瑞萨嵌入式AI技术漫谈· 边缘部署实战与完整解决方案全景

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。

图9展示实时分析领域中可用的各类应用示例

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。

更多关于AI Kits的信息，请访问AIK-RA6M3和 AIK-RA4E1的产品页面。

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：

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。

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：

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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。

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