瑞萨：100W USB Type-C®输入电源转换器方案

发布时间：2023-02-13 10:23
作者：Ameya360
来源：网络
阅读量：2739

　　近年来，为了实现更加出色的性能，各种数码设备上的USB标准一直在发生变化。其中，USB Type-C凭借多种性能优势逐渐成为主流趋势。2022年10月4日，欧洲议会颁布了一项法案，规定从2024年底开始，所有在欧洲销售的便携智能设备新机（手机、平板电脑等）都必须使用USB Type-C的充电接口，这也标志着大功率的USB Type-C方案将成为下一代便携式电子设计的必备选项之一。

　　瑞萨：100W USB Type-C®输入电源转换器方案

　　为了拓展USB Type-C的受用范围，瑞萨电子推出了100W USB Type-C?输入电源转换器解决方案，这款USB PD（功率输出）受电端解决方案，可将 USB Type-C?提供的电源转化为所需电压，并为后续设备供电。

　　系统框图

　　瑞萨：100W USB Type-C®输入电源转换器方案

　　在本方案中采用了瑞萨旗下高性能控制器和电源设备，包括ISL85415降压调节器、RAA489800双向升降压稳压器、R9A02G011 USB PD控制器以及RJK03M5DNS、RJK0651DPB和UPA2816T1S Power MOSFETs。

　　ISL85415是一个500mA同步降压稳压器，输入范围为3V至36V，为各种应用提供了一种易于使用的、高效、低BOM数量的解决方案。ISL85415集成了高侧和低侧NMOS FET，并具有PFM模式，可以提高轻负载下的效率。该设备的默认频率为500kHz，但也可以使用300kHz至2MHz的外部电阻器进行编程。不仅如此，该产品能够使用内部或外部补偿，通过集成两个NMOS器件并提供内部配置选项，从而减少BOM数量和设计复杂性。

　　RAA489800可提供降压升压电压调节和保护功能。其采用先进的Renesas R3?技术，能够提供高轻负载效率、快速瞬态响应和无缝DCM/CCM转换。此外，RAA489800可从高达23V的各种直流电源获取输入功率，并将其安全地转换为高达21V的稳压电压。不仅如此，该器件还可以将其输出端（系统侧）连接的宽范围直流电源转换为输入端（ADP侧）的稳压电压。这种双向升降压调节功能使RAA489800的应用非常灵活。

　　R9A02G011是一款基于USB PD规范3.0协议和 USB Type-C数据线和连接器规范2.1版本的USB 电能传输控制器，它采用了瑞萨的低功耗技术，并可提供两种封装形式：一种易于实现，另一种能够节省空间，可方便开发者根据实际情况进行选择。

　　RJK03M5DNS、RJK0651DPB和UPA2816T1S均是具有低导通电阻、高速切换和高鲁棒性的MOSFET。在本方案中分别被用于H桥电路、路径控制和放电电路部分的设计。

　　得益于以上器件出色的性能，此方案拥有宽输出电压范围可达到5V至20V，最高支持100W电源。输出电压和最大电流可由控制器的寄存器选择。通过该设计，用户可以轻松实施高效而简单的USB PD受电端设计。

