瑞萨电子布局边缘AI，推动终端智能化升级

随着物联网、人工智能和5G技术的融合演进，数据处理正从云端向边缘端加速迁移。面对日益增长的实时性、低延迟与数据安全需求，传统依赖云中心进行智能决策的架构已难以满足工业控制、智能制造及汽车电子等高实时性场景的应用要求。行业亟需一场“去中心化”的变革——将部分AI推理能力下沉至终端设备，实现本地化实时决策。

在这一趋势下，嵌入式系统的设计逻辑也面临重构。“我们并不缺乏数据，关键是如何将这些数据转化为可执行的业务洞察。”瑞萨电子中国区高级经理吕仁亮在演讲中指出。他强调，工程师需要转变思维模式，从海量传感数据中提取有效特征，并构建能够在资源受限的终端侧运行的AI模型。

为此，瑞萨电子推出了一系列面向边缘AI的一站式解决方案，涵盖从模型训练到部署的完整开发流程，助力开发者高效构建具备本地智能能力的终端系统。

Reality AI：打造可解释的边缘AI平台

Reality AI 是瑞萨推出的基于云端的边缘AI开发平台，专注于为嵌入式系统提供高效的机器学习模型生成能力。该平台支持自动特征提取与模型训练，并具备“可解释AI”（Explainable AI）特性，使用户能够理解AI模型的决策依据，从而提升系统的透明度与可信度。

在边缘设备上，Reality AI 主要实现两大部分功能：信号预处理与分类识别（如SVM或神经网络）。最终输出为C语言函数，便于直接部署于MCU/MPU芯片中。目前，该工具链已集成在瑞萨IDE e² studio中，形成完整的开发闭环。

此外，瑞萨还推出了多个行业应用模块，例如：

RealityCheck MOTOR：用于电机预测性维护与状态监测；

RealityCheck HVAC：优化暖通空调系统的能效表现；

Automotive SWS：提升车载系统的安全性与智能化水平。

BYOM方案：灵活适配专业开发者需求

针对有自主建模能力的开发者，瑞萨推出BYOM（Bring Your Own Model）AI解决方案，支持TensorFlow、PyTorch等多种主流AI框架。通过e-AI Translator工具，开发者可将训练好的模型转换为适用于MCU/MPU的代码格式，并利用e-AI Checker评估资源占用与推理速度。

对于高性能边缘AI应用场景，瑞萨RZ/V2系列MPU内置了自主研发的DRP-AI加速引擎，可在不占用CPU资源的情况下独立完成AI推理任务，显著提升系统响应效率与整体性能。

构建开放生态，加速AI落地终端

瑞萨电子正积极携手合作伙伴，推动边缘AI技术在工业、汽车与消费类终端中的广泛应用。通过提供从模型训练、优化到硬件部署的全流程支持，瑞萨致力于降低AI在嵌入式领域的使用门槛，让“智能”真正下沉至终端设备，实现更高效、更安全、更具成本优势的边缘计算新范式。

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