瑞萨施灵峰：DRP-AI3与RA8P1双引擎驱动，破解边缘AI能效与内存瓶颈

电子发烧友网报道（文/李弯弯）进入2026年，随着端侧大模型轻量化技术的成熟以及强推理模型的出现，边缘AI产业正迎来从云端集中训练向边端高效推理的结构性拐点。当前，行业正面临两大核心变局：一方面，AI基础设施的能耗约束日益严峻，单纯的峰值算力堆砌已不再是唯一标准，每瓦算力与推理效率成为核心护城河；另一方面，AI的应用形态正加速从虚拟世界嵌入物理世界，物理AI（具身智能、机器人、自动驾驶）以及AI Agent的本地化部署，对芯片的实时控制能力、多模态感知以及隐私安全提出了全新的硬件要求。

在此背景下，边缘AI芯片企业正面临既要极致性能、又要极致成本与功耗的实战挑战。近日，电子发烧友网专访了瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理施灵峰，结合其在一线市场的真实经验，重点探讨了技术破局、商业落地与前沿布局等核心议题。

瑞萨施灵峰：DRP-AI3与RA8P1双引擎驱动，破解边缘AI能效与内存瓶颈图1

图：瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理施灵峰

底层架构创新：在能耗受限下平衡性能与能效比

面对能耗受限的现实挑战，瑞萨电子在芯片架构层面进行了深刻的底层创新。施灵峰表示，瑞萨提供搭载NPU的MCU和MPU广泛的产品线，致力于在不依赖先进制程的前提下，通过异构计算和硬件加速来突破能效瓶颈。

在MPU产品线中，瑞萨推出了自有DRP-AI加速器，将高速AI推理处理与边缘设备所需的低功耗和灵活性相结合。以RZ/V2H中内置的DRP-AI3加速器为例，其核心创新在于从硬件层面原生支持神经网络的非结构化剪枝计算。传统AI加速器难以高效处理剪枝后随机分布的零权重，而DRP-AI3能够直接提取非零权重进行并行运算，避免了无效计算带来的能耗浪费，带来10TOPS/W出色的能效表现，实现在无需风扇的条件下处理复杂推理任务。

同时在MCU产品线，为了在有限算力下平衡性能与能效比，瑞萨采用了异构计算与先进工艺相结合的策略。施灵峰指出，在RA8P1微控制器上，瑞萨集成了1Ghz Cortex-M85及Cortex-M33内核与0.25TOPS Ethos-U55 NPU。Cortex-M85负责通用控制与AI预处理，Ethos-U55 NPU处理卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中的计算密集型运算，这种分工使得整体AI性能相比纯CPU方案可提升高达35倍。

同时，该芯片采用22nm ULL（超低漏电）工艺并集成磁性随机存取存储器，在实现1GHz主频的同时保持极低的动态功耗。面对不同的场景，瑞萨提供了覆盖从超低功耗MCU到高性能MPU的完整解决方案，让开发者能够根据系统在功耗、性能、成本和安全性等方面的不同要求，灵活选用最匹配的芯片方案。

突破内存瓶颈：片上存储与高效访存架构的针对性优化

随着端侧大模型逐渐普及，内存带宽往往成为真正的瓶颈。施灵峰强调，端侧部署模型对内存、算力、功耗都提出了巨大挑战，瑞萨通过集成片上存储与高效访存架构来应对此挑战。

在RA8P1等高性能AI MCU中，瑞萨集成了1MB的MRAM和2MB的大容量SRAM。与闪存相比，MRAM具备更快的写入速度、更高的耐久性和更强的数据保持能力。除了硬件支持外，RA8P1集成的Arm Ethos-U55 NPU针对CNN和RNN中的计算密集型算子进行了硬件加速，支持8位权重及8/16位激活值，并采用离线压缩、实时解压技术以降低内存需求。当遇到部分NPU不支持的算子时，编译器可自动将任务回退至Cortex-M85 CPU，通过CMSIS-NN软件加速执行，降低模型部署难度并提升AI推理效率。