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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　　什么是ATLAS?　　在当今快节奏的行业环境中，从医疗到物流，提升运营效率离不开实时可视化和高效资产追踪。ATLAS(大规模资产追踪与定位)正是在这样的背景下应运而生。ATLAS由瑞萨与IOSEA联合开发，采用先进的Bluetooth® Low Energy(LE)SoC，以及专有的到达角/离开角(AoA/AoD)算法与三角定位技术，实现可媲美超宽带(UWB)的高精度定位性能——精度可达10cm以内，同时每个定位器支持1000+标签接入。　　ATLAS的独特之处在于其在高密度环境中的稳定表现。即使在具有挑战性的射频环境下(例如邮轮船舶内部)，系统仍可追踪数千项资产，同时保持超低功耗和便捷部署。无论您是管理零售库存、医院设备还是仓库包裹，ATLAS都提供一个可扩展、经过现场验证的平台，配备现成的定位器、可定制标签以及IOSEA的SEAgnal™实时定位系统(RTLS)微服务。系统由标签、定位器、信号处理软件和RTLS后端软件组成。系统还可轻松集成至客户自有的RTLS后端，提供业内领先的本地化追踪性能，改变企业和行业实时追踪、监控与管理资产和人员的方式。　　在资产追踪领域，主要有两种方式：定点追踪和实时定位追踪。定点方式，例如NFC或条码，在特定时间点采集位置信息。实时定位则可以是全球范围的系统，如“Find My”类众包应用，也可以是在特定环境内运行的本地化系统。ATLAS属于本地化实时定位类别，基于三角定位的到达角(AoA)技术实现精准定位。瑞萨提供多种先进的追踪和定位解决方案。如需了解如何为您的应用选择合适方案，请参阅我们的《Revolutionizing Asset Management with Location Tracking Solutions from Renesas》博客文章。　　为什么选择ATLAS，而非其他追踪方案　　标签兼容性：支持多种类型的标签，包括支持AoA/AoD的标签、Eddystone和iBeacon等传统标签，以及适用于灵活部署需求的专有ATLAS/ATLASlite方案。　　高密度追踪能力：每个定位器支持1000+标签，最高可达每秒500次更新，即使在非视距或复杂射频环境中也能保持准确追踪。　　灵活部署：定位器可垂直、水平或倾斜安装，间距最远可达20米(通常为10米)，以实现最佳覆盖。　　实时性能：提供100Hz刷新率，非常适合同时追踪移动和静态资产。　　无缝集成：可轻松连接到客户后端系统或IOSEA RTLS系统，并提供调试工具以实现快速设置。　　成本与效率优势：在Bluetooth LE的成本与电池寿命条件下，实现等同于UWB的定位精度，最大化投资回报率。　　高效的配置：与UWB或信道探测(Channel Sounding)方案相比，所需节点更少，部署规划更简化。　　ATLAS组成部分　　ATLAS在标签设计方面提供灵活性，可选择现成方案，或采用自定义设计的专属标签方案。我们的Bluetooth LE SoC具备优异的纽扣电池续航表现，可支持一次性标签应用以及可更换/可充电电池标签应用。　　ATLAS部分标签选项：　　可充电标签(DA1469x)：一款采用可充电二次电池供电的Bluetooth LE标签，基于我们的“用于门禁和追踪的用户身份牌”解决方案开发，适用于高性能定位追踪应用。