恩智浦丨面向48V区域架构的智能eFuse：让汽车配电更智能、更安全、更高效

发布时间：2026-07-27 11:01
作者：AMEYA360
来源：恩智浦
阅读量：633

恩智浦丨面向48V区域架构的智能eFuse：让汽车配电更智能、更安全、更高效

　　面向软件定义汽车和48V区域架构，恩智浦新一代智能eFuse致力于帮助客户从传统配电保护升级到具备自主感知、自主保护和低功耗管理能力的智能电源分配架构。

　　随着区域架构、集中式计算和软件定义汽车的发展，车载电源分配系统正在承担更多关键任务。越来越多负载需要长期在线，系统既要保持可靠供电，又要降低静态功耗、抑制浪涌电流，并满足更高等级的诊断与保护需求。

　　常电负载增多，整车待机功耗控制难度提升;

　　大电容负载和热插拔场景容易带来浪涌电流与电压跌落风险;

　　传统保险丝、继电器或高边开关方案难以兼顾智能诊断、快速保护和软件可配置能力;

　　线束保护、系统安全、功耗优化与软件复杂度之间需要更优平衡。

　　以XS48100为例，这是一款面向48V汽车电源分配系统设计的四通道智能eFuse，集成高边开关、过流保护、I2t线束保护、诊断监测和智能低功耗模式。它不仅用于“切断故障”，更能够在配电节点本地完成状态感知、保护判断和负载响应，帮助客户构建具备诊断、保护及低功耗管理能力的下一代电源分配系统，让每一个配电节点具备本地感知与自动响应能力。

　　XS48100核心价值

　　01

　　智能低功耗模式

　　降低待机功耗，不错过负载唤醒事件

　　在低功耗状态下持续感知负载变化，减少MCU无意义唤醒，有助于降低整车静态功耗。

　　正常模式与低功耗模式下保持一致的输出能力，使常电负载管理更加灵活。

　　可根据配置阈值判断是否需要唤醒MCU，让系统从“MCU全程控制”升级为“配电节点本地自主响应”。

　　特别适合48V区域控制器、常电负载和需要长时间驻车在线的应用场景。

　　02

　　面向大电容负载

　　支持热插拔所需电流管理与供电稳定性

　　集成主动电流限制控制，可通过主动电流限制机制帮助控制大电容负载启动或热插拔过程中的浪涌电流，减少电源电压瞬态跌落，提高区域控制器和PDU应用中的供电连续性。

　　在连接器抖动、线束插拔或负载重接入场景下，传统开关器件往往难以兼顾供电连续性。XS48100能够在该事件发生后自动检测并管理负载侧电容的充电过程，无需MCU参与即可实现负载恢复。该功能在正常模式及休眠模式下均保持有效，为区域控制器和域控制器提供更高的供电连续性和系统鲁棒性。

　　03

　　内置高精度I2t线束保护

　　让保护更精准、更可配置

　　XS48100通过高精度电流检测与内置I2t保护算法，可根据负载电流和持续时间对线束热应力进行更精细的判断，帮助系统在故障保护、误触发避免和线束利用率之间取得更优平衡。

　　XS48100适用场景

　　48V区域控制器与PDU电源分配系统

　　常电负载与低功耗要求的应用

　　大电容负载、热插拔上电场景

　　需要诊断、保护和软件可配置能力的智能配电架构

　　从保护器件到智能配电节点

　　XS48100将保护、控制、诊断与低功耗管理集成于一体，帮助客户构建具备安全保护、高效管理和智能诊断能力的电源分配系统。

　　面向未来汽车，电力系统不再只是基础供电网络，而是影响可靠性、能耗和用户体验的关键基础设施。通过智能eFuse技术，客户可以更从容地应对48V架构升级、常电负载增加和软件定义配电带来的挑战。

