智能烹饪：CUCKOO携手<span style='color:red'>瑞萨</span>电子推出AI电磁炉灶
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智能烹饪：CUCKOO携手瑞萨电子推出AI电磁炉灶

　　二十余年来，CUCKOO在韩国一直是“完美米饭”的代名词。其公司前身是1978年成立的Sung-kwang Electronics，早年以OEM供应商身份运营，直至1998年推出CUCKOO品牌。自面世以来，CUCKOO压力电饭煲在韩国市场占有率一直稳居榜首。如今，CUCKOO不仅是韩国销量领先的电饭煲品牌，更已成长为全球知名的家电企业，产品线涵盖净水器、空气净化器、吸尘器以及各类厨房电器。　　现在，CUCKOO将其在精准烹饪领域积累的经验与热忱，倾注于一款全新旗舰产品：搭载人工智能(AI)技术的电磁炉。该产品具备“智能聆听”功能，可自动识别并防止汤汁沸溢，兼顾安全与干净。这款电磁炉由CUCKOO携手瑞萨电子(Renesas)合作，依托瑞萨Reality AI技术共同开发，不仅面向韩国家庭，也致力于满足全球用户对高效、安全厨房体验的需求。　　从电饭煲标杆到智能电磁烹饪先锋　　CUCKOO凭借对细节的执着追求而声名远扬：精准的压力曲线、精心调校的加热程序，以及针对不同稻米品种和地域口味优化的烹饪算法。这种对细节的追逐助力该公司在本土市场取得领先优势，并成功拓展至约30个国家，包括中国、马来西亚、新加坡和美国，业务逐年稳步增长。　　CUCKOO对精准烹饪的热忱，自然延伸至电磁灶具领域。自21世纪中期以来，CUCKOO便凭借其在电磁感应加热(IH)方面的技术专长，开发出能直接对炊具供电，实现快速、精准加热的电磁炉灶和组合灶具。　　与燃气灶使用明火，可直观控制火候却会释放室内污染物不同，电磁烹饪依靠电磁感应原理，使其加热更快速、更安全、更高效——能量转换率达90%，而燃气灶通常仅为40%。　　“电炉灶是另一种选择。其能效为70%，但采用辐射式线圈，表面加热速度缓慢。”Yoon Ho Lee, Laboratory Chief Director of Engineering, Cuckoo表示，“而感应技术配合专用磁性锅具，可瞬间调节温度并快速冷却。”　　CUCKOO的IH灶具独具特色：设有混合加热区，结合电磁感应与辐射式“聚光”元件;采用专利平衡控制技术，确保锅具内外受热均匀;并搭载超高温控制技术，支持最大功率持续运行一小时，满足爆炒或煎烤等高温烹饪需求。　　然而，即便具备这些优势，　　用户仍长期面临一个顽固难题：溢锅。　　溢锅问题及其重要性　　传统电磁炉灶虽然能在极短时间内将水烧开，但这种高温同样容易使汤、炖菜和淀粉类食物沸腾溢出，不仅弄脏厨房，更对儿童和老年人构成安全隐患。美国卫生研究院2025年开展了一项研究，对韩国多家老年生活中心300余名65岁以上人群进行调查，结果显示，厨房相关的烧伤和火灾已成为居家伤害的第三大成因。　　目前，市面上的烹饪灶具大多依靠简易定时器或温度阈值警报来应对溢锅风险。迄今为止，尚无任何可靠技术能够准确区分“剧烈但可控的沸腾”和“即将喷涌而出的溢锅状态”。　　CUCKOO决心开发一款更智能的灶具——能够实时检测溢锅状态并自动干预，让用户无需时刻守在锅边。这意味着需要为灶具赋予“听觉”和“判断力”。　　检测溢锅看似简单，但背后的工程挑战却不容小觑。沸腾产生的声音特征会受到灶具材质、容器的形状和大小、食物容量、食材种类，以及抽油烟机等其它厨房环境噪音的干扰。　　Reality AI与RA6E1：边缘端TinyML应用　　为应对这些复杂变量，CUCKOO的工程师研究出一套可训练的AI解决方案，无需依赖云端服务器即可管理台面灶具。这也促成了CUCKOO与瑞萨的合作——自2008年起，瑞萨便一直为CUCKOO的IH电饭煲提供核心计算芯片及技术支持。　　瑞萨的Reality AI与RA6E1微控制器(MCU)构成了该解决方案的基础。Reality AI软件工具包提供基于非视觉传感器数据(如声音和振动)的TinyML与边缘AI模型，可高效部署于瑞萨MCU平台。　　CUCKOO团队与瑞萨工程师及当地合作伙伴Koshida Korea紧密协作，从各类锅具、食谱和厨房场景中收集大量传感器数据，进而训练出多个专用AI模型，用于识别不同锅具与烹饪条件下的沸腾模式。　　“Reality AI可自动为机器学习应用匹配最优传感器组合，CUCKOO借助它构建特定场景模型。”Lee先生谈到，“瑞萨将这些模型部署在RA6E1 MCU上，由其运行边缘AI溢锅判断逻辑，在保持极低功耗的同时实现极快的响应。”　　经过在各种环境和使用条件下的多次测试与评估，系统通过结合辅助AI模块与主模块进一步提升了性能。除RA6E1外，瑞萨RX130 MCU负责管理核心电磁感应加热控制回路，利用AI信息进行精细功率调节，确保安全运行。iW1825 AC/DC控制器则为电子设备提供高效、可靠的电源。　　“通过持续的数据收集、软件优化和调校，并结合CUCKOO自身的电磁感应(IH)控制技术，该系统的防溢锅检测准确率超过90%。”Lee先生说，“这让烹饪者能够安心离开灶台去处理其他食材，无需担心突然发生溢锅事故。”　　未来AI厨房一瞥　　CUCKOO首款AI电磁炉已于2025年末投入量产，更多型号也将陆续推出。初期产品主要面向韩国市场，后续逐步将这项技术拓展至全系列灶具，并最终推向全球市场。　　展望未来，CUCKOO与瑞萨将溢出检测视为一系列技术迭代的起点。相同的Reality AI框架还可借助声音、振动和功率曲线，识别特定菜品和份量，并自动优化加热曲线，以烹制完美的面条、炖菜或煎炸料理，其应用也可拓展至其它家电。　　“五年内，CUCKOO计划推出能识别正在烹饪的食材，并自动匹配食谱和加热曲线的电磁炉，让智能灶具真正成为烹饪助手。”Lee先生表示。　　从韩国领先的电饭煲品牌，到如今推出AI电磁炉，CUCKOO始终致力于提升用户日常烹饪体验。携手合作伙伴瑞萨，CUCKOO正将布谷鸟钟般的精准与现代AI的智慧，带入全球千家万户的厨房之中。
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发布时间：2026-04-02 10:17 阅读量：215 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>电子丨从分散到集中：RH850/U2C如何定义下一代底盘控制核心
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瑞萨电子丨从分散到集中：RH850/U2C如何定义下一代底盘控制核心

