瑞萨嵌入式AI技术漫谈· 瑞萨AFCI边缘部署实战与完整解决方案全景

 

书接上文：

瑞萨嵌入式AI技术漫谈 · AIoT的语音和视觉应用及瑞萨解决方案

瑞萨嵌入式AI技术漫谈 · AIoT的实时分析应用及瑞萨RTA解决方案

 

应用示例与参考套件

 

为了便于快速评估和体验RTA类AI/ML用例，瑞萨电子提供了一系列可直接使用的应用示例与参考套件。这些示例涵盖异常检测、存在检测、物体移动识别等多类场景，并基于预构建模型实现快速验证（如图9所示）。相关套件既可结合官方硬件平台使用，也支持在云端环境中进行测试，有助于在项目早期阶段形成清晰的技术认知与验证路径。

 

仅在云端 环境中运行	可在本地 硬件上运行	参考套件
人员检测	语音伪造检测	Voice-RA6E2/VK-RA8M1
城市场景分类	资产移动检测	AIK-RA6M3/AIK-RA4E2/ AIK-RA8D1/FPB-RL78/ CK-RA6M5
液泵状态检测	摩擦异常检测	MCK-RA6T2/MCK-RA8T1/ RSSK-RX66T
运动检测 （跑步VS行走）	负载不平衡检测	MCK-RA6T2/MCK-RA8T1/ RSSK-RX66T
旋转轴振动分析	地面类型识别	MCK-RA6T2
风机状态监测	轴偏心检测	MCK-RA8T1

图9展示实时分析领域中可用的各类应用示例

 

Reality AI Tools 支持多种不同设备的评估板与开发套件，能够满足不同类型应用的需求。默认套件中包含完整的开发资料，包括原理图、BOM、文档，以及配套的软件包、专用BSP与应用笔记等资源。诸如Cloud Kit（CK）、Motor Control Kit（MCK）等技术驱动型开发板专为展示各类技术能力而设计，可直观呈现设备在特定技术场景中的表现，同时作为应用开发的概念验证平台。

 

在这些技术型开发板基础上，瑞萨电子又推出了可扩展的AI Kits（AIK），用于支持各类AI/ML用例的评估与开发。这些AIK能够处理不同领域的复杂任务，并支持实现多模态。图10展示了AIK-RA6M3与AIK-RA4E1套件，它们具备多种通信接口，可灵活选择传感器、适配不同系统架构，并支持集中式或分布式的节点部署方式。

 

图10展示AI套件的特性概述

 

每个AIK套件都预置了经过高度优化的AI/ML模型，通过多模态方案与优化的CPU性能协同工作，可在极低的内存占用下实现高效推理。结合Reality AI Tools，用户能够快速启动基于RTA的应用开发，并构建具备高度灵活性的系统架构。套件所提供的硬件包括摄像头、Pmod加速度传感器模块与Pmod显示屏，其中包含一个开箱即用的物体移动识别示例。作为包含视觉能力的多模态应用示例，瑞萨电子推荐使用来自合作伙伴Aizip的Person Access System（PAS）参考方案。

 

 

典型案例：AFCI边缘部署实践

 

电弧故障（Arc Fault）是光伏与储能系统中最为关键的安全风险之一。其成因包括组件缺陷、安装偏差、机械损伤、长期老化、导线挤压或磨损等，多数情况下表现为导体间接触不良或开路产生的拉弧现象。并网逆变器的高频开关行为进一步引入复杂噪声，使检测难度显著提升。传统算法在复杂工况下的识别准确率通常徘徊在约50%左右，难以满足实际应用对稳定性与安全性的严格要求，因而对更高鲁棒性、更高灵敏度的解决方案形成迫切需求。

 

针对上述挑战，瑞萨电子基于RA6M4 MCU构建了一套完整的AI电弧检测方案。通过利用现场与实验室采集的多源数据，Reality AI Tools可自动生成高度紧凑、面向资源受限MCU优化的检测模型。最终模型占用资源极低（≤8KB RAM、约23KB Flash），但在多种复杂运行条件下仍可实现≥ 99.8%的检测准确率，显著超过传统算法表现。模型在系统电流高达200A的典型应用环境中亦能保持稳定运行，体现出强健的泛化能力与工业级可靠性。