　　延伸阅读预告

　　除了面向48V区域控制器和汽车配电系统，XS48100的智能eFuse架构同样适用于快速发展的48V机器人平台。

　　通过智能低功耗管理、大电容负载热插拔支持以及I2t线束保护等功能，XS48100可帮助开发人员应对机器人系统在续航、供电连续性和安全保护方面的设计挑战

恩智浦丨面向48V区域架构的智能eFuse：让汽车配电更智能、更安全、更高效


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　　伴随汽车电子、储能系统以及工业设备架构持续向集中式计算演进，电池管理系统(BMS)也在面向下一代集中式架构进行升级。　　传统电池管理系统的电池包往往拥有独立的MCU和配套的本地软件，负责电芯监测、电池状态估算、安全诊断管理和执行控制等功能。然而，随着域控制器和中央计算平台的普及，决策能力向更强大的中央控制器集中，一种新型的电池包架构也随之兴起，这就是无软件电池包(Software-Free Battery Pack)。　　电池管理架构的“功能重定位”　　无软件电池包并非取消电池管理软件，而是重新分配其运行位置：电池包内不再配置独立的MCU及本地软件，而是专注于高精度感知与数据采集;状态估算、诊断和控制等功能上移至域控制器或中央计算平台统一处理。这样既保留了传统BMS的完整功能，又能简化系统架构、降低软件维护成本，并提升整体可靠性。　　这一架构可带来三方面优势：　　这种变化，与近几年汽车电子电气架构的发展趋势高度一致，这也是Software-Free架构受到越来越多关注的重要原因。　　传统BMS与无软件电池包BMS的架构对比　　在高压应用中，无软件电池包内仅保留必要的测量、通信桥接和执行器接口，从独立运行的本地控制器转变为由域控制器统一管理的高可靠采样与执行节点。这一架构同样适用于低压BMS，可替代传统的MCU+SBC组合，覆盖12V、24V乃至48V电池管理应用。　　恩智浦为Software-Free架构　　提供从采集到安全的完整方案　　“无软件”并不等于降低电池系统要求。计算功能上移至中央平台后，电池包对数据采集精度、通信可靠性和功能安全提出了更高要求。　　不同应用的侧重点各有不同：高压动力电池项目需要降低BMU的软硬件复杂度;低压或辅助电池管理项目更关注以较低BOM实现基础BMS功能;自动化程度较高的生产线则希望减少软件烧录和版本管理成本。　　针对这些差异化需求，恩智浦提供从成本优化型到全功能高压BMS的多种无软件方案，帮助客户按需构建面向集中式计算架构的新一代BMS。客户既可选择精简配置，也可采用支持Pyro Fuse、绝缘检测、EIS和ASIL-D安全目标的全功能方案。　　简化型无软件电池管理系统方案　　简化型Software Free方案，其目标是降本：由第一颗AFE兼顾部分BJB功能，尽量去掉隔离电源，并利用EEPROM或Secure IC存储分流器校准数据、制造信息、工厂安全密钥、电池状态数据和事件日志。　　如下图是一个典型的简化型Software Free BMS方案，基于NXP BMS套件：BMA6002C、BMA7318TAIAE、BMA7318TANAE。　　简化型Software Free BMS系统框图　　EEPROM/安全芯片用于存储：分流电阻 (SHUNT) 校准数据、制造信息、工厂安全密钥、电池状态数据、事件日志。　　绝缘检测：使用BMA6002C的IO控制optMOS，AFE的模拟通道 (AIN) 用于测量。　　第一个AFE执行BJB功能，功耗略高，但可获得更好的电压和电流同步性能。　　BMA6002C的供电可由外部KL30提供，支持KL15唤醒。　　通过IO扩展器处理内部信号或其他LSD&HSD外设。　　整个系统无MCU, 由BMA6002C的CAN进行对外通讯。　　