媒体聚焦丨国产颗粒放量、云厂商定制化，<span style='color:red'>瑞萨</span>中国内存接口市场目标翻倍
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媒体聚焦丨国产颗粒放量、云厂商定制化，瑞萨中国内存接口市场目标翻倍

　　内存接口芯片作为内存模组(RDIMM)的核心组件，在过去几年里也借势实现了高速增长。　　DDR5如今已全面进入主流市场。回顾其商用进程，2022年下半年，DDR5率先在服务器领域启动部署;2023年，随着英特尔、AMD支持DDR5的服务器CPU大批量出货，主流数据中心厂商开始加速产品迭代;2024年至今，DDR5正式跃升为服务器内存市场的主流配置。　　2025年下半年起，存储市场进入结构性缺货阶段。市调机构与从业者分析指出，相较于消费级市场，服务器领域对性能、带宽和可靠性的要求更为严苛，但服务器厂商对初期成本的敏感度相对较低。这一特性使得上游颗粒厂更愿意将有限产能向服务器端倾斜，从而导致消费级市场供给受限。在此背景下，业界普遍预测存储芯片的供需紧张态势或将延续至2028年之后。　　与此同时，内存接口芯片作为内存模组(RDIMM)的核心组件，在过去几年里也借势实现了高速增长。瑞萨电子内存接口事业部业务拓展总监朱里(Elliot Zhu)指出，2026年AI服务器对DDR5的需求持续旺盛，进一步带动了内存接口芯片的市场增长。在CFMS | MemoryS 2026期间，他就内存接口芯片市场的最新动态，以及瑞萨电子在该领域的布局进行了解读。　　DDR5代际演进：架构升级与技术连续性并行　　如果观察DDR5的演进方式，不难发现该技术存在代际演进和每世代内部的演进。前者以JEDEC每隔几年发布的DDR标准为基准，比如，DDR4向DDR5的跨越、DDR5向DDR6的过渡，这种演进涉及架构层面的重大变化;后者以DDR5世代内部的演进为基准，这种演进则体现为‌RCD(寄存时钟驱动器)芯片迭代、制程工艺进步和信号架构优化‌为核心驱动力，持续实现速率跃升，被广泛提及的第一代(Gen1)、第二代(Gen2)等，都属于世代内部的演进。　　DDR5核心组件RCD现已迭代到第六代(Gen6)，其数据传输速率从4800MT/s、6400MT/s、7200MT/s……提升到了9600MT/s‌，这种世代内的迭代在整体架构上保持高度连续。朱里透露称，9600MT/s速率将是DDR5时代RCD发展的收官之作，DDR5的后续演进将以工艺与功能层面的优化为主。目前，DDR6的协议还在行业讨论之中，其第一代RCD尚未最终定型，整个产业链正处于定义期。　　产业迁移节奏受TCO与市场格局影响　　尽管DDR技术代际不断向前推进，但实际的市场迁移速度受多重因素制约。到2026年上半年，DDR5在服务器领域的部署进程如何?从系统端看，市场上的服务器仍以DDR5第三代为主(支持‌6400MT/s‌速率)，第四代‌正开始逐步商用部署(支持‌7200MT/s‌速率);而从器件端看，DDR5 RCD已经迭代到第六代(支持9600MT/s)。　　这也意味着，内存接口芯片厂商要比终端服务器厂商提前数年准备好相应的RCD产品。“内存接口芯片厂商是行业上游的核心参与者，”朱里介绍道，“我们比终端市场规模放量早5至6年启动研发与定义工作。”　　实际上，瑞萨电子每一代内存接口芯片发布之前，都需要与业界合作伙伴共同确立技术方向和规格标准，再经反复验证后才能将内存接口芯片新品推向产业化。正是这种“先行者”模式，确保瑞萨在每一代内存技术切换时，均能占据行业先发优势。　　除以上因素之外，DRAM颗粒和CPU持续涨价，推高了系统TCO(总拥有成本)。有导致8000MT/s及新一代产品的切换节奏普遍后延的可能，终端客户更倾向于“旧产品先用着”而推迟下一代产品的导入验证。这给整个产业链，尤其是DRAM颗粒厂商，带来了挑战。　　再从市场共存格局来看，2026年6400MT/s产品的市场占比预计超过50%，5600MT/s约占30%。2027到2028年，8000MT/s有望超过50%份额，而9600MT/s预计在2028至2029年成为主流，届时DDR6也将逐步进入市场视野。朱里认为，这种渐进式的迁移节奏，为产业链各环节参与者提供了充裕的调整和收益空间。　　从主流服务器到AI数据中心，全场景覆盖　　在高频运行的服务器中，如果CPU的内存控制器直接连接多颗DRAM内存颗粒，容易出现两个大问题：一是信号传输距离长了容易“衰减失真”，二是连接的颗粒太多会让控制器“负载过重”。而RCD就像一个“智能中继站”，插在内存控制器和DRAM颗粒中间，把原本要直接传输的信号先接收下来，经过缓冲、放大后再转发出去，既解决了信号衰减的问题，又减轻了控制器的负担。　　瑞萨电子DDR5内存接口方案　　瑞萨电子提供各种符合JEDEC标准的RCD、数据缓冲器(DB)、电源管理IC、温度传感器和SPD(串行存在检测)集线器，满足DIMM及其他DRAM和NAND内存接口应用的时序要求。其内存接口芯片产品覆盖了从主流服务器到AI数据中心的全场景需求。　　首先是RCD产品线。瑞萨DDR5第六代RCD的带宽较第五代提升了10%，同时还通过增强的DFE(决策反馈均衡)架构和DESTM系统级诊断功能，大幅提升了信号完整性和系统可靠性。目前，该产品已开始向所有主流DRAM供应商送样，预计2027年上半年启动量产。　　其次是MRDIMM。MRDIMM是专为AI和HPC数据中心设计的新型内存模组技术，由瑞萨与英特尔及内存供应商共同推动。该芯片组采用“1+10”架构——1颗MRCD(寄存时钟驱动器)搭配10颗MDB(多路复用数据缓冲器)，通过双列内存同时存取数据，使内存带宽提高6%至33%，容量可扩展至256GB，远超标准RDIMM的96GB。　　再次是I3C系列。这是DDR5时代全新推出的产品品类，旨在统一管理主板上RCD、PMIC等多个器件。瑞萨将该协议从SPD中独立出来，单独设计了一款芯片，以满足双CPU、多内存条及多SSD等一对多的管理需求。该产品现已通过英特尔和AMD的主板认证。　　AI服务器驱动MRDIMM需求超出预期　　在DRAM整体供应吃紧的宏观背景下，MRDIMM将成为瑞萨电子最值得期待的增量市场之一。据朱里透露，单套MRDIMM方案的价格约为标准RCD套件的数倍，在高价值密度的AI服务器领域，这种溢价更有可能被客户接受。　　其原因在于，在DRAM颗粒价格快速上涨的环境下，BOM表中MRDIMM的成本占比被稀释，客户对价格的敏感度显著降低，转而更加关注速率和容量优势。AI服务器对内存带宽和容量的需求更为迫切，相较于传统RDIMM, MRDIMM能实现更高的容量和更大的带宽。　　由此预测，MRDIMM的渗透率有望从2026年的低个位数攀升至2027年的8%至10%，超出此前的5%到8%的预期。AI服务器和视频流(例如，抖音、YouTube等)是目前需求最明确的两大应用场景。目前，国内已经有头部企业表现出对MRDIMM的明确兴趣。朱里坚信，随着AI资本支出持续高涨，MRDIMM有望在瑞萨电子的内存接口业务中占据日益重要的份额。　　DDR5代际演进：架构升级与技术连续性并行　　如今，瑞萨电子对中国内存接口市场保持长期投入和高度关注。从终端客户的需求特征来看，中国与美国呈现出显著差异。美国市场对CPU迭代的节奏相对较快且成熟，而中国云厂商正快速释放对定制化内存解决方案的需求。　　朱里观察到，中国客户对技术响应速度和技术支持深度的要求远高于国外，国内DRAM模组能力正处于高速成长期。“虽然国产颗粒品质已接近一线水平，但模组设计和系统适配能力仍在快速爬坡，”他还补充说，瑞萨电子在中国建立了整建制的AE支持团队，分布在上海和成都，实现了客户需求零时差响应。　　近年来，中国在内存接口芯片领域的增长潜力巨大，已成为增长最快的区域市场之一。“DDR5在服务器市场的主流地位至少会延续到2030年，我们中国市场内存接口芯片今年的营收目标是同比增长100%。”朱里称，“2026年瑞萨MID有信心在中国实现100%的增长。这主要得益于国产内存模组需求的快速提升，我们作为行业重要的参与者，业务量也随之高速增长。”　　总而言之，瑞萨电子在中国市场采取了积极的供应链本土化策略，旨在为客户保障供应，并巩固在中国市场的竞争地位。
