瑞萨电子:嵌入式终端与人工智能融合改变工业格局

Leland 发表于 2020-07-10 18:47:23 收藏 已收藏
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瑞萨电子:嵌入式终端与人工智能融合改变工业格局

Leland 发表于 2020-07-10 18:47:23
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7月3日,2020慕尼黑上海电子展盛大开幕,作为慕尼黑展唯一的视频直播合作方,电子发烧友网在展会期间,通过现场直播方式采访了物联网、5G、人工智能等领域内众多企业,就相关的行业、技术、市场和产品等话题进行了广泛的交流。
 
瑞萨电子在汽车、工业、基础设施和物联网等多个领域提供了专业可信的嵌入式设计与半导体解决方案,面对工业4.0的转型,瑞萨也在推行对应的嵌入式人工智能技术。工业领域该如何将嵌入式终端与人工智能融合?电子发烧友独家采访了瑞萨电子中国工业自动化事业部经理杜灏,从他的视角来为我们提供深度的见解。

瑞萨电子中国工业自动化事业部经理 杜灏

 
瑞萨在嵌入式领域深耕多年。如今面临嵌入式终端与人工智能的融合,您如何看待这一市场的变化和发展趋势?
 
杜灏:瑞萨电子一直以来在数字产品及控制领域都有着雄厚的技术实力,在收购Intersil和IDT后,我们在电源与传感器等模拟器件方面的实力也得到了增强。三者的互相协同,让瑞萨电子得以提供控制、电源和传感器三位一体解决方案,并以全新面貌展现在客户端面前。
 
随着技术的不断突破,现实世界逐渐转向智能化。对于物联网领域的应用场景而言,大致可以将其分为IT和OT两层,其中IT层主要通过云(cloud)提供服务,而OT层则由终端负责本地化操作。
 
这种二元架构为嵌入式系统提供了广泛的应用场景,特别是对实时性要求高的系统,低时延,零等待常常成为与云端通信和反馈的瓶颈问题。这也就是边缘技术在当下火热的原因之一。在这一领域,瑞萨推出了两大核心技术,一是DRP(动态可配置处理器技术)的e-AI(嵌入式人工智能)解决方案,另一个是为物联网应用研发的SOTB(薄氧化埋层覆硅,超低功耗工艺)。
 
DRP动态可配置处理器技术,可灵活地随机重写电路。即使不连接云端 (off- line),DRP也可在独立的终端系统中运用AI嵌入式人工智能,即e-AI,以此大大减少系统冗余,有效地提升终端设备的智能化。
 
正常的低功耗技术特点是运行或待机中只有一种模式下保持低功耗,而瑞萨的SOTB超低功耗工艺是通过在薄氧化埋层上覆硅的方式,在两种模式下都保持极低功耗。这使得构建无电池的系统成为可能,拓展万物互联落地应用。
 

电子发烧友编辑 周凯扬(左) 瑞萨电子中国工业自动化事业部经理 杜灏(右)

 
在全球的人工智能浪潮中,中国市场增长显著。能否介绍一下瑞萨在中国市场的机会和独特优势?
 
杜灏:瑞萨电子在中国开展业务已经有二十个年头,中国一直是我们高度重视的市场领域。中国市场具有自己的特点,加工制造型企业偏多,同时企业活力强。不论是我们的直接客户还是间接客户,或是生态产业链上的重要合作伙伴,不仅要与他们建立了良好的协作关系,我们也将抓住一切成长与创新的机遇,持续提供优质的产品和服务。
 
嵌入式终端有非常丰富的应用场景,哪些是瑞萨的目标应用?这些场景当前有哪些突出的痛点?
 
杜灏:瑞萨电子将e-AI解决方案整合到工业机械自动化,智能家居、视觉机器,医疗健康等多个应用领域,e-AI技术应用的范围涵盖了从波形,色彩、形状等简单属性扩展到复杂图像的实时处理。这些领域的突出痛点主要在于功耗以及实时性。
 
(1)在工业4.0 / IIoT应用场景中,生产系统旨在实现先进的生产控制和预测性维护。为此,在端点进行精细采样/收集至关重要。但是,它会生成大量数据。这些数据收紧了网络带宽并抑制了现场设备的实时动作。为了解决这些问题,瑞萨电子推出了基于RZ/T1的嵌入式人工智能(e-AI)解决方案,在工业设备终端上使用人工智能进行AI推理执行,包括数据收集、存储、分析及控制,实现了终端智能化。该e-AI解决方案可以直接嵌入到目前已有的工业制造装置中,在终端设备上通过e-AI急速预判设备是否产生异常,同时将结果上传至生产管理系统。在不占用过多网络带宽与功耗下,实现设备的实施自主控制。e-AI技术可以显著提高产品的质量,提高工厂的生产率,加速了传统工厂的智能化转型。
 