该标签配备三个CPU核心(Arm® Cortex®-M33F、M0+)，集成电源管理单元(PMU)以及用于外部传感器集成的传感节点控制器。针对SEAgnal DSP进行了优化，可提供优异的信号质量，并支持RSSI测距和WiRA测距，适用于企业级和消费级生态系统。　　高性能标签(DA14594)：基于瑞萨的“用于近程和资产定位追踪的低功耗蓝牙标签”解决方案，具备同行领先的功耗效率与性能表现，采用三核架构(M33F、M0+)，支持基于相位的测距技术以及用于ATLAS的AoA定位，支持可选NFC充电与标签激活功能，并集成传感器控制模块，适用于可扩展、高精度资产追踪应用。　　一次性标签(DA1453x)：基于我们的“智能资产追踪标签”技术的智能追踪标签，采用超低功耗Bluetooth LE，待机电流<300nA，具备高效嗅探模式，支持纽扣电池或印刷电池，提供低成本的一次性实时追踪并集成数据记录的能力。　　SEAgnal：可扩展、高效且精准的软件定义定位技术(Scalable, Efficient and Accurate)，实现可靠的高精度空间感知。该技术基于IOSEA的专有数字信号处理框架，将射频与天线建模与实时定位算法结合使用。　　Telemos定位器　　基于我们的“用于资产定位追踪的通用型蓝牙低功耗到达角定位器”应用，Telemos定位器(由瑞萨与IOSEA合作研发)配合标签使用，可实现快速适配并缩短产品上市周期。该定位器可同时追踪AoA、AoD、ATLAS和ATLASlite标签。可追踪静态和移动标签，并支持灵活的安装方式。户外覆盖距离超过100米，经验证可达300米。凭借每个SEAgnal数据包<2ms的高效性能，每个定位器可追踪1000+标签。　　主要特性：　　支持Bluetooth LE到达角/离开角(AoA/AoD)、Eddystone和iBeacon　　采用先进天线阵列，实现高分辨率定位追踪　　紧凑型工业设计　　支持以太网供电(PoE)及USB-C供电　　支持SEAgnal边缘数据包过滤与多径抑制　　支持安全的OTA(空中下载)固件升级　　提供SEAgnal™ API，支持边缘端与云端集成　　IOSEA RTLS微服务　　ATLAS(Renesas IOSEA)中的RTLS微服务使用SEAgnal算法对来自定位器的IQ采样数据进行处理，实现AoA/AoD定位和多径抑制，在毫秒级时延下提供小于10cm的定位精度。该服务基于面向边缘优化的架构，支持高密度追踪，并提供用于锚点/标签配置、电子围栏设置以及实时数据流传输的API接口。　　ATLAS的工作原理　　ATLAS通过多项先进技术的无缝协作，实现行业领先的精度。　　AoA发射端标签(AoA Transmitter Tags)：在整个处理流程的起始阶段，支持ATLAS的标签会发送轻量级的“突发”信号或数据包。这些标签具有较高的智能性，但系统复杂度极低，从而将功耗保持在最低水平，并支持客户同时扩展到数万资产的追踪规模。　　AoA接收端定位器(AoA Receiver Locators)：随后，定位器接收这些突发信号，并提取基带信号和采样数据，然后将其传输到定位器上的信号DSP层。这一层在进行定位计算之前都对RF数据进行清理和增强。瑞萨的无线电在这时发挥重要作用，能够显著提升信号质量，为后续的精准处理奠定基础。　　IOSEA RTLS微服务(IOSEA RTLS Microservice)：接下来，数据会进入系统的核心算法模块——信号定位引擎(Signal Positioning Engine)。