瑞萨Reality AI Utilities：嵌入式AI开发工具链

在资源受限的嵌入式系统中部署人工智能（AI）模型面临诸多挑战：内存容量小、算力有限、功耗敏感，且难以获取高保真训练数据。与云端AI依赖大规模数据集和高性能计算不同，边缘AI对输入信号质量与模型效率要求极高。为解决这一问题，瑞萨电子推出Reality AI Utilities——一套面向嵌入式AI开发的端到端工具链，支持e² studio、CS+、Keil、IAR等主流IDE，显著提升开发效率与模型可靠性。

核心组件与工作流程

Reality AI Utilities包含三大核心功能模块，覆盖从数据采集到现场验证的完整开发周期。

1. 数据存储工具（Data Storage Tool, DST）

DST用于从目标硬件（评估板或自定义板）捕获传感器或音频原始信号，并通过UART或USB接口上传至Reality AI Tools®云平台。该工具支持多通道同步采样、标签标注与格式转换，确保数据保真度。其底层依赖轻量级中间件Data Collector / Data Shipper (DC/DS)，该模块抽象了数据流处理逻辑，无需重写固件即可实现数据采集与AI推理路径的复用。DC/DS兼容所有瑞萨MCU/MPU平台，极大提升了跨项目可移植性。

2. 硬件在环测试（Hardware-in-the-Loop, HiL）

模型在云端训练后，需在真实硬件上验证性能。HiL测试功能自动从云端下载模型及测试数据集，集成到本地测试项目中。用户仅需点击“运行”，系统即可自动编译、烧录并在连接的瑞萨硬件上执行批量推理，返回关键指标：

实际推理延迟（Latency）

内存占用（RAM/ROM）

在真实数据集上的准确率

该过程无需手动编码，避免了传统“烧录-测试-分析”循环中的低效迭代。

3. AI Live Monitor

用于现场实时监控AI推理行为。Live Monitor通过串口或USB接收设备端输出，以图形化界面展示：

各类别的原始置信度分数（Class Scores）

后处理结果（如滑动窗口平滑、阈值判断）

模型状态变化趋势

工程师可据此评估模型鲁棒性，识别误判场景，并决定是否返回训练阶段优化参数，加速闭环调优。

开发优势

高数据保真度：直接从目标硬件采集原始信号，避免仿真与实际偏差。

快速验证：HiL测试实现一键式硬件性能评估，缩短验证周期。

无缝集成：支持主流IDE，无需切换开发环境。

最小化模型尺寸：结合Reality AI Tools®的自动模型压缩与量化功能，生成适合MCU部署的小型化模型（通常<100KB）。

应用场景

适用于基于瑞萨RA、RX、RZ系列MCU/MPU的智能传感器、预测性维护、异常检测、语音唤醒等边缘AI应用。通过Reality AI Utilities，开发者可在保证精度的前提下，将模型开发周期缩短50%以上，加速产品从原型到量产的进程。