2026-07-16
（TI）设立“出行、生活、协作、焕能”四大主题展区，其中面向算力基础设施的AI 数据中心的焕能展区，以及面向千行百业终端智能的生活展区，以从云端 AI 数据中心到终端边缘 AI双线完整解决方案为核心脉络，集中展出 800V 高压服务器电源、搭载自研NPU 的全系列 AI 微控制器（MCU）、毫米波雷达感知等全套创新产品与落地 Demo。展会期间，系统与市场部门总经理曾繁宸（Patrick Zeng）接受EEPW专访，围绕 AI 产业从算力竞赛转向规模化落地的行业趋势，详解 TI 完整技术布局、工程落地痛点解决方案与未来产业技术变革方向，解读物理 AI 时代
当下行业共识已从单纯比拼云端大模型算力，转向云、边协同落地，谈及 TI 坚持云端 + 边缘双线并行布局的底层逻辑，曾繁宸用一个生动比喻做出阐释：“如果说 AI 大模型训练是开采金矿，那么 TI 提供的全套电源、热管理、感知、处理芯片，就是挖矿必不可少的全套工具。云端负责大规模模型训练、复杂全局推理，边缘设备承担实时感知、本地即时决策，二者并非二选一，而是互补共生，只有打通端到端完整链路，AI 才能真正实现规模化商用。”
长期以来，跨场景 AI 开发给工程师带来大量共性难题：云端与终端硬件架构割裂、供电与散热方案无法统一适配、模型跨端迁移成本高、数据传输延迟与隐私安全冲突、多套开发工具链割裂、整机功耗与成本难以平衡。针对以上行业痛点，TI 依托覆盖电源、信号链、隔离、驱动、嵌入式处理、传感的完整产品矩阵，构建真正意义上的端到端一体化方案，一站式解决全流程开发难题。
在云端数据中心侧，TI 实现Grid-to-Gate（电网到栅极） 全路径覆盖，完整支撑下一代 AI 服务器基础设施；边缘端则将 AI 能力全面下沉至通用 MCU、实时控制 MCU、毫米波雷达、无线连接芯片，实现 “AI 无所不在”，覆盖智能家居、工业自动化、医疗穿戴、机器人全场景。整套云边协同方案打通数据分发、模型迭代、设备指令交互全流程，同时配套一体化软硬件开发工具链，让工程师无需适配多厂商器件、多套开发软件，大幅缩短产品从研发到量产的周期。
随着 AI 服务器 GPU 算力持续攀升，传统 48V 低压供电架构电流大、线缆损耗高、功率密度受限的短板愈发突出，800V 高压直流架构成为 2026 年 AI 数据中心标准化升级方向，也是本次 TI 展台核心亮点。现场完整展出 30kW AC/DC 服务器 PSU、800V 热插拔保护控制器、电容备份单元 CBU、20kW GaN 基 800V 转 6V DC/DC 变换器、处理器核心多相降压方案全套产品，覆盖服务器完整供电路径。
曾繁宸介绍，800V 架构核心价值在于提升电压、降低传输电流，显著减少线缆损耗、缩小 PCB 布线面积、提升整机功率密度，而 TI 自研自产第三代氮化镓（GaN）器件是整套方案的核心支撑。TI 完整掌握 GaN 工艺、制造、封装全链路，经过数千万小时可靠性验证，可匹配不同功率等级服务器负载需求。针对工程师最关心的 48V 升级 800V 架构实操难点，他从三大维度给出落地指引：
电源板设计：依托 TI 官方在线选型工具，输入输入输出电压、功率、体积、效率指标，即可自动匹配成熟参考设计，规避拓扑设计缺陷；
器件选型：低功率服务器选用集成 GaN 单级转换方案，超高功率算力集群采用两级 800V 降压拓扑，配套专用热插拔、隔离驱动器件，兼顾效率与成本；
安规测试：TI 拥有海量 800V 高压项目落地经验，器件与参考设计均匹配全球安规标准，可直接复用成熟测试方案，大幅缩短认证周期。
相比分立方案，基于 GaN 的 800V 全套电源方案转换效率提升 3%~5%，整机体积缩小 40% 以上，也是许多头部服务器厂商的核心配套方案。
另一方面，AI 高功耗算力集群推动液冷成为数据中心主流散热方案，但多数厂商仅聚焦水冷管路硬件，忽略液冷系统内部电子控制、传感、隔离设计，给开发工程师带来巨大挑战。本次 TI 展出覆盖集成电机驱动、高精度信号链采样、隔离通信、主控 MCU 全品类器件，形成一站式 Turnkey 方案。
第一，泵阀电机控制：TI 拥有数十年工业电机驱动积累，BLDC 水泵驱动芯片兼具高实时性、高效率与长期可靠性，保障液冷系统水循环稳定运行；
第二，温度、压力、微泄漏检测：融合超声波非接触漏液传感、温湿度多传感器融合技术，搭配边缘 AI 算法识别微量渗漏，提前预警设备故障，规避冷却液泄漏造成的服务器宕机风险；
第三，高压隔离通信：配套完整隔离驱动、隔离 ADC、隔离通讯芯片，适配 800V 高压供电环境，规避高低压串扰带来的安全隐患。
曾繁宸对比分立器件开发模式表示：传统方案工程师需要分别采购十余家厂商传感器、驱动、隔离芯片，自行调试信号匹配、电磁兼容、高压安全，整体开发周期长达数月；TI 一站式 CDU 方案提供完整参考设计、底层驱动代码与调试手册，模拟前端与隔离器件可直接按功率、电压等级标准化选型，开发周期缩短 60% 以上，同时整机系统可靠性显著提升。