这些算法能够消除干扰和多径误差，使ATLAS每个定位器可追踪1000+标签，并每秒处理超过500次更新。最终效果可与超宽带系统相媲美，但采用的是成本更低的蓝牙硬件。　　IOSEA调试工具支持(IOSEA Commissioning Tools Support)：最后，经处理的数据进入信号后端服务(Signal Backend Services)，后端服务负责设备管理、负载均衡、资源分配，并提供API接口。该后端使系统具备企业级部署能力，支持边缘部署、云端部署或混合部署模式。客户随后可通过API或仪表板连接，解锁资产可视化、安全监控以及工作流程优化等实时应用。　　为了实现完整覆盖，ATLAS采用多定位器部署方式。当多个定位器检测到同一个标签时，RTLS后端会通过多边定位技术融合各定位器的角度数据。从而生成精确的二维甚至三维位置，确保即使在仓库或邮轮等复杂环境中也能实现连续、实时的追踪。文末处扫码并观看ATLAS演示视频可了解其实际运行效果，展示系统对静态和移动标签的高精度追踪能力。　　ATLAS可应用于哪些场景?　　ATLAS是一款行业领先的室内定位资产追踪解决方案，具备与UWB相当的定位精度。凡是在室内环境中需要同时追踪多个静态或移动资产的场景，都可以应用ATLAS。ATLAS在当今环境中的一些应用示例包括以下几项。　　零售店：可在超市等零售场所部署，防盗并提升门店运营效率。例如，在未付款的情况下，当购物车移动到一定距离后可自动锁定车轮;同时还可通过追踪购物车的移动路径来了解顾客行为。　　酒店及旅游业：ATLAS的成功案例之一是在邮轮场景中实现了全球规模最大的AoA部署，覆盖超过21层甲板，追踪4300名乘客。ATLAS可用于酒店、邮轮、商场和度假村等场景，提升客户服务体验。虽然ATLAS主要针对室内环境优化，但通过战略性部署角度定位器，也可以将覆盖范围扩展至半户外空间。　　仓库和楼宇管理系统：ATLAS能够对仓库或建筑中的多种资产和人员进行高精度定位，并可轻松集成到现有后台系统中，构建可扩展且高性价比的室内定位服务。　　医院：医院每年约有10%至20%的移动资产丢失，平均每个床位每年造成约4000美元的损失。通过ATLAS，可对病床、医疗设备、患者以及医护人员进行亚米级定位，从而减少设备重复采购、提升患者护理效率并提高医护人员工作效率。此外，地理围栏功能还可用于医院区域的门禁安全管理。　　畜牧管理：美国每年约有390万头牲畜丢失。ATLAS是一个针对农场的强有力应用，能够高效追踪牲畜，并可选择集成传感器以进行健康监测和报告。每个定位器可同时处理1000+标签，能够满足大型农场的规模化管理需求。　　轮胎气压监测系统(TPMS)：ATLAS可实现精确的轮胎位置追踪和实时胎压监测，提升安全性并支持智能车队管理的预测性维护。　　ATLAS通过基于蓝牙的高精度定位技术重新定义资产追踪，实现亚米级精度、大规模可扩展性以及无缝集成，而无需承担UWB的成本和复杂性。无论您是在管理库存、设备还是人员，ATLAS都能将位置数据转化为可操作信息，从而提升效率并推动更合理的决策。
2026-03-19 13:24 阅读量：259
瑞萨丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测
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瑞萨丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测

