在當前以Edge AI為目標應用推出相關解決方案的眾家微控制器/處理器(MCU/MPU)晶片供應商中，瑞薩電子(Renesas)無疑是其中備受矚目的「明星」之一；該公司除了有R-Car系列車用SoC平台，以及RZ系列32/64位元MPU支援機器視覺、工業自動化等對運算性能要求較高的智慧應用，亦有採用Arm Cortex-M系列核心的RA系列32位元MCU，以嵌入式安全性、低功耗運作等特性鎖定物聯網終端/邊緣裝置，能提供多樣化的產品選項滿足不同領域開發者五花八門的需求。
「而且我們不只有MPU/MCU，還有所有系統必備的類比與電源元件、連結元件、感測器、以及在AI應用中不可或缺的軟體；」台灣瑞薩總經理詹維青接受MakerPRO獨家專訪時表示，完整的AI解決方案除了硬體，還需要有軟體與虛擬設計環境，因此瑞薩在2022年收購了Reality AI，「這是一家專長演算法開發的軟體公司，能支援瑞薩從16位元到64位元的MCU/MPU平台。
瑞薩針對不同等級應用推出涵蓋軟硬體的AI解決方案(圖片來源：Renesas)
兼具軟硬體的Edge AI解決方案
Reality AI可提供應用於汽車、工業與消費性產品的非視覺感測嵌入式AI和TinyML解決方案，為機器學習提供先進的數學方法進行訊號處理，以實現快速、高效率的機器學習推論；其軟體環境Reality AI Tools可以支援完整產品開發生命週期，協助使用者探索感測器資料並生成最佳化模型，並能與瑞薩的嵌入式開發環境e2 studio之間實現自動環境切換。因為Reality AI的加入，瑞薩的客戶只要提出想在哪方面的應用實現AI功能，「我們就能從訓練模型開始，協助他們達到最終成果。」
詹維青指出，由於工業應用一直是該公司的強項，瑞薩會率先聚焦該領域的專案，再擴展到物聯網、消費性電子領域的應用。同時接受專訪的瑞薩嵌入式運算(Embedded Processing)事業群MCU/MPU業務發展協理王裕瑞則補充：「瑞薩的AI解決方案並不像一些友商特別強調高運算性能，如同前面提到的，我們的焦點集中在Edge端，而且除了核心的MCU/MPU，還有電源、連結等解決方案。」
除此之外，王裕瑞指出，瑞薩的晶片在Edge AI的應用上還有兩項優勢，一是該公司自家開發的動態可配置處理器(Dynamically Reconfigurable Processor，DRP)，是RZ系列MCU內建的功能，可為設計帶來很大的彈性；其次，得益於瑞薩在MCU/MPU設計上的豐富經驗，能讓晶片在支援高階算力(以RZ系列為例，可達80TOPS)的同時實現省電與高散熱效率。而不只是晶片本身，Reality AI的技術也能為邊緣裝置提供兩大優勢。
「首先Reality AI的演算法若要實現Edge AI功能，需要的資源非常少，不必很高的CPU算力或很大容量的記憶體，甚至可以在我們低階的RL78系列MCU (編按：低功耗8/16位元)上執行；」王裕瑞表示，其次，以設備故障偵測應用為案例，Reality AI演算法可以達到不需要感測器，只根據電流/電壓等電氣特性變化數據的分析，就能在系統故障發生前及早預防，「這不但能節省系統原物料成本，也能簡化設計。」
聚焦在語音、即時分析與視覺三大類技術，瑞薩在涵蓋工業、農業、交通、醫療保健、智慧家庭、消費性電子等廣泛領域的各種Edge AI應用都能游刃有餘。(圖片來源：Renesas)
聚焦在語音(Voice)、即時分析(Real Time Analytics)與視覺(Vision)三大類技術，王裕瑞指出，瑞薩在涵蓋工業、農業、交通、醫療保健、智慧家庭、消費性電子等廣泛領域的各種Edge AI應用都能游刃有餘；除了自有軟硬體技術，生態系夥伴的支援也扮演重要角色。他補充，瑞薩透過全球團隊在不同地區尋找具潛力的夥伴，並利用這些夥伴的專長為客戶提供更完整的解決方案；像是知名開發工具平台Edge Impulse、後來被收購的Reality AI，以及專長語音合成技術的台灣業者賽微(Cyberon)，都是瑞薩生態系的成員。