简化型Software Free BMS实物PCB　　全功能Software Free方案　　全功能Software Free方案，其目标是保留更多高压电池包级BMS能力，如Pyro Fuse驱动、绝缘检测、压力传感器接口、Secure IC、更多ADC/GPIO资源，甚至可扩展到带EIS或不带EIS的不同组合。　　如果选择Software free + EIS的方案，建议采用恩智浦套件：BMA6402C、BMA8420、BMA7418、MC33776的组合;如果不需要EIS，可以采用套件：BMA6002C、MC33777、BMA7118、MC33776。　　支持Pyro Fuse驱动。　　功能安全目标为ASIL-D，网关支持E2E通信;MC33776支持E2E校验，ASIL-D。　　支持EIS (与非EIS芯片pin2pin兼容)。　　支持碰撞触发Pyrofuse。　　支持绝缘检测。　　支持压力传感器 (SPI接口)。　　通过安全芯片 (SPI接口) 保证数据安全。　　BJB具备16路ADC/GPIO资源。　　全功能Software Free BMS 系统框图　　器件推荐　　Software free GTW　　BMA6002C/6402C　　MCU侧，支持CAN/CAN-FD (5Mbps max)　　TPL接口，2个　　数字I/O，8个，可复用为I2C主机接口, SPI主机接口　　内置FIFO　　兼容ASIL-D系统设计　　BMA6402C为兼容EIS测试的版本　　AFE　　BMx7318　　4~18通道　　10/12个GPIO，可复用为I2C主机，OC保护通路　　电芯电压，电流高精度采样、被动均衡兼容外置均衡　　TPL通讯，2Mbps; 兼容SPI通讯　　功能安全等级ASIL-C　　BMA7118/7418　　8~18通道　　9个GPIO,可复用为I2C主机接口，SPI主机接口　　电芯电压高精度采样、被动均衡兼容外置均衡　　TPL通讯，2Mbps;兼容SPI通讯　　功能安全等级ASIL-D　　BMA7418为兼容EIS测试的版本　　BJB　　MC33777/33776　　16个GPIO,可复用为I2C主机，SPI主机接口　　4个电流采样通道　　TPL通讯，2Mbps;兼容SPI通讯　　功能安全等级ASIL-D　　MC33777具有Pyrofuse driver，MC33776无　　BMA8420　　16个GPIO,可复用为I2C主机，SPI主机接口　　4个电流采样通道　　TPL通讯，2Mbps;兼容SPI通讯　　功能安全等级ASIL-D　　具有Pyrofuse driver　　BMA8420为兼容EIS测试的版本　　为下一代BMS架构做好准备　　当软件持续向中央计算平台集中，无软件电池包方案正在为电池管理提供一种全新的实现方式：让计算更加集中，让系统更加简洁，让软件管理更加高效。　　对于正在规划下一代汽车和储能平台的开发者而言，这不仅是一种新的BMS方案，更是一种面向未来电子电气架构的设计思路。
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　　AI持续快速演进，但有一个趋势变得明朗——智能正逐步向数据产生的源头靠拢。在机器人、工业自动化、智能基础设施和自主系统等领域，AI正从感知阶段迈向生成与行动阶段。系统越来越要求具备实时解析信息、做出决策并迅速响应的能力，而无需依赖数据往返云端。　　随着AI深入物理世界，开发人员需要既能扩展智能、又能兼顾功耗、内存、安全性和系统复杂性的平台。　　超越“边缘AI”的范畴　　随着AI应用加速普及，“边缘AI”已成为行业共同关注的焦点。如今几乎每个平台都宣称具备一定程度的AI推理能力。然而，对于嵌入式开发人员而言，挑战往往不在于添加AI功能，而在于如何在现有功耗预算、安全要求和嵌入式架构内成功实现AI部署。　　当团队试图在不增加功耗的前提下将智能引入现有嵌入式系统时，往往会带来集成复杂性，或引发新的信息安全与功能安全问题。开发人员越来越需要同时平衡多项因素，包括：　　AI性能　　高能效　　嵌入式集成　　硬件架构　　存储要求　　信息安全　　开发便捷性　　长期可扩展性　　AI的成功部署，取决于在提供智能的同时，保留嵌入式系统最核心的特性：行为可预测、功耗预算可控以及开发流程高效简洁。　　