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推嵌入式AI,瑞萨电子要把工控市场“搅”翻天

2018-06-11来源: EEWORLD 关键字:嵌入式人工智能  瑞萨电子  e-AI  MPU

一年多之前,瑞萨电子提出了一个观点,就是要将AI技术融入到实时嵌入式系统中,也就是e-AI

去年年底,瑞萨电子高级副总裁,产业解决方案事业部副部长Michael Hannawald在2017美林银行日本峰会中,再次重申了瑞萨电子对于e-AI的看法以及其他在产业领域的计划。

工业是瑞萨电子的必争之地

根据2017年半年报显示,瑞萨电子的工业业务占公司总营收的30%,而车用市场占比50%,两者相加则超过了80%。Michael Hannawald预计,2016年到2021年间,受益于市场升级需求,瑞萨电子在工业领域营收的年复合增长率将达10%。

目前瑞萨电子在工业领域主要关注三大领域七大应用,领域包括智能楼宇、智能工厂以及智慧家庭,应用则包括了办公自动化、楼宇自动化、表计、ICT、工厂自动化、家庭应用及医疗行业。



如图所示,在三大领域中,瑞萨电子都占据着领先的市场份额,是众多主流客户的主要供应商。

实时的e-AI嵌入式人工智能




如图所示,在IT和OT融合的今天,IT领域的人工智能大火特火之时,OT领域除了之前需要实时性、可控性以及安全性之外,也需要与IT相对应的AI特性。

当然,嵌入式领域和IT领域在AI上的区别还是很明显,尤其是算法的存储空间上,在IT中可能占据300MB,但是在嵌入式应用中,只可以使用300KB。此外,在RAM上MCU的资源也少得可怜。

瑞萨电子提供了一整套e-AI解决方案,包括

1. e-AI translator    将Caffe或者TensorFlow 网络以及其他深度学习框架导入至MCU/MPU开发环境中。
2. e-AI checker     基于输出结果,计算出MCU/MPU中的ROM/RAM安装尺寸以及推理执行时间。
3. e-AI importer    连接专门用于嵌入式系统的新AI框架,在MCU/MPU的开发环境中实现实时性能和较小的资源。

但是整个导入过程并不容易,毕竟MCU/MPU不支持Python,与MCU/MPU现有的ROM/RAM管理工具不兼容,第三则是AI框架大部分都是采用的Python语言,而MCU控制采用C/C++语言。

为此,瑞萨电子对e² studio开发环境增加了插件和优化,更适合e-AI项目导入。

在瑞萨电子的那珂工厂,已经开始利用了e-AI技术,比如异常检测和预测性维护,只需要更新少量的机器部件而不需要更新现有基础设施情况下,大大提高了检测精度,而这些项目以前只能由熟练技术人员进行判断。项目执行之后,实现了比原来高6倍的非正常检测精度、0误报率以及更少的维护,从而节约了维护及员工成本,显著提高了生产率。

在2017年4月份日本举办的DevCon上,瑞萨电子展出了大量Demo,以证明e-AI确实有效。

如瑞萨电子官网所展示的:
https://www2.renesas.cn/zh-cn/solutions/key-technology/e-ai/solution.html

瑞萨电子官方表示,目前已收到超过了40家客户咨询,并且就e-AI技术与超过10家企业进行具体的业务讨论。

Michael Hannawald以工业领域为例,分析了各种工厂对于e-AI的需求,未来相对底层和低端的应用将是最主要的增长领域。



e-AI的硬件核心竞争力在DRP

DRP是(Dynamically Reconfigurable Processor),动态可配置处理器,在实现高性能的同时实现了更低功耗,在嵌入式领域,该技术比GPU快10倍,比CPU更是快了100倍。瑞萨电子官方表示:“其复杂程度甚至超过了FPGA。”


e-AI平台离不开合作伙伴,Michael Hannawald也强调了生态系统的重要性,并表示e-AI平台将越来越开放。

未来的低功耗SOTB技术

SOTB是Silicon On Thin Buried Oxide,即薄氧化埋层上覆硅,实际上也是低功耗MCU市场的FD-SOI技术。



如图所示,无论是功耗/频率比,还是ULP Bench测试,SOTB的水平都是一流的,甚至超过了号称最低功耗的MCU厂商Ambiq。

藉由低功耗的特性,SOTB技术真正可实现0电池供电,包括太阳能、温度、震动、水流或者风能都能为其供电。

该技术被Michael Hannawald称为可以改变我们生活的一项技术,“结合能源采集系统中,可用到各种无人化场景中,让我们的生活更加智能化。”

关键字:嵌入式人工智能  瑞萨电子  e-AI  MPU

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2018061149243.html
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