瑞萨丨技术干货 边缘AI:日常工业背后的隐形智能

Release time:2026-05-19
author:AMEYA360
source:瑞萨
reading:699

  维持日常生活运转的大多数系统,往往从不登上新闻头条。无论是维持水压的泵站、保持食品流转的传送带,还是负责将正确包裹送往正确目的地的仓库,这些都是“日常工业”中的重要组成部分。然而,它们也时刻承受着更大的压力:减少停机时间、降低能耗、减少意外情况的发生。

  真正拉开“够用”与“于无声处见卓越”差距的,是边缘AI:即直接部署在控制器、面板和传感器中的轻量化智能。瑞萨电子内置AI加速功能的RA8P1高性能Arm® Cortex®-M85微控制器(MCU)、适用于图形丰富且搭载AI的人机界面(HMI)和网关的RZ/G3E微处理器(MPU)以及专为视觉应用优化的RZ/V2N处理器,正是为了将这种智能精准部署到最需要的地方。

  更智能地掌控故障源头

  当电机轴承开始磨损,或者当泵出现气蚀时,最初迹象往往表现为振动、电流或温度的细微变化。传统的控制器会采集这些信号,将其与固定阈值进行比较,并且只有当情况明显恶劣时才会发出警报。到那时,生产可能已经处于风险之中。

  借助基于RA8P1的控制器,同一份数据能够更早发挥作用。RA8P1将快速实时控制与内置AI加速功能相结合,使控制器能够了解特定机器的“正常”状况并静静地监测微小但不容忽视的偏差。控制程序仍会如往常一样运行,只不过多了一双额外的“眼睛”,能够察觉操作员的行为模式以及可能被忽视的简单阈值变化。

  在实际应用中,这意味着:

  一条包装生产线会将更换轴承安排在计划停产期间进行,而不会因意外故障导致中断。

  供水网络中的增压泵可在气蚀出现的初期发出预警,以免服务受到影响。

  机器中内嵌的小型HMI不仅会显示状态信息,还可呈现其健康状况随时间变化的趋势。

  硬件空间无需发生巨大改变,机柜控制器、驱动板和紧凑面板均可从相同的RA8P1基础架构中受益。真正改变的,是它们对所控过程的理解深度。

  不局限于数据显示的操作面板

  来到一个现代工业HMI之前,您将会看到密集的流程信息:储罐液位、生产线速度、温度、能源使用情况以及警报列表。它功能强大,但也令人无所适从。当大量警报同时出现,即使是经验丰富的操作员也会不知该从何下手。

  这正是RZ/G3E级别HMI和网关大显身手的地方。它们将高性能应用程序内核与专用AI加速技术以及丰富的图形功能组合在一起,使HMI能够超越简单地镜像可编程逻辑控制器(PLC)标签:

  它可以整合具有相同根本原因的警报,并筛选出真正需要关注的一两个报警。

  它可以重点展示需要调查的模式,如某台机器反复出现的短暂停机。

  它可以提供基于情境的建议:如“检查过滤器A”或“检查第3段传送带”,而非仅仅展示一段通用故障代码。

  由于RZ/G3E专为运行完整操作系统和现代UI框架而构建,因此它还可作为控制网络和更高级分析系统之间的天然桥梁。它能够预处理数据、运行本地模型并仅将最相关的洞察结果上传,从而减少带宽占用并防止敏感的原始数据向外泄漏。对于操作员而言,它的使用体验几乎仍和“面板”无异。而在底层,它已悄然扮演起本地分析师的角色,而不仅仅是一个显示屏。

  协助人类实现全天监测的视觉技术

  工厂中某些最重要的信息常会以视觉形式呈现。标签是否粘贴并对齐?连接器是否插好?机器人移动时应予以清空的区域内是否有人?人类擅长在短时间内发现这些问题,但并非每一班次的每时每刻都能保持警觉。

  RZ/V2N这样的处理器专为此类始终开启的边缘视觉系统而设计。它们可在本地运行基于摄像头的AI模型,将原始图像转换为简单的判断结果:“零件合格/不合格”、“区域安全/不安全”以及“模式正常/异常”。

  在日常运行中,这些能力可以体现为:

  传送带上方的摄像头可以在产品码垛之前捕捉到缺失的瓶盖或受损的包装。

  监控机器人单元的智能传感器可在确认安全区内无人后才允许移动。

  质量检测站可检查电子元件上是否存在焊料或者连接器是否对齐,而无需中断生产线进行手动检查。

  由于处理过程在摄像头附近紧凑、高效的器件内完成,因此无需将视频传输至远程服务器。网络上传输的是判断结果,而非每一帧画面。

  一套工具包即可悄然实现多项提升

  RA8P1、RZ/G3E和RZ/V2N各自处理工业系统中不同的环节:控制、可视化和视觉。它们共同组成了一套工具包,让现有的设备更加智能化,同时不推翻已投入运行的架构:

  RA8P1可让控制器和驱动器能够更好地“倾听”其机器的状况。

  RZ/G3E将面板和网关转变为“合作伙伴”,帮助操作员关注最重要的事项。

  RZ/V2N使摄像头能够持续监控可能被人类所忽视的问题。

  除了芯片之外,瑞萨电子还提供了AI开发环境、演示项目以及参考设计,以便团队能够更加顺利地将经过训练的模型部署到嵌入式硬件上。这意味可将异常检测功能添加到PLC型控制器中、将洞察信息叠加显示在流程显示屏上或者在智能摄像头内部署小型视觉模型。

  不止计算:平台的其他产品

  支持边缘AI的系统需要的不仅仅是处理器和软件。瑞萨电子还可提供工业级功率器件、模拟和传感IC以及稳健的连接方案,将这些处理器转化为全套解决方案。高效的功率传输技术支持密集式24V控制柜;高精度模拟产品和IO Link器件可确保精确捕捉振动、电流和温度数据;工业级以太网和现场总线接口将传感器、控制器和HMI安全地连接在一起。

  结合用于安全启动和保护性更新的嵌入式安全功能,这种集计算、功率、模拟、连接和安全于一体的组合方案,能够帮助团队将边缘AI从实验室演示推进到长期稳定运行的工业部署阶段,大幅减少意外情况。

瑞萨丨技术干货  边缘AI:日常工业背后的隐形智能


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瑞萨|当今智能电表技术所面临的核心问题
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2026-07-14 13:10 reading:254
瑞萨丨AI加持,为储能安全构筑“智慧防线”
  2026年7月1日-7月3日,慕尼黑上海电子展于上海新国际博览中心盛大举办。展会同期,十余场行业高峰论坛轮番开讲,紧扣热门赛道发展趋势,为参会同仁带来集硬核技术与前沿洞察于一体的行业盛会。  瑞萨电子受邀出席多场主题论坛并发表技术演讲,围绕储能、汽车电子、端侧智能等领域分享前沿成果与落地实践。本篇为系列演讲内容的首篇,聚焦2026年创新储能技术论坛的精彩分享。  创新储能技术论坛  基于瑞萨电子AI工具链实现拉弧检测  在由电子发烧友网和慕尼黑上海电子展联合举办的2026年创新储能技术论坛上,瑞萨电子嵌入式处理器事业部高级系统架构师苏勇发表了题为《物理AI应用实践:基于瑞萨电子AI工具链实现拉弧检测》的精彩演讲,演示了一套从数据采集、模型训练到嵌入式部署的端到端拉弧检测方案。  瑞萨电子嵌入式处理器事业部高级系统架构师 苏勇  电子拉弧是电流击穿空气形成的持续火花放电现象,其产生的局部高温和电离效应是引发电气火灾的重大隐患。在光伏、储能、家电以及工业设备中,预先检测拉弧信号并采取保护措施至关重要。传统的检测方案,如电流比值法、波形分析法等,严重依赖设计人员的信号分析专业背景,且准确率通常仅在50%左右,难以满足日益增长的安全需求。相比之下,基于AI模型的方案开发流程更简单,检测准确率可高达95%。  苏勇介绍道,瑞萨搭建了一个AFCI拉弧检测仿真系统,其基于搭载AI的RA6M5 AFCI开发板实现。在数据采集时,拉弧检测电路板变身数据采集卡,配合上位机工具和电路板的固件,实现以指定ADC采样率采集数据,并通过USB将数据传递到电脑保存成样本文件,为后续模型训练做准备。数据准备就绪后,借助Reality AI Tools生成AI模型,并通过混淆矩阵评估模型准确度。模型训练完成后,Reality AI Tools可直接导出适用于目标嵌入式平台的C语言源码库。开发者能轻松地将其集成到RA6M5的嵌入式工程中,通过调用简单的API即可实现实时推理与响应。  经实测,单次推理加消抖处理仅耗时4.3 ms,最终固件占用Flash约16 KB、RAM约32.5 KB,充分验证了AI模型在资源受限的边缘设备上的可行性与高效性。  从数据采集、模型训练到边缘部署的全链路方案,为储能安全检测提供了更高效的解题思路。依托完整的嵌入式产品生态与成熟的AI工具能力,瑞萨将持续推动物理AI在更多工业与汽车场景落地,为客户创造更高的技术价值。
2026-07-10 10:23 reading:321
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