瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

发布时间：2026-08-12 13:08
作者：AMEYA360
来源：瑞萨
阅读量：141

　　随着社区的发展壮大以及安全标准的提高，可靠的火灾探测系统变得至关重要。无论是在商业场所还是私人住宅中，烟雾探测器在保护生命和财产安全方面都发挥着关键作用。

　　随着烟雾探测技术的发展，人们对这些系统在实际环境中应达到的性能期望也在不断提高。现代探测器既要足够灵敏，能够捕捉到早期警告信号，又要足够高效，能够稳定运行多年。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

　　考虑到这一点，我们一直在探索将低功耗硬件与智能信号处理技术相结合的方案，例如，使用RL78/G22 MCU，搭配由Reality AI Tools®生成的TinyML模型。它们共同作用，使探测器能够更加准确地识别烟雾模式，发现异常情况，并最终促成更加安全、响应更快的设计，同时加快产品开发和集成速度。

　　烟雾探测器解决方案

　　在烟雾探测技术中，常见的探测方法包括光电式、电离式和双传感器式。瑞萨电子的解决方案采用光电技术，该方案对于探测处于早期阶段的慢燃火焰格外有效。

　　随着近期UL标准修订的出台——尤其是新增了聚氨酯火灾和烹饪误报测试——探测精度要求已变得更加严格。为了满足这些要求，我们的解决方案采用了双波长LED传感架构。不同波长的LED灯在烟雾颗粒上的散射强度会因颗粒大小不同而有所差异。因此，光电二极管检测到的光信号强度也有所不同。凭借这种特性，该解决方案能够更加准确地区分火灾烟雾和烹饪油烟。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

　　图1：如何准确识别火灾烟雾和烹饪油烟的区别

　　为了有效实施这种传感架构，我们的解决方案采用了以RL78/G22 MCU和模拟前端(AFE)IC为中心的集成式硬件设计。

　　该系统专为常规型商用烟雾探测器而设计，适用于24V到40V的电源。它集成了限流电路(≤160µA)以及外部通知信号电路，具有以下主要优势：

　　高能效系统：RL78/G22 MCU具有出色的性能表现和较低的功耗水平。在待机期间启动其内置的SNOOZE模式序列器(SMS)¹，可提高系统能效，并将待机电流消耗减少高达20%。

　　简洁紧凑的设计：MCU和AFE的组合可减少对于外部元件的需求，让PCB空间更加紧凑，并简化设计。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

　　图2：智能烟雾探测器配置

　　采用单个智能传感器的AI传感方案

　　采用双LED的传统方案在探测到并数字化散射的LED光之后，会通过有效算法对烟雾类型进行分类;此外它还有配套的驱动电路。这种方案虽然有效，但它增加了每个探测器的成本和复杂性。因此，我们退一步重新思考了这个问题。相比于思考如何管理两个光源，我们提出了一个更加简单的问题：单个红外LED能否提供探测器所需的全部信息?

　　借助边缘AI技术，我们不再局限于简单的阈值探测——我们的AI模型不只是确定散射光强度，还会分析信号独特的时序特征。通过将我们的参考设计置于UL规定的所有场景中，从阴燃的木材和剧烈燃烧的聚氨酯，到烹饪油烟等常见的误报源(包括著名的“汉堡测试”)，我们收集到了丰富的数据集。利用这些数据，我们训练出了一个机器学习模型。该模型能够直接在RL78/G22 MCU上运行，使系统能够区分每种事件类型的特征信号模式。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

　　图3：光电二极管检测到的LED电流值

　　由此一来，我们的探测器能够解读其所感知的信息，而不是单纯地对原始光强变化做出反应。此外，它仅使用单个低成本红外LED就能高度准确地区分真实火灾和误报。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本

　　图4：Reality AI Tools中的报警检测验证指标

　　通往更智能的消防安全方案

　　消防安全的未来不仅在于满足各项标准，更在于构建更加智能、可靠、高效的设备。通过将业界出色的MCU与机器学习智能技术相结合，瑞萨电子的解决方案攻克了全新UL标准的核心难题，并且未在成本或性能方面做出妥协，使各企业能够专注于实现下一代烟雾探测器的创新。

瑞萨丨更智能的烟雾探测技术：AI如何解决误报难题并降低成本


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喜报丨瑞萨电子Reality AI工具集荣获2026年度AIoT创新技术产品奖
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喜报丨瑞萨电子Reality AI工具集荣获2026年度AIoT创新技术产品奖

　　近日，在2026(第七届)国际AI+IoT生态发展大会上，瑞萨电子Reality AI工具集(Renesas Reality AI Tools)凭借其突出表现，荣膺“2026年度AIoT创新技术产品奖”。2026年度AIoT创新奖为AspenCore主办的年度奖项评选活动。作为AIoT行业年度重磅评选，该奖项聚焦产业前沿技术成果，表彰优秀创新产品与解决方案，助力行业高质量创新发展。瑞萨电子市场经理刘许予代表企业出席并领奖。　　瑞萨Reality AI工具集提供一站式边缘AI开发平台，支持工程师基于高级信号处理生成并构建TinyML/Edge AI模型。　　该工具集覆盖完整端到端开发链路：　　客户上传自有设备采集的训练数据后，工具可自动探索传感器数据、挖掘特征并生成机器学习模型，最终输出适配目标平台的紧凑编译代码，便于客户集成到目标平台固件中。　　作为瑞萨AI产品系列的重要组成部分，它精准满足了嵌入式开发者基于数据快速生成模型的需求，在同类产品中独树一帜，为用户提供了便捷的AI模型创建工具。　　在核心功能层面，Reality AI工具包含一系列分析能力，可用于寻找最佳传感器或传感器组合、确定传感器放置位置以及自动生成组件规格，同时具备完全可解释的时域/频域模型功能，支持Arm® Cortex® M/A/R多种内核的优化代码执行。该工具集拥有多项技术专利，可依托积累的算法自动化完成数据集特征分析，并在系统层面实现模型部署成本的优化。　　作为全球知名的半导体解决方案供应商，瑞萨电子全面赋能汽车、工业、基础设施及物联网的智能化发展。本次获奖不仅是对其边缘AI技术实力与产品价值的高度认可，更将推动边缘AI开发工具链的持续迭代。该产品精准响应了市场对低成本、易部署、高能效实时信号AI开发工具链的迫切需求，在智慧城市、工业4.0、智能汽车等高速增长领域前景广阔、竞争力突出，将为AIoT产业创新升级注入强劲动力。
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