瑞萨丨定义未来服务机器人:RZ/V2H,用一颗芯片集成AI的无限可能

Release time:2026-05-20
author:AMEYA360
source:瑞萨
reading:684

  在生成式AI与具身智能的发展推动下,机器人正从“自动执行”向具备感知与决策能力的“智能决策”阶段演进。酒店、医疗、物流和零售等行业对自动化、效率与安全性的需求持续提升,推动服务机器人市场快速增长。这类机器人不仅需要在复杂的动态环境中自主移动,并与人类进行安全、自然的交互,还必须满足低功耗与高性价比的商业化要求。然而,传统系统架构往往需要在AI算力、实时响应能力与系统集成度之间进行权衡,成为制约服务机器人规模化落地的关键瓶颈。

  针对这一挑战,瑞萨推出了以“RZ/V2H高端AI微处理器(MPU)”为核心的服务机器人解决方案。该方案通过高度集成的单芯片架构,将高性能AI推理加速能力与实时运动控制能力结合,使AI感知处理与确定性的实时控制能够在同一平台上协同运行,为服务机器人提供兼具智能处理能力与实时响应能力的核心计算平台。

瑞萨丨定义未来服务机器人:RZ/V2H,用一颗芯片集成AI的无限可能

  服务机器人框图

  核心MPU:集AI、视觉与实时控制于一体

  该方案的核心是瑞萨RZ/V2H高端AIMPU,其采用瑞萨电子专有的AI加速器-动态可重配置处理器(DRP-AI3)、四核Arm® Cortex®-A55(1.8GHz)Linux处理器,双核Cortex®-R8(800MHz)实时处理器,以及一颗Cortex-M33系统管理内核。此外,RZ/V2H还包括另一款动态、可重配置处理器(DRP)。该动态可重配置处理器(DRP)主要用于加速传统图像处理与 OpenCV等视觉算法,与DRP-AI3 AI推理加速器形成互补的视觉计算架构。它还具有PCIe®、USB 3.2和千兆以太网等高速接口,是工厂自动化中自主机器人和机器视觉等应用(必须以低功耗实现的先进AI处理)的理想微处理器。

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  高可靠电源管理:为复杂系统精准供能

  服务机器人系统通常包含多个电压域和复杂的芯片组,对电源稳定性、效率以及噪声控制提出了较高要求。本方案选用瑞萨RAA215300多通道电源管理集成电路(PMIC)作为系统的核心电源管理单元。

  RAA215300是一款高性能、高集成度的9通道PMIC,专为32位和64位MCU/MPU应用设计,其主要优势包括:

  01

  完整供电方案:为32/64位MPU提供完整的电源解决方案,可支持核心电压以及DDR3、DDR3L、DDR4和LPDDR4等内存所需的电源轨,从而简化系统电源树设计。

  02

  高度集成:内置实时时钟(RTC)、32kHz晶体振荡器以及纽扣电池充电器,为需要时间保持和低功耗待机的系统提供单芯片解决方案,有助于减少板级器件数量并降低物料成本。

  03

  低噪声设计:支持扩频(Spread Spectrum)和超声波模式(Ultrasonic Mode),能够有效降低电源噪声,对于模拟传感器和音频模块等对噪声敏感的系统组件尤为重要。

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  精准时钟生成:确保系统同步与稳定

  任何高性能数字系统的稳定运行都离不开精准的时钟。本方案采用专为低功耗、消费类和高性能PCI Express应用而设计的VersaClock® 3S可编程时钟发生器5L35023,为整个系统提供纯净、可配置的时钟信号。

  该器件采用三个PLL架构设计,每个PLL可单独编程,支持生成多达五个不同的输出频率,以满足MPU、外设接口、通信模块等对时钟的多样化需求。其内置的主动节能(PPS)、性能—功耗平衡(PPB)和过冲抑制技术(ORT)等智能功能,能在保证时序性能的同时优化系统功耗。内部OTP存储器允许存储定制化的时钟配置,实现上电即用,并通过I²C接口提供灵活的运行时重配置能力,极大地增强了系统设计的灵活性与可靠性。

  此外,该器件具有可编程的VCO和PLL源选择,支持用户根据实际应用需求优化功率与性能。器件可提供三路单端输出和两组支持LVCMOS和LPHCSL的差分输出。同时支持低功耗32.768kHz时钟,系统RTC参考时钟的电流消耗小于2μA。

瑞萨丨定义未来服务机器人:RZ/V2H,用一颗芯片集成AI的无限可能

  系统优势:引领下一代服务机器人技术革新

  基于瑞萨RZ/V2H MPU的解决方案为下一代服务机器人带来三大核心优势:

  首先,它实现了高性能AI与硬实时控制的深度融合。芯片内置A55应用处理器、DRP-AI3 AI加速器及双核R8实时内核,可让机器人在处理复杂视觉任务的同时,保证关键控制环路具备微秒级确定性响应,真正实现“感知—决策—执行”的高速智能闭环。

  其次,方案大幅提升了系统集成度与开发效率,高度集成的芯片组显著减少了PCB面积和物料成本,而成熟的AI SDK与RTOS支持则有效降低了开发门槛,加速产品上市。

  最后,卓越的能效设计保障了长效稳定运行,专用AI加速器与智能电源管理协同工作,在提供强大算力的同时优化整体功耗,确保机器人在各类动态场景中保持可靠自主运行。

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喜报丨瑞萨电子RA8T2 MCU荣获维科杯OFweek 2026“AI+智造创新产品奖”
2026-07-21 09:50 reading:171
瑞萨丨芯片+工具+生态,激活端侧AI产业落地
  瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理施灵峰出席本次“国际嵌入式系统创新论坛-工业物联网技术与生态建设”主题论坛,并发表《构建端侧智能技术生态,激活产业AI落地》主题演讲,系统阐释了瑞萨在端侧AI领域从技术突破到生态建设的完整战略布局。  国际嵌入式系统创新论坛  构建端侧智能技术生态,激活产业AI落地  当前,端侧AI已成为各行业的差异化竞争关键,但多数企业仍存在“建模难、开发慢、资源贵”等困境。施灵峰提出,瑞萨的解题思路不是提供单一芯片或工具,而是通过“芯片+工具+生态”的全链路布局,与各产业深度融合,助力各产业端侧AI开发应用从概念走向规模化落地。  针对客户不同阶段的需求,瑞萨打造了四类场景化方案:  针对拥有数据但缺乏AI建模经验的开发者可通过Reality AI等工具自动完成特征探索、模型训练与代码优化,无需专业AI建模能力。  已有模型的开发者可通过e-AI Translator等工具链,一键将PyTorch、TensorFlow等主流框架的模型转换为MCU可运行的C代码,并可提前评估资源占用情况及模型推理性能。  面向高实时性复杂应用需求,瑞萨提供集成NPU的RA8P1 MCU,在实现低延迟AI推理的同时,兼顾高集成度与系统成本优化。  针对高算力视觉AI场景,瑞萨推出搭载自研DRP-AI加速引擎的RZ系列MPU,提供10 TOPS/W的高能效表现,可高效支撑复杂视觉算法运行,在高算力需求与系统成本之间实现更优平衡。  瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理 施灵峰  施灵峰强调,瑞萨已推动AI与传感器、电机控制等关键技术深度融合,覆盖家电、工业、智慧城市等主流领域。同时建立AI HUB、RZ/V AI ZOO等生态资源,并且RAIMD支持对接NVIDIA TAO生态,降低开发难度。未来,瑞萨将持续深耕端侧智能技术,与行业伙伴携手破解落地难题,共同激活产业AI的规模化应用价值。  从目前各产业广泛“AI+”应用落地的现实需求和痛点出发,以“芯片+工具+生态”的全链路思路破局,瑞萨正在为端侧AI的规模化落地搭建可复用的技术路径。随着端侧智能技术的持续渗透与生态伙伴的深度协同,产业AI的落地门槛将持续降低,更多高价值的智能应用也将加速走进工业、城市等真实场景,为全产业的智能化升级注入持久动力。
2026-07-16 14:07 reading:243
瑞萨|当今智能电表技术所面临的核心问题
  如果您正在开发智能电表,那么您可能早已听过这个颠覆整个市场的问题:  “你们的电表是否能够识别正在运行的电器、检测篡改行为并且不依靠云端即可独立运行?”  事实上,准确计量能耗已不足以满足当今需求。如今,公用事业公司和能源供应商希望智能电表能够在现有的硬件平台和紧张的部署时间等限制条件下,提供切实可行的洞察信息,保证数据完整性,并提升用户参与度。随着市场对数据洞察的需求日益迫切,采购周期不断缩短,客户的期望值持续攀升,产品差异化正变得比以往任何时候都更加重要。真正的挑战已不再是如何准确计量能耗,而是如何将计量结果转化为能够赢得业务的智能功能。  为何智能电表的智能功能如此重要  对于公用事业公司、能源服务提供商和原始设备制造商(OEM)来说,这一转变已经显而易见。客户希望在控制成本和复杂度的前提下,获得更多的洞察信息、更可靠的产品和更高的价值。  