喜报丨瑞萨RZ/T2H荣获控制网“2025自动化领域年度竞争力创新产品”奖

Release time：2026-04-16
author：AMEYA360
source：瑞萨
reading：1608

　　近日，以“智驱新质 融创未来”为主题的2026中国自动化产业年会(CAIAC2026)暨第二十一届中国自动化产业世纪行活动在北京隆重举办。在大会同期揭晓的年度评选中，瑞萨电子高性能MPU——RZ/T2H，凭借其在工业自动化领域的前沿设计与卓越性能，荣获“2025自动化领域年度竞争力创新产品”奖。

喜报丨瑞萨RZ/T2H荣获控制网“2025自动化领域年度竞争力创新产品”奖

　　2026中国自动化产业年会(CAIAC2026)立足全球科技革命与产业变革深度融合的时代背景，紧扣“十五五”规划开局之年的战略机遇，聚焦智能技术集群驱动产业进化的核心趋势，深入探讨自动化技术在激发新质生产力、推动工业绿色低碳转型、构建自主可控产业生态等方面的关键作用，是中国自动化领域极具专业性与影响力的行业盛会。

喜报丨瑞萨RZ/T2H荣获控制网“2025自动化领域年度竞争力创新产品”奖

　　在自动化系统向“数据驱动、智能决策、自主执行”演进的关键时期，RZ/T2H的创新技术为工业自动化跃升提供了强大引擎。瑞萨RZ/T2H是瑞萨面向工业应用打造的高性能微处理器(MPU)，凭借强大的应用处理能力与实时性能，成为工业自动化领域的标杆产品。该产品能够以单芯片方案实现对多达9轴工业机器人电机的高速、高精度控制，并原生集成丰富网络通信功能，支持包括EtherCAT、PROFINET、EtherNet/IP、OPC UA以及下一代时间敏感网络(TSN)标准在内的工业以太网通信，完美适配可编程逻辑控制器(PLC)、运动控制器、分布式控制系统(DCS)和计算机数控(CNC) 等工业控制器设备。

　　相较于传统工业系统需要多个MPU或现场可编程门阵列(FPGA)组合的复杂方案，RZ/T2H通过单芯片集成满足工业控制多场景需求，有效减少了组件数量，大幅节省FPGA程序开发的时间及成本，为工业机器人、自动化控制器等设备提供了高效、精简的解决方案。

　　RZ/T2H配备四个最高工作频率为1.2GHz的Arm® Cortex®-A55应用CPU以及两个最高工作频率为1GHz的Cortex®-R52实时CPU。其电机控制外设功能被置于Cortex-R52实时CPU内核的低延迟外设端口(LLPP)总线上，从而实现CPU的高速访问。这一设计使得在单芯片上同时执行Linux应用程序、机器人轨迹生成、PLC序列处理等任务，以及电机控制和工业以太网协议处理等快速且精确的实时控制任务成为可能。该产品在性能与集成度上的卓越表现，充分彰显了瑞萨在嵌入式处理领域的深厚技术积淀。

　　作为全球领先的半导体解决方案供应商，瑞萨始终秉持技术创新理念，聚焦工业、物联网、汽车等领域，持续打造高性能、高可靠性的芯片与一体化解决方案。未来，瑞萨也将携手行业生态伙伴，以更先进的技术、更优质的产品，赋能全球制造业向高端化、智能化、绿色化转型，推动产业价值链协同升级。

喜报丨瑞萨RZ/T2H荣获控制网“2025自动化领域年度竞争力创新产品”奖


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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”
企业动态

喜报丨瑞萨电子RA8T2 MCU荣获维科杯OFweek 2026“AI+智造创新产品奖”

　　在近日举行的维科杯·OFweek 2026中国智能制造行业年度评选颁奖典礼上，瑞萨电子凭借其RA8T2 MCU的突出表现，荣膺“年度AI+智造创新产品奖”。该评选由高科技行业门户网站OFweek维科网主办，聚焦人工智能与智能制造深度融合，旨在发掘推动产业生态化发展的创新产品与技术，是业内具有重要影响力的年度盛事。　　瑞萨RA8T2 MCU基于1GHz Arm® Cortex®-M85处理器，可选配250MHz Cortex®-M33处理器，能够提供出色的性能，满足工业设备、机器人及其它需要高速精密操作系统的中高端电机实时控制需求。可选配的Cortex®-M33处理器使客户能够在单芯片上同时实现实时控制、通信功能及非实时操作，从而节省成本、降低功耗和减少电路板空间占用。　　作为全球知名微控制器供应商，瑞萨电子融合嵌入式处理、模拟、电源与互联通信技术，打造全品类半导体解决方案，全面赋能汽车、工业、基础设施及物联网的智能化发展。　　本次荣膺“年度AI+智造创新产品奖”，不仅是对瑞萨深耕AI与智造融合领域技术实力的高度认可，更将激励其持续打磨产品。这一荣誉进一步坚定了瑞萨携手行业伙伴推动场景化落地的信心，共同迈向生态赋能的新阶段。
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
行业新闻

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
行业新闻

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”
行业新闻

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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