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发布时间：2026-05-06 10:29 阅读量：180 继续阅读>>
MathWorks携手<span style='color:red'>瑞萨</span>：通过基于模型的设计与硬件支持包（HSP）加速<span style='color:red'>瑞萨</span>MCU的开发与部署
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MathWorks携手瑞萨：通过基于模型的设计与硬件支持包（HSP）加速瑞萨MCU的开发与部署

　　嵌入式控制系统的设计与验证正变得日益复杂。工程师在使用仿真工具与实体硬件协同工作的同时，必须在实时性能、系统安全性和开发速度之间取得平衡。基于模型的设计(MBD)通过支持工程师在早期阶段对算法进行仿真、测试和迭代，有效应对了这些挑战。在设计初期对算法进行建模，基于合成数据进行仿真和结果可视化，有助于提升对系统设计的信心，并与传统以大量原型为主的工作流程相比，大幅降低了后期出现复杂问题的风险。　　在瑞萨，我们很高兴地宣布：我们与MathWorks®合作，由MathWorks开发的作为Simulink®全新插件的瑞萨RA微控制器(MCU)嵌入式编码器支持包和RH850 MCU嵌入式编码器支持包，现已随MATLAB® R2026a版本正式发布。 这些支持包通常被称为硬件支持包(HSP)，使工程师能够将Simulink模型直接部署到受支持的瑞萨RA和RH850微控制器上，大幅简化了从算法开发到嵌入式实现的过渡过程。　　什么是基于模型的设计(MBD)　　以及为什么要使用它?　　基于模型的设计(Model-Based Design，MBD)是一种基于数学和可视化的方法，用于在Simulink中设计复杂系统，并在构建物理原型之前对系统进行仿真和测试。MBD已被广泛应用于工业自动化、机器人技术和汽车工程等多个行业。　　例如，工程师在开发一款新型集成式洗烘一体机系统时，需要考虑在不同洗涤和烘干程序中应启用哪些电机、系统在不同衣物负载下(如厚重的床上用品与较轻的夏季衣物)如何运行，从而确保主滚筒电机能够高效驱动等多个因素。在电动自行车(e-bike)系统的开发过程中，工程师必须综合考虑电机驱动、制动接口、照明控制，以及在不同路面条件和天气环境下的牵引性能。　　如果不采用基于模型的设计方法，上述许多测试就必须依赖实体硬件和原型来完成。每一次设计变更都需要重建和重新测试硬件，这不仅增加了成本，也延长了开发周期。　　相比之下，通过在Simulink中对系统进行建模和仿真，工程师可以在设计早期阶段评估系统在不同负载和使用场景下的性能。这能够减少设计迭代次数、降低成本，并加快产品上市时间。　　Simulink的基于模型的设计环境　　从基于模型的设计到真实硬件落地　　对于嵌入式系统而言，MBD的真正价值体现在：经过验证的模型能够顺利部署到具备量产能力的硬件上。在这一过程中，建模工具与微控制器之间的深度集成显得尤为关键。　　许多开发工作通常始于以下应用领域：　　● 电机控制(工业系统、HVAC、机器人)　　● 汽车系统(xEV、电机运动控制、动力总成、区域控制器和域控制器)　　● 实时控制应用　　这些应用需要对实时行为有深入了解，有效利用MCU资源，并确保在仿真中验证过的算法在部署到实际硬件后能够按预期方式运行。　　MathWorks为瑞萨MCU提供的硬件支持包　　为弥合仿真与嵌入式部署之间的差距，MathWorks为瑞萨RA和RH850微控制器提供了两款专用的硬件支持包——瑞萨RA微控制器嵌入式编码器支持包和RH850微控制器嵌入式编码器支持包。这些HSP使工程师能够将Simulink模型直接在受支持的瑞萨器件上执行、测试并完成部署。　　从支持RA6T2电机控制MCU和RH850/U2A汽车级MCU开始，这些HSP为算法驱动开发提供了理想的切入点，适用于对实时和性能要求极高的应用场景。　　MathWorks的硬件支持包包括：　　● 片上外设模块，利用瑞萨RA智能配置器(用于RA控制器)和第三方MCAL工具(用于RH850控制器)将Simulink模型与外设配置进行连接　　●自动化构建与部署，无需手动集成生成算法代码与驱动代码　　● 自动生成量产级ANSI/ISO C代码，帮您将精力更多聚焦于功能实现，而非编码　　● PIL(Processor-in-the-Loop)验证，确保模型与生成代码在数值上的一致性，便于查看和对比标准仿真与PIL仿真的结果。同时通过性能分析功能，深入了解代码在目标控制器上的执行时间和内存使用情况。　　通过这些能力，工程师可以始终保持在一个统一的、基于模型的工作流程中——从算法设计与仿真、到验证、再到最终的硬件部署。　　如何快速上手　　从系统级设计入手　　从系统层面开始，一旦确定了需求，例如需要驱动多少个电机、控制器需要与哪些组件和子系统进行接口等，大多数工程师都会着手参考并构建符合自身需求的系统架构。瑞萨的成功产品组合系统框图可以为工程师提供起点框架，帮助工程师专注于系统行为和控制策略的规划。通过这些系统框图，工程师可以轻松过渡到Simulink等基于模型的设计环境。　　以洗衣机或烘干机系统为例，电机控制器不仅需要驱动主滚筒电机，还必须与阀门、传感器以及各类安全组件进行交互。工程师可以以系统框图为指导，将这些子系统映射到Simulink中，并将其与相应的MCU外设资源关联起来——例如模数转换器(ADC)、脉宽调制器(PWM)、通用输入/输出接口(GPIO)以及中断等，这些外设在RA6T2等器件上均可用。　　采用PFC成功产品组合的瑞萨集成式　　洗烘一体系统系统框图　　硬件支持包中片上外设模块的信息示意图，　　用于为硬件目标定制Simulink模型　　评估与调优系统行为　　在完成系统和外设的建模之后，工程师可以使用Simulink对实时信号进行监控，并直接调整控制参数。通过以监控与调优模式(Monitor and Tune)运行模型，工程师能够观察系统在不同工况下的行为表现，同时修改控制器增益等参数，并且这些修改会即时反映到硬件上。这种方式避免了每次参数调整都需要重新生成和编译代码，从而加快了调优速度。　　