当前嵌入式 AI 行业普遍存在 “算力、功耗、成本” 三者难以兼顾的不可能三角，而 TI 自研TinyEngine专用 NPU是推动边缘 AI 大规模普及的核心技术，本次展会上全部边缘 AI Demo 均搭载该硬件加速单元。
TinyEngine NPU 集成在全系 MCU 与嵌入式处理器内部，可与 CPU 并行独立完成神经网络推理，对比两种传统方案优势显著：相较于纯 CPU 软件运行 AI 模型，推理延迟降低 90 倍、单次推理能耗下降超 120 倍，板级 Flash 占用大幅缩减；对比外接独立 NPU 芯片，省去外部硬件布线、供电设计，硬件成本降低、整机空间大幅压缩，完美适配电池供电的穿戴、智能家居等低功耗场景。
针对入门级工程师模型量化适配难题，曾繁宸给出清晰落地建议：功耗优先的医疗穿戴、电池类设备，优先选用 2bit/4bit 低比特量化；工业检测、人体运动识别等对精度有基础要求的场景，采用 8bit 混合精度量化；TI 配套完整模型开发工具链，内置多档位量化模板，无需深厚 AI 算法基础，即可一键完成模型压缩、适配与部署。
智能家居 AI 人体运动检测：搭载 TinyEngine NPU 的传感器可精准区分人体活动、窗帘晃动、宠物移动等环境干扰，联动 HVAC 空调自动调节温湿度，实现楼宇节能 20% 以上；
可穿戴心律监测：设备本地完成心电信号 AI 分析，实时过滤运动噪声、识别心律失常，敏感生理数据本地处理不上传云端，兼顾健康监测精度与用户隐私安全；
工业电机预测性维护：边缘端实时采集振动、温度数据，AI 模型提前预判轴承老化、故障风险，大幅降低工厂停机维护成本。
不同于云端大模型，边缘 AI 需要针对本地实时处理、断网可用的需求重构开发逻辑。曾繁宸提到，TI 全套参考设计可帮开发者省去数据预处理算法编写、模型硬件适配、底层驱动开发三大核心工作量；面对云边协同开发需求，TI 打通云端模型训练、边缘端轻量化部署的完整工具链，支持云端完成大模型训练后，一键下发至边缘 MCU 完成量化推理，实现模型快速迭代更新。
除了自研的NPU之外，TI还将 AI 能力下沉至从入门级通用 MCU 到高性能工业处理器的全产品线，覆盖智能家居、工业控制、医疗穿戴三大核心赛道。针对工程师如何精准选型、平衡算力与资源，曾繁宸分享三大核心选型依据：
功耗约束优先级：可穿戴、电池供电设备优先选择低功耗 MSPM0 系列 MCU，内置轻量化 TinyEngine，主打微瓦级推理功耗；工业 24V 持续供电设备，可选用 C2000 实时控制 MCU，兼顾 AI 算力与电机控制性能；
推理实时性需求：安防人体检测、电机故障预警等毫秒级响应场景，选择 NPU 算力更高的高端嵌入式处理器；定时环境监测、简单人体感应等低实时性需求，入门级 AI MCU 即可满足；
存储与成本预算：低成本家电、小型传感设备优先 4bit 量化方案，缩减 Flash 存储需求；专业医疗设备、高精度工业检测场景，预留充足存储资源，采用 8bit 量化保障识别精度。
依托海量行业落地案例，TI 可为不同应用提供成熟 Demo 原型，工程师可直接基于现有方案迭代优化，从根源避免算力过剩造成成本浪费，或算力不足导致产品功能不达标的问题。
AI是本届慕尼黑电子展德州仪器展台的最重要主题，这种主题设计释放了公司对未来行业发展的预判，曾繁宸预测未来AI 数据中心与边缘 AI 将迎来三大核心技术变革。
800V 高压直流将成为 AI 服务器标配拓扑，同时 GaN 功率器件渗透率持续提升，两级式简化电源架构逐步替代传统多级转换方案，整机能效、功率密度迎来跨越式提升；
从单机柜冷板式液冷向全浸没液冷演进，液冷 CDU 配套的传感、驱动、隔离电子系统将形成标准化方案，软硬件一体化散热解决方案成为行业主流；
AI 不再局限于高端智能设备，基础 MCU 普遍集成轻量化 NPU，传感、边缘计算、电机执行一体化的物理 AI 方案落地至家电、工业、医疗海量终端，实现 “万物智能感知”。
AI 产业正式告别单纯算力竞赛，进入基础设施与终端应用协同落地的全新阶段。德州仪器依托横跨云端数据中心、边缘终端的完整模拟与嵌入式产品矩阵，以 800V 高压 GaN 电源、液冷一站式热管理、自研 TinyEngine NPU 三大核心技术为抓手，打通从电网、算力硬件到终端智能感知的全链路，系统性解决工程师跨场景开发痛点。面向未来，随着云边协同、高压供电、液冷散热、物理 AI 技术持续演进，TI 将持续提前布局前沿技术，以端到端系统方案助力千行百业智能化升级，构建更高效、可靠、可持续的 AI 产业底层基础设施。J9九游会官方网站J9九游会官方网站
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