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從工業機器視覺到協作機器人,瑞薩電子有哪些AI芯片的布局?

章鷹觀察 ? 來源:電子發燒友 ? 作者:章鷹 ? 2024-11-14 00:14 ? 次閱讀

電子發燒友原創 章鷹

近日,在深圳舉辦的高峰論壇上,瑞薩電子中國區總裁賴長青表示,隨著人工智能的發展潮流,瑞薩電子看到萬物互聯和AI深度融合,5G技術和AI技術同步向前發展,促成了AIoT廣泛的應用落地。傳統的人工智能依靠云端,數據分析和決策都在云端,終端重在執行。而人工智能要廣泛的落地,就必須去中心化,將很多的決策放到邊緣側,通過邊緣設備實現。

邊緣智能市場爆發,五大特性加速AIoT終端落地

為何需要端點智能?瑞薩電子中國區總裁賴長青認為,五大特性決定。首先,把決策和執行下沉到終端,才能有實時響應能力;人工智能和IoT融合,對可擴展性要求很高;數據安全和數據隱私;高性能和低功耗;還有終端產品低成本的需求,終端人工智能可以降低成本,這些都促成了人工智能的高速發展。
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瑞薩電子對AI芯片的市場預測,從2023年到2026年MCU年復合增長率53%,MPU從2023年到2026年年復合增長率達45%。他表示,現在正處于數據爆炸的年代,終端數據的創建量從2017年到2024年,年復合增長率達到85%。

眾所周知,人工智能已經應用到健康、物流運輸、工業自動化、智慧家居、消費品和建筑自動化領域。物流運輸包括自動駕駛汽車領域,自動駕駛是典型的人工智能應用。為何能支持如此多的應用?賴長青強調,主要是核心AI技術和關鍵技術已經可以支持這些市場的發展。

關鍵技術包括傳感器融合、電機控制、人機界面(HTMI)、無線通信、云連接、機器人技術,自然語音的技術應用、機器視覺在工業領域廣泛應用,用于故障檢測。實時分析、實時決策會讓AI技術應用更加廣泛。

賴長青表示:“就人工智能開發的生態系統而言,真正重要的是提供易用的開發平臺。瑞薩將人工智能開發工具與e2studio開發環境集成在一起,可在其中創建一個具有上下文感知的模型,并將模型導入到客戶的嵌入式項目中。除此之外,瑞薩可提供多種解決方案資源,包含了豐富的視覺應用示例,涵蓋安全檢測應用,工業控制等。不僅如此,瑞薩還與許多合作伙伴攜手,推出各具特色的嵌入式AI產品,致力于為客戶提供一流的硬件產品及開發平臺。”

瑞薩展示端側AI芯片和在機器人上的芯片布局

11月5日-10日,第七屆中國國際進口博覽會在上海舉辦,瑞薩攜多款面向智能工業、物聯網汽車電子以及軟件開發平臺的先進解決方案亮相。其中一款RZ/V2H方案引起關注。

據悉,基于RZ/V2H——一款高算力的四核視覺AI微處理器(MPU),并采用DRP-AI3(動態可重配置處理器)加速器和高性能實時處理器。其高算力,低功耗的特性,無需冷卻風扇,即滿足處理復雜的實時物體識別及推理任務。適合圖像處理、機器人應用所需的動態計算以及實時性要求復雜的應用,是工廠自動化中自主機器人和機器視覺等應用的理想微處理器。

賴長青指出,人工智能在機器人領域的應用越來越廣泛,主要受到工業物聯網、移動自主機器人、協作機器人和開源軟件的推動。機器人和AI功能結合后,自主學習機器人變得越來越流行。瑞薩提供了機器人的構建單元,包括人工智能算法套件,視覺AI加速器集成在MPU里面,參考模型,還支持不同的工業網絡協議(ECAT、PROFENET、TSN等),電機控制(可以支持多軸控制)。
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在演講最后,賴長青總結說:“人工智能和物聯網融合是大趨勢,人工智能連接了關鍵的物聯網技術和終端應用,將顛覆一切。這是一個充滿機會和挑戰的時代,人工智能正在和各種應用相互融合。為了幫助開發人員提升AI相關的經驗,加速開發這些應用程序,瑞薩提供了一系列人工智能工具,旨在幫助客戶開發出高度優化的模型。”

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