以洗衣机或烘干机应用为例，滚筒电机在多种变化条件下都必须保持稳定且可预测的运行状态，例如不同负载重量(轻载、重载或负载不均)、加速进入高速脱水过程中的动态变化等。诸如控制增益等参数决定了控制器(如RA6T2)对系统变化的反应能力。通过在Simulink中对增益参数进行建模和调整，工程师可以直观地分析系统行为：例如，当增益设置过低时，重负载是否会导致电机响应滞后或转速下降，或者当增益设置过高时，系统是否对微小误差产生过度校正。　　在Simulink中进行增益参数调整及仿真演示　　使用PIL(Processor-in-the-Loop)验证设计　　在完成算法开发与仿真之后，可以通过PIL(Processor-in-the-Loop)验证来确认生成的代码能够在目标瑞萨处理器上正确运行。在这一阶段，编译后的代码会运行在实际的MCU上，并将其行为与仿真结果进行对比。PIL验证有助于验证执行时序、内存使用情况和数值行为，弥合软件模型与硬件测试之间的差距。　　PIL验证结果示例　　部署瑞萨硬件　　完成PIL验证之后，工程师即可将模型直接部署到瑞萨的开发板上。借助MathWorks硬件支持包，代码生成和部署可通过Simulink一键完成，从而在多种平台(例如RA6T2 MCU的灵活电机控制套件和RH850/U2A入门套件)实现高效的快速原型开发。　　利用Simulink在瑞萨硬件上部署模型　　总结与资源　　借助MathWorks提供的硬件支持包，工程师可以在熟悉的Simulink环境中设计复杂的嵌入式系统，并高效地将其部署到瑞萨器件上。这种基于模型的工作流程有助于减少开发迭代、提前发现问题，并加快从算法设计到量产级硬件实现的过渡过程。　　探索RA6T2或RH850/U2A开发板，下载相应MathWorks硬件支持包，您便能即刻开始开发基于模型的电机控制。
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发布时间：2026-04-30 09:15 阅读量：301 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>RH850/U2A MCU助力零跑LEAP4.0中央域控系统，深化智驾领域芯合作
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瑞萨RH850/U2A MCU助力零跑LEAP4.0中央域控系统，深化智驾领域芯合作

　　零跑D19　　搭载瑞萨高性能车用RH850/U2A MCU的零跑D19近期正式上市。作为零跑汽车最新推出的旗舰SUV，D19引入LEAP4.0智驾平台，实现座舱、智驾、车身、网关的四域融合。　　以一“芯”之力，破解多域融合挑战　　零跑LEAP 4.0平台旨在通过高性能的“中央大脑”来统一协调全车功能，带来算力与体验的跃迁。这对作为整个系统的“安全控制与实时执行中枢”的微处理器提出了严格要求：不仅需要强大的算力，更需在单一芯片上安全、可靠、实时地运行多个不同功能安全等级和实时性要求的复杂软件系统。　　瑞萨RH850/U2A MCU在座舱与智驾深度融合方案中，不仅承担关键实时与车控功能，更作为座舱系统的安全中枢，确保在高算力SoC复杂运行甚至异常情况下，关键人机交互与安全提示依然可靠可控，为新一代智驾系统提供真正可量产、可认证的安全底座。　　瑞萨RH850/U2A MCU集成高性能RH850内核平台与丰富的通信与接口资源，支撑汽车长期平台化与功能扩展的需求。配备多达四个采用双核锁步结构的400兆赫 (MHz) CPU核心。每个CPU核心都集成了基于硬件的虚拟化辅助功能，允许满足不同ISO26262功能安全级别的多种软件系统在高性能模式下独立运行且不受干扰。此外，还可减少虚拟化占用的资源，以保障实时执行。这使用户能够将多个ECU功能集成到单个ECU中，同时保持功能安全、信息安全以及实时操作要求。　　筑牢安全基石，赋能持续进化　　信息安全是智能汽车重要生命线。RH850/U2A MCU集成了符合EVITA Full等级的安全模块，以加强对网络攻击的防护，使设备能够随着安全要求的发展，实现安全、快速的完全无等待OTA (Full No-Wait OTA)软件更新，为车辆通信和数据安全提供了硬件级的强力防护。　　此外，为应对自动驾驶传感器产生的海量数据，RH850/U2A MCU提供了丰富的高速网络接口，能够处理由ADAS和自动驾驶功能中多种类型传感器生成的海量传感器数据，满足未来车辆对高带宽、低延迟通信的持续增长需求，为零跑智能驾驶系统的功能迭代预留了充足的性能空间。　　携手定义未来，共筑产业新生态　　瑞萨凭借在汽车电子领域深厚的技术积累和对未来架构的前瞻性产品定义，为零跑LEAP 4.0平台提供了核心硬件支撑，零跑则通过其创新的平台架构设计和快速的市场落地能力，为瑞萨的前沿技术提供了规模化应用的舞台。　　零跑科技高级副总裁、执行董事周洪涛表示：“瑞萨电子的RH850/U2A以其独特的多核锁步与硬件虚拟化架构，完美地解决了在单一高性能芯片上融合智能驾驶、智能座舱等高安全等级应用的挑战。我们期待与瑞萨继续深化合作，共同探索下一代智能汽车电子电气架构的更多可能性。”　　瑞萨电子高性能运算MCU产品负责人Satoshi Yoshida表示：“RH850/U2A MCU以卓越的性能和安全保障，为智能汽车提供了坚实的核心支撑。我们不断优化硬件架构，致力于满足自动驾驶和智能座舱等高安全等级应用的需求，并通过强大的信息安全模块和高速网络接口，助力行业实现持续进化。未来，我们将持续与合作伙伴携手，推动智能汽车电子电气架构的创新与升级，为智能出行赋能。”　　在智能化竞争迈入深水区的当下，零跑与瑞萨的合作，不仅是技术的融合，更是一次面向智能出行未来的共同探索。当高性能芯片与创新平台加速落地，高阶智能将逐步驶入更广阔的市场，每一步扎实的规模化交付，都将推动中国智能汽车市场的稳步演进。
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发布时间：2026-04-29 09:31 阅读量：334 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>电子与中科创达签署合作备忘录，R-Car X5H多域融合系统亮相北京车展
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瑞萨电子与中科创达签署合作备忘录，R-Car X5H多域融合系统亮相北京车展