　　近日，由ATC汽车技术平台主办的“2026第五届ATC汽车软件与安全技术周”在上海圆满举办。　　技术周同期召开“2026第十届汽车ISO26262功能安全开发与应用技术峰会”和“2026第四届汽车嵌入式软件技术峰会”， 汇聚汽车电子相关领域的优秀专家，探讨智驾功能安全、底盘功能安全、新能源功能安全及SOTIF、AUTOSAR、嵌入式软件、电子架构等多个领域的最新研究成果和实践经验。瑞萨电子受邀参加，瑞萨汽车电子技术高级经理詹毅在峰会中发表了《从分散到集中——RH850/U2C定义下一代“大底盘”的控制核心》主题演讲，围绕下一代电子电气架构的发展趋势，深入解析了底盘区域控制器的技术演进，并重点介绍了瑞萨RH850/U2C系列MCU在区域架构中的核心定位与技术优势。　　瑞萨汽车电子技术高级经理 詹毅　　区域架构兴起，底盘控制走向集中　　随着汽车电子电气架构从分布式向集中式演进，区域控制器正成为整车功能整合的关键节点。不同主机厂根据自身技术路线和挑战，正加速向区域架构转型。在这一趋势下，底盘系统也从多个独立的ECU(如ESC、EPS、悬架、EPB等)走向融合，由底盘区域控制器统一负责纵向(驱动/制动)、横向(转向)和垂向(悬架)的协同控制。　　在区域架构中，底盘区域控制器承担着传感器信号采集、复杂算法运算、多执行器控制等任务，同时需集成以太网、CAN-FD/CAN-XL、LIN等多种通信接口，并具备高安全等级和低功耗待机能力。瑞萨电子推出的RH850/U2C系列微控制器，正是面向这一需求设计的高性能解决方案。　　RH850/U2C：　　专为区域控制打造的高性能MCU　　RH850/U2C系列定位于RH850/U2x家族的中高性能层级，专为区域控制器、底盘与安全应用打造。其核心特性体现在以下几个方面：　　性能与可扩展性：采用瑞萨自研G4KH内核，主频达320MHz，支持双核锁步配置，最高可提供1500 DMIPS的计算能力。产品覆盖2MB至8MB的代码闪存，SRAM最高达1.5MB，并支持双Bank闪存实现无中断的OTA升级。　　安全与可靠性：符合ISO 26262 ASIL-D功能安全等级，内置硬件安全模块HSM，支持Evita-Full安全标准及中国商用密码算法，满足ISO 21434网络安全要求。　　连接性：集成了千兆以太网TSN、10Mbps以太网T1S、CAN-XL、FlexRay、SENT、PSI5等接口，同时保留传统CAN-FD、LIN、SPI、I2C等，充分兼容新旧两代通信需求。　　低功耗设计：采用28nm工艺，支持Deep STOP模式，可在不唤醒CPU的情况下由低功耗采样器监测外部输入，大幅降低待机功耗。　　典型应用场景：　　制动、线控制动与电机控制　　面向实际应用，RH850/U2C展现了强大的实战能力：　　车辆稳定控制：集成SENT、PSI5等传感器接口，结合高精度12-bit SAR ADC(采样率1Msps)和丰富定时器资源，可同时控制多个电磁阀与电机，实现精确的车轮制动调节。　　电子机械制动(线控制动)：针对EMB系统，利用专用定时器TSG3/GTM实现高精度BLDC电机控制，结合位置传感器与电流反馈，完成制动卡钳的精确夹紧。　　通用电机控制：支持多达三个独立12-bit ADC，每个配备4路同步采样保持，配合GTM高级定时器，适用于各类底盘域中的电机驱动场景。　　软件生态：　　完整AUTOSAR支持与开发工具　　瑞萨为RH850/U2C提供了完善的软件与开发支持，包括符合AUTOSAR Classic标准的MCAL(ASIL-D认证)、HSM安全软件低层驱动示例代码，并支持Hypervisor、RTOS、虚拟平台等，同时与主流合作伙伴共同提供完整AUTOSAR栈。　　开发工具方面，瑞萨推出了RH850/U2C Starter Kit开发套件，包含评估板、E2仿真器、Green Hills Multi及CS+开发环境试用许可证，帮助工程师快速启动项目。　　定义下一代底盘控制核心　　随着整车架构向区域化、集中化演进，底盘控制器的复杂度与集成度不断提升。瑞萨RH850/U2C系列凭借其高性能多核架构、功能安全与信息安全融合、丰富的高速与低速接口，以及可扩展的存储与封装选项，为下一代底盘区域控制器提供了坚实的技术基础。　　无论是传统的车辆稳定控制，还是新兴的线控制动、电控悬架，RH850/U2C都能以统一的平台支持多样化的应用需求，帮助客户缩短开发周期，降低系统成本，同时满足未来汽车对安全、实时性和可升级性的严苛要求。
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发布时间：2026-04-01 09:39 阅读量：246 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>电子丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测
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瑞萨电子丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测

　　随着机器人、自动驾驶和智慧城市等领域的快速发展，对实时数据处理与决策的需求日益迫切。传统基于云的AI处理存在延迟高、依赖持续网络连接等问题，难以满足关键应用的实时性要求。　　瑞萨RZ/V系列嵌入式AI处理器，正是为应对这一挑战而生。该系列处理器旨在本地处理数据，减少延迟、降低功耗、提升效率与隐私安全。其中，高端视觉AI微处理器RZ/V2H融合了专有的DRP-AI3加速器与高性能实时处理器，成为机器人实时目标检测的理想硬件平台。　　解决方案核心　　嵌入式AI处理器　　作为一款高端视觉AI MPU，RZ/V2H专为嵌入式边缘处理设计。它集成专用DRP-AI3加速器、四核Arm® Cortex®-A55应用处理器和双核Cortex®-R8实时处理器，并搭载动态可重构处理器(DRP)加速OpenCV等图像处理算法。　　该芯片提供PCIe®、USB 3.2与千兆以太网接口，以低功耗实现高性能AI推理与实时控制，是自主机器人、机器视觉等工厂自动化应用的理想选择。　　高效电源管理　　实现系统精准供电　　为确保视觉AI系统的高性能与低功耗运行，其电源管理方案采用了精准、高效的多级供电设计。　　此方案的核心是多通道PMIC RAA215300，它专为32位和64位MCU和MPU应用设计，提供9路供电输出，并内置实时时钟等关键模块，专为系统级模块(SOM)优化，能有效支持各种内存接口，另外，其扩频技术有助于降低电磁干扰。　　系统采用分级降压策略，对于主处理器及大电流负载，RAA211250同步降压稳压器提供宽输入电压范围(4.5V至30V)和高达5A的持续输出，其可编程开关频率和多种工作模式(PWM/PFM)实现了效率与动态响应的最佳平衡，并减少外部元件数量和BOM成本。　　对于中低电流的板载电源轨，则使用ISL80031A(3A输出)和ISL80015(2A输出)等高效、紧凑的同步降压转换器。它们工作于1MHz或2MHz高频，允许使用微型电感器，显著节省PCB空间，同时提供出色的瞬态响应。　　为高性能AI处理核心供电的是DA9141四相降压DC/DC转换器。它能驱动高达40A的负载，专为低电压、大电流的处理器内核设计。其多相架构不仅提升了电流输出能力，也优化了热性能和电压纹波，是保障算力稳定释放的关键。　　整个电源架构通过器件的高度集成与内部补偿设计，最大限度地减少了外部元件数量，在提供精准、稳定、多路供电的同时，实现了优化的系统成本与电路板面积。　　时钟与无线连接　　提供精准时序与高速无线通信　　为确保系统稳定高效运行，该系统采用5L35023 VersaClock® 3S可编程时钟发生器。其三个独立可编程PLL可生成多达五个时钟信号，内置智能省电与过冲抑制技术，并通过I²C接口灵活配置。　　同时，系统还集成了支持Wi-Fi 6的CL8040芯片与DA14531低功耗蓝牙模块。提供高速、稳定的双频无线连接与近场通信能力，全面满足机器人对实时响应与网络接入的需求。　　CL8040是一款高度集成的Wi-Fi 6单芯片解决方案，将两个支持4T4R架构的并行双频无线电集成于11mm×11mm封装内，提供高达3Gbps的聚合速率。该芯片内置双MAC/PHY、CPU及存储器，无需外置内存，并通过双通道PCIe 3.0接口与主机连接，为紧凑型设备提供了高性能、低成本的无线连接方案。　　DA14531 SmartBond TINY™模块基于全球最小、功耗最低的蓝牙5.1 SoC，是高度集成的低功耗蓝牙解决方案。该模块通过全球认证，仅需单电源即可构建蓝牙应用，搭配集成天线与易用软件，能最大化简化开发流程，显著降低物联网设备的开发成本与上市时间。　　系统核心优势　　高性能与实时性完美呈现　　该高性能视觉AI系统的核心优势体现在四个方面：　　性能与实时性：单芯片集成强大的DRP-AI3加速器与Cortex-R8®实时处理器，实现了从感知、决策到控制的毫秒级闭环响应，彻底消除了传统多芯片架构的通信延迟。　　能效：通过多层优化的电源管理架构，显著降低了整体功耗，为移动机器人等设备提供了持久的续航能力。　　开发便利性：系统提供预先训练的模型与完整的SDK，大幅降低了AI应用开发的技术门槛与时间成本。　　该方案通过创新的边缘AI处理，有效解决了延迟、安全与功耗的关键挑战，其灵活可重构的架构与高度集成的设计，为下一代智能设备的普及与智能化升级奠定了坚实的技术基础。
