摘要：在半导体与电子行业整体仍处低位的当下，不仅是英伟达这类手持生成式AI大芯片的企业将AI视作业务新增长点，像瑞萨电子这样将注意力更多放在边缘的市场参与者也认为AI是接下来提振业绩、发展业务的最佳机会点。

今年进博会上，瑞萨展示了不少AI相关的技术。在我们与赖长青的对谈中，他也解读了AI对于瑞萨而言意味着什么...

在半导体与电子行业整体仍处低位的当下，不仅是英伟达这类手持生成式AI大芯片的企业将AI视作业务新增长点，像瑞萨电子这样将注意力更多放在边缘的市场参与者也认为AI是接下来提振业绩、发展业务的最佳机会点。

瑞萨在今年的进博会上展示的解决方案，诸如面向工业自动化的马达异常检测AI套件、多分类目标检测，乃至面向汽车的可扩展ADAS/AD开发平台也部分着眼于展示借助AI实现BEV-Transform，都属于AI技术的组成部分。

“人工智能发展还是非常快。”赖长青（瑞萨电子全球销售与市场副总裁、瑞萨电子中国总裁）在采访中，谈到市场复苏因素时说，“包括智能汽车——中国也在引领这一领域的成长步伐。 “前几天我还在跟一些手机制造商交流，他们今年相比去年有比较大的个位数增长。还有因为AI功能而逐渐复苏的个人终端，比如说个人计算机，也因AI PC得以增长...

赖长青还提到，“甚至包括非边缘侧的AI机会也在瑞萨射程内。瑞萨的数据中心业务跟去年相比还在增长。”即便抛开瑞萨作为传统通用数据中心电子元器件供应商的事实不谈，可能很多人并不知道，瑞萨本身也是生成式AI加速卡供应链的重要一环，机会点在其模拟、电源类产品上——可见前些年瑞萨持续不断的收购还是在这个时代发挥了很重要的作用的。

借着这个采访机会，以及瑞萨本身在边缘AI市场上的重要性，我们也有机会更深入地理解边缘AI市场的当前现状，同时，这也为我们提供了一个机会来探讨为什么在当前整体市场低迷的情况下，AI技术对于像瑞萨这样的企业来说却成为了一剂强心针的原因。

现在和过去的边缘AI

电子工程专辑最早撰文谈瑞萨的DRP（Dynamic Reconfigurable Processor）技术是在2019年。当时瑞萨就期望工业终端能脱离云，在本地进行AI推理操作。基于芯片设计周期，这项技术的最初立项和诞生应该更早。

虽然我们一般说这波AI热潮始于更早的AlexNet，但DRP诞生之时，还不流行“边缘AI”这个说法，顶多说“边缘计算”；英伟达的股价还在5.x美元（现在大约是140+美元）；生成式AI也还没有彻底爆发。

的确从彼时起，行业边缘和端侧应用开始逐渐接纳AI。AI走向边缘本身是个不需要再多谈的话题，只不过“边缘AI”、TinyML之类的说法是这两年才变得流行的。既然包括瑞萨在内的行业参与者普遍认为，边缘AI会成为接下来半导体与电子产业前行的驱动力，那么这个所谓的“热点”和当初的AI又有何不同？

▲ 基于瑞萨RZ/V2H的多分类目标检测方案展示；这颗芯片除了配Cortex-A55处理器，也加入了DRP-AI3加速，借助YOLOX模型，现场演示目标对象的AI推理

赖长青在回答中，谈到了3个还挺有说服力的点：（1）当代边缘AI技术比以前明显更成熟，（2）AI覆盖应用范围变得更广，（3）边缘开发范式的转变。这些是前些年我们谈AI都还不会涉及的问题。

在技术成熟度上，“包括感知、通信、电机控制、人机界面、安全等关键技术”都和以前不同了。“边缘AI广泛应用于语音——用语音来控制各种终端设备，我们看到了技术的成熟和商用；另一个是机器视觉，生产过程中的筛选、故障检测，都能提高产能和质量。”

“瑞萨关注的是依托各种传感器进行感知，再对数据做实时分析。这块技术已经成熟。”