　　4月24日-5月3日，2026北京国际汽车展览会盛大举办。开展首日，瑞萨电子与中科创达在展会现场共同签署合作备忘录。双方基于半导体和智能汽车领域的深厚专业知识和前瞻性战略，秉持互补优势、长期共赢和协作创新的原则，围绕下一代智能驾驶舱和车载智能计算平台，达成对软件定义车辆未来的深厚合作，将建立长期合作伙伴关系。中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁常衡生、瑞萨电子中国总裁刘芳见签，中科创达智能汽车事业群副总裁徐东超、瑞萨电子中国汽车销售高级总监张佳浩代表双方签约。　　右一：中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁 常衡生　　右二：中科创达智能汽车事业群副总裁 徐东超　　左一：瑞萨电子中国总裁 刘芳　　左二：瑞萨电子中国汽车销售高级总监 张佳浩　　本次合作主要围绕瑞萨R-Car X5H SoC平台，融合中科创达滴水AIOS及交互引擎的能力进行深化技术协同与创新，联合探索下一代智能座舱、大语言模型、端侧AI推理、多模态交互、跨域融合以及面向高端汽车SoC平台的视觉感知等前沿领域，打造标杆级技术解决方案和参考设计。北京车展期间，由瑞萨电子与中科创达联合开发的R-Car X5H多域融合系统演示方案也亮相中科创达展台。　　R-Car X5H多域融合系统演示方案　　3D渲染功能演示　　端侧VLM大模型功能演示　　碰撞提示功能演示　　展出时间：4月24日-5月3日　　展位号：中国国际展览中心(顺义馆)E1馆09号　　作为瑞萨第五代R-Car产品家族的新成员，R-Car X5H是业内首款采用3nm制程的车规级多域融合SoC，可同时运行先进辅助驾驶系统(ADAS)、车载信息娱乐系统(IVI)和网关系统等多项功能。　　在核心算力方面，R-Car X5H集成了高达1400k DMIPS的CPU算力、400 TOPS的NPU算力，以及4 TFLOPS的GPU算力。此外，芯片内置FFI硬件级隔离机制，可确保多域融合系统不同功能域的安全隔离;功能安全等级达到ASIL D，满足高安全应用场景要求。同时，瑞萨提供RoX(R-Car Open Access)开放开发环境，便于合作伙伴快速进行软件与算法部署。　　滴水AIOS(AquaDrive AIOS)是中科创达面向全球市场推出的AI原生汽车操作系统产品，是构建下一代智能汽车软件平台的核心基础。系统以AI为中心，融合端侧大模型能力、多模态人机交互与异构计算调度技术，支持复杂AI应用在车端的实时运行与持续演进。通过统一的软件底座与跨域融合架构，滴水AIOS能够高效整合座舱、驾驶辅助及车载通信等多域功能，在保障功能安全与系统可靠性的前提下，实现资源的最优分配与系统复杂度的显著降低，为车企提供面向量产的高性能、高可扩展智能汽车解决方案。　　基于R-Car X5H SoC构建的多域融合系统解决方案，是一套完整的软硬件一体化平台，旨在通过单芯片同时承载智能座舱、高级驾驶辅助系统(ADAS)、网关通信等关键任务。在功能层面，方案支持8K×2K超高清人机界面、3D数字仪表、多媒体娱乐、导航、游戏、驾驶员监控、ADAS感知与环视等多应用运行。同时集成了端到端舱内AI能力，支持基于实时摄像头的大语言模型/视觉语言模型应用场景，以及增强型哨兵模式。　　本次合作标志着中科创达与瑞萨电子在软件定义汽车与多域融合计算架构领域的合作进入全新阶段。展望未来，双方将以更加开放共赢的姿态，持续深化在多域融合、端侧AI及下一代智能座舱等领域的技术创新，共同推动汽车产业从芯片到系统的全面升级，为全球客户提供更具竞争力的量产级解决方案，推动行业迈向全新智能化时代。
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发布时间：2026-04-28 09:47 阅读量：412 继续阅读>>
3nm上车、100Gbps：<span style='color:red'>瑞萨</span>R-Car X5H重新定义车载TSN网络
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3nm上车、100Gbps：瑞萨R-Car X5H重新定义车载TSN网络

　　4月15日-16日，2026第七届中国国际汽车以太网峰会(AES2026)于上海举办。在“车载网络架构创新与Serdes技术路径”分会场，瑞萨电子高性能运算产品市场应用技术部经理李高伟，发表了《赋能下一代E/E架构：瑞萨以太网TSN交换机IP解决方案》的主题演讲，系统介绍了瑞萨面向集中式E/E架构的R-Car X5H SoC与RH850 U2B24-E MCU，以及集成其中的R-Switch 3.0以太网TSN交换机IP。　　瑞萨电子高性能运算产品市场应用技术部经理李高伟发表演讲　　车载交换机面临的新挑战　　随着汽车电子电气架构从多域控制器向“中央计算+区域控制”(HPC + Zonal ECU)加速演进，以太网与TSN交换机已成为决定整车实时性与安全性的关键环节。传统分布式架构中，交换机仅承担简单的数据转发。而在集中式架构下，一个中央计算平台需同时服务智能座舱、ADAS、网关、车身控制等多个功能域，并运行多个操作系统(QNX、Android、Linux等)。演讲中指出，车载交换机必须具备：低延迟无阻塞交换能力、完整的TSN特性支持、多核SoC/MCU及多虚拟机的协同能力，以及满足混合安全等级(ASIL-B/D)的硬件隔离机制。瑞萨的解决方案是将高性能TSN交换机IP直接集成到中央计算SoC中，并为之设计了第三代R-Switch架构——R-Switch 3.0。　　R-Car X5H：　　业界首款3nm车规级多域融合处理器　　R-Car X5H是本次演讲的核心亮点。作为业界首款采用3nm制程的车规级多域融合中央计算芯片，它在特定工作负载下能效比上一代提升30–35%，在部分应用场景下，无需液冷即可满足车规级散热要求，对整车成本与可靠性意义重大。　　X5H的性能参数树立了行业新标杆：　　CPU：32个Cortex-A720AE，总计1400K DMIPS　　实时核：12个Cortex-R52，最高64.6K DMIPS，也可配置为锁步核支持ASIL-B/D　　NPU：高达400 TOPS(稀疏)，用于360°感知　　GPU：最高4 TFLOPS，支持超过10个显示器，最高8K输出　　内存：LPDDR5x，250GB/s带宽　　扩展：通过UCIe支持Chiplet，可灵活升级NPU/GPU　　此外，X5H内置了多级安全架构和硬件FFI(混合安全等级隔离)，允许ASIL-D与非安全应用在同一芯片上安全共存，无需额外Hypervisor开销。这一设计前瞻性地回应了软件定义汽车对安全与灵活性的双重需求。　　R-Switch 3.0：　　集成在X5H内的TSN交换核心　　R-Switch 3.0是瑞萨自研以太网车载交换机IP的第三代产品，专门针对车载混合架构和高千兆速率设计，符合IEEE 802.1DG和OPEN TC11标准。其硬件规格充分满足未来五年车载网络的需求：　　端口配置：最多8个外部网口(支持1Gbps–10Gbps)、8个内部网口、2个CPU专用口　　总带宽：外部输入总和50Gbps，内部交换能力100Gbps　　安全：所有外部网口支持MACsec，内、外口支持VLAN隔离机制　　转发架构：基于流水线的无阻塞存储转发，集成CAM/TCAM转发表　　路由能力：硬件完成从Layer 1 (Port) – Layer 2 (MAC/Stream ID) – Layer 3 (IPv4/IPv6) – Layer 4 (UDP/TCP) 等各层转发　　多路以太网专用DMA直接内存访问机制　　在TSN特性上，R-Switch 3.0几乎覆盖了所有车载所需的关键标准：802.1AS-rev(双时钟域)、802.1Qav(信用感知调度)、802.1Qbv(时间感知调度)、802.1Qbu + 802.3br(帧抢占)、802.1Qci(输入流监管)、802.1CB(帧复制与消除)。