　　随着机器人、自动驾驶和智慧城市等领域的快速发展，对实时数据处理与决策的需求日益迫切。传统基于云的AI处理存在延迟高、依赖持续网络连接等问题，难以满足关键应用的实时性要求。　　瑞萨RZ/V系列嵌入式AI处理器，正是为应对这一挑战而生。该系列处理器旨在本地处理数据，减少延迟、降低功耗、提升效率与隐私安全。其中，高端视觉AI微处理器RZ/V2H融合了专有的DRP-AI3加速器与高性能实时处理器，成为机器人实时目标检测的理想硬件平台。　　高性能视觉AI系统框图：　　解决方案核心：嵌入式AI处理器　　作为一款高端视觉AI MPU，RZ/V2H专为嵌入式边缘处理设计。它集成专用DRP-AI3加速器、四核Arm® Cortex®-A55应用处理器和双核Cortex®-R8实时处理器，并搭载动态可重构处理器(DRP)加速OpenCV等图像处理算法。　　该芯片提供PCIe®、USB 3.2与千兆以太网接口，以低功耗实现高性能AI推理与实时控制，是自主机器人、机器视觉等工厂自动化应用的理想选择。　　高效电源管理：实现系统精准供电　　为确保视觉AI系统的高性能与低功耗运行，其电源管理方案采用了精准、高效的多级供电设计。　　此方案的核心是多通道PMIC RAA215300，它专为32位和64位MCU和MPU应用设计，提供9路供电输出，并内置实时时钟等关键模块，专为系统级模块(SOM)优化，能有效支持各种内存接口，另外，其扩频技术有助于降低电磁干扰。　　系统采用分级降压策略，对于主处理器及大电流负载，RAA211250同步降压稳压器提供宽输入电压范围(4.5V至30V)和高达5A的持续输出，其可编程开关频率和多种工作模式(PWM/PFM)实现了效率与动态响应的最佳平衡，并减少外部元件数量和BOM成本。　　对于中低电流的板载电源轨，则使用ISL80031A(3A输出)和ISL80015(2A输出)等高效、紧凑的同步降压转换器。它们工作于1MHz或2MHz高频，允许使用微型电感器，显著节省PCB空间，同时提供出色的瞬态响应。　　为高性能AI处理核心供电的是DA9141四相降压DC/DC转换器。它能驱动高达40A的负载，专为低电压、大电流的处理器内核设计。其多相架构不仅提升了电流输出能力，也优化了热性能和电压纹波，是保障算力稳定释放的关键。　　整个电源架构通过器件的高度集成与内部补偿设计，最大限度地减少了外部元件数量，在提供精准、稳定、多路供电的同时，实现了系统成本与电路板面积的优化。　　时钟与无线连接：提供精准时序与高速无线通信　　为确保系统稳定高效运行，该系统采用5L35023 VersaClock® 3S可编程时钟发生器。其三个独立可编程PLL可生成多达五个时钟信号，内置智能省电与过冲抑制技术，并通过I²C接口灵活配置。　　同时，系统还集成了支持Wi-Fi 6的CL8040芯片与DA14531低功耗蓝牙模块，提供高速、稳定的双频无线连接与近场通信能力，可全面满足机器人对实时响应与网络接入的需求。　　CL8040是一款高度集成的Wi-Fi 6单芯片解决方案，将两个支持4T4R架构的并行双频无线电集成于11mm×11mm封装内，提供高达3Gbps的聚合速率。该芯片内置双MAC/PHY、CPU及存储器，无需外置内存，并通过双通道PCIe 3.0接口与主机连接，为紧凑型设备提供了高性能、低成本的无线连接方案。　　DA14531 SmartBond TINY™模块基于全球最小、功耗最低的蓝牙5.1 SoC，是高度集成的低功耗蓝牙解决方案。该模块通过全球认证，仅需单电源即可构建蓝牙应用，搭配集成天线与易用软件，能最大化简化开发流程，显著降低物联网设备的开发成本与上市时间。　　系统核心优势　　高性能与实时性完美呈现　　这款高性能视觉AI系统的核心优势体现在以下方面：　　性能与实时性：单芯片集成强大的DRP-AI3加速器与Cortex-R8® 实时处理器，实现了从感知、决策到控制的毫秒级闭环响应，彻底消除了传统多芯片架构的通信延迟。　　能效：通过多层优化的电源管理架构，显著降低了整体功耗，为移动机器人等设备提供了持久的续航能力。　　开发便利性：系统提供预先训练的模型与完整的SDK，大幅降低了AI应用开发的技术门槛与时间成本。　　此方案通过创新的边缘AI处理，有效解决了延迟、安全与功耗的关键挑战，其灵活可重构的架构与高度集成的设计，为下一代智能设备的普及与智能化升级奠定了坚实的技术基础。
2026-03-18 09:12 阅读量：244
技术干货丨瑞萨最具成本效益的Arm Core MCU：轻松为现有系统添加新功能
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技术干货丨瑞萨最具成本效益的Arm Core MCU：轻松为现有系统添加新功能