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发布时间：2026-03-27 13:02 阅读量：405 继续阅读>>
拥抱软件定义汽车新时代：基于<span style='color:red'>瑞萨</span>RH850/U2A的OSXY虚拟化平台解决方案
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拥抱软件定义汽车新时代：基于瑞萨RH850/U2A的OSXY虚拟化平台解决方案

　　2026第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日于3月18-19日在上海举办。此次活动由盖世汽车、AUTOSAR组织、嘉定区投资促进服务中心、上海智能汽车软件园联合主办。大会聚焦软件定义汽车，围绕车载通信解决方案、SOA架构、车云计算、智驾域中间件、高性能计算软件平台等行业焦点进行讨论，吸引主机厂、核心零部件企业、芯片厂商、基础软件供应商及创新科技企业的600余位嘉宾线上线下参会。　　作为在汽车电子领域长期深耕的行业伙伴，瑞萨电子深刻洞察这一趋势与挑战。在本次活动中，瑞萨电子汽车MCU高级产品经理朱桦先生受邀出席并发表题为《瑞萨新一代RH850与OSXY虚拟化平台完美共振》的精彩演讲。重点介绍了瑞萨推出的基于RH850/U2A MCU的OSXY虚拟化平台解决方案，为软件定义汽车(SDV)提供了理想的车载计算基石。　　瑞萨电子汽车MCU高级产品经理 朱桦 　　1.应对区域控制器痛点，虚拟化成为必然之选　　随着汽车电子电气架构从分布式向域控制/区域控制演进，传统多ECU方案面临集成困难、成本高昂和资源利用率低等挑战。区域控制器(ZCU)需整合来自不同域(如车身、动力、底盘)的功能，这些功能往往由不同团队开发，具有混合安全等级(Mixed-Criticality)，对实时性和隔离性要求极高。　　瑞萨的解决方案核心在于引入Type-1 Hypervisor虚拟化技术。Hypervisor如同一个高度可靠的“超级管家”，直接运行在硬件之上，能够在一颗多核MCU上创建多个彼此隔离的虚拟机(VM)。每个VM可独立运行不同的操作系统(如AUTOSAR CP、Linux等)和应用程序，实现“一芯多系统”。这带来了三大颠覆性优势：　　全新的开发协作模式：项目初期即可为不同功能团队静态分配专属的CPU核心、内存及外设资源，实现物理级隔离。各团队可并行开发、独立验证，从根源上杜绝后期集成摩擦，责任边界清晰。　　功能模块化与无缝迁移：特定功能(如高级悬架控制CDC)可被打包成完整的VM“软件胶囊”，像积木一样在不同车型平台间快速复用和部署，极大提升了软件资产的复用价值，降低了移植成本。　　CPU资源的高效利用：通过静态分区保障安全关键任务的确定性实时响应，同时允许Hypervisor在核心间动态调配算力，让低负载核心的剩余算力支援高负载任务，实现多核SoC算力的最大化利用，杜绝“一核有难，多核围观”的资源浪费。 　　2.硬件赋能：RH850/U2A的虚拟化基因　　优秀的虚拟化平台离不开硬件的原生支持。瑞萨新一代RH850/U2A系列MCU，搭载G4MH高性能内核，并从芯片架构层面深度赋能虚拟化，为实现“可量产、可认证”的汽车级虚拟化平台奠定了坚实基础：　　空间隔离：硬件提供内核专属的虚拟机ID(VMID)和精细的内存保护机制，确保不同VM间的数据与代码完全隔离，互不干扰。　　时间隔离：内置专用性能监控单元(PMU)和低时延定时器，能够精确测量和控制每个VM的运行时间，满足功能安全对时序的严苛要求。　　实时性保障：采用面向实时性优化的中断模型，支持将中断直接注入目标VM，无需Hypervisor介入转发，从而将中断响应延迟降至与裸机运行无异，实测数据中断开销为0，完美保障了实时任务的性能。　　此外，RH850/U2A系列采用全球领先的28nm e-Flash工艺通过SG-MONOS存储单元结构创新、精密的电路设计(如字线驱动器应力缓解、分布式电源电压驱动器)以及针对汽车应用的系统级优化，成功解决了在先进工艺下实现高密度、高性能、高可靠性嵌入式闪存的挑战。在提供更大存储容量(最大16MB Flash)、更高性能(400MHz)的同时，实现了更低的功耗与发热，增强了供应链安全，并保持了与上一代产品的良好软件兼容性。 　　3.软件核心：基于BAO Hypervisor的OSXY平台　　瑞萨电子OSXY虚拟化平台解决方案是面向软件定义汽车(SDV)时代，专为应对汽车电子电气架构向区域控制(Zonal Architecture)演进挑战而设计的软硬件一体化方案。BAO Hypervisor是瑞萨电子OSXY虚拟化平台解决方案的核心软件组件：BAO Hypervisor提供极简可靠的软件隔离层，瑞萨提供强大的硬件虚拟化基石。两者共同构成了面向软件定义汽车(SDV)的软硬件一体化虚拟化方案。　　BAO Hypervisor是一款于2020年开源发布的静态分区型虚拟机管理器，专为混合临界性系统设计，其核心特点包括：　　极简可信：代码库精炼，易于进行功能安全认证(如ISO 26262)。　　静态分区：采用1:1的vCPU到pCPU映射和静态内存分配，行为确定，资源分配可预测。　　高效直通：支持设备直通和硬件中断直接注入，极大降低I/O延迟。　　瑞萨将BAO Hypervisor深度集成到其RH850/U2A硬件平台后推出的OSXY虚拟化平台解决方案直接回应了汽车电子电气架构向区域控制演进中的四大痛点：功能安全等级混杂、通信协议多样、软件架构复杂化、开发模式变革。通过“硬件虚拟化支持+开源静态分区Hypervisor+完善工具链”的组合，为行业提供了高效、安全、开放的开发与部署环境，助力汽车制造商更敏捷地响应市场变化。　　实测数据显示，在RH850/U2A@400MHz平台上，BAO Hypervisor的上下文切换时间仅为1.33~1.69微秒，最坏情况中断延迟(WCE Latency)低至2.7微秒，为高实时性任务提供了坚实保障。 　　4.开发生态：从配置到调试的全链条工具支持　　为降低开发门槛，瑞萨提供了业界领先的工具链集成方案：　　与AUTOSAR工具深度集成：开发者可在AUTOSAR配置工具(如ETAS ISOLAR)中直接图形化配置BAO Hypervisor及各VM资源，一键生成配置与代码，将集成验证周期从数天缩短至数小时。　　与IAR开发环境深度集成：提供跨核调试、VM状态实时监控、跨VM通信链路追踪等功能，实现复杂的多VM系统协同调试与性能分析。 　　5.典型应用：虚拟化区域网关与车身控制器　　该方案已成功应用于基于RH850/U2A8的虚拟化区域网关与车身控制器。通过利用VirtIO CAN/以太网驱动统一车载总线通信，并在一个独立的网关VM中集中处理路由逻辑，实现了网关与车身控制功能的单芯片深度融合。此方案消除了传统多核方案中的跨核锁争用，大幅降低CPU负载，并利用Hypervisor的严格分区确保了功能安全业务的物理隔离。　　结语　　在软件定义汽车的时代，软硬件协同创新与开放生态建设是成功的关键。瑞萨电子基于RH850/U2A的OSXY虚拟化平台解决方案，不仅提供了满足未来区域控制器需求的强大硬件基石，更通过深度融合BAO Hypervisor与完善的工具链，构建了一个高效、安全、开放的开发与部署环境。它使得汽车制造商能够更敏捷地响应市场变化，以软件创新持续为用户创造价值，共同驱动智能汽车产业的未来。