随之而来，这波AI技术发展也就“催生了更大的市场”。“智能家庭、汽车自动驾驶、智慧城市等等，应用变得越来越广泛”，AI在边缘实现了“深度和广度的普及”。

▲ 基于R-Car V4打造的具备可扩展性的ADAS/AD开发平台；这个演示导入了BEV模型——结合摄像头与雷达数据（演示的据说是6路摄像头+12路超声波雷达+5路毫米波雷达），后端借助V4本身的AI算力，外加合作伙伴的NPU，总共60TOPS算力实现ADAS或自动驾驶…

嵌入式开发范式发生改变——这一点我们在去年瑞萨RA8系列芯片发布时也谈到过。“传统的嵌入工程师，其设计还是基于原有规则的。而人工智能是基于数据做设计。”赖长青谈到。也就是说越来越多的嵌入式设计和算法，从规则驱动走向了数据驱动。

这种开发范式的转变，实际也证明了当代边缘AI技术相较从前的更成熟。“瑞萨（在应用层）构建了更多的程序样例，做了更多的预训练模型——我们通过e-AI Translator将其迁移到嵌入式开发中，甚至把它转为C语言代码部署到最终产品上。客户可以从零基础开始，从传统嵌入式开发转向人工智能开发。”

新AI时代的角色转变

我们常说，AI时代下芯片企业的角色发生了显著变化。从外部表现来看，就是芯片公司管得“越来越宽”了，开发工具和软件层面要做的事情也越来越多；其本质就在于芯片公司在竞争中正逐步走向系统企业，或者说为其下游客户准备越来越多、越来越现成，乃至一键即达的方案。

所以我们看到，包括瑞萨在内的企业，一边在纵向上极尽完善开发生态——软件全栈做大量投入，一边在横向上扩展MCU/MPU之外的技能——从感知、模拟/电源到数字；无论是内部人才培养还是收购，最终期望为客户提供尽可能完整的解决方案。只不过瑞萨在其中称得上是相当积极的一个。

这两个发展方向在AI时代正变得愈发重要。

▲ 去年就见过的马达异常检测AI套件，整套方案就用到了Reality AI的工具，进行数据采集分析并生成AI模型、部署到MCU上，可进行电机运行的异常检测，不需要额外传感器；而且开发者也不需要掌握复杂的AI相关技术；

纵向角度，比如赖长青提到的迁移学习，以e-AI Translator为典型代表“给客户提供编译器在内的各种开发工具”。与此同时，在软件和算法上，瑞萨收购了Reality AI。前两年的采访中，Sailesh Chittipeddi（瑞萨电子集团执行副总裁）就透露，Reality AI团队尤其在开发AI模型方面相当专业，工具本身可以自动为客户创建模型。所以很自然的，Reality AI成为现如今瑞萨发展边缘AI软件的关键一环。

当前瑞萨为客户提供自下而上的全部软件堆栈，“客户可以从集成软件的角度，更轻松地用AI技术开发他们的产品。”“比如工业上的机器视觉应用，太阳能逆变器的拉弧检测；还有智能家居的应用，室外空调的故障预警，安全保护、工业控制等等，像这样已经落地的AI应用已经非常多了。”

“几年前我们成立了人工智能卓越中心。e-AI Translator就是其开发成果之一，具备基于深度神经网络的实时分析能力；以及将原本只能在云上执行的AI计算转移和部署到边缘，在MCU/MPU上执行。这也是现在诸多AI芯片及生态企业所谓“efficient AI”的研究方向。

“我们希望未来所有的终端，都能加入人工智能。这是个正在高速扩展的过程，市场本身正逐步变广变宽。”

▲ 这个8合1系统集成方案，一方面减少ECU数量，用单MCU（RH850/U2B）来控制逆变器、DCDC、电机、BMS等在内的诸多功能单元，降低了BOM成本、软件开发与维护成本；另一方面，这套方案所用的SiC, IGBT, MOSFET, PMIC等器件也都来自瑞萨，除了具备较高的电驱效率和OBC/DCDC效率，可以说是瑞萨这些年做信号链整合策略的代表了

