿◈✿★、算法训练到硬件推理的完整边缘AI链路必发官网◈✿◈✿★。对于可穿戴医疗设备◈✿◈✿★、智能家居及更广泛的嵌入式AI应用而言必发官网◈✿◈✿★，这种低功耗◈✿◈✿★、高集成的端侧AI架构蜜芽tv跳转接口点击进入网站100◈✿◈✿★，为可穿戴设备◈✿◈✿★、智能家居等嵌入式场景探索AI能力下沉提供了新的技术路径必发集团官网登录◈✿◈✿★，必发bifa官网◈✿◈✿★。积体电路◈✿◈✿★。bifa必发国际◈✿◈✿★，必发◈✿◈✿★，bifa必发唯一官网◈✿◈✿★，必发bifa88◈✿◈✿★，必发官方网站◈✿◈✿★。