　　在消费、工业和建筑自动化市场，制造商面临持续压力，需要增加新功能、加强安全功能或提升用户体验，同时不增加系统成本或重新设计核心电子设备。但升级现有系统往往会引发元件更换、更紧张的电路板空间限制或新的电源管理挑战。对许多工程师来说，即使是像安全联锁、电机控制辅助功能或基本感测任务这样的小幅功能添加，也可能需要更昂贵的MCU或额外的外部组件。这些权衡减缓了开发速度，提高了物料清单成本，并使在成本敏感市场中维持竞争性定价变得更加困难。　　这正是RA0E3设计要填补的空白。作为瑞萨RA系列中最具成本效益的32位Arm® Cortex-M23® MCU，它为工程师提供了一种无需重新修改主设计即可扩展系统功能的简单方式。凭借宽广的1.6V至5.5V工作区间、±1%高精度片上振荡器、低功耗架构以及最高可达125°C工作温度的稳健运行，RA0E3无需外部振荡器、电压移位器或额外的散热考虑。无论是作为子MCU来分担安全关键任务，还是添加新的辅助功能，它都帮助团队提升产品性能，同时保持设计紧凑、高效和成本优化。　　随着终端产品的更新和用户期望的提升，这些挑战变得越来越普遍。工程师们越来越需要一种直接且可靠的方式来引入新功能，而无需增加物料成本或重新设计架构。考虑到这些背景，我们来看看RA0E3如何帮助制造商在不增加成本的情况下扩展系统性能。　　RA0E3有什么独特之处?　　基于这种简单且经济的扩展需求，RA0E3以能力、效率和设计灵活性的结合脱颖而出。它专为成本敏感设计而开发，这些设计仍要求在宽电压和宽温度范围内保持可靠运行，采用流线型架构、适度内存和精心挑选的外设实现这一目标。　　通过在极小空间内结合精确的片上时序、5V系统兼容性和低功耗模式，RA0E3使工程师能够灵活添加此前需要更大、更昂贵MCU才能实现的子功能或辅助控制逻辑。这种在简洁性与性能之间的平衡使其在大批量家电、紧凑型工业设备和小型消费电子产品中展现出独特的实用性。　　尽管是RA系列中最实惠的MCU，RA0E3依然提供了强大且可靠的性能，适合广泛应用。　　作为子微控制器的完美契合　　RA0E3最大的优势之一是其在支持主处理器时的可靠性。　　考虑家庭电器，比如食品处理器或厨房搅拌机。这些装置通常配备安全锁机制，除非所有部件都牢固组装，否则无法正常工作。许多设计不再让主处理器承担这一安全功能管理，而是将其分包给专用的子微控制器。　　这正是RA0E3的出色之处：　　在5V系统中无缝运行，无需额外元件　　即使在意外高温条件下也能保持稳定工作　　增加安全或辅助功能，同时不增加系统复杂度　　扩展功能而不重新设计系统　　上面的例子只是其中一个情景。在消费电子、工业设备等多种应用中，RA0E3实现了：　　低成本功能扩展　　恶劣环境中的可靠控制　　易于与现有架构整合　　对于希望提升产品而无需重新审视整个系统设计的工程师来说，RA0E3提供了高效且可靠的前进路径。
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　　01 为什么需要神经网络模型压缩?　　神经网络已经成为解决复杂机器学习问题的强大工具。然而，这种能力往往伴随着模型规模和计算复杂度的增加。当输入维度较大(例如长时序窗口、高分辨率特征空间)时，模型需要更多参数、每次推理需要更多算术运算，使其难以部署在嵌入式硬件上。　　对于嵌入式系统而言，资源极其有限。内存空间受限，因此在桌面或云平台上轻松运行的模型可能无法放入芯片内的闪存。此外，较高的运算量(MACs/FLOPs)和推理延迟要求往往超出低功耗MCU或边缘设备所能承受的范围。　　我们要解决的核心挑战是：如何在保持模型性能的前提下，大幅压缩神经网络模型，降低模型大小、推理时间和计算成本，从而实现其在资源受限的嵌入式系统上的部署。　　我们要解决的核心挑战是：如何在保持模型性能的前提下，大幅压缩神经网络模型，降低模型大小、推理时间和计算成本，从而实现其在资源受限的嵌入式系统上的部署。　　02 神经网络模型压缩是如何工作的?　　神经网络模型往往比实际需要的更大。在训练和验证之前，我们很难准确判断架构规模是否合理。模型压缩的目标就是识别模型中的冗余和未充分利用的权重并将其移除。　　我们使用专有的数学方法来寻找并压缩这些冗余，对网络进行重新整理，使其更加简洁、小巧和高效。同时，我们会严格控制精度损失，确保不会丢弃过多关键信息。　　03 实例：紧急尖叫声检测　　(Emergency Scream Detection)　　为了更直观地解释这一挑战，我们以“紧急尖叫声检测(ESD)”演示为例。ESD系统是一种机器学习模型，用于区分求救尖叫声和其他环境声音。该任务是一个二分类问题：Scream vs Not Scream。　　模型使用Google’s Audioset database公共数据集中的音频信号进行训练。