这些特性确保了音频、视频、控制数据在同一网络中确定性传输，彻底告别为不同流量单独布置专用总线的时代。　　现场演示：　　全以太网AVB音频方案　　演讲现场，李高伟展示了基于R-Car X5H与RH850 U2B24-E的以太网AVB音频演示系统。通过R-Switch 3.0的8路以太网端口和内置通用DSP，实现了多路麦克风、扬声器的低延迟音频传输。整套方案无需外置音频DSP，由R52实时核独立控制，完全不占用A720主核资源。　　该演示直观地证明：在集中式架构下，过去需要单独走专用总线的功能，现在可以统一到以太网骨干网上，且性能更好、成本更低、软件兼容性更强。这也是瑞萨一直倡导的“网络融合”理念的具体体现。　　展望：　　从功能集成走向网络融合　　下一代汽车E/E架构的竞争，不再仅仅是算力的比拼，更是网络交换能力与TSN生态完整性的较量。瑞萨R-Car X5H将3nm制程、400 TOPS AI算力、100Gbps TSN交换机整合在一颗芯片中，并支持Chiplet扩展，为车厂提供了一条从当前Zonal架构到未来完全软件定义汽车的平滑演进路径。面向未来，瑞萨将持续深耕车载以太网TSN技术，携手合作伙伴共同推动智能汽车网络向更高效、更安全、更开放的方向迈进。
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发布时间：2026-04-22 09:40 阅读量：432 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>丨技术干货 借助GaN双向开关革新电源设计
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瑞萨丨技术干货 借助GaN双向开关革新电源设计

　　随着全球电源需求正出现前所未有的激增，设计人员不断面临挑战，需要在个人设备、AI基础设施、太阳能、电池系统、电机及车辆等多种领域中实现更小的系统尺寸，并以更高的效率提供更高的功率水平。 氮化镓(GaN)以其优越的半导体特性，正在推动一场变革，引领着电力电子领域的真正复兴。这一变革得益于前所未有的快速、小巧电力开关的问世。　　高电压GaN双向开关(BDS)通过在单个器件内实现双向电流导通和阻断，从而助力打造更加高效、紧凑且更具成本效益的功率转换器。 此类开关支持创新的单级功率变换器拓扑结构，从而在AI数据中心基础设施、太阳能微型逆变器、电池系统以及汽车车载充电器等应用中减少了元器件数量并提高了效率。　　单级功率转换　　利用瑞萨GaN BDS，设计人员可以摒弃带电解直流母线电容的传统两级式交流/直流转换器，实现元器件更少、重量更轻、效率更高的单级拓扑结构。 此类拓扑支持双向能量流动，对于交流/直流转换和直流/交流逆变器均十分有用。这些设备还实现了非隔离多电平T型中点钳位(T-NPC)拓扑(如Vienna整流器)。这类拓扑具有更低的传导损耗，并且适用于三相AI基础设施和电机驱动器，同时提供双向流动特性并能降低EMI。　　Figure 1. Renesas GaN BDSs enable innovative topologies such as single-stage AC/DC converters, resulting in lower part count for smaller, lighter, more efficient power systems　　瑞萨电子的TP65B110HRU 650V、110mΩ高电压GaN双向开关可在单个器件中同时阻断正向和反向电流，与传统单向硅基或碳化硅开关相比，能够以更少的元器件实现更高效率的单级功率转换。该器件减少了开关数量并省去了太阳能微型逆变器中的中间直流母线电容，根据美国加州能源委员会(CEC)标准，其功率转换效率可达97.5%以上。　　这些创新的D模式氮化镓BDS产品具有650V连续电压额定值、低导通电阻、顶部散热的表面贴装封装(集成硅基MOSFET)，并与标准栅极驱动器兼容。对于设计人员来说，只要使用标准驱动器和简单的栅极电阻，驱动D模式氮化镓器件就和驱动硅基MOSFET一样简单。这与E模式氮化镓形成鲜明对比——后者需要额外元器件，不仅占用更多电路板空间，还会增加物料清单(BOM)成本和驱动损耗。　　Figure 2. GaN BDS implementation in a solar microinverter application and TP65B110HRU efficiency curves at different panel voltages, reaching 97.5% CEC efficiency　　该GaN BDS具有快速开关特性，以及清晰的波形和出色的效率(在太阳能微型逆变器中最高可达97.5%)。产品通过了JEDEC和其他针对氮化镓的可靠性标准测试(包括交流和直流偏置测试)，确保满足工业和汽车应用的稳健性要求。您可以在评估板用户手册和氮化镓BDS技术白皮书中阅读有关性能测试和资格认证的更多信息。　　亲自使用GaN BDS评估板来评估这些新型开关，测试不同的驱动选项，进行交流过零检测，并实施ZVS软开关。我们还将GaN BDS与其他兼容组件相结合，开发了系统级解决方案，以实现优化且低风险的设计，从而加快各类电力电子应用中的产品上市速度，其中包括500W太阳能微型逆变器、3.6kW功率因数校正(PFC)Vienna整流器以及多种单级家用电器。　　深入了解TP65B110HRU GaN双向开关及其在高能效电源系统中的应用，并阅读我们的白皮书以进一步了解该技术的架构设计及部署优势。
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发布时间：2026-04-21 09:38 阅读量：408 继续阅读>>
端侧AI如何释放终端智能？<span style='color:red'>瑞萨</span>RA8P1 MCU展现“芯”实力
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端侧AI如何释放终端智能？瑞萨RA8P1 MCU展现“芯”实力

