研讨会伊始，主办方简要回顾了TI的辉煌发展历程。从1958年三器件硅片的发明斩获诺贝尔奖，到1971年单芯片微控制器的问世，再到2017年世界最精确毫米波雷达传感器的推出，TI在嵌入式领域的每一步都引领着行业潮流。随后，分享团队详细介绍了TI对各类无线连接技术的全面支持，涵盖低功耗蓝牙（BLE）、BLE mesh、Wi-Fi、Zigbee、Thread 等多种方案，针对不同应用场景的功耗、距离、速率、互操作性等需求提供了差异化选择，展现了其在无线通信领域的深厚技术积累。

  不过，本次研讨会的核心议题始终围绕边缘AI的现实应用展开。随着人工智能技术的快速发展，AI在嵌入式领域的落地已成为行业趋势，TI显然已紧跟这一潮流——当前其新推出的芯片几乎都集成了AI算力支持，本次分享的医疗ECG监测、ADAS 视觉应用、电机控制等案例，也均以机器学习算法为核心支撑。值得关注的是，虽然普通MCU和MPU也能实现基础AI算法，但集成了 NPU（神经网络处理单元）的微控制器在性能上实现了质的飞跃。NPU作为专为AI任务设计的硬件单元，能极大提升AI模型的处理速度，同时显著降低功耗，这对于嵌入式设备的便携化、长续航需求至关重要。更重要的是，NPU的集成还能减少系统对外部传感器的依赖，通过AI算法对现有数据的深度挖掘，替代部分物理传感器的功能，从而简化系统架构，提升设备可靠性，这一技术突破给嵌入式应用带来了革命性变化。

  本次研讨会中，令人印象深刻的是边缘AI在电机控制领域的创新应用。传统电机相关系统中，要实现转速、位置监测，温度、噪声检测及故障预判，必须加装振动传感器、编码器、温度传感器、声音传感器等多种外设，不仅增加了硬件成本，还提升了系统复杂度，降低了运行稳定性。而TI展示的方案中，仅通过采集电机运行时的电压和电流波形，提取相关特征数据后，输入经过训练的AI模型，就能精准获取电机的转速、位置、温度、噪声等关键物理量。借助卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，模型能有效识别数据中波形的异常，即使在存在电网噪声等干扰的情况下，也能实现准确的故障分析和预判，提前识别轴承磨损、负载不平衡等潜在问题，为设备维护提供科学依据。这种 “数据替代传感器” 的模式，既大幅节约了硬件成本，又简化了系统布线和调试流程，显著提升了设备的稳定性和使用寿命，完美诠释了边缘AI的技术价值。

  作为一家专注于数据采集卡研发与应用的科技公司，我们的核心业务正是电压与电流信号的采集。长期以来，数据采集卡的应用场景相对单一，主要用于数据记录和基础监测，若要拓展到复杂的状态监测、故障诊断等领域，必须与多种外部传感器配合使用，这不仅增加了用户的使用成本，也限制了产品的市场竞争力。而TI展示的集成NPU微控制器技术，让我们看到了数据采集卡的创新方向和广阔前景。

  如果将集成NPU的微控制器与现有数据采集卡相结合，借助TI提供的“Edge AI Studio”等开发工具，我们可以将电机控制领域的成功经验迁移到更多场景。例如，在工业设备监测中，采集卡可通过电压、电流数据，利用AI模型分析设备运行状态；在新能源领域，可实现电池状态的精准评估；在医疗设备中，能辅助实现生理信号的二次分析。无需额外增加传感器，仅通过软件算法的升级和硬件的小幅改造，就能让数据采集卡具备状态监测、故障预判等增值功能，极大拓展其应用领域，从单纯的数据采集工具升级为智能监测终端。同时，TI提供的完善生态支持，包括官网公开的软件资源、硬件原理图、PCB 文件及丰富的参考设计，也为我们的产品迭代提供了便利，降低了技术研发门槛。

  此次TI嵌入式技术研讨会，不仅让我公司全面了解了边缘AI在嵌入式系统中的应用，更找到了数据采集卡产品升级的核心方向。集成NPU的微控制器带来的算力提升、功耗优化及传感器替代能力，将成为数据采集卡拓展应用场景、提升核心竞争力的关键。未来，我公司将深入研究TI的相关芯片与开发工具，探索AI模型与数据采集技术的深度融合，推动产品向智能化、集成化方向升级，为不同行业客户提供更高效、更可靠的智能监测解决方案。