 

该方案在性能、资源消耗与系统集成方面展现以下关键优势：

· 高性能检测能力：结合特征驱动的机器学习算法与MCU优化推理，显著提升识别准确率与工况适应性。

 

· 极低资源占用：模型设计紧凑，可在低功耗 MCU上稳定运行，无需额外加速器或外部计算资源。

 

·鲁棒性与一致性：在不同负载、电流与噪声条件下保持高度稳定的误报/漏报水平。

 

· 平台化可扩展性：可扩展至更多电力电子与能源系统的故障检测，用作模块化组件集成到不同终端产品。

 

通过将AI推理部署在端侧MCU上，该方案不仅有效解决了传统方法在光伏/储能系统中难以克服的检测瓶颈，也为AFCI的智能化升级提供了可量产、可规模化、可持续优化的技术路径。

 

图11展示了基于RA6M4 MCU与Reality AI Tools 软件实现的AFCI方案示例，通过集成式AI/ML方法实现电弧故障检测。

 

图11展示典型的AFCI PV/EVSS系统拓扑示例

 

基于拉弧检测案例，瑞萨电子提供了完整的案例演示教程，该案例通过构建供电线路在有拉弧与无拉弧两种状态下的电流样本数据集，借助Reality AI Tools对数据模式进行分析，并完成模型训练与优化，从而形成可用于异常状态识别的端侧AI模型。

 

模型通过瑞萨e2studio IDE集成环境编译模型，最终部署到Arm Cortex-M33内核的RA6M5微控制器上，帮助开发者建立从数据采集、模式分析、模型生成到端侧落地的完整认知路径。该类案例贴近实际工业监测需求，适合作为基于数据集开展边缘AI 验证的参考起点。您可以访问该案例的实践指南了解更多详情：

 

瑞萨电子AI合作伙伴生态与解决方案体系

 

瑞萨电子合作伙伴网络是一个规模庞大、精心构建的可信技术合作伙伴生态系统，这些合作伙伴提供可与瑞萨电子产品即插即用的商用级构件。该生态系统中的解决方案旨在围绕安全性、可靠性、人工智能/机器学习、连接性、云、感测与控制以及人机界面等核心技术，加速IoT能力的开发。不论是为 IoT产品添加语音功能，还是将机器学习应用于特定设计的问题，这些预先开发的解决方案都能显著降低设计复杂度，加快产品推向市场的速度。

 

 

通过将AI推理部署在端侧MCU上，该方案不仅有效解决了传统方法在光伏/储能系统中难以克服的检测瓶颈，也为AFCI的智能化升级提供了可量产、可规模化、可持续优化的技术路径。

 

小结

 

瑞萨电子坚定致力于为各类应用与行业提供创新的半导体解决方案。通过在技术研发、产品创新和客户支持方面的持续投入，瑞萨电子将不断满足持续变化的市场需求，并推动下一代智能系统的发展。

 

瑞萨电子的边缘AI解决方案能够在设备端执行AI推理，非常适用于低延迟、实时响应以及对隐私保护有要求的应用场景。这些解决方案采用去中心化的处理方式，充分利用瑞萨电子的嵌入式硬件平台、AI加速器以及软件框架，使AI推理能够在本地边缘设备上完成，减少对云端服务的依赖，并在分布式系统中实现自主决策。

 

下期预告：嵌入式系统机器学习终极指南

 

如果您正在评估某个IoT/嵌入式系统是否需要引入端侧AI，可以继续阅读后续章节中关于AIoT技术体系、实时分析与视觉AI的实现路径，它们将对具体落地方式展开说明。如果您希望就您的AI具体落地方式进一步与瑞萨电子的AI专家进行交流，请点击以下链接填写您的需求，我们将在收到您的需求之后，尽快与您沟通。