在資源受限的嵌入式系統(tǒng)中部署人工智能（AI）模型面臨諸多挑戰(zhàn)：內(nèi)存容量小、算力有限、功耗敏感，且難以獲取高保真訓(xùn)練數(shù)據(jù)。與云端AI依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高性能計(jì)算不同，邊緣AI對(duì)輸入信號(hào)質(zhì)量與模型效率要求極高。為解決這一問(wèn)題，瑞薩電子推出Reality AI Utilities——一套面向嵌入式AI開發(fā)的端到端工具鏈，支持e2 studio、CS+、Keil、IAR等主流IDE，顯著提升開發(fā)效率與模型可靠性。

核心組件與工作流程

Reality AI Utilities包含三大核心功能模塊，覆蓋從數(shù)據(jù)采集到現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證的完整開發(fā)周期。

1. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工具（Data Storage Tool, DST）

DST用于從目標(biāo)硬件（評(píng)估板或自定義板）捕獲傳感器或音頻原始信號(hào)，并通過(guò)UART或USB接口上傳至Reality AI Tools?云平臺(tái)。該工具支持多通道同步采樣、標(biāo)簽標(biāo)注與格式轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)保真度。其底層依賴輕量級(jí)中間件Data Collector / Data Shipper (DC/DS)，該模塊抽象了數(shù)據(jù)流處理邏輯，無(wú)需重寫固件即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與AI推理路徑的復(fù)用。DC/DS兼容所有瑞薩MCU/MPU平臺(tái)，極大提升了跨項(xiàng)目可移植性。

2. 硬件在環(huán)測(cè)試（Hardware-in-the-Loop, HiL）

模型在云端訓(xùn)練后，需在真實(shí)硬件上驗(yàn)證性能。HiL測(cè)試功能自動(dòng)從云端下載模型及測(cè)試數(shù)據(jù)集，集成到本地測(cè)試項(xiàng)目中。用戶僅需點(diǎn)擊“運(yùn)行”，系統(tǒng)即可自動(dòng)編譯、燒錄并在連接的瑞薩硬件上執(zhí)行批量推理，返回關(guān)鍵指標(biāo)：

實(shí)際推理延遲（Latency）

內(nèi)存占用（RAM/ROM）

在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率

該過(guò)程無(wú)需手動(dòng)編碼，避免了傳統(tǒng)“燒錄-測(cè)試-分析”循環(huán)中的低效迭代。

3. AI Live Monitor

用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控AI推理行為。Live Monitor通過(guò)串口或USB接收設(shè)備端輸出，以圖形化界面展示：

各類別的原始置信度分?jǐn)?shù)（Class Scores）

后處理結(jié)果（如滑動(dòng)窗口平滑、閾值判斷）

模型狀態(tài)變化趨勢(shì)

工程師可據(jù)此評(píng)估模型魯棒性，識(shí)別誤判場(chǎng)景，并決定是否返回訓(xùn)練階段優(yōu)化參數(shù)，加速閉環(huán)調(diào)優(yōu)。

開發(fā)優(yōu)勢(shì)

高數(shù)據(jù)保真度：直接從目標(biāo)硬件采集原始信號(hào)，避免仿真與實(shí)際偏差。

快速驗(yàn)證：HiL測(cè)試實(shí)現(xiàn)一鍵式硬件性能評(píng)估，縮短驗(yàn)證周期。

無(wú)縫集成：支持主流IDE，無(wú)需切換開發(fā)環(huán)境。

最小化模型尺寸：結(jié)合Reality AI Tools?的自動(dòng)模型壓縮與量化功能，生成適合MCU部署的小型化模型（通常<100KB）。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于基于瑞薩RA、RX、RZ系列MCU/MPU的智能傳感器、預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)、語(yǔ)音喚醒等邊緣AI應(yīng)用。通過(guò)Reality AI Utilities，開發(fā)者可在保證精度的前提下，將模型開發(fā)周期縮短50%以上，加速產(chǎn)品從原型到量產(chǎn)的進(jìn)程。