瑞萨推出带有增强外设的RZ/G3S 64位微处理器-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出带有增强外设的RZ/G3S 64位微处理器

Release time：2024-01-23

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子今日宣布推出一款全新64位通用微处理器(MPU)RZ/G3S，面向物联网边缘与网关设备并可显著降低功耗。

瑞萨推出带有增强外设的RZ/G3S 64位微处理器

　　作为瑞萨RZ/G系列MPU的最新成员，RZ/G3S旨在满足现代物联网设备的苛刻要求，能在待机模式下功耗低至10µW(微瓦)，并可快速启动Linux操作系统。该款全新MPU配备PCI Express接口，能够与5G无线模块实现高速连接。此外，这一产品还具备篡改检测等增强型安全功能，以确保数据安全。这些特性也使该产品成为家庭网关、智能仪表和跟踪设备等物联网应用的理想之选。

　　Daryl Khoo, Vice President of Embedded Processing 1st Division at Renesas表示：“瑞萨RZ/G系列在全球工业人机界面市场的采用率稳步上升。RZ/G3S代表着下一代产品，并将使我们进一步涉足增长迅速的5G物联网和千兆Wi-Fi 7网关市场。瑞萨持续借助战略收购在这些市场积极扩展我们的连接产品组合，以打造系统级高能效并可提升数据利用率的先进连接解决方案。”

　　RZ/G3S采用一颗最高工作频率为1.1GHz的Arm® Cortex®-A55内核作为主CPU，搭配两个工作频率为250MHz的Cortex®-M33内核作为副CPU。用户可以将MPU的工作负载分配至副CPU，从而让设备能够高效地处理传感器数据接收、系统功能控制和电源系统管理等任务，由此减少主CPU的工作量，进而缩减元件数量，实现更低的成本和更小的系统尺寸。

　　具有Linux快速启动功能的低功耗待机模式

　　产品新增的电源管理系统旨在将功耗降至小于10µW的极低水平，这一MPU还支持DDR自刷新功能，允许保留DRAM数据，同时支持Linux快速启动。快速启动功能帮助经常间歇运行的物联网设备节省电能，显著延长电池供电设备的运行时间。此外，该产品还提供待机模式，能够在低至40mW的功耗水平下维持副CPU运行，以便根据每个应用的具体运行要求灵活优化功耗。

　　通过PCI Express实现5G连接

　　RZ/G3S配备丰富的外设功能，包括千兆以太网、CAN、USB以及PCI Express接口。通过连接5G通信模块，该产品可实现千兆赫(GHz)级高速通信。

　　高可靠性与强大安全功能

　　与其它RZ/G系列产品类似，RZ/G3S的内部存储器和外部DDR接口均具有ECC(纠错码)功能，以保持数据的完整性。RZ/G3S可使用具有工业级Civil Infrastructure Platform™(CIP)Linux内核且经验证的Linux软件包(VLP)。借助VLP，开发人员将获得超过10年的维护支持，确保长期免受安全威胁。该产品还提供篡改检测、安全启动、安全调试等多种功能。RZ/G系列已通过Arm PSA 2级认证，瑞萨还计划在未来推动RZ/G3S产品获得此认证。

　　Anders Holmberg, CTO at IAR表示：“我们的IAR Embedded Workbench for Arm为MPU和MCU提供固有支持。通过将瑞萨具有高度安全信任根的RZ/G3S MPU与IAR的广泛安全工具解决方案相结合，开发人员可以快速开发高性能、安全的物联网设备，并更快将其推向市场。”

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行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：306

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