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发布时间：2026-03-26 10:08 阅读量：424 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>电子推出首款650V双向GaN开关，标志着功率转换设计规范的重大变革
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瑞萨电子推出首款650V双向GaN开关，标志着功率转换设计规范的重大变革

　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)宣布，推出业界首款采用耗尽型(d-mode)氮化镓(GaN)技术的双向开关——TP65B110HRU：该产品能够在单一器件中阻断正负电流的功能。该款器件主要应用于单级太阳能微型逆变器、人工智能(AI)数据中心和电动汽车车载充电器等系统，可大幅简化功率转换器设计，以单个低损耗、高速开关且易驱动的产品替代传统背靠背FET开关。　　单级拓扑结构：提升效率，减少元件数量　　目前高功率转换设计中所用的单向硅或碳化硅(SiC)开关在关断状态下仅能单向阻断电流。因此，功率转换必须分阶段进行，并使用多个开关桥接电路。例如，典型的太阳能微逆变器需采用四开关全桥电路完成第一级DC-DC转换，随后经第二级转换产生最终交流输出以接入电网。尽管电子行业正朝着更高效的单级转换器方向发展，但设计人员仍需应对开关器件本身的物理局限。因此现在许多单级设计都是采用背靠背的传统单向开关，导致开关数量增加四倍，整体效率降低。　　双向GaN技术的出现彻底改变了这一局面。通过在单个GaN产品中集成双向阻断功能，仅需更少的开关即可实现单级功率转换。以典型的太阳能微逆变器为例，仅需两颗瑞萨SuperGaN®双向高压器件即可——相较传统方案，可省去中间的直流链路电容器，并将开关数量减半。此外，GaN器件具备高速开关特性与低存储电荷，可实现更高开关频率和功率密度。在实际单级太阳能微型逆变器应用中，这种新型GaN架构由于无需背靠背连接和低效的硅开关，其功率效率可超过97.5%。　　兼具强劲性能与可靠性，兼容硅基驱动器　　瑞萨650V SuperGaN®产品已在市场中获得验证，其基于专有的常关断技术，具有驱动简单、可靠性高的特点。此次推出的TP65B110HRU将高压双向耗尽型GaN芯片与两颗低压硅基MOSFET进行共同封装。这两颗低压MOSFET具备高阈值电压(3V)、高栅极耐压裕量(±20V)以及内置体二极管，可实现高效的反向导通。相较于增强型(e-mode)双向GaN产品，瑞萨的这款双向GaN开关可兼容无需负栅极偏置的标准栅极驱动器。这不仅简化了栅极回路设计，降低了成本，还使其在软开关和硬开关操作模式下，均能实现快速、稳定的开关过渡，且不影响整体性能表现。对于维也纳式整流器等需要硬开关的电源转换拓扑结构，凭借其超过100V/ns的高dv/dt能力，该器件在开关导通/关断过程中可最大程度的减少振铃并缩短延迟。总而言之，瑞萨的这款GaN新品实现了真正意义上的双向开关功能，将高可靠性、高性能和易用性集于一身。　　Rohan Samsi, Vice President, GaN Business Division at Renesas表示：“将我们的SuperGaN技术拓展至双向GaN平台，标志着功率转换设计规范的重大变革。现在，我们的客户能够以更少的开关元件、更小的PCB面积和更低的系统成本，实现更高的效率。同时，他们还可借助瑞萨在系统级集成方面的优势——包括栅极驱动器、控制器和电源管理IC——来加速设计进程。”　　TP65B110HRU的关键特性　　±650V连续峰值交流/直流额定电压，±800V瞬态额定电压　　2kV人体模型ESD防护等级(HBM与CDM)　　25℃环境下典型导通电阻(Rdson)为110mΩ　　Vgs(th)典型值3V　　无需负驱动　　Vgs最大值±20V　　超过100V/ns的dv/dt抗扰度　　1.8V，VSS,FW续流二极管压降　　采用行业标准引脚布局的TOLT顶部散热封装　　瑞萨电子于2026年3月22日至26日，在美国得克萨斯州圣安东尼奥举行的国际应用功率电子会议(APEC)1219号展位上，展示这款最新双向GaN开关及其不断丰富的智能电源解决方案产品组合。　　供货信息　　TP65B110HRU双向GaN开关现已批量供货。客户还可选购RTDACHB0000RS-MS-1评估套件，用于测试不同驱动方案、检测交流零交叉点以及实现软开关功能。　　成功产品组合　　瑞萨将新型GaN双向开关与产品组合中众多兼容器件相结合，打造了500W太阳能微逆变器和三相维也纳整流器解决方案。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品，具备经技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品，推出超过400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。更多信息，请访问：renesas.com/win　　感受瑞萨动力　　以创新、品质与可靠性为核心驱动，瑞萨引领功率电子行业的发展，每年出货量超过40亿颗组件，产品组合包括电源管理IC、分立和宽带隙GaN产品、计算功率器件等。这些产品覆盖汽车、物联网、基础设施和工业应用等所有主要市场。瑞萨的功率产品组合无缝对接其领先的MCU、MPU、SoC与模拟解决方案，借助数百种经工程验证的“成功产品组合(Winning Combinations)”以及PowerCompass™和PowerNavigator™等创新设计工具，显著简化并加速了客户设计流程。更多信息，请访问：renesas.com/power。
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发布时间：2026-03-25 13:11 阅读量：341 继续阅读>>
新品发布丨<span style='color:red'>瑞萨</span>电子推出全新GaN充电方案，为广泛的工业及物联网电子设备带来500W强劲功率
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新品发布丨瑞萨电子推出全新GaN充电方案，为广泛的工业及物联网电子设备带来500W强劲功率

