瑞萨推出集成DRP-AI加速器的RZ/V2N，扩展中端AI处理器阵容，助力未来智能工厂与智慧城市发展-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出集成DRP-AI加速器的RZ/V2N，扩展中端AI处理器阵容，助力未来智能工厂与智慧城市发展

Release time：2025-03-11

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　2025 3 月 11 日，全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)宣布推出一款面向大规模视觉AI市场的新产品——RZ/V2N，进一步扩展RZ/V系列微处理器(MPU)的产品阵容。与其高端产品RZ/V2H类似，新产品配备瑞萨专有AI加速器DRP(动态可重配置处理器)-AI3。得益于先进的剪枝(注1)技术，可实现10TOPS/W(每瓦每秒万亿次运算)的能效和高达15TOPS的AI推理性能。随着RZ/V2N的最新加入，RZ/V系列现已覆盖从低端RZ/V2L(0.5TOPS)到高端RZ/V2H(高达80TOPS)的全系列市场。

瑞萨推出集成DRP-AI加速器的RZ/V2N，扩展中端AI处理器阵容，助力未来智能工厂与智慧城市发展

　　全新RZ/V2N MPU的体积较RZ/V2H显著缩小，封装面积仅为15mm2;安装面积减少38%。RZ/V2N继承RZ/V系列的先进特性，将高性能AI与低功耗相结合。这些优化特性可减少热量产生，无需额外冷却风扇，从而缩减嵌入式系统的尺寸和成本。开发人员可以轻松地在广泛应用中实现视觉AI，从商业设施中用于交通和拥堵分析的AI摄像头、生产线上的视觉检测工业摄像头，到用于行为分析的驾驶员监控系统等。

瑞萨推出集成DRP-AI加速器的RZ/V2N，扩展中端AI处理器阵容，助力未来智能工厂与智慧城市发展

　　双摄像头双角度图像处理

　　与RZ/V2H类似，新型RZ/V2N配备四个同类最佳的Arm® Cortex®-A55 CPU内核和一个Cortex-M33内核，并结合高质量的图像信号处理器(ISP)Arm Mali-C55。RZ/V2N还拥有两个通道的MIPI摄像头接口，可连接两个摄像头捕捉双角度图像。与单摄像头系统相比，双摄像头系统可大大提高空间识别性能，并能进行更精确的人体运动轨迹分析和跌倒检测。此外，双摄像头系统还能捕捉不同位置的图像，从而使用单芯片即可高效统计停车场内的车辆并识别车牌。

　　Daryl Khoo, VP of Embedded Processing at Renesas表示：“自去年瑞萨推出RZ/V2H，以满足市场对具备视觉AI与实时控制能力的下一代机器人技术需求后，市场对瑞萨DRP-AI加速器的关注度持续攀升。RZ/V2N与RZ/V2H系出同源，随着RZ/V2N的推出，我们将业务范围扩大到中端应用，尤其是不需要采用高功耗设计的终端视觉AI。我们深感荣幸，客户能够在瑞萨丰富的产品线中，挑选出最契合自身系统需求和预算的AI MPU产品。”

　　Paul Williamson, Senior Vice President and General Manager, IoT Line of Business at Arm表示：“视觉AI应用广泛且多样，涵盖智慧城市、企业和工业等领域。均需持续稳定的性能和高效的处理能力。瑞萨全新推出的RZ/V2N MPU，依托Arm计算平台的卓越功能，能够充分满足下一代视觉AI应用场景对性能及效率的严苛要求，为相关领域提供强大助力。”

　　全面的开发环境

　　RZ/V2N将配备瑞萨评估板套件和软件开发环境，并提供涵盖超过50种用例的多种AI应用;这些应用可在AI应用库及AI SDK(GitHub)中获取。该SDK能帮助不具备深厚AI背景知识的用户快速评估和开发AI应用程序，缩短产品上市时间。此外，合作伙伴公司还将提供SOM(模块化系统)板、SBC(单板计算机)、摄像头模块，和其它集成瑞萨RZ/V2N的产品。由此减少硬件设计工作，使开发人员能够专注于AI应用开发，并迅速将产品推向市场。

　　AI摄像头解决方案成功产品组合

　　瑞萨面向工厂、公共设施和商业设施等各种应用开发AI摄像头解决方案，该方案由RZ/V2N、电源管理IC和实时时钟IC组成，可作为AI摄像头系统的参考设计。瑞萨“成功产品组合”依托于相互兼容且可无缝协作的器件，同时采用经过技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，加快产品上市进程。基于其产品阵容中的各类产品，瑞萨现已推出超过400款“成功产品组合”，旨在帮助用户推动设计流程，加快产品上市进程。

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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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