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瑞薩電子:嵌入式終端與人工智能融合改變工業(yè)格局

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:Leland ? 2020-07-10 18:47 ? 次閱讀
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7月3日,2020慕尼黑上海電子展盛大開幕,作為慕尼黑展唯一的視頻直播合作方,電子發(fā)燒友網(wǎng)在展會期間,通過現(xiàn)場直播方式采訪了物聯(lián)網(wǎng)、5G人工智能等領域內(nèi)眾多企業(yè),就相關的行業(yè)、技術、市場和產(chǎn)品等話題進行了廣泛的交流。

瑞薩電子在汽車、工業(yè)、基礎設施和物聯(lián)網(wǎng)等多個領域提供了專業(yè)可信的嵌入式設計與半導體解決方案,面對工業(yè)4.0的轉型,瑞薩也在推行對應的嵌入式人工智能技術。工業(yè)領域該如何將嵌入式終端與人工智能融合?電子發(fā)燒友獨家采訪了瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部經(jīng)理杜灝,從他的視角來為我們提供深度的見解。

瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部經(jīng)理 杜灝


瑞薩在嵌入式領域深耕多年。如今面臨嵌入式終端與人工智能的融合,您如何看待這一市場的變化和發(fā)展趨勢?

杜灝:瑞薩電子一直以來在數(shù)字產(chǎn)品及控制領域都有著雄厚的技術實力,在收購IntersilIDT后,我們在電源傳感器模擬器件方面的實力也得到了增強。三者的互相協(xié)同,讓瑞薩電子得以提供控制、電源和傳感器三位一體解決方案,并以全新面貌展現(xiàn)在客戶端面前。

隨著技術的不斷突破,現(xiàn)實世界逐漸轉向智能化。對于物聯(lián)網(wǎng)領域的應用場景而言,大致可以將其分為IT和OT兩層,其中IT層主要通過云(cloud)提供服務,而OT層則由終端負責本地化操作。

這種二元架構為嵌入式系統(tǒng)提供了廣泛的應用場景,特別是對實時性要求高的系統(tǒng),低時延,零等待常常成為與云端通信和反饋的瓶頸問題。這也就是邊緣技術在當下火熱的原因之一。在這一領域,瑞薩推出了兩大核心技術,一是DRP(動態(tài)可配置處理器技術)的e-AI(嵌入式人工智能)解決方案,另一個是為物聯(lián)網(wǎng)應用研發(fā)的SOTB(薄氧化埋層覆硅,超低功耗工藝)。

DRP動態(tài)可配置處理器技術,可靈活地隨機重寫電路。即使不連接云端 (off- line),DRP也可在獨立的終端系統(tǒng)中運用AI嵌入式人工智能,即e-AI,以此大大減少系統(tǒng)冗余,有效地提升終端設備的智能化。

正常的低功耗技術特點是運行或待機中只有一種模式下保持低功耗,而瑞薩的SOTB超低功耗工藝是通過在薄氧化埋層上覆硅的方式,在兩種模式下都保持極低功耗。這使得構建無電池的系統(tǒng)成為可能,拓展萬物互聯(lián)落地應用。

電子發(fā)燒友編輯 周凱揚(左) 瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部經(jīng)理 杜灝(右)


在全球的人工智能浪潮中,中國市場增長顯著。能否介紹一下瑞薩在中國市場的機會和獨特優(yōu)勢?

杜灝:瑞薩電子在中國開展業(yè)務已經(jīng)有二十個年頭,中國一直是我們高度重視的市場領域。中國市場具有自己的特點,加工制造型企業(yè)偏多,同時企業(yè)活力強。不論是我們的直接客戶還是間接客戶,或是生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈上的重要合作伙伴,不僅要與他們建立了良好的協(xié)作關系,我們也將抓住一切成長與創(chuàng)新的機遇,持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務。

嵌入式終端有非常豐富的應用場景,哪些是瑞薩的目標應用?這些場景當前有哪些突出的痛點?

杜灝:瑞薩電子將e-AI解決方案整合到工業(yè)機械自動化,智能家居、視覺機器,醫(yī)療健康等多個應用領域,e-AI技術應用的范圍涵蓋了從波形,色彩、形狀等簡單屬性擴展到復雜圖像的實時處理。這些領域的突出痛點主要在于功耗以及實時性。

(1)在工業(yè)4.0 / IIoT應用場景中,生產(chǎn)系統(tǒng)旨在實現(xiàn)先進的生產(chǎn)控制和預測性維護。為此,在端點進行精細采樣/收集至關重要。但是,它會生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)收緊了網(wǎng)絡帶寬并抑制了現(xiàn)場設備的實時動作。為了解決這些問題,瑞薩電子推出了基于RZ/T1的嵌入式人工智能(e-AI)解決方案,在工業(yè)設備終端上使用人工智能進行AI推理執(zhí)行,包括數(shù)據(jù)收集、存儲、分析及控制,實現(xiàn)了終端智能化。該e-AI解決方案可以直接嵌入到目前已有的工業(yè)制造裝置中,在終端設備上通過e-AI急速預判設備是否產(chǎn)生異常,同時將結果上傳至生產(chǎn)管理系統(tǒng)。在不占用過多網(wǎng)絡帶寬與功耗下,實現(xiàn)設備的實施自主控制。e-AI技術可以顯著提高產(chǎn)品的質(zhì)量,提高工廠的生產(chǎn)率,加速了傳統(tǒng)工廠的智能化轉型。