　　基于GaN的HWLLC转换器拓扑结构，为下一代计算设备、电动工具及电动自行车树立功率密度与峰值效率新标杆　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)今日宣布推出基于氮化镓(GaN)的半波LLC(Half-wavd LLC, HWLLC)平台及其四款控制器IC RRW11011、RRW30120、RRW40120和RRW43110，进一步扩展其交流/直流(AC/DC)转换器及电源适配器解决方案组合。该平台支持500W及以上功率输出，可广泛应用于物联网、工业及基础设施系统。全新的HWLLC转换器拓扑结构将超高效、紧凑型电源架构从100W级设计扩展至500W级，为电动工具、电动自行车等设备打造新一代高速充电器，同时有效规避传统拓扑结构在体积、发热和效率方面的局限性。　　此次发布扩展了瑞萨的产品组合，新增了四款基于瑞萨专有零待机功耗(ZSP)技术的控制器IC。其中，核心产品RRW11011是一款集成交错式功率因数校正(PFC)与HWLLC的组合控制器，专为实现高功率密度与高效率而设计。其采用的移相控制PFC技术可有效消除纹波、减小元件尺寸并降低成本，同时提升电流均衡能力和系统稳健性。该组合控制器使设计人员能在满足USB扩展功率范围(EPR)及其它可变负载充电系统所需宽输出范围(5V至48V)的同时，有效降低工作温度。新方案还包含RRW30120 USB功率传输(USB PD)协议和闭环控制器(支持最高240W USB功率传输)、RRW40120半桥GaN栅极驱动器，以及RRW43110智能同步整流控制器。在240W USB EPR电源适配器设计中，该方案实现了高达3W/cc的功率密度和96.5%的峰值效率。　　HWLLC技术高达500W的宽功率范围，使其能够覆盖更广泛的充电应用市场，包括大尺寸电视显示器、吸尘器、电动工具、户外工业照明，以及部分医疗设备等高功率家电。基于HWLLC的新型AC/DC拓扑结构，还有助于设计人员突破100W USB-C充电设备的局限，转向采用240W USB EPR充电技术，从而显著缩小智能手机、笔记本电脑及众多游戏系统中专属“板砖”式充电器的体积。瑞萨的紧凑型高功率快充技术近期已被贝尔金(Belkin)应用于其GaN充电器产品中。贝尔金Z-Charger搭载了创新的ZSP芯片，并采用瑞萨先进的SuperGaN®耗尽型(d-mode)GaN技术。　　Jenny Ng, General Manager of Belkin Asia表示：“贝尔金Z-Charger为开启超低待机功耗的快充新时代迈出了重要一步。”　　GaN成为提升效率与功率密度的关键　　GaN技术是瑞萨新一代AC/DC设计实现效率与功率密度飞跃的核心驱动力，其更卓越的开关性能有助于缩小磁性元件尺寸、降低损耗，并有效控制热量。瑞萨的SuperGaN®耗尽型技术采用共源共栅结构，相比其它GaN方案更具稳健性且更易驱动，同时其还具备更高的阈值电压，可与标准硅基栅极驱动器直接兼容。这一特性为客户提供了更快捷的路径，使其能够更自信地设计、验证并规模化生产制造紧凑、高效的电源产品。　　Rohan Samsi, Vice President, GaN Business Division at Renesas表示：“瑞萨的HWLLC生态系统将交错式功率因数校正(PFC)与谐振功率转换技术整合为单一协同的解决方案：在提供超紧凑、宽范围AC/DC功率的同时，实现了经过验证的高效率、低待机功耗和可靠的集成支持。通过精心研发这四种先进的控制器IC，我们构建了一个高度优化的协同生态系统。其中每个组件都致力于提升功率密度、优化热管理、降低电磁干扰/噪声，并提高整体运行效率。”　　相较于传统LLC方案，瑞萨的全新方案通过省去变压器绕组并减少元件数量，显著降低了设计复杂度，并实现了更紧凑的磁性元件设计。这一改进不仅加速了不同功率、电压和外形尺寸产品系列间的设计复用，还提升了系统的可靠性并简化了物料清单(BOM)管理。这一高度集成的宽输入/输出电压离线解决方案，能够助力客户打造更小巧、更低温且符合各项规范的产品，同时凭借卓越的空载/待机性能，满足更高等级的能效标准认证要求。　　瑞萨将全新产品与其产品组合中的众多兼容器件相结合，推出240W AC/DC电源适配器与300W照明功率和控制平台。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品，具备经技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品，推出超过400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。更多信息，
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发布时间：2026-03-24 10:49 阅读量：369 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>丨ATLAS实践应用：跨行业的可扩展资产与定位追踪解决方案
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瑞萨丨ATLAS实践应用：跨行业的可扩展资产与定位追踪解决方案

　　什么是ATLAS?　　在当今快节奏的行业环境中，从医疗到物流，提升运营效率离不开实时可视化和高效资产追踪。ATLAS(大规模资产追踪与定位)正是在这样的背景下应运而生。ATLAS由瑞萨与IOSEA联合开发，采用先进的Bluetooth® Low Energy(LE)SoC，以及专有的到达角/离开角(AoA/AoD)算法与三角定位技术，实现可媲美超宽带(UWB)的高精度定位性能——精度可达10cm以内，同时每个定位器支持1000+标签接入。　　ATLAS的独特之处在于其在高密度环境中的稳定表现。即使在具有挑战性的射频环境下(例如邮轮船舶内部)，系统仍可追踪数千项资产，同时保持超低功耗和便捷部署。无论您是管理零售库存、医院设备还是仓库包裹，ATLAS都提供一个可扩展、经过现场验证的平台，配备现成的定位器、可定制标签以及IOSEA的SEAgnal™实时定位系统(RTLS)微服务。系统由标签、定位器、信号处理软件和RTLS后端软件组成。系统还可轻松集成至客户自有的RTLS后端，提供业内领先的本地化追踪性能，改变企业和行业实时追踪、监控与管理资产和人员的方式。　　在资产追踪领域，主要有两种方式：定点追踪和实时定位追踪。定点方式，例如NFC或条码，在特定时间点采集位置信息。实时定位则可以是全球范围的系统，如“Find My”类众包应用，也可以是在特定环境内运行的本地化系统。ATLAS属于本地化实时定位类别，基于三角定位的到达角(AoA)技术实现精准定位。瑞萨提供多种先进的追踪和定位解决方案。如需了解如何为您的应用选择合适方案，请参阅我们的《Revolutionizing Asset Management with Location Tracking Solutions from Renesas》博客文章。　　为什么选择ATLAS，而非其他追踪方案　　标签兼容性：支持多种类型的标签，包括支持AoA/AoD的标签、Eddystone和iBeacon等传统标签，以及适用于灵活部署需求的专有ATLAS/ATLASlite方案。　　高密度追踪能力：每个定位器支持1000+标签，最高可达每秒500次更新，即使在非视距或复杂射频环境中也能保持准确追踪。　　灵活部署：定位器可垂直、水平或倾斜安装，间距最远可达20米(通常为10米)，以实现最佳覆盖。　　实时性能：提供100Hz刷新率，非常适合同时追踪移动和静态资产。　　无缝集成：可轻松连接到客户后端系统或IOSEA RTLS系统，并提供调试工具以实现快速设置。　　成本与效率优势：在Bluetooth LE的成本与电池寿命条件下，实现等同于UWB的定位精度，最大化投资回报率。　　