实际上,先进的智能电表平台通常集成了三项核心能力:  精准计量电压、电流、功率和能耗  嵌入式智能功能,如用于负载分解的非侵入式负载监测(NILM)  用于检测篡改行为的集成式安全特性  这三种能力共同作用,将智能电表从单纯的计量设备转化成了一个能实现收益保障、运行效率和有效用户参与的智能化平台。  从计量到洞察  借助NILM和防篡改分析的组合,智能电表能够利用所收集到的数据创造更多价值。  NILM可从汇总信号中提取电器级洞察,而防篡改分析可以识别各种异常情况,如磁场干扰、反向接线或异常能耗模式。两者相结合,可实现以下电表功能:  揭示能源的使用方式  验证数据是否可信  无需额外的传感器即可生成切实可行的洞察信息  因此,通过一个平台同时实现客户洞察和收益保障就成为了现代部署的关键要求。  实际应用  此类统一平台的应用场景覆盖了不同类型的智能电表,包括:  智能家居和多户住宅建筑:在住宅环境中,智能电表不止于计费功能,还能提供富有意义的能耗洞察(例如:使用现有数据识别正在运行的电器、提供切实可行的能耗指导以及提升用户对能源应用的参与度),而这一切都无需额外部署传感器或增加安装复杂度。  公用事业智能电表:一个平台,双重价值。公用事业公司常常面临着一个困境,他们需要消费者能耗洞察信息和可靠的收益保障,而预算却仅允许部署一个平台。通过将NILM与防篡改技术相结合,一个平台即可同时满足这两个目标,并实现:  从汇总信号中进行电器与负载分解  检测篡改场景,如磁场攻击或旁路篡改行为  通过更准确的报警和更少的误报改善现场运维  其结果是运维效率更高,问题能够及早发现并得到快速解决。  工业与商业能源监测:在商业和工业环境中,关注点转向了可靠性和效率。智能计量技术可识别设备使用模式,检测性能退化的早期迹象,并支持混合负载应用中的能源优化。这有助于减少不必要的维修服务,并充分降低意外停机的风险。  为何选择瑞萨电子智能计量方案  如何在受限的系统中实现这种级别的智能功能,是许多团队面临的难题。  瑞萨电子通过将嵌入式处理、传感、安全、边缘人工智能(AI)和开发工具整合在了一个为真实智能计量应用场景而设计的统一平台中,成功解决了这些难题。  其核心在于RA2A2 MCU,这是一款超低功耗通用型微控制器,搭载Arm® Cortex®-M23内核,经专门优化后,可在严格的存储器和能耗限制条件下实现高效的边缘处理。  经过边缘优化的AI推理  这种方案的关键优势在于,所有智能功能均直接在边缘运行,不依赖于云连接,同时可确保稳定的性能和数据隐私。它使得智能电表即使是在电网异常或连接中断时仍可稳定运行,并可实现:  实时负载监测  确定性的性能表现  强大的数据隐私保护  瑞萨电子的AI模型专门针对受限环境进行了优化,能够在不增加系统成本的前提下保持高效率,同时能够在有限的内存内运行并维持强大的性能。  RA2A2 MCU的性能示例:  加速产品上市的开发工具  大多数AI开发周期都遵循着相同的节奏:收集数据、商讨特性、训练、过拟合、重新训练、反复循环,与此同时项目截止日期则在不断迫近。瑞萨电子的Reality AI Tools®通过以下方式简化智能电表开发:  快速探查数据和提取特征  自动生成与优化模型  无缝部署至瑞萨电子的器件中  这意味着,您的团队无需再疲于应付模型流程,而是可以专注于真正实现产品差异化的核心工作,例如:能够在现场始终保持稳定的篡改检测准确率、终端客户真正在意的能耗洞察信息以及让公用事业公司认同“这就是为我们量身打造的方案”的独特性。  从智能电表到能源智能  智能电表的发展不再局限于计量本身,而是致力于提供可操作的能源智能功能。  借助边缘AI和嵌入式分析,智能电表能够:  减少能源浪费  提升电网效率  提供新的增值服务  这为整个生态系统创造了价值,从公用事业公司和运营商到终端用户,他们都能够更清晰地了解自己的能源消耗情况。  了解这种方案如何适用于您的应用场景  如果您的发展路线图涵盖了将智能功能添加到智能电表平台中,那么现在正是推进的时机。  通过将NILM、防篡改分析、边缘AI和可扩展硬件相结合,瑞萨电子提供了一条从概念到部署的切实路径,使您能够:  无需额外硬件即可提供电器级洞察  准确检测篡改行为并减少误报  将电表转变为可保障收益的差异化平台
2026-07-14 13:10 reading:253
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:319
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