AI工作负载正在改变边缘计算　　AI正从孤立的感知任务，演进为能够解析场景、做出决策并实时行动的完整系统。语音、视觉、传感器和控制系统正日益动态地协同工作，推动边缘侧实现智能化和自主化。　　以在工业仓库环境中导航的移动机器人为例，它可能需要：　　解析多路摄像头数据流　　检测物体并对其进行分类　　融合多种传感器信息　　了解环境场景　　实时做出导航决策　　与周围系统保持通信　　这些任务非常重要，因为它们通常需要同时运行并实时处理，从而给边缘的处理、内存和电源资源带来较大压力。尽管应用处理器不断进步，但对低延迟AI推理的需求增长通常更为迅速。挑战在于，如何在无需完全重构系统架构的前提下提升AI能力。　　边缘AI正在改变物理空间，同时也给嵌入式开发人员带来新的挑战。　　在不增加复杂度的前提下扩展智能　　专用AI加速为系统设计引入了不同的模式。开发人员需要的系统架构，不仅要能支持神经网络推理，还要能支撑把业务逻辑与物理访问或控制网关连通起来的完整的端到端AI工作负载，而不是让主处理器承担所有任务。这要求专用AI加速硬件来运行高级工作负载，同时由主处理器继续承担系统级管理职责。　　恩智浦Ara240独立神经处理单元 (DNPU) 正是基于这一理念设计而成。作为专用AI配套处理器，Ara240使开发人员能够独立于系统架构的其余部分来扩展AI性能。　　高级AI工作负载，包括计算机视觉、多模态Transformer模型 (如视觉语言模型 (VLM)和大语言模型 (LLM))，均可分流至DNPU，而主处理器继续负责管理连接、安全、用户界面和实时控制等任务。这种方法帮助客户在不重新设计整个平台的情况下，引入更先进的AI能力。这种架构分离带来的优势包括：　　系统实时响应能力　　能效优化　　本地处理，增强隐私保护并降低带宽要求　　通过工作负载隔离提升安全性　　随工作负载演进而灵活扩展的AI性能　　内存可灵活扩展　　在本地处理AI还可减少对云资源的依赖，同时将敏感数据始终保留在设备端。与恩智浦应用处理器配合使用，Ara240帮助开发人员构建更加灵活、面向未来的边缘AI系统，能够紧跟AI模型与工作负载的演进步伐。　　Ara240独立神经处理单元。　　借由eIQ AI软件开发环境让AI落地　　硬件加速只是解决方案的一部分。开发人员同样需要软件工具来简化模型开发和优化，并支持在多种处理环境下可靠部署。　　恩智浦eIQ AI软件开发环境提供模型优化、部署和性能调优工具，帮助开发人员从实验验证走向量产阶段，覆盖恩智浦微控制器 (MCU)、微处理器 (MPU) 和AI加速器产品线。　　对常见AI框架的支持以及可扩展的部署工作流程，有助于降低集成复杂度，同时让开发人员能够在多代产品中复用AI方面的投入。结合恩智浦硬件平台与生态系统合作伙伴的支持，eIQ有助于加速从概念验证 (POC) 到量产就绪系统的落地过程。　　Ara软件开发套件 (SDK) 将是eIQ AI软件的组成部分，允许开发人员编译模型以进行基准测试或部署，并在Hugging Face上的Ara240 Model Zoo模型库中运行已针对Ara240优化的现有模型二进制文件。　　打通技术与部署之间的壁垒　　仅靠强大的芯片不能解决当前AI开发面临的所有挑战。构建嵌入式系统的团队仍然需要开发平台、软件支持、系统集成指导以及长期产品策略 (即生命周期支持)。这正是生态系统协作发挥关键作用之处。　　F&S和Gateworks等系统供应商，连同其他生态系统合作伙伴，致力于将处理技术转化为部署就绪的平台，从而在设计初期就降低复杂度。开发人员不必从零开始进行硬件设计，而是可以基于已经包含内存布局、电源管理、散热考量、软件支持和生命周期规划的解决方案起步。　　加速机器人与功能安全发展　　随着AI工作负载不断扩展，许多开发人员面临一个熟悉的挑战：将原本分散在不同领域的多重要求整合到一起。