高效的配置：与UWB或信道探测(Channel Sounding)方案相比，所需节点更少，部署规划更简化。　　ATLAS组成部分　　ATLAS在标签设计方面提供灵活性，可选择现成方案，或采用自定义设计的专属标签方案。我们的Bluetooth LE SoC具备优异的纽扣电池续航表现，可支持一次性标签应用以及可更换/可充电电池标签应用。　　ATLAS部分标签选项：　　可充电标签(DA1469x)：一款采用可充电二次电池供电的Bluetooth LE标签，基于我们的“用于门禁和追踪的用户身份牌”解决方案开发，适用于高性能定位追踪应用。该标签配备三个CPU核心(Arm® Cortex®-M33F、M0+)，集成电源管理单元(PMU)以及用于外部传感器集成的传感节点控制器。针对SEAgnal DSP进行了优化，可提供优异的信号质量，并支持RSSI测距和WiRA测距，适用于企业级和消费级生态系统。　　高性能标签(DA14594)：基于瑞萨的“用于近程和资产定位追踪的低功耗蓝牙标签”解决方案，具备同行领先的功耗效率与性能表现，采用三核架构(M33F、M0+)，支持基于相位的测距技术以及用于ATLAS的AoA定位，支持可选NFC充电与标签激活功能，并集成传感器控制模块，适用于可扩展、高精度资产追踪应用。　　一次性标签(DA1453x)：基于我们的“智能资产追踪标签”技术的智能追踪标签，采用超低功耗Bluetooth LE，待机电流<300nA，具备高效嗅探模式，支持纽扣电池或印刷电池，提供低成本的一次性实时追踪并集成数据记录的能力。　　SEAgnal：可扩展、高效且精准的软件定义定位技术(Scalable, Efficient and Accurate)，实现可靠的高精度空间感知。该技术基于IOSEA的专有数字信号处理框架，将射频与天线建模与实时定位算法结合使用。　　Telemos定位器　　基于我们的“用于资产定位追踪的通用型蓝牙低功耗到达角定位器”应用，Telemos定位器(由瑞萨与IOSEA合作研发)配合标签使用，可实现快速适配并缩短产品上市周期。该定位器可同时追踪AoA、AoD、ATLAS和ATLASlite标签。可追踪静态和移动标签，并支持灵活的安装方式。户外覆盖距离超过100米，经验证可达300米。凭借每个SEAgnal数据包<2ms的高效性能，每个定位器可追踪1000+标签。　　主要特性：　　支持Bluetooth LE到达角/离开角(AoA/AoD)、Eddystone和iBeacon　　采用先进天线阵列，实现高分辨率定位追踪　　紧凑型工业设计　　支持以太网供电(PoE)及USB-C供电　　支持SEAgnal边缘数据包过滤与多径抑制　　支持安全的OTA(空中下载)固件升级　　提供SEAgnal™ API，支持边缘端与云端集成　　IOSEA RTLS微服务　　ATLAS(Renesas IOSEA)中的RTLS微服务使用SEAgnal算法对来自定位器的IQ采样数据进行处理，实现AoA/AoD定位和多径抑制，在毫秒级时延下提供小于10cm的定位精度。该服务基于面向边缘优化的架构，支持高密度追踪，并提供用于锚点/标签配置、电子围栏设置以及实时数据流传输的API接口。　　ATLAS的工作原理　　ATLAS通过多项先进技术的无缝协作，实现行业领先的精度。　　AoA发射端标签(AoA Transmitter Tags)：在整个处理流程的起始阶段，支持ATLAS的标签会发送轻量级的“突发”信号或数据包。这些标签具有较高的智能性，但系统复杂度极低，从而将功耗保持在最低水平，并支持客户同时扩展到数万资产的追踪规模。　　AoA接收端定位器(AoA Receiver Locators)：随后，定位器接收这些突发信号，并提取基带信号和采样数据，然后将其传输到定位器上的信号DSP层。这一层在进行定位计算之前都对RF数据进行清理和增强。瑞萨的无线电在这时发挥重要作用，能够显著提升信号质量，为后续的精准处理奠定基础。　　IOSEA RTLS微服务(IOSEA RTLS Microservice)：接下来，数据会进入系统的核心算法模块——信号定位引擎(Signal Positioning Engine)。这些算法能够消除干扰和多径误差，使ATLAS每个定位器可追踪1000+标签，并每秒处理超过500次更新。最终效果可与超宽带系统相媲美，但采用的是成本更低的蓝牙硬件。　　IOSEA调试工具支持(IOSEA Commissioning Tools Support)：最后，经处理的数据进入信号后端服务(Signal Backend Services)，后端服务负责设备管理、负载均衡、资源分配，并提供API接口。该后端使系统具备企业级部署能力，支持边缘部署、云端部署或混合部署模式。客户随后可通过API或仪表板连接，解锁资产可视化、安全监控以及工作流程优化等实时应用。　　为了实现完整覆盖，ATLAS采用多定位器部署方式。当多个定位器检测到同一个标签时，RTLS后端会通过多边定位技术融合各定位器的角度数据。从而生成精确的二维甚至三维位置，确保即使在仓库或邮轮等复杂环境中也能实现连续、实时的追踪。文末处扫码并观看ATLAS演示视频可了解其实际运行效果，展示系统对静态和移动标签的高精度追踪能力。　　ATLAS可应用于哪些场景?　　ATLAS是一款行业领先的室内定位资产追踪解决方案，具备与UWB相当的定位精度。凡是在室内环境中需要同时追踪多个静态或移动资产的场景，都可以应用ATLAS。ATLAS在当今环境中的一些应用示例包括以下几项。　　零售店：可在超市等零售场所部署，防盗并提升门店运营效率。例如，在未付款的情况下，当购物车移动到一定距离后可自动锁定车轮;同时还可通过追踪购物车的移动路径来了解顾客行为。　　酒店及旅游业：ATLAS的成功案例之一是在邮轮场景中实现了全球规模最大的AoA部署，覆盖超过21层甲板，追踪4300名乘客。ATLAS可用于酒店、邮轮、商场和度假村等场景，提升客户服务体验。虽然ATLAS主要针对室内环境优化，但通过战略性部署角度定位器，也可以将覆盖范围扩展至半户外空间。　　仓库和楼宇管理系统：ATLAS能够对仓库或建筑中的多种资产和人员进行高精度定位，并可轻松集成到现有后台系统中，构建可扩展且高性价比的室内定位服务。　　医院：医院每年约有10%至20%的移动资产丢失，平均每个床位每年造成约4000美元的损失。通过ATLAS，可对病床、医疗设备、患者以及医护人员进行亚米级定位，从而减少设备重复采购、提升患者护理效率并提高医护人员工作效率。此外，地理围栏功能还可用于医院区域的门禁安全管理。　　畜牧管理：美国每年约有390万头牲畜丢失。ATLAS是一个针对农场的强有力应用，能够高效追踪牲畜，并可选择集成传感器以进行健康监测和报告。每个定位器可同时处理1000+标签，能够满足大型农场的规模化管理需求。　　轮胎气压监测系统(TPMS)：ATLAS可实现精确的轮胎位置追踪和实时胎压监测，提升安全性并支持智能车队管理的预测性维护。　　ATLAS通过基于蓝牙的高精度定位技术重新定义资产追踪，实现亚米级精度、大规模可扩展性以及无缝集成，而无需承担UWB的成本和复杂性。无论您是在管理库存、设备还是人员，ATLAS都能将位置数据转化为可操作信息，从而提升效率并推动更合理的决策。
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发布时间：2026-03-19 13:24 阅读量：419 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测
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瑞萨丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测

