瑞萨嵌入式AI技术漫谈 · 技术架构与部署模式
RA生态工作室关注我们书接上文：瑞萨嵌入式AI技术漫谈·信号处理场景的AI-as-a-Service瑞萨嵌入式AI技术漫谈·面向信号数据的机器学习方法信号处理场景的AI-as-a-Service4技术架构与部署模式RealityAI提供从数据处理到模型部署的整体能力体系，支持开发团队以高一致性、高可…
详细内容
瑞萨的嵌入式 AI 技术系列内容介绍了 RealityAI 的整体技术架构与部署模式，覆盖从数据处理到模型部署的完整能力体系。
它想解决的问题是：算法团队和嵌入式团队怎么用一致的流程，把模型真正跑在 MCU 级别的硬件上，而不是停留在云侧演示。
端侧 AI 的普及会带动更多带 NPU 的 MCU，以及配套的存储、电源管理和传感器需求，硬件选型时需要预留的余量也更多。
科炜科技建议：做端侧 AI 项目的客户，选型阶段就把 RAM、Flash 和供电余量算宽一点，避免模型升级后被迫换主控、重新改板。
科炜视角：这条消息对采购意味着什么
应用端的放量通常会带动一整串配套元件需求。与其等缺货了再找，不如现在就把 BOM 里的长交期料号标出来。
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