现代系统越来越需要将Linux环境、AI框架、编译器、实时响应能力和功能安全架构融合于单一平台之中。　　这在机器人和智能自主系统领域尤为突出，开发人员可能需要同时管理多路摄像头数据流、运行AI推理、支持Robot Operating System 2 (ROS 2)等框架，并确保安全导向的操作。　　F&S通过集成式嵌入式平台来应对这一挑战，将硬件、软件和长期支持整合为完整的开发方案。其支持不仅限于模块交付，而是延伸至整个项目生命周期，涵盖硬件定制、Linux板级支持包 (BSP) 支持、散热设计考量、安全集成和生命周期管理。　　以我们的i.MX 95应用处理器与Ara240 DNPU的组合为例，二者结合构建出一个可扩展平台，适用于机器人、机器视觉、自主系统及安全导向应用。在该架构中，i.MX 95负责系统级管理 (如连接、安全和控制功能)，Ara240则为高级神经网络工作负载提供专用AI加速支持。　　对开发人员而言，这意味着可以在不放弃熟悉的Linux和ROS开发环境的前提下，构建融合AI、实时响应与功能安全的系统。随着自主系统能力的持续提升，平衡智能、控制与可信度变得愈发重要。　　F&S的M.2 Ara240 AI加速器，为边缘带来了真正的生成式AI性能。　　将工业AI落地于可部署系统　　对于众多嵌入式开发人员而言，挑战不在于单纯添加AI功能，而在于降低将AI系统推向生产环节的复杂度。　　Gateworks通过帮助将可扩展AI平台引入实际部署场景，为恩智浦的边缘AI和机器人战略提供有力支撑。　　从零开始构建工业硬件，需要在电源管理、散热设计、内存配置、软件集成和长期维护等方面投入大量精力。随着AI工作负载从传统计算机视觉向多模态和生成式AI应用演进，这些挑战愈发突出。　　Gateworks通过其围绕恩智浦技术打造的工业级单板计算机、AI加速模块和开发套件，有效简化了这一流程。以GW11062-1开发套件为例，它将恩智浦i.MX 95应用处理器与Gateworks基于恩智浦Ara240 DNPU的GW16168 AI加速器相结合。该集成平台为开发人员提供了即用型环境，可用于评估和部署高级边缘AI应用，有助于显著缩短开发周期并加快产品上市进程，尤其在前沿AI模型支持方面表现突出。　　i.MX 95与Ara240的组合构建了一种可扩展的架构，连接、安全、用户界面和控制等系统功能保留在主处理器上运行，而AI推理工作负载则分流至专用加速硬件。这一方案使开发人员能够在不重新设计整体系统架构的前提下，灵活提升AI能力。　　通过提供部署就绪的硬件和软件，Gateworks帮助开发人员更快地从概念验证 (POC) 迈向量产阶段，应用场景涵盖自主移动机器人、工业自动化、智能能源系统和智能基础设施等领域。　　Gateworks基于恩智浦Ara240 DNPU的M.2 AI加速器 ，在边缘提供高性能、低功耗的AI推理能力。　　展望未来　　边缘AI正从概念验证演示走向实际系统。　　开发人员需要构建的产品，应能在极短的响应窗口内完成观察、聆听、感知、理解和决策，同时平衡信息安全、功能安全、性能和功耗等方面的约束。　　满足这些期望，仅靠增加计算资源远远不够，还需要具备可扩展能力的系统架构，以及能够帮助开发人员将创意转化为可部署系统的生态合作体系。　　行业正从单纯增加AI功能，转向构建能够在物理世界中感知、推理和行动的系统。成功的关键在于平衡智能与嵌入式设计的实际限制，这些限制涵盖功耗、内存、信息安全、功能安全以及整体系统复杂度。　　边缘AI的未来，不会仅由模型规模或基准测试性能来定义，而取决于智能如何高效地部署到安全、可扩展且注重节能的系统中，以解决实际问题并加速产品上市进程。
2026-09-24 11:55 阅读量：332
恩智浦荣获“边缘AI芯片领军企业奖”，持续推动边缘AI创新与产业落地
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恩智浦荣获“边缘AI芯片领军企业奖”，持续推动边缘AI创新与产业落地