　　随着机器人、自动驾驶和智慧城市等领域的快速发展，对实时数据处理与决策的需求日益迫切。传统基于云的AI处理存在延迟高、依赖持续网络连接等问题，难以满足关键应用的实时性要求。　　瑞萨RZ/V系列嵌入式AI处理器，正是为应对这一挑战而生。该系列处理器旨在本地处理数据，减少延迟、降低功耗、提升效率与隐私安全。其中，高端视觉AI微处理器RZ/V2H融合了专有的DRP-AI3加速器与高性能实时处理器，成为机器人实时目标检测的理想硬件平台。　　高性能视觉AI系统框图：　　解决方案核心：嵌入式AI处理器　　作为一款高端视觉AI MPU，RZ/V2H专为嵌入式边缘处理设计。它集成专用DRP-AI3加速器、四核Arm® Cortex®-A55应用处理器和双核Cortex®-R8实时处理器，并搭载动态可重构处理器(DRP)加速OpenCV等图像处理算法。　　该芯片提供PCIe®、USB 3.2与千兆以太网接口，以低功耗实现高性能AI推理与实时控制，是自主机器人、机器视觉等工厂自动化应用的理想选择。　　高效电源管理：实现系统精准供电　　为确保视觉AI系统的高性能与低功耗运行，其电源管理方案采用了精准、高效的多级供电设计。　　此方案的核心是多通道PMIC RAA215300，它专为32位和64位MCU和MPU应用设计，提供9路供电输出，并内置实时时钟等关键模块，专为系统级模块(SOM)优化，能有效支持各种内存接口，另外，其扩频技术有助于降低电磁干扰。　　系统采用分级降压策略，对于主处理器及大电流负载，RAA211250同步降压稳压器提供宽输入电压范围(4.5V至30V)和高达5A的持续输出，其可编程开关频率和多种工作模式(PWM/PFM)实现了效率与动态响应的最佳平衡，并减少外部元件数量和BOM成本。　　对于中低电流的板载电源轨，则使用ISL80031A(3A输出)和ISL80015(2A输出)等高效、紧凑的同步降压转换器。它们工作于1MHz或2MHz高频，允许使用微型电感器，显著节省PCB空间，同时提供出色的瞬态响应。　　为高性能AI处理核心供电的是DA9141四相降压DC/DC转换器。它能驱动高达40A的负载，专为低电压、大电流的处理器内核设计。其多相架构不仅提升了电流输出能力，也优化了热性能和电压纹波，是保障算力稳定释放的关键。　　整个电源架构通过器件的高度集成与内部补偿设计，最大限度地减少了外部元件数量，在提供精准、稳定、多路供电的同时，实现了系统成本与电路板面积的优化。　　时钟与无线连接：提供精准时序与高速无线通信　　为确保系统稳定高效运行，该系统采用5L35023 VersaClock® 3S可编程时钟发生器。其三个独立可编程PLL可生成多达五个时钟信号，内置智能省电与过冲抑制技术，并通过I²C接口灵活配置。　　同时，系统还集成了支持Wi-Fi 6的CL8040芯片与DA14531低功耗蓝牙模块，提供高速、稳定的双频无线连接与近场通信能力，可全面满足机器人对实时响应与网络接入的需求。　　CL8040是一款高度集成的Wi-Fi 6单芯片解决方案，将两个支持4T4R架构的并行双频无线电集成于11mm×11mm封装内，提供高达3Gbps的聚合速率。该芯片内置双MAC/PHY、CPU及存储器，无需外置内存，并通过双通道PCIe 3.0接口与主机连接，为紧凑型设备提供了高性能、低成本的无线连接方案。　　DA14531 SmartBond TINY™模块基于全球最小、功耗最低的蓝牙5.1 SoC，是高度集成的低功耗蓝牙解决方案。该模块通过全球认证，仅需单电源即可构建蓝牙应用，搭配集成天线与易用软件，能最大化简化开发流程，显著降低物联网设备的开发成本与上市时间。　　系统核心优势　　高性能与实时性完美呈现　　这款高性能视觉AI系统的核心优势体现在以下方面：　　性能与实时性：单芯片集成强大的DRP-AI3加速器与Cortex-R8® 实时处理器，实现了从感知、决策到控制的毫秒级闭环响应，彻底消除了传统多芯片架构的通信延迟。　　能效：通过多层优化的电源管理架构，显著降低了整体功耗，为移动机器人等设备提供了持久的续航能力。　　开发便利性：系统提供预先训练的模型与完整的SDK，大幅降低了AI应用开发的技术门槛与时间成本。　　此方案通过创新的边缘AI处理，有效解决了延迟、安全与功耗的关键挑战，其灵活可重构的架构与高度集成的设计，为下一代智能设备的普及与智能化升级奠定了坚实的技术基础。
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发布时间：2026-03-18 09:12 阅读量：398 继续阅读>>
技术干货丨<span style='color:red'>瑞萨</span>最具成本效益的Arm Core MCU：轻松为现有系统添加新功能
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技术干货丨瑞萨最具成本效益的Arm Core MCU：轻松为现有系统添加新功能

　　在消费、工业和建筑自动化市场，制造商面临持续压力，需要增加新功能、加强安全功能或提升用户体验，同时不增加系统成本或重新设计核心电子设备。但升级现有系统往往会引发元件更换、更紧张的电路板空间限制或新的电源管理挑战。对许多工程师来说，即使是像安全联锁、电机控制辅助功能或基本感测任务这样的小幅功能添加，也可能需要更昂贵的MCU或额外的外部组件。这些权衡减缓了开发速度，提高了物料清单成本，并使在成本敏感市场中维持竞争性定价变得更加困难。　　这正是RA0E3设计要填补的空白。作为瑞萨RA系列中最具成本效益的32位Arm® Cortex-M23® MCU，它为工程师提供了一种无需重新修改主设计即可扩展系统功能的简单方式。凭借宽广的1.6V至5.5V工作区间、±1%高精度片上振荡器、低功耗架构以及最高可达125°C工作温度的稳健运行，RA0E3无需外部振荡器、电压移位器或额外的散热考虑。无论是作为子MCU来分担安全关键任务，还是添加新的辅助功能，它都帮助团队提升产品性能，同时保持设计紧凑、高效和成本优化。　　随着终端产品的更新和用户期望的提升，这些挑战变得越来越普遍。工程师们越来越需要一种直接且可靠的方式来引入新功能，而无需增加物料成本或重新设计架构。考虑到这些背景，我们来看看RA0E3如何帮助制造商在不增加成本的情况下扩展系统性能。　　RA0E3有什么独特之处?　　基于这种简单且经济的扩展需求，RA0E3以能力、效率和设计灵活性的结合脱颖而出。它专为成本敏感设计而开发，这些设计仍要求在宽电压和宽温度范围内保持可靠运行，采用流线型架构、适度内存和精心挑选的外设实现这一目标。　　通过在极小空间内结合精确的片上时序、5V系统兼容性和低功耗模式，RA0E3使工程师能够灵活添加此前需要更大、更昂贵MCU才能实现的子功能或辅助控制逻辑。这种在简洁性与性能之间的平衡使其在大批量家电、紧凑型工业设备和小型消费电子产品中展现出独特的实用性。　　尽管是RA系列中最实惠的MCU，RA0E3依然提供了强大且可靠的性能，适合广泛应用。　　作为子微控制器的完美契合　　RA0E3最大的优势之一是其在支持主处理器时的可靠性。　　考虑家庭电器，比如食品处理器或厨房搅拌机。这些装置通常配备安全锁机制，除非所有部件都牢固组装，否则无法正常工作。许多设计不再让主处理器承担这一安全功能管理，而是将其分包给专用的子微控制器。　　这正是RA0E3的出色之处：　　在5V系统中无缝运行，无需额外元件　　即使在意外高温条件下也能保持稳定工作　　增加安全或辅助功能，同时不增加系统复杂度　　扩展功能而不重新设计系统　　上面的例子只是其中一个情景。在消费电子、工业设备等多种应用中，RA0E3实现了：　　低成本功能扩展　　恶劣环境中的可靠控制　　易于与现有架构整合　　对于希望提升产品而无需重新审视整个系统设计的工程师来说，RA0E3提供了高效且可靠的前进路径。
