電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）當前，以生成式AI為代表的新一輪AI浪潮正在給各行各業(yè)帶來翻天覆地的變化。與此同時，人們也在重新思考邊緣AI的定義和部署。比如，如何將目前大熱的AI模型部署到終端，如何在現(xiàn)有方案的基礎(chǔ)上加入AI的能力。筆者認為，在第二十三屆中國國際工業(yè)博覽會（以下簡稱：工博會）上，瑞薩電子的一款方案具有很好的借鑒意義。

基于Arm? Cortex?-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI

本次工博會上，瑞薩電子圍繞“智慧、創(chuàng)新、融合，瑞薩MCU/MPU引領(lǐng)工業(yè)‘芯’未來”的主題，一共帶來了12款方案，包括：
·交流伺服解決方案
·面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)
·大功率BLDC電機控制方案
·多協(xié)議工業(yè)以太網(wǎng)解決方案
·RX72M單芯片工業(yè)以太網(wǎng)伺服驅(qū)動解決方案
·RA6T2 AI電機無傳感器異常檢測
·基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI
·RX23E-A工業(yè)秤實現(xiàn)高精度測量
·IO-Link 通信從站&主站整體解決方案
·SLG47105 DC及步進馬達控制
·HVPAK? SLG47105助推啟動和按壓停止的玩具車
·符合EtherCAT規(guī)范的FSoE網(wǎng)絡(luò)功能安全協(xié)議套件

在和記者交流時，瑞薩電子嵌入式處理器事業(yè)部總監(jiān)沈清表示，“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”和“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”是此次工博會上瑞薩電子特別想推薦給行業(yè)終端用戶的，它們各有側(cè)重。

其中，在“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”方案中，憑借瑞薩電子Reality AI工具，實現(xiàn)了對電機的不平衡負荷/負載的檢測。

基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI方案

2022年7月，瑞薩電子完成對Reality AI的收購，出發(fā)點就是為了滿足端點工作復(fù)雜度增加之后，嵌入式產(chǎn)品對于AI賦予更多的期待沈清指出，Reality AI工具是一個基于非視覺類信號處理算法，針對系統(tǒng)預(yù)測性維護和系統(tǒng)效能提升的全自動AI建模工具，它和其他AI工具有兩個明顯的不同：

·提供硬件分析服務(wù)

Reality AI工具不僅對模型算法有分析的能力，同時對客戶硬件系統(tǒng)也具備分析能力，能夠幫助用戶完成傳感器選型、布設(shè)和調(diào)優(yōu)等相關(guān)工作。

·提供可解釋的AI

Reality AI工具能夠讓用戶讀懂這個模型，知道各個工作部署的原因，通過可視化和圖形化的界面讓相關(guān)AI模型具有可解釋的特性。

提供如此領(lǐng)先的嵌入式AI性能，并不意味著Reality AI工具的部署需要耗費大量的系統(tǒng)硬件資源。沈清稱，Reality AI是一個精準、高效的AI工具，占用的資源非常小。在“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”方案里，系統(tǒng)里MCU本身有512KB的Flash，Reality AI只占用了20KB的Flash，對于CPU系統(tǒng)資源的消耗大概在1%到1.5%，是一個非常輕量級的負荷檢測。

瑞薩電子工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征在介紹Reality AI應(yīng)用時表示，Reality AI主要面向預(yù)測性維護應(yīng)用，將傳統(tǒng)運維工程師的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)內(nèi)部的“know how”。并且，傳統(tǒng)運維做定期校對主要靠相關(guān)人員的經(jīng)驗，通過部署Reality AI，就可以基于不同設(shè)備的實際運行狀態(tài)，判斷設(shè)備狀態(tài)是否在可控范圍，是否需要去維護。

Reality AI的部署非常簡單，在具體的應(yīng)用場景下提取特征變量，然后將融合的算法部署到MCU/MPU上即可，由于有特征變量的加入，這便是一種定制性的算法。用戶并不需要為了部署Reality AI去更換自己的硬件平臺，因此相當于是對現(xiàn)有硬件價值量的提升。

對于Reality AI的部署價值，沈清特別提到了一個客戶案例：某用戶為了部署嵌入式AI，將CPU、Memory配置擴充到了很高的水平，更換了原來的MCU，并且配置了13個傳感器用以支撐系統(tǒng)運轉(zhuǎn)。通過在瑞薩MCU上部署Reality AI，用戶MCU成本顯著降低，并且傳感器數(shù)量從13個降為3個就解決了相關(guān)需求。

通過瑞薩電子“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”這款方案可以發(fā)現(xiàn)，嵌入式設(shè)備對于AI技術(shù)的運用需要注意以下幾點：
·首先是通過部署嵌入式AI方案要能夠給系統(tǒng)性能帶來明顯的改變，并且這些改變是清晰的、可解釋的；
·其次是嵌入式AI方案要具備輕量化AI的屬性，不給系統(tǒng)硬件造成過大的負擔；
·第三點是這個嵌入式AI方案要便于部署，既要能夠快速和軟件系統(tǒng)融合，也要能夠和硬件系統(tǒng)做適配；
·第四點是這個嵌入式AI方案要解決實際問題，通過特征變量的加入能夠快速成為一種定制化的方案。

面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)

“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”方案是一個非常契合當下熱點的方案。從能源轉(zhuǎn)型的角度來看，新能源市場具有廣闊的發(fā)展?jié)摿Α鹘y(tǒng)化石燃料資源的日益枯竭，以及其產(chǎn)生的環(huán)境問題逐漸凸顯，都在促進全球主要國家和地區(qū)積極部署自己的新能源產(chǎn)業(yè)。

“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”基于瑞薩高性能RA6T2 Arm核MCU, 采用圖騰柱無橋PFC+雙有源全橋（DAB）拓撲結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)雙向能量流動控制，非常適合用于儲能、并網(wǎng)可再生能源發(fā)電、電池化成和OBC（On-board charger）等方向的應(yīng)用。

面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)

通過在方案中使用過零點的電流抑制控制算法，該方案可以讓系統(tǒng)電流的總諧波失真有效降低，可以讓系統(tǒng)整體效率達到99.94%的水平，彌補一些傳統(tǒng)控制算法效率的不足。

此外，瑞薩電子展示的大功率BLDC電機控制方案涵蓋了高速和低速/高扭矩電機控制的廣泛使用場景；符合EtherCAT規(guī)范的FSoE網(wǎng)絡(luò)功能安全協(xié)議套件，分別由RX72M作為EtherCAT從站通訊以及RX23T兩顆MCU搭建的硬件冗余架構(gòu)組成，可以在EtherCAT的同一網(wǎng)絡(luò)中并行傳輸標準數(shù)據(jù)以及安全相關(guān)數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和通信系統(tǒng)不可或缺的一部分。

小結(jié)

本次工博會，瑞薩電子展示了兩個方面的能力。其一是領(lǐng)先的方案實現(xiàn)能力，這是一種對行業(yè)有深刻理解的表現(xiàn)。圍繞核心的MCU和MPU，面向重點領(lǐng)域，瑞薩電子展出的相關(guān)方案極具參考性。

其二是瑞薩電子對嵌入式AI的領(lǐng)先理解，Reality AI絕對可以說是現(xiàn)階段小型化嵌入式AI部署的典范，對于后續(xù)這一領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展有很好的借鑒意義。