　　近日，“2026半导体产业发展趋势大会暨颁奖盛典”在深圳举行。在“AI赋能消费电子创新应用论坛”上，瑞萨电子中国嵌入式处理器高级专家凌滔发表了题为《无处不在的高效端侧AI，释放终端潜能》的演讲，分享了瑞萨最新一代RA8P1 MCU如何以强劲性能推动边缘AI规模化落地。　　瑞萨电子中国嵌入式处理器高级专家凌滔发表演讲　　双核异构架构：定义MCU新性能基准　　要理解RA8P1 MCU为何能成为端侧AI的理想之选，首先需要从其硬件架构说起。RA8P1系列是瑞萨电子首款搭载高性能Arm® Cortex®-M85及Cortex-M33，并集成Ethos™-U55 NPU的32位AI加速MCU。该系列通过单芯片实现256 GOPS的AI性能、超过7300 CoreMarks的突破性CPU性能和先进的人工智能(AI)功能，可支持语音、视觉和实时分析AI场景。RA8P1 MCU采用台积电22ULL工艺制造，在实现超高性能的同时保持极低的功耗。该工艺还支持在新款MCU中集成嵌入式磁性随机存取存储器(MRAM)。与闪存相比，MRAM具备更快的写入速度、更高的耐久性和更强的数据保持能力。同时，RA8P1还集成了Arm Ethos-U55 NPU，在500MHz频率下可实现256 GOPS的神经网络处理能力。　　端侧智能突破：推理性能大幅跃升　　强大的硬件架构只是基础，真正体现RA8P1 MCU实力的在于其AI加速能力。Arm Ethos-U55 NPU针对CNN和RNN中的计算密集型算子进行了硬件加速，支持8位权重及8/16位激活值，并采用离线压缩、实时解压技术以降低内存需求。当遇到部分NPU不支持的算子时，编译器可自动将任务回退至Cortex-M85 CPU，通过CMSIS-NN软件加速执行，降低模型部署难度和提升AI推理效率。　　为直观呈现Cortex-M85的推理加速效果，演示先以RA8D1给出CPU侧基线数据，并进一步引出集成NPU的RA8P1在吞吐与能效上的提升。　　在实际演示中，在480MHz的RA8D1运行人形检测AI模型时，得益于Cortex-M85内置的Helium加速单元，性能较上一代Cortex-M7内核提升3.6倍。在此基础上，RA8P1进一步集成了256 GOPS的NPU，可继续提升端侧推理吞吐和能效表现。在电机负载不平衡检测应用中，结合CMSIS-NN与TF-Lite for MCU，RA8P1 MCU同样展现出卓越的实时故障诊断能力。　　三大典型应用场景验证落地能力　　理论性能需要在实际场景中得到验证。凌滔在演讲中展示了RA8P1在视觉AI领域的三个典型应用，充分证明了其端侧处理能力。　　图像分类：在基于MobileNet v1的演示中，模型大小608KB，RA8P1 MCU的推理时间仅3ms，性能加速达33倍。系统工作流程为：摄像头通过CEU或MIPI-CSI接口采集图像，Ethos-U55执行推理，Cortex-M85运行主控逻辑，结果通过GLCDC及2D DRW引擎渲染输出至LCD显示。　　驾驶员行为监控：该方案可同时检测打瞌睡、打电话、吸烟等违规驾驶行为。模型来自Nota.ai驾驶员监控方案，大小仅439.8KB，在RA8P1-EK评估板上实测推理时间为11.1ms，预处理/后处理12ms，总耗时23.1ms，相比纯CPU方案加速24.5倍。方案兼容红外摄像头和RGB彩色摄像头，适用于车载行车记录仪及车厢内部监控。　　道路交通与电瓶车流监察：基于Irida智能城市监察模型(大小320KB)，RA8P1 MCU实现机动车行驶状态及电瓶车流状况的端侧视觉AI分析。推理时间11ms，预处理/后处理4ms，整体功耗仅160mW，推理速度提升36.4倍。该方案适用于智慧城市交通情况分析、人员计数、热能分布及特定区域目标识别。　　丰富外设与完整开发生态　　强大的算力还需丰富的外设接口和软件工具来支撑落地。RA8P1 MCU集成了MIPI-CSI2摄像头接口、MIPI-DSI显示接口、2D图形引擎(DRW)、Gigabit以太网MAC(支持TSN/DLR双通道+双端口交换机)、USB2.0 FS/HS、SDHI(x2)、OSPI(支持XIP和DOTF)、32位SDRAM接口、CAN-FD、I3C等，可满足视觉AI、语音AI及工业实时控制等多类场景需求。　　软件开发方面，瑞萨提供灵活配置软件包(FSP)，集成高性能HAL驱动、Azure RTOS/FreeRTOS中间件，并支持e2 studio IDE中的AI Navigator图形化工具及RUHMI AI编译器。RUHMI支持从TensorFlow Lite和ONNX导入模型，自动完成优化、量化和分割，并生成经过优化的.c/.h源码，显著降低AI模型在RA8P1 MCU上的部署门槛。　　官方评估套件EK-RA8P1提供了完整的开发支持，包括双通道MIPI-DSI和并行显示连接器、摄像头扩展连接器(CEU/MIPI-CSI2)、64MB OSPI闪存、64MB SDRAM、PDM MEMS麦克风、音频编解码器、以太网RJ45(RGMII)等。此外，瑞萨还推出了CPK-RA8P1及合作伙伴RTT RA8P1 Titan Board等开发套件，RT-Thread BSP源码已在GitHub开源。　　总结与展望　　在端侧AI需求持续爆发的背景下，单纯依赖CPU算力已难以满足日益复杂的应用场景，而“CPU+NPU”的异构融合方案正成为行业共识。瑞萨通过将高性能Cortex-M85、灵活的Cortex-M33与专用AI加速单元Ethos-U55有机结合，为开发者提供了一条兼顾性能、功耗与开发效率的可行路径。可以预见，随着RA8P1 MCU及其后续产品的不断迭代，端侧AI将在工业自动化、智能座舱、智慧城市、消费电子等领域实现更广泛、更深度的落地，真正释放终端设备的无限潜能。
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发布时间：2026-04-17 10:20 阅读量：492 继续阅读>>
<span style='color:red'>瑞萨</span>丨大咖谈技术 为AI数据中心供电：氮化镓（GaN）正成为焦点
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瑞萨丨大咖谈技术 为AI数据中心供电：氮化镓（GaN）正成为焦点

　　在数据中心设计的新纪元，人工智能(AI)正深刻重塑电力的生成、分配和应用方式，以驱动实时、数据导向的成果。传统的云数据中心围绕相对可预测的CPU工作负载进行优化，而现代AI数据中心则以加速器密集型系统为核心，其运行特性截然不同。这些需求正促使业界对数据中心电源架构进行根本性重构，进而加速氮化镓(GaN)半导体的普及应用。　　剖析AI数据中心的电力挑战　　相较于早期的云基础设施，AI数据中心呈现出两大显著特征：更高的电力消耗，以及功耗动态变化的急剧增加。传统数据中心的服务器电源柜的功率上限可能最高为30千瓦。而如今，AI系统的单个电源柜运行功率已跃升至50千至300千瓦之间(具体数值因供应商而异)，按照这一趋势，预计到明年，单个机柜的功率甚至有望突破1兆瓦大关。在电源功率如此飙升的背景下，功率分配和电力转换已无法再作为后台的辅助环节被忽视。　　为了实现AI应用的可持续规模化扩展，电源架构必须迈向更高效、更紧凑，且更具适应性的新阶段。简而言之，电力已从昔日的运营支出项，演变为复杂且资本密集型的核心考量因素。并且，只要对算力的渴求继续由日益庞大的AI模型所驱动，这一趋势就将长期持续。　　AI推动新型电源架构　　这场变革最明显的标志之一，便是从传统的415V交流(AC)配电向800V直流(DC)(或±400V直流)架构演进。更高电压可降低传输电流、减少传导损耗，并全面提升系统效率。与此同时，这也对电力转换环节及其核心器件的性能提出了全新要求。　　深入服务器机架内部观察，可看到AI加速器已成为重塑数据中心供电方式的关键驱动力。这些计算引擎早已超越单一芯片范畴，演变为庞大而复杂的分布式系统。