　　随着人工智能加速从云端向边缘侧部署，边缘AI正成为推动嵌入式系统、工业自动化、机器人和智能终端创新的重要力量。　　近日，在elexcon2026第23届深圳国际电子展暨嵌入式展举办的“嵌入式与边缘AI创新奖”评选中，恩智浦半导体荣获“边缘AI芯片领军企业奖”。该奖项旨在表彰在边缘AI领域实现技术突破、产品创新及产业化落地的代表性企业。　　聚焦边缘AI创新　　表彰产业标杆　　本届elexcon2026展以“All for AI, All for GREEN” 为主题，围绕AI技术产业化落地与绿色可持续发展展开深入探讨。为表彰边缘AI领域的技术创新突破、产品迭代升级与市场规模化落地成果，展会主办方联合行业专家及权威媒体共同打造“嵌入式与边缘AI创新奖”，推动边缘AI产业链技术升级与生态协同发展。　　其中，“边缘AI芯片领军企业奖”重点面向在边缘与终端AI计算领域具备持续创新能力、完善产品布局、成熟开发生态以及广泛行业影响力的企业，是大会边缘AI领域的重要企业奖项。　　在本届“嵌入式与边缘AI创新奖”评选中，恩智浦荣获“边缘AI芯片领军企业奖”。　　从感知到智能决策　　打造Edge AI生态　　作为全球领先的汽车电子、工业和边缘计算半导体企业，恩智浦长期深耕边缘人工智能领域，构建了涵盖微控制器(MCU)、微处理器(MPU)、AI加速器、连接解决方案、安全技术以及AI软件开发工具的完整Edge AI产品组合。　　依托覆盖MCU、MPU及专用AI加速器的丰富产品布局，恩智浦能够帮助开发者根据不同应用需求，灵活选择适合的智能计算能力，实现性能、功耗与成本的平衡优化。　　恩智浦的边缘AI处理产品组合包括：i.MX应用处理器系列、i.MX RT跨界MCU系列、MCX微控制器系列、Ara离散式AI加速器系列、eIQ AI软件开发环境等，共同构建起覆盖感知、连接、计算与安全的完整边缘智能架构。　　其中：i.MX RT1180创新性地将实时控制、工业级时间敏感网络(TSN)和EdgeLock硬件安全技术集成于单一芯片，为工业边缘智能应用提供高可靠、高安全的基础平台;Ara240离散神经处理单元(DNPU)，面向下一代生成式AI应用，支持视觉语言模型(VLM)、大语言模型(LLM)等先进人工智能工作负载，并可提供高达40 eTOPS的AI推理性能，使先进AI能力能够真正部署到边缘终端设备之中。　　“　　凭借覆盖MCU、MPU及专用AI加速器的可扩展边缘AI战略，恩智浦获得行业分析机构Omdia在《Market Radar 2024》中边缘AI领导者认可，进一步印证了其在边缘AI领域的技术实力与生态影响力。　　软硬协同　　构建开放AI生态　　在软件生态建设方面，恩智浦打造了业界领先的 eIQ® AI软件开发环境。eIQ支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流机器学习框架，为开发者提供从模型训练、优化部署到推理执行的一站式开发流程，大幅降低边缘AI开发门槛，帮助客户加快创新产品上市速度。　　与此同时，恩智浦还持续完善从边缘计算平台、AI软件工具链到开发生态伙伴的全链路支持体系，助力开发者快速实现从概念验证到规模部署的创新应用。　　AI从云走向边缘　　加速产业规模化落地　　目前，恩智浦边缘AI平台已广泛应用于：工业自动化、机器人、智能家居、智慧零售、能源管理、医疗设备、智能安防、汽车电子等多个关键行业领域。依托超过70年的半导体创新积累、稳健的全球供应链体系以及长期供货承诺，恩智浦持续推动边缘AI技术从实验室创新走向产业规模化应用。　　亮相ETCC 2026　　分享边缘智能新趋势　　在获奖同期举办的第八届中国嵌入式技术大会(ETCC 2026)上，恩智浦大中华区高级市场经理申靓(Elyn Shen) 发表了主题演讲《边缘智能时代的嵌入式演进》。　　演讲围绕AI驱动下嵌入式系统的发展趋势，探讨从传统MCU、MPU向融合NPU/DNPU的异构计算架构演进，以及边缘AI如何推动工业自动化、机器人和智慧物联网创新。　　持续赋能边缘智能新时代　　从智能工厂到医疗健康，从智慧能源到机器人和汽车电子，边缘AI正在成为产业数字化和智能化升级的重要引擎。　　未来，恩智浦将继续依托先进的边缘计算平台、开放的软件生态以及丰富的行业实践经验，推动AI能力从云端向边缘延伸，帮助客户将智能能力部署到边缘端，加速边缘AI创新应用落地，推动产业数字化和智能化发展。
2026-09-18 09:46 阅读量：401
恩智浦丨加速端侧AI落地：立功科技推出i.MX 95开发套件！
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恩智浦丨加速端侧AI落地：立功科技推出i.MX 95开发套件！