训练数据集规模大且多样化，而验证数据集由团队采集的小规模现场录音构成。模型在训练集的k-fold验证中表现中等，但在新的现场数据上表现非常好。　　基线模型性能：　　我们使用基于全连接层的神经网络，并以STFT频谱图作为输入特征。该模型取得了最佳效果，达到：　　k-fold验证精度：82%　　现场数据测试精度：98%　　从性能角度看，该模型表现优秀。然而，它有一个关键问题：　　ROM占用：552kB　　该大小超过目标嵌入式平台(Voice RA6E1)的内存限制，导致无法部署。　　压缩模型性能：　　为了解决这一问题，我们应用了Renesas为嵌入式部署优化的专有神经网络压缩技术。　　压缩结果非常显著：　　模型大小从552kB降至117kB(减少约79%)　　k-fold验证精度保持82%　　现场测试精度保持98%　　MAC从129,68降至21,001(降低83%)　　也就是说，在几乎不影响模型性能的前提下，显著减少了模型规模和计算成本。　　图1–5展示了该对比的详细信息。图1显示AI Explore™的对比结果;图2和图3的混淆矩阵确认精度保持一致;图4和图5的红框部分(Flash Parameters)展示了模型大小和复杂度的核心差异，该数值反映了实际编译后部署的模型，比Explore页面上的估算更准确。　　04 更多成功案例　　表1汇总了其他示例模型的结果——其中，资产移动跟踪模型使用加速度计数据来识别设备或包裹的搬运与移动状态;吸尘器地面类型检测模型通过电机信号判断清扫对象的地面材质;电机启动负载检测模型能够在开环控制下快速判断电机的启动负载，从而帮助控制器实现节能优化。　　从这些实验结果可以看到，模型在压缩后的准确率基本得以保持。两个项目在压缩前后完全没有精度损失(紧急尖叫检测：98%→98%，电机启动负载：99%→99%)，其余两个项目的变化也仅为1%的轻微下降(资产移动：92%→91%，吸尘器地面类型：96%→95%)。　　在保持精度几乎不变的同时，模型体积显著减小。尤其是较大的基线模型，ROM使用量减少超过75%。同时，MAC(Multiply-Accumulate)运算量也呈现同等幅度的下降，与ROM节省情况高度一致。　　Table 1: Comparison of baseline and compressed models　　05 使用Reality AI Tools®进行模型压缩　　在Reality AI Tools®中，对神经网络模型进行压缩、重新训练、使用新数据进行测试以及部署到目标板上，都非常简单。事实上，在AI Explore™阶段，工具会自动完成模型压缩——你甚至不需要额外关注这一步骤。　　下面是一段精简的流程说明，展示你将会看到的主要步骤。　　(1) 首先，在Data→Curate模块中创建你的训练集和测试集。　　(2) 在AI Explore™页面中训练模型，并探索不同的特征空间与决策结构。点击“Start Explore”后，系统会自动训练和测试多种模型，并根据性能对它们进行排序。在Explore的结果中，你会同时看到部分模型的基线版本与压缩版本。当某个基线模型在不降低准确率的情况下可以进一步缩小体积时，工具会自动生成其压缩版本。压缩模型会使用一个特殊符号标记(如图7中红色箭头所示)。相反，没有该符号的则是未压缩的原始基线模型。　　一旦你确定了需要进一步评估与部署的模型，可以从该模型创建一个Base Tool，以便继续开展后续工作。此时，压缩后的模型即可用于重新训练、测试、优化以及部署，使用方式与原始基线模型完全一致。　　对于用户来说，使用压缩模型是完全透明的。它在系统中会像其他任何Trained Tool模型一样工作，不需要额外步骤或特殊处理。　　(3) 你可以在Test&Optimize→Try New Data区域测试压缩后的模型。选择压缩版本的Trained Tool模型以及所需的测试数据集，然后运行Accuracy Test(准确率测试)，即可评估该模型在未见过的数据上的表现。　　(4) 部署同样非常简单。在验证压缩模型并确认其性能符合预期后，你可以进入Deploy→Embedded完成部署流程。选择已经训练好的压缩模型，并根据目标嵌入式系统的约束条件创建新的部署包。随后，下载生成的可导出模型包，并将其部署到目标硬件板上。与Reality AI Tools®中其他模型的部署方式完全一致，使用压缩模型无需任何额外步骤或特殊处理。　　结论　　在部署机器学习模型时，仅有高准确率还远远不够。模型还必须满足严格的内存预算，并在资源受限的环境中高效运行。我们先进的神经网络模型压缩技术，使开发阶段的高性能模型能够轻松过渡为可部署于边缘设备的轻量化AI解决方案。
2026-03-13 09:48 阅读量：341
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