(2)在智能家電應用場景中,瑞薩的RX66T嵌入式人工智能(e-AI)解決方案,可用于檢測家電(冰箱、空調(diào)、洗衣機等)因電機異常而發(fā)生的故障。直接利用可顯示電機狀態(tài)的屬性數(shù)據(jù)(如電流或轉速),無需增加傳感器,即可用單個芯片實現(xiàn)電機控制及基于e-AI 的異常情況檢測。通過基于 e-AI 和針對電機控制的故障檢測手段,檢測的結果不僅可用于在故障發(fā)生時觸發(fā)警報,還可用于進行預防性維護,有效提升家電制造商的維護效率及產(chǎn)品安全性。

(3)瑞薩電子e—AI解決方案是基于其MCU環(huán)境開發(fā)的 AI平臺工具組。該工具集由“Translator”、“Checker”和“Importer”組成。Translator將模型 (受支持AI平臺的學習結果)轉換為代碼,作為庫應用于MCU開發(fā)環(huán)境e2studio。Checker根據(jù)模型復雜程度推薦合適的MCU系列。Translator目前支持的AI平臺有Caffe和TensorFlow。只要為特定平臺開發(fā)專門的“Importer”,就可以支持該專有系統(tǒng)。由于這些代碼應用在e2studio中,其可擴展性很強,從16位RL78MCU系列,32位RX MCU系列到32位MPU RZ系列都適用。

在嵌入式終端的智能化探索,瑞薩目前取得了哪些主要成果?此次展會上重點展出了哪些產(chǎn)品/解決方案,有哪些亮點?

杜灝:此次展會展示的移動物體追蹤方案由RZ/A2M作為主控,單目攝像頭進行圖像采集,主控芯片負責圖像處理、物體識別及目標計算等。并經(jīng)由UART輸出控制信號,驅動機械臂的運動,實現(xiàn)物件的識別追蹤和抓取。通常來說,機器視覺方面圖像處理耗時長,功耗高等問題。圖像識別領域目前主流的AI技術對網(wǎng)絡環(huán)境要求很高。RZ/A2M集合了瑞薩電子自有的e-AI技術和DRP技術,恰好完美解決這兩大痛點。DRP技術可以提供強大的硬件計算能力,在本方案中,從圖像采集到傳輸給AI做推論,僅需2.5ms(400MHz)即可完成,且功耗降低至0.6W(僅A2M),2.3W(包括A2M控制板)。e-AI技術可以將AI模型移植到MCU中,脫離云端的干涉,在本地完成AI的推論,極大提升了推論效率和穩(wěn)定性。

工業(yè)場景非常獨特,您能否結合在工業(yè)市場和嵌入式領域多年的經(jīng)驗,分享一個這方面的成功案例?

杜灝:其實瑞薩在這方面的成功案例是非常多的。這里我選一個較為典型的案例分享一下。我們有一款芯片是為電網(wǎng)設計的,用在電表中,這個場景下的設備對于性能、穩(wěn)定性和可靠性的要求是非常高的,運行期間不能出任何差錯,否則可能會造成用電事故或者經(jīng)濟損失等不好的后果。但是在該相關客戶采購我們芯片的十多年間,我們沒有一個產(chǎn)品出過問題,以至于后來瑞薩想要向該客戶推薦新款產(chǎn)品,他們都不愿意接受,對方表示:你們的這款芯片我們用的很順手,換一個還有一定的風險,就算只有我這一個客戶,你們也一定不能停產(chǎn)!

這也從側面反映出瑞薩電子卓越的產(chǎn)品質(zhì)量,客戶可以放心使用。

如何看待今年人工智能在嵌入式終端的發(fā)展趨勢?以及貴司今年相關產(chǎn)品線的業(yè)務目標?

杜灝:隨著技術的不斷發(fā)展與創(chuàng)新,萬物互聯(lián)的場景也越來越普遍。這對于瑞薩來說是機遇也是挑戰(zhàn),一方面我們需要快速革新自己的產(chǎn)品,以跟上時代的腳步,一方面我們能夠借助這種變革,推出自己更優(yōu)秀的產(chǎn)品,實現(xiàn)彎道超車。

我司今年在主推RZ/A2M的同時,也已推出性能更強,算力更高的高端芯片RZ/V2M,V2M會搭載新一代的DRP技術,目前A2M上的是2代DRP,V2M會用3代DRP,在運算頻率,存儲單元等多個方面都會有很大的提升,另外,V2M還配備了DRP-AI技術,可以進行大量的隨機存取和浮點運算,極大地提升了我們的產(chǎn)品在人工智能領域的戰(zhàn)斗力。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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