　　随着AI应用加速普及，端侧AI开发成为行业共同关注的焦点。立功科技基于恩智浦丰富的边缘智能产品组合，推出了基于i.MX 95的高性能Arm主控板Core-IMX95-S以及配套的评估套件，与性能高达40 eTOPS的Ara算力卡配合，可助力端侧AI快速落地。　　i.MX 95应用处理器介绍　　i.MX 95是恩智浦新一代高性能应用处理器家族，面向汽车、工业、网络、航空与物联网等边缘应用，将高性能实时计算、Arm Mali 3D图形、NXP eIQ Neutron NPU机器学习加速、高速连接以及EdgeLock安全集成于单芯片，并按照汽车ASIL-B、工业SIL-2功能安全标准开发，是恩智浦首款集成NPU与自研ISP的i.MX应用处理器。　　i.MX 95主要性能　　异构多核计算：6× Cortex-A55 + Cortex-M7/M33双实时域，覆盖应用、实时与安全负载;　　边缘AI加速：eIQ Neutron N3-1024S NPU，高达8 eTOPS，支持NVIDIA TAO模型;　　图形与多屏显示：Mali-G310 3D GPU + 独立2D GPU，4K超宽屏、三路独立显示;　　机器视觉：自研ISP 500M像素/秒，多路摄像头与RGB-IR，覆盖工业与车载视觉;　　高速网络连接：1× 万兆 + 2× 千兆以太网 (TSN/1588)，2× PCIe Gen3扩展特;　　安全与功能安全：EdgeLock安全域，安全启动/OTA，面向ASIL-B/SIL-2。　　▲图1：i.MX 95处理器主要特性与框图　　i.MX 95典型目标应用　　汽车：连接域控、车载信息娱乐、环视监测　　工业：网关、工厂自动化、机器视觉、HMI　　医疗：泵/呼吸机/临床监护　　i.MX 95高性能Arm主控板　　Core-IMX95-S是立功科技基于i.MX 95处理器开发的一款高性能Arm主控板，主控采用6核Arm Cortex-A55 @1.8GHz处理器，该处理器支持3D/2D GPU、各种图像及视频编解码器，具备强大的图形处理与NPU功能;同时，支持MIPI-DSI及LVDS显示接口、支持MIPI-CSI及8路虚拟通道，具有丰富的音视频功能。i.MX 95还具有PCIe、USB3.0/2.0、千兆网口、万兆网等众多通讯接口。　　该主控板集成DDR、eMMC、看门狗及电源，采用邮票孔加LGA的超小封装模式，是一款高性能ARM主控板。　　▲图2：Core-IMX95-S主控板　　▲表1：Core-IMX95-S主控板资源　　▲表2：Core-IMX95-S主控板对外资源　　i.MX95高性能主控板评估套件　　Smart-IMX95-S是基于Core-IMX95-S设计的高性能评估板，采用邮票孔主控板加底板的形态，支持MIPI-DSI/LVDS显示接口，支持Wi-Fi/4G无线通讯模组，具有MIPI-CSI接口、两路千兆网口、一路万兆以太网、USB 3.0、USB 2.0、SD卡、PCIe等接口。　　Smart-IMX95-S评估套件支持Linux 6.12 / Android 16系统，广泛应用于智能家居、汽车电子、城市和工业4.0等场景。　　▲图4：Smart-IMX95-S评估板顶层示意图　　▲图5：Smart-IMX95-S评估板底层示意图　　▲表3：Smart-IMX95-S评估套件底板资源　　Ara算力卡 + i.MX 95评估套件　　Ara系列芯片是恩智浦推出的高性能、低功耗独立神经网络处理器，专为边缘端生成式AI与大语言模型加速设计。它支持高达40 eTOPS算力，兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX框架，搭载安全启动与信任根处理器，典型功耗仅6.5W。　　Ara系列可实时运行AI模型，多模型切换无性能损耗，适配工业自动化、智能座舱、智能家居等场景。其提供M.2与USB模块，搭配专属SDK简化部署，助力边缘AI设备快速落地。　　▲图6：NXP Ara算力卡与i.MX 95评估套件　　性能　　高达40 eTOPS　　6.5W典型功耗　　17mm x 17mm封装，625Ball，P0.65mm，工业级芯片 (-40℃-85℃)　　接口　　PCIe：4 lane Gen 4，x1/x2/x4模式，16Gbps per lane　　USB：3.2 Gen2，10Gbps　　外接存储　　最高可接16GB内存，单片64位或两片32位，支持LPDDR4/4x　　1-2GB用于视觉应用，4/8/16G用于通用AI运用　　软件　　通过可扩展编译器、算子支持及可编程数据流，实现AI模型的优化执行　　灵活的量化技术，以及与 eIQ 人工智能软件的集成　　▲图7：i.MX 95 + Ara端侧AI解决方案
2026-09-14 10:34 阅读量：397
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