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发布时间：2026-03-17 10:01 阅读量：349 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>：面向嵌入式部署的神经网络优化：模型压缩深度解析
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瑞萨：面向嵌入式部署的神经网络优化：模型压缩深度解析

　　01 为什么需要神经网络模型压缩?　　神经网络已经成为解决复杂机器学习问题的强大工具。然而，这种能力往往伴随着模型规模和计算复杂度的增加。当输入维度较大(例如长时序窗口、高分辨率特征空间)时，模型需要更多参数、每次推理需要更多算术运算，使其难以部署在嵌入式硬件上。　　对于嵌入式系统而言，资源极其有限。内存空间受限，因此在桌面或云平台上轻松运行的模型可能无法放入芯片内的闪存。此外，较高的运算量(MACs/FLOPs)和推理延迟要求往往超出低功耗MCU或边缘设备所能承受的范围。　　我们要解决的核心挑战是：如何在保持模型性能的前提下，大幅压缩神经网络模型，降低模型大小、推理时间和计算成本，从而实现其在资源受限的嵌入式系统上的部署。　　我们要解决的核心挑战是：如何在保持模型性能的前提下，大幅压缩神经网络模型，降低模型大小、推理时间和计算成本，从而实现其在资源受限的嵌入式系统上的部署。　　02 神经网络模型压缩是如何工作的?　　神经网络模型往往比实际需要的更大。在训练和验证之前，我们很难准确判断架构规模是否合理。模型压缩的目标就是识别模型中的冗余和未充分利用的权重并将其移除。　　我们使用专有的数学方法来寻找并压缩这些冗余，对网络进行重新整理，使其更加简洁、小巧和高效。同时，我们会严格控制精度损失，确保不会丢弃过多关键信息。　　03 实例：紧急尖叫声检测　　(Emergency Scream Detection)　　为了更直观地解释这一挑战，我们以“紧急尖叫声检测(ESD)”演示为例。ESD系统是一种机器学习模型，用于区分求救尖叫声和其他环境声音。该任务是一个二分类问题：Scream vs Not Scream。　　模型使用Google’s Audioset database公共数据集中的音频信号进行训练。训练数据集规模大且多样化，而验证数据集由团队采集的小规模现场录音构成。模型在训练集的k-fold验证中表现中等，但在新的现场数据上表现非常好。　　基线模型性能：　　我们使用基于全连接层的神经网络，并以STFT频谱图作为输入特征。该模型取得了最佳效果，达到：　　k-fold验证精度：82%　　现场数据测试精度：98%　　从性能角度看，该模型表现优秀。然而，它有一个关键问题：　　ROM占用：552kB　　该大小超过目标嵌入式平台(Voice RA6E1)的内存限制，导致无法部署。　　压缩模型性能：　　为了解决这一问题，我们应用了Renesas为嵌入式部署优化的专有神经网络压缩技术。　　压缩结果非常显著：　　模型大小从552kB降至117kB(减少约79%)　　k-fold验证精度保持82%　　现场测试精度保持98%　　MAC从129,68降至21,001(降低83%)　　也就是说，在几乎不影响模型性能的前提下，显著减少了模型规模和计算成本。　　图1–5展示了该对比的详细信息。图1显示AI Explore™的对比结果;图2和图3的混淆矩阵确认精度保持一致;图4和图5的红框部分(Flash Parameters)展示了模型大小和复杂度的核心差异，该数值反映了实际编译后部署的模型，比Explore页面上的估算更准确。　　04 更多成功案例　　表1汇总了其他示例模型的结果——其中，资产移动跟踪模型使用加速度计数据来识别设备或包裹的搬运与移动状态;吸尘器地面类型检测模型通过电机信号判断清扫对象的地面材质;电机启动负载检测模型能够在开环控制下快速判断电机的启动负载，从而帮助控制器实现节能优化。　　从这些实验结果可以看到，模型在压缩后的准确率基本得以保持。两个项目在压缩前后完全没有精度损失(紧急尖叫检测：98%→98%，电机启动负载：99%→99%)，其余两个项目的变化也仅为1%的轻微下降(资产移动：92%→91%，吸尘器地面类型：96%→95%)。　　在保持精度几乎不变的同时，模型体积显著减小。尤其是较大的基线模型，ROM使用量减少超过75%。同时，MAC(Multiply-Accumulate)运算量也呈现同等幅度的下降，与ROM节省情况高度一致。　　Table 1: Comparison of baseline and compressed models　　05 使用Reality AI Tools®进行模型压缩　　在Reality AI Tools®中，对神经网络模型进行压缩、重新训练、使用新数据进行测试以及部署到目标板上，都非常简单。事实上，在AI Explore™阶段，工具会自动完成模型压缩——你甚至不需要额外关注这一步骤。　　下面是一段精简的流程说明，展示你将会看到的主要步骤。　　(1) 首先，在Data→Curate模块中创建你的训练集和测试集。　　(2) 在AI Explore™页面中训练模型，并探索不同的特征空间与决策结构。点击“Start Explore”后，系统会自动训练和测试多种模型，并根据性能对它们进行排序。在Explore的结果中，你会同时看到部分模型的基线版本与压缩版本。当某个基线模型在不降低准确率的情况下可以进一步缩小体积时，工具会自动生成其压缩版本。压缩模型会使用一个特殊符号标记(如图7中红色箭头所示)。相反，没有该符号的则是未压缩的原始基线模型。　　一旦你确定了需要进一步评估与部署的模型，可以从该模型创建一个Base Tool，以便继续开展后续工作。此时，压缩后的模型即可用于重新训练、测试、优化以及部署，使用方式与原始基线模型完全一致。　　对于用户来说，使用压缩模型是完全透明的。它在系统中会像其他任何Trained Tool模型一样工作，不需要额外步骤或特殊处理。　　(3) 你可以在Test&Optimize→Try New Data区域测试压缩后的模型。选择压缩版本的Trained Tool模型以及所需的测试数据集，然后运行Accuracy Test(准确率测试)，即可评估该模型在未见过的数据上的表现。　　(4) 部署同样非常简单。在验证压缩模型并确认其性能符合预期后，你可以进入Deploy→Embedded完成部署流程。选择已经训练好的压缩模型，并根据目标嵌入式系统的约束条件创建新的部署包。随后，下载生成的可导出模型包，并将其部署到目标硬件板上。与Reality AI Tools®中其他模型的部署方式完全一致，使用压缩模型无需任何额外步骤或特殊处理。　　结论　　在部署机器学习模型时，仅有高准确率还远远不够。模型还必须满足严格的内存预算，并在资源受限的环境中高效运行。我们先进的神经网络模型压缩技术，使开发阶段的高性能模型能够轻松过渡为可部署于边缘设备的轻量化AI解决方案。
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发布时间：2026-03-13 09:48 阅读量：413 继续阅读>>

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