(2)在智能家电应用场景中,瑞萨的RX66T嵌入式人工智能(e-AI)解决方案,可用于检测家电(冰箱、空调、洗衣机等)因电机异常而发生的故障。直接利用可显示电机状态的属性数据(如电流或转速),无需增加传感器,即可用单个芯片实现电机控制及基于e-AI 的异常情况检测。通过基于 e-AI 和针对电机控制的故障检测手段,检测的结果不仅可用于在故障发生时触发警报,还可用于进行预防性维护,有效提升家电制造商的维护效率及产品安全性。
 
(3)瑞萨电子e—AI解决方案是基于其MCU环境开发的 AI平台工具组。该工具集由“Translator”、“Checker”和“Importer”组成。Translator将模型 (受支持AI平台的学习结果)转换为代码,作为库应用于MCU开发环境e2studio。Checker根据模型复杂程度推荐合适的MCU系列。Translator目前支持的AI平台有Caffe和TensorFlow。只要为特定平台开发专门的“Importer”,就可以支持该专有系统。由于这些代码应用在e2studio中,其可扩展性很强,从16位RL78MCU系列,32位RX MCU系列到32位MPU RZ系列都适用。
 
在嵌入式终端的智能化探索,瑞萨目前取得了哪些主要成果?此次展会上重点展出了哪些产品/解决方案,有哪些亮点?
 
杜灏:此次展会展示的移动物体追踪方案由RZ/A2M作为主控,单目摄像头进行图像采集,主控芯片负责图像处理、物体识别及目标计算等。并经由UART输出控制信号,驱动机械臂的运动,实现物件的识别追踪和抓取。通常来说,机器视觉方面图像处理耗时长,功耗高等问题。图像识别领域目前主流的AI技术对网络环境要求很高。RZ/A2M集合了瑞萨电子自有的e-AI技术和DRP技术,恰好完美解决这两大痛点。DRP技术可以提供强大的硬件计算能力,在本方案中,从图像采集到传输给AI做推论,仅需2.5ms(400MHz)即可完成,且功耗降低至0.6W(仅A2M),2.3W(包括A2M控制板)。e-AI技术可以将AI模型移植到MCU中,脱离云端的干涉,在本地完成AI的推论,极大提升了推论效率和稳定性。
 
工业场景非常独特,您能否结合在工业市场和嵌入式领域多年的经验,分享一个这方面的成功案例?
 
杜灏:其实瑞萨在这方面的成功案例是非常多的。这里我选一个较为典型的案例分享一下。我们有一款芯片是为电网设计的,用在电表中,这个场景下的设备对于性能、稳定性和可靠性的要求是非常高的,运行期间不能出任何差错,否则可能会造成用电事故或者经济损失等不好的后果。但是在该相关客户采购我们芯片的十多年间,我们没有一个产品出过问题,以至于后来瑞萨想要向该客户推荐新款产品,他们都不愿意接受,对方表示:你们的这款芯片我们用的很顺手,换一个还有一定的风险,就算只有我这一个客户,你们也一定不能停产!
 
这也从侧面反映出瑞萨电子卓越的产品质量,客户可以放心使用。
 
如何看待今年人工智能在嵌入式终端的发展趋势?以及贵司今年相关产品线的业务目标?
 
杜灏:随着技术的不断发展与创新,万物互联的场景也越来越普遍。这对于瑞萨来说是机遇也是挑战,一方面我们需要快速革新自己的产品,以跟上时代的脚步,一方面我们能够借助这种变革,推出自己更优秀的产品,实现弯道超车。
 
我司今年在主推RZ/A2M的同时,也已推出性能更强,算力更高的高端芯片RZ/V2M,V2M会搭载新一代的DRP技术,目前A2M上的是2代DRP,V2M会用3代DRP,在运算频率,存储单元等多个方面都会有很大的提升,另外,V2M还配备了DRP-AI技术,可以进行大量的随机存取和浮点运算,极大地提升了我们的产品在人工智能领域的战斗力。

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