在全球邊緣計算和人工智能應用加速發展的背景下，瑞薩電子（Renesas）近日宣布將其MPU（RZ/V2系列）和MCU（RA8系列）全面支持NVIDIA TAO Toolkit，并通過圖形化用戶界面（GUI）提供“零代碼”式開發體驗，大幅降低Vision AI在嵌入式系統中的開發門檻。

這一整合的核心工具是Renesas AI Model Deployer，它將NVIDIA TAO的低代碼AI開發能力與瑞薩硬件平臺無縫結合，使開發者無需深厚AI背景即可完成從模型訓練、優化到部署的全流程。無論是初學者還是專業工程師，都能借助該工具快速構建高性能的邊緣AI視覺應用。

NVIDIA TAO：簡化AI模型開發的關鍵引擎

作為NVIDIA推出的低代碼AI開發平臺，TAO（Train, Adapt, Optimize）基于TensorFlow和PyTorch構建，提供了超過100種預訓練模型，涵蓋目標檢測、圖像分類、語義分割等常見任務。其核心優勢包括：

遷移學習：開發者可使用自有數據微調已有模型，顯著減少訓練時間和數據需求；

模型剪枝與量化感知訓練（QAT）：優化模型體積和推理速度，提升邊緣設備性能；

ONNX格式導出：增強跨平臺部署兼容性；

可視化評估與推理測試：支持mAP和Top-K精度分析，確保模型質量。

盡管TAO降低了AI開發的技術壁壘，但在實際嵌入式場景中，仍存在環境配置復雜、硬件適配難等問題。

Renesas AI Model Deployer：一站式視覺AI開發平臺

為解決上述痛點，瑞薩推出了Renesas AI Model Deployer，集成于標準工作站環境，無需依賴云端基礎設施即可進行原型開發、測試和部署。其主要功能包括：

全流程引導式工作流：從項目創建到模型部署一氣呵成；

集成式工具鏈：自動處理庫版本兼容與環境配置；

面向硬件的優化機制：確保模型在瑞薩MPU/MCU上的高效運行；

實時攝像頭推理與USB視頻流支持：便于真實場景下的調試與驗證。

開發者僅需運行兩個Shell腳本，即可搭建完整的AI開發環境，并在GUI中執行以下流程：

項目初始化（選擇模型、任務類型及目標設備）；

數據集劃分與分析；

模型訓練與優化（含QAT與剪枝）；

可視化評估與樣本推理測試；

快速部署至目標硬件。

此外，平臺還提供Jupyter Notebook接口，供高級用戶定制數據預處理流程、引入自定義模型（BYOM），并利用TAO Toolkit的數據增強與超參數調優功能，實現更深層次的個性化開發。

實戰案例展示平臺靈活性

瑞薩通過多個實用案例展示了該平臺的強大擴展能力。例如：

在RZ/V2H和RZ/V2L MPU上實現目標檢測（DetectNet v2 + ResNet-18），使用KITTI數據集，在RZ/V2H上推理時間僅約30ms；

基于SegFormer-FAN架構在MPU上實現圖像分類，支持ViT混合模型端到端部署；

在RA8D1 MCU上部署MobileNetV2用于醫療廢棄物分類，推理耗時約120ms。

這些實例不僅驗證了平臺在不同設備間的廣泛適用性，也體現了其在工業、醫療、安防等邊緣AI應用場景中的巨大潛力。

展望未來

隨著AIoT和邊緣計算的融合不斷加深，對輕量級、高效率、易部署的AI解決方案的需求日益增長。瑞薩與NVIDIA的合作，正在為全球嵌入式開發者打開一扇通往智能邊緣的大門——無論經驗深淺，皆可輕松駕馭最前沿的Vision AI技術，加速產品落地與創新迭代。

深圳市中芯巨能電子有限公司是瑞薩電子代理商，如需產品規格書、樣片測試、采購、BOM配單等需求，請加客服微信：13310830171。