而在横向角度上，过去这些年瑞萨相继收购Intersil, IDT, Dialog, Celeno等动作基本都是朝这个方向努力，即便这些收购也并不单纯是为了发展边缘AI。一方面在边缘AI时代，能够为客户提供覆盖完整信号链的解决方案；另一方面，如前所述在电源、模拟等领域成为重要参与者：即便瑞萨并不直接供应生成式AI大芯片，其电源与模拟产品也仍然是此类AI加速卡的重要组成部分。而且在智算数据中心正遭遇或即将遭遇能源供给不足问题的当下，生成式AI所需的能源、储能等相关的应用又为现在的瑞萨创造了新的潜在市场机会。

“瑞萨这几年在功率器件及更多电源类产品上的投入也很大。”赖长青谈到，“除了传统功率器件，也包括新一代能够大幅提升效率、开关频率的产品——SiC, GaN等技术布局，未来应用也会越来越广泛。不仅是电动车，还有数据中心，以及高功率需求的消费类产品。”“节能”显然是这波AI浪潮的新机会点。

在横向扩展上，尤为值得一提的是瑞萨今年8月完成对奥腾（Altium）的收购。年初的报道中，我们也提到Altium的设计工具有助于简化瑞萨Winning Combo成功产品组合策略相关的电路板设计，加快产品上市速度。这显然是横向扩展的又一步棋。

“Altium本身能够帮助瑞萨企业内部实现数字化；结合Altium的电子产品全生命周期管理方案，瑞萨也能帮助客户实现数字化。”我们在进博会瑞萨展位上也看到了Altium的这套管理方案。Altium现场的工作人员告诉我们“今年Altium引入更强大的产品组合，基于平台来全方位提升企业对电子产品的全生命周期管理”。

这套管理方案囊括电子产品设计诸环节，“包括需求阶段、概念设计、元器件搜索、产品设计；还有后期的供应链寻源，元器件采购，以及验证测试；到再后续的工艺制造。”“结合客户自己的PLM或者MCAD，以及EPR系统，最终形成整体数字化生态。客户做电子产品设计也就更流畅更高效。”

赖长青对瑞萨的上述策略，有个相对精简的总结：“我们从技术、方案上让客户易于开发；并且让他们实现数字化转型以提升效率；最终让产业实现升级。”

行业真的在复苏吗？

在瑞萨这一横纵同时扩展的发展逻辑下，AI和边缘AI应用成为受惠的一支；同时AI自然也成为瑞萨企业发展的新增长点。在赖长青看来，虽然行业周期性发展规律及宏观经济环境，暂时抑制了半导体与电子产业发展，“需求端仍然相对疲软”；但复苏已经近在咫尺。

瑞萨FY24上半年的汽车业务发展势头仍然相当不错；而“工业自动化方向目前还存在一些不确定性。不过从总体来看，我们应当会在明年Q1, Q2看到相对全面的市场复苏。”基于本文探讨的逻辑，也就并不难理解瑞萨于AI时代的发展潜力。

另外，赖长青也在采访中特别提到了中国：除了中国汽车市场众所周知的高速发展，“在非汽车领域，中国市场现在的势头也不错——市场复苏和成长相对更快。

“瑞萨的中国客户相对积极、努力，而且也很有市场竞争力。本身政府出台了各种扶持政策；中国企业也正寻求出海——我们的很多中国客户也取得了成功。这都成为了瑞萨在中国的增长点。”

最后值得多说一句的是，AI自然远非瑞萨电子发展的全部。我们从AI角度来解构瑞萨的发展策略，实际也不过是选取了一个具体的应用方向来重申瑞萨的业务发展逻辑。尤其在生成式AI这波热潮涌来时，咨询机构及市场参与者还普遍上调了半导体产业价值原本1万亿美金的上限预期，而且或许2028年就有机会破万亿。所以行业的未来有巨大发展潜力是个共识。

于是AI成为一个不平凡的应用门类；也就成为可对瑞萨做管中一窥的切入点。显然瑞萨作为包括汽车、物联网、工业及基础设施等嵌入式领域的老牌参与者，对AI技术与应用的参与度自然不同寻常。

来源：电子工程专辑

来源：IC设计圈