单个AI计算单元(或称“超级集群”)最多可容纳9,000个加速器、4,500个CPU、庞大的光纤互连网络，以及配套的电源管理模块、水泵和液冷基础设施。这还仅仅是一个单元，超大规模数据中心每年部署的此类单元可达数百个之多。　　更少的转换环节，更高的电压　　面对日益加剧的压力，数据中心运营商正在重新审视电力到芯片的整个传输链路。一大核心转变是采用更高电压的直流配电方案，包括800V(或±400V)直流架构，业内甚至已开始探讨未来实现1,200V或1,600V直流方案的可行性。　　其背后的逻辑直指效率：每一个中间电力转换环节都意味着能量的损耗。在传统拓扑结构中，电力以交流电(480V三相交流)形式输入，需经历数次形态转换：先转换为直流电用于电池充电，再逆变为交流电进行配电(415V交流)，最终再次转换为直流电(48V)供机架及板级使用。减少转换步骤能显著提升端到端效率，让更多来自电网的电能真正用于计算任务。　　这些变化正在重塑功率半导体的角色。例如，在高压应用场景下，固态变压器正逐步取代传统的油浸式线路变压器。通过一系列新物料应用使得新一代电源设计能在更高频、高压下提高效率。　　与此同时，机架功率的激增正推动交流/直流转换从服务器机箱内部转移至独立机柜。目前，相当一部分宝贵的机架空间被用于部署将415V交流电转换为48V直流电的设备。由于机架空间寸土寸金，电力转换硬件如今占据了高昂的空间成本。将这些转换环节集中至一个专用机柜，不仅能为AI计算单元腾出更多空间，还能更有效地集中管理散热。　　为何是GaN，又为何是现在?　　GaN的普及步伐加快，根源在于AI数据中心将其两大核心优势放大了：在紧凑尺寸下实现高压能力，以及快速高效的开关性能。　　与硅器件相比，GaN器件能在更小的芯片内承受更高反压。GaN的高电子迁移率和饱和速度使其开关频率可达到兆赫兹(MHz)级别，而硅器件通常运行的开关频率远低于此。此外，GaN的固有寄生电容低于硅，能够实现更快的开关速度且损耗更低。　　从系统层面看，开关频率与磁性元件及无源器件的尺寸成反比。如果设计人员能提高开关频率，便可缩小磁性元件体积，并减少电力转换环节的占板面积。消费电子领域已经通过微型快充产品成功展示了这一趋势。如今，AI基础设施正采用同样的策略，只是其规模已跃升至千瓦乃至兆瓦级别。　　GaN的“黄金应用区间”：　　800V至48V转换与双向供电　　在AI数据中心的电源链路中，不同的电压区间恰如其分的适配着不同材料。在数千伏的超高电压等级中，碳化硅(SiC)于固态变压器应用中大放异彩，而GaN在数据中心中最合宜且近期最具潜力的应用场景，当属从约800V高压到中间电压(如48V，特定情况下为12V)的转换环节。800V至48V的转换阶段正是GaN的“黄金应用区间”，在此区间内，GaN展现出比硅具有更高的效率、更稳定的运行性能和更快的开关速度。　　此外，AI数据中心还在交流/直流转换环节催生了双向供电的需求。这主要源于大型AI加速器极端瞬态变化的负载特性。当负载快速波动时，存储在电容元件中的能量要么以热能形式耗散，要么被智能地回收利用。双向架构使得能量在负载激增时能迅速流入系统，在能量过剩时又能回输至系统储能装置——这一概念与汽车的再生制动系统异曲同工。　　双向GaN器件极大的简化了此类设计。例如，以往需要四个分立式MOSFET构建的全桥电路，如今两个双向GaN器件即可胜任。瑞萨电子近期推出的首款双向GaN开关便是一例：该产品采用单级电力转换替代了传统的两级架构，进一步提高了效率。　　瑞萨电子：　　将GaN定位为系统级解决方案　　AI数据中心的创新节奏之快，已使设计人员无法再通过逐个优化元器件来构建系统。产品开发周期曾以三到四年为衡量，如今已缩短至12到15个月。这意味着AI数据中心架构师需要的是端到端的电源解决方案，以及全面、长远的规划蓝图，而非将整合风险转嫁给系统设计人员的零散产品组合。　　依托数十年的电源技术积累，瑞萨深知：要降低GaN的采用门槛并缩短设计周期，离不开控制器、栅极驱动器与保护器件的协同设计，再辅以完善的参考设计和专业的技术支持。我们在应用电力电子会议(APEC)上最新发布的GaN解决方案，正是这一系统级理念如何转化为更快速、更低风险设计的生动例证。　　通过收购Transphorm公司及其高压SuperGaN® D-mode GaN FET技术，瑞萨电子的市场地位得到了进一步的巩固。我们致力于为数据中心OEM厂商提供从器件级创新到系统级支持的全方位赋能，从而加速其评估进程，缩短产品设计周期。　　普及之路的挑战与未来展望　　尽管GaN优势显著，但其全面普及仍面临挑战。成本、严苛的认证要求，以及设计人员的熟悉程度，都将影响其普及速度。展望未来三至五年，GaN在AI数据中心内的集成深度，将取决于供应商能否通过有效的技术培训、便捷的设计工具和经充分验证的可靠性，切实化解这些顾虑。　　可以预见的是，AI工作负载将持续推动电源架构向更高密度和更高效率的方向演进。对于数据中心架构师而言，GaN是在避免能源消耗失控增长的前提下，推动AI算力持续突破的关键路径。对于习惯在效率上渐进式提升的功率半导体供应商来说，这更标志着电力传输方式的一次根本性转变。随着这一趋势的深化，那些曾让硅材料占据优势的权衡取舍，如今正使GaN的优势日益凸显。当下的问题已不再是GaN能否在AI数据中心占据一席之地，而是它将以多快的速度、多广的范围内被部署应用。
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发布时间：2026-04-15 10:15 阅读量：472 继续阅读>>
三十而励——<span style='color:red'>瑞萨</span>北京&苏州工厂成立三十周年庆
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三十而励——瑞萨北京&苏州工厂成立三十周年庆

　　三十年，在历史的长河中只是弹指一挥间，对于企业而言，是从青涩到成熟的壮丽征程。　　上周，瑞萨北京工厂与苏州工厂双双迎来成立三十周年庆典。虽相隔千里，但同频共振。两座工厂分别举行了隆重而热烈的庆祝仪式，全体员工齐聚一堂，为三十岁生日献上最真挚的祝福!作为周年庆典的一部分，北京工厂在庆典同期连线参加了瑞萨2025 IM (Internal Manufacturing)Award颁奖典礼，与全球瑞萨人共同见证这一荣耀时刻。　　北京工厂：初心不改，厚积薄发　　从最初扎根首都北京，到成长为瑞萨在华北地区最重要的制造与研发基地，三十年来，北京工厂始终秉承品质至上、技术领先、持续创新的核心追求，以稳定可靠的产品、高效敏捷的交付能力和精益求精的制造体系，与中国半导体产业共同成长、与首都经济高质量发展同频共进。　　从瑞萨内部首个“黑灯工厂”试点，到荣获国家级“绿色工厂”的称号，我们一路见证了北京工厂从产能提升、技术迭代到智能制造、绿色低碳的全面升级，更见证了一代代北京瑞萨人以专业、敬业与担当，在岗位上坚守匠心、攻坚克难，用实际行动诠释着瑞萨的企业精神与价值追求。正是这份坚守与付出，让北京工厂三十年来行稳致远、屡创佳绩。　　苏州工厂：历久弥新，智造未来　　苏州工厂自1996年成立后，历经岁月沉淀与技术革新，从初创到成长为瑞萨车载半导体的主要工厂之一，以品质为基、创新为魂，打造高效可靠的制造体系，不断突破产能瓶颈，积极推动智能化与绿色制造转型，并荣获“江苏省绿色工厂”称号。