瑞薩為Edge AI應用建立了資源豐富的生態系。(圖片來源：Renesas)
協助開發者克服Edge AI應用落地挑戰
那麼對於想要在系統上實現某種AI應用的開發者來說，瑞薩能提供哪些助力？「很多人都是想要做AI，卻不知道從哪裡開始；」王裕瑞首先強調資料集(dataset)的重要性，因為有資料才能著手訓練模型，並針對終端裝置進行模型的微調與最佳化，以實現最終的部署。他指出，這些任務都能透過Reality AI軟體工具鏈輕鬆完成，而瑞薩原有的開發環境(e2 studio)也已經與Reality AI整合，讓原本就採用該公司方案的開發者能「無痛升級」。
但是有不少開發者其實連資料集都沒有；「這時我們會去了解他想要做的是什麼，以及有什麼現有資料可以利用。像是前面提到的電流/電壓變化數據，也可以作為訓練模型的基礎；」王裕瑞表示，瑞薩有專門的團隊協助開發者，從收集資料集開始，到模型的訓練、量化與部署，在專案開發的整個流程提供技術支援。因為需要花費大量支援人力與時間，瑞薩的Reality AI工具目前並非完全開放，會向使用者收費，不過他也強調這筆費用是有彈性的，如果是具備商機潛力的專案，該公司很樂意與開發者有更深入的合作。
聚焦車用、工業、基礎設施與物聯網(IoT)四大應用，瑞薩在AI、安全性、數位/類比電源解決方案、雲端原生(Cloud Native)平台四大核心技術的基礎上，以種類廣泛豐富的產品陣容支援橫跨來自不同垂直產業領域的各種需求，並透過包括400多個應用案例、結合該公司軟硬體解決方案的「Winning Combinations」參考設計，協助客戶加速產品上市時程。
不像日商的半導體業者
詹維青指出，瑞薩的企業文化與刻板印象中較保守的日商不同，注重團隊的敏捷性與創新，這源自於該公司的發展歷史：「Renesas」這個名字的誕生最早可追溯至2003年，當時日本大廠日立(Hitachi)與三菱(Mitsubishi)將各自的半導體事業獨立並合併成立了Renesas Technology，然後在2010年又與NEC Electronics (2002年就從NEC獨立的半導體公司)結合，才成為今日的瑞薩。
自2021年以來，瑞薩透過多次收購──包括2017年、2019年分別收購美商Intersil與IDT，2021年先後合併來自英國的Dialog與以色列的Celeno，還有2022年對美國AI開發軟體新創Reality AI、印度車用雷達業者Steradian的收購，2023年對奧地利NFC業者Panthronics的收購，2024年又陸續宣佈對美國氮化鎵(GaN)元件製造商Transphorm以及澳洲PCB設計軟體工具供應商Altium的收購──為公司注入了多元文化，讓現在的瑞薩成為一家感覺很「不像日商」的半導體業者。
透過多次收購，瑞薩擁有涵蓋軟硬體與開發平台的完整解決方案支援AI應用。(圖片來源：Renesas)
歷經多次組織調整與收購，今日的瑞薩不但是一家擁有廣泛晶片產品陣容，以及具備從IC設計到製造全流程能力的半導體業者，更注重內部軟體技術實力的持續強化，在2024年生效的最新一次改組，還特別將「軟體與數位化」(Software & Digitalization)設置為獨立部門；對此王裕瑞補充：「我們充分體認到軟體的重要性，因為這與終端使用者體驗息息相關。」瑞薩也期待與開發者社群有更多的合作，激勵創新並實現該公司「To Make Our Lives Easier」的願景。
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