瑞萨携手NVIDIA，重塑嵌入式视觉AI开发体验

在全球边缘计算和人工智能应用加速发展的背景下，瑞萨电子（Renesas）近日宣布将其MPU（RZ/V2系列）和MCU（RA8系列）全面支持NVIDIA TAO Toolkit，并通过图形化用户界面（GUI）提供“零代码”式开发体验，大幅降低Vision AI在嵌入式系统中的开发门槛。

这一整合的核心工具是Renesas AI Model Deployer，它将NVIDIA TAO的低代码AI开发能力与瑞萨硬件平台无缝结合，使开发者无需深厚AI背景即可完成从模型训练、优化到部署的全流程。无论是初学者还是专业工程师，都能借助该工具快速构建高性能的边缘AI视觉应用。

NVIDIA TAO：简化AI模型开发的关键引擎

作为NVIDIA推出的低代码AI开发平台，TAO（Train, Adapt, Optimize）基于TensorFlow和PyTorch构建，提供了超过100种预训练模型，涵盖目标检测、图像分类、语义分割等常见任务。其核心优势包括：

迁移学习：开发者可使用自有数据微调已有模型，显著减少训练时间和数据需求；

模型剪枝与量化感知训练（QAT）：优化模型体积和推理速度，提升边缘设备性能；

ONNX格式导出：增强跨平台部署兼容性；

可视化评估与推理测试：支持mAP和Top-K精度分析，确保模型质量。

尽管TAO降低了AI开发的技术壁垒，但在实际嵌入式场景中，仍存在环境配置复杂、硬件适配难等问题。

Renesas AI Model Deployer：一站式视觉AI开发平台

为解决上述痛点，瑞萨推出了Renesas AI Model Deployer，集成于标准工作站环境，无需依赖云端基础设施即可进行原型开发、测试和部署。其主要功能包括：

全流程引导式工作流：从项目创建到模型部署一气呵成；

集成式工具链：自动处理库版本兼容与环境配置；

面向硬件的优化机制：确保模型在瑞萨MPU/MCU上的高效运行；

实时摄像头推理与USB视频流支持：便于真实场景下的调试与验证。

开发者仅需运行两个Shell脚本，即可搭建完整的AI开发环境，并在GUI中执行以下流程：

项目初始化（选择模型、任务类型及目标设备）；

数据集划分与分析；

模型训练与优化（含QAT与剪枝）；

可视化评估与样本推理测试；

快速部署至目标硬件。

此外，平台还提供Jupyter Notebook接口，供高级用户定制数据预处理流程、引入自定义模型（BYOM），并利用TAO Toolkit的数据增强与超参数调优功能，实现更深层次的个性化开发。

实战案例展示平台灵活性

瑞萨通过多个实用案例展示了该平台的强大扩展能力。例如：

在RZ/V2H和RZ/V2L MPU上实现目标检测（DetectNet v2 + ResNet-18），使用KITTI数据集，在RZ/V2H上推理时间仅约30ms；

基于SegFormer-FAN架构在MPU上实现图像分类，支持ViT混合模型端到端部署；

在RA8D1 MCU上部署MobileNetV2用于医疗废弃物分类，推理耗时约120ms。

这些实例不仅验证了平台在不同设备间的广泛适用性，也体现了其在工业、医疗、安防等边缘AI应用场景中的巨大潜力。

展望未来

随着AIoT和边缘计算的融合不断加深，对轻量级、高效率、易部署的AI解决方案的需求日益增长。瑞萨与NVIDIA的合作，正在为全球嵌入式开发者打开一扇通往智能边缘的大门——无论经验深浅，皆可轻松驾驭最前沿的Vision AI技术，加速产品落地与创新迭代。

深圳市中芯巨能电子有限公司是瑞萨电子代理商，如需产品规格书、样片测试、采购、BOM配单等需求，请加客服微信：13310830171。