每一步都凝聚着全体苏州瑞萨人的智慧与汗水，也彰显着苏州工厂在环保与可持续发展领域的成就。　　凭借卓越的产品和服务，和苏州瑞萨人专业、敬业的精神，苏州工厂赢得了全球客户的信赖。　　[2025 IM Award]　　瑞萨2025 IM Award 颁奖典礼于上周(4月2日)举行，首次以全球形式，在线连接日本东京、中国北京和马来西亚槟城三地同步开展，集中表彰了IM组织内的卓越实践与重要贡献。活动通过直播方式吸引了员工的广泛参加。本次评选共收到53项申报，涵盖团队奖、个人奖、特别贡献奖及5S奖。经严格评审，共评选出18项优秀案例，北京和苏州工厂均榜上有名。本次活动有效强化了瑞萨全球协同与组织凝聚力，彰显了IM推动持续改进与高绩效文化的成果。　　三十而励，共赴芯程 ✨✨✨　　三十载春华秋实，三十载匠心筑梦。瑞萨电子集团副总裁兼瑞萨电子中国总裁刘芳，向北京工厂与苏州工厂送出了生日祝福。　　　　“我们满怀喜悦，庆祝北京工厂与苏州工厂成立三十周年的重要时刻。三十年间，两大工厂已成为瑞萨全球供应链中不可或缺的重要力量。三十而励，薪火相传，初心如炬，征途如虹。站在下一个三十年的起点，面对全球半导体产业迎来智能化、电动化、数字化的全新机遇，瑞萨将继续坚定不移地践行扎根中国、服务中国、创新中国、赋能全球的长期承诺。也借此欢庆时刻，祝愿北京工厂和苏州工厂，三十周年生日快乐，基业长青!祝所有的同事们身体健康，工作顺利，万事顺遂!相信下一个三十年，我们必将同心致远，再创辉煌!”　　三十载砥砺同行，每一份成绩都源于坚守，每一次跨越都始于初心。北京与苏州，一北一南，如双星辉映，为瑞萨在中国的发展书写了精彩篇章。站在新的起点，过往的荣光将化作前行的底气，以三十年为序章，以奋斗为笔触，瑞萨将在科技发展的浪潮中乘风破浪，共同奔赴下一段更加璀璨的“芯”程。
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发布时间：2026-04-10 10:21 阅读量：549 继续阅读>>
技术干货丨依托<span style='color:red'>瑞萨</span>AFCI技术，驱动实时安全与创新
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技术干货丨依托瑞萨AFCI技术，驱动实时安全与创新

　　电弧是现代电力系统中一种最危险、带来损失最大的故障情况。从光伏逆变器、储能系统，到AI数据中心配电单元(PDU)以及直流(DC)快充设备，市场正迫切转向在边缘实现高可靠性、低功耗的实时电弧故障检测。　　电弧故障可引发火灾、损坏设备并造成严重停机，因此电弧故障断路器(AFCI)的重要性前所未有。传统保护方案在以下场景面临挑战：　　高频噪声　　宽范围工作电流　　复杂负载　　多变的环境条件　　瑞萨电子通过两种硬件方案支持AFCI实现，提供设计灵活性、可配置性与可靠的检测精度。瑞萨电子结合混合信号可配置性 + MCU智能 + 边缘AI推理，可升级传统方案，最大化设计选择并确保可靠性。　　基于MCU智能的实时AI电弧检测用于电弧检测的实时分析技术可提升电气系统安全性、减少误报，并支持预测性维护。这一能力基于搭载Arm® Cortex®-M33处理器的RA6M3/RA6M4 MCU实现，其最高主频可达200MHz，并具备丰富的DSP架构。通过对接由Reality AI Tools®生成的实时分析(RTA)模型，即可实现AI推理。由于推理时间低至10ms至250ms，因此可以实现实时保护。该方法能够可靠地检测串联电弧与并联电弧、阻性负载下的微电弧以及异常电流波形，而这些功能是传统模拟方法难以实现的。数据收集/数据存储(DC/DS)功能由Reality AI Utilities支持，能够捕获数据并进行模型迭代，从而快速检测异常电流分布、篡改和不安全布线。　　模拟滤波的硬件方法GreenPAK™和AnalogPAK™可编程混合信号器件提供超低功耗、小型化、可配置的模拟前端，非常适用于高速电弧故障检测。凭借以下特性，用户可为其产品实现精准的AI分类：　　- 集成模数转换器(ADC)、可编程增益放大器(PGA)、比较器和串行外设接口(SPI)　　- 低延迟混合信号处理　　- 硬件级可靠性(支持AEC‑Q100)　　- 可灵活适配基于电流互感器(CT)、分流电阻或传感器线圈的检测方案　　- 面向大众市场设备的成本优化、精简物料清单(BOM)　　在信号到达MCU之前，GreenPAK会对快速变化的电弧特征进行滤波、整形和数字化处理，确保为人工智能(AI)和机器学习(ML)分类提供清晰的数据。　　由Future Electronics提供的AFCI交钥匙硬件平台可实现快速评估并加快产品上市速度。该平台不依赖云端。所有推理均在边缘侧完成，可大幅缩短处理时间。平台支持一键学习校准，一键即可快速完成环境适配。该平台可扩展，适用于所有大众市场OEM厂商，满足其不同的需求。该方案具备多项优势：　　- 传感器线圈输入和信号调节板　　- 高速采样(12位ADC，250kHz采样率)　　- 基于RA6M4的处理，集成AI模型　　- 一键学习校准，快速适配环境　　- 不云端依赖;所有推理均在边缘完成　　- 可扩展设计，适用于大众市场OEM　　AFCI端到端流程系统工作原理　　电流互感器(CT)或传感器线圈捕获高频线路扰动信号　　GreenPAK/AnalogPAK或采用分立器件设计的滤波器执行信号滤波、ADC转换和SPI数据流传输　　RA MCU接收数据帧并执行以下操作：　　- 数字信号处理(DSP)预处理　　- 特征提取　　- 使用Reality AI训练模型进行实时AI分类　　决策引擎触发警报、关断或保护机制　　这种混合架构针对工业、消费和可再生能源领域的AFCI市场进行了优化。　　我们的AFCI平台大幅降低了开发门槛，常适用于光伏OEM、电动出行设备、电池工具、电动汽车(EV)充电桩及数据中心配电单元(PDU)等场景，其优势包括：　　- 更快上市速度 -- 预验证硬件 + 可移植AI模型 = 帮助客户在数周内推出AFCI产品，而非数月。　　- 顶尖检测精度 -- 使用瑞萨Reality AI工具训练的模型能够利用传统模拟电路无法单独捕捉的高维信号特征。　　- 成本优化 -- GreenPAK将众多分立器件集成到单个IC中，从而减少了PCB面积、降低了成本与功耗，并简化了供应链复杂度。　　电弧故障已成为全球日益严峻的安全挑战。借助我们实用、高精度且可扩展的AFCI平台，用户可以在其应用中防范危险电弧故障的发生。瑞萨电子提供从芯片、软件到完整参考设计的全套方案，助力在光伏逆变器、光伏发电(PV)、电池储能系统、电动汽车充电桩及基础设施、AI数据中心、电动出行、工业设备、智能家居及电气保护等领域，打造下一代安全、智能的电力系统。
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发布时间：2026-04-08 09:40 阅读量：501 继续阅读>>

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