为应对边缘端复杂AI模型对内存的高吞吐需求，RZ/V2H MPU在内存接口与片上缓存上进行了强化。其配备双通道32位LPDDR4/LPDDR4X内存接口，数据传输率高达3200 MT/s，提供高达25.6 GB/s的内存带宽，为海量图像数据和AI模型权重的高速读取提供了物理基础。同时，内置6MB的片上共享SRAM作为数据缓冲区，减少CPU和AI加速器频繁访问外部DDR内存的次数，从而降低内存延迟。

施灵峰认为，内存带宽的瓶颈不仅在于物理极限，更在于无效数据的传输，瑞萨的DRP-AI独创的轻量化技术能够高速处理剪枝模型，在尽量保持识别精度的同时减少计算量和访存量。

构建开放生态：跨越硬件差异鸿沟，缩短部署周期

芯片的落地离不开软件生态的支持。施灵峰表示，围绕高性能的芯片产品，瑞萨构建了开放、易用且高效的软件生态支持，旨在帮助开发者跨越硬件差异的鸿沟，加速边缘AI的开发与部署。

在基础工具链与中间件建设上，瑞萨以e² studio集成开发环境为中心，配合灵活配置软件包（FSP），集成了HAL驱动、Azure RTOS/FreeRTOS等中间件，并支持多种编译器的灵活选择。针对异构计算带来的复杂性，瑞萨推出了RUHMI框架，作为统一的异构模型集成框架，原生支持TensorFlow Lite、ONNX和PyTorch等主流框架，能够将开发者训练好的模型自动优化并编译为适配瑞萨MCU或MPU的高效机器码。

对于搭载自研DRP-AI加速器的RZ/V系列MPU，瑞萨进一步提供了DRP-AI TVM编译框架，在CPU与DRP-AI3之间实现任务的合理划分，以获得高度优化的推理执行效率。为了进一步缩短从算法模型到端侧部署的周期，瑞萨构建了多层次的迁移与优化工具链。

对于视觉AI应用，Renesas AI Model Deployer集成了NVIDIA TAO工具套件，支持开发者通过图形化界面进行迁移学习和剪枝量化，并以“零代码”方式导出针对瑞萨硬件优化的模型。此外，对于需要实时分析与非视觉传感的领域，瑞萨通过深度整合Reality AI Tools与e² studio，打通了从底层数据采集、自动特征探索到基于高级信号处理生成优化TinyML模型的全流程，让开发者无需复杂的底层指令调度，即可一键将AI能力无缝部署至各类MCU平台。

聚焦核心场景：汽车与工业机器人两大增长引擎

目前，汽车和工业机器人是瑞萨的两大增长支柱。施灵峰指出，面对中国汽车算力平台从分布式向集中式、从多域专用SoC向单芯片跨域融合的快速演进，瑞萨第五代R-Car SoC以车规3nm制程和自研FFI硬件隔离技术，在单芯片上同时运行IVI与ADAS等不同安全等级任务，无需外部MCU即可满足ASIL-D要求，解决了跨域融合“有算力、难隔离、不安全”的痛点。该系列芯片NPU稀疏算力超400TOPS，通过Chiplet可扩展至2000TOPS以上，有效降低了从原型评估到量产落地的开发门槛。

另一方面，具身智能与人形机器人市场正在快速增长。传统系统架构往往需要在AI算力、实时响应能力与系统集成度之间进行权衡。瑞萨RZ/V2H以单芯片集成自研DRP-AI3加速器，实现AI感知与运动控制的毫秒级闭环响应。同时，其高集成度与10 TOPS/W的卓越能效与低功耗设计，省去了散热风扇，大幅降低了物料与结构设计成本。

施灵峰强调，瑞萨致力于通过高集成、高安全、高能效的底层技术，帮助客户将原本分散的控制单元融合为精简、可靠的系统，降低设计难度，并以开放的软件平台和“成功产品组合”方案，缩短从概念验证到量产的周期。

应对竞争：系统级解决方案赋能“物理AI”新增长极

在当前国产化替代加速的背景下，瑞萨电子的优势并非源于简单的价格战，而是通过系统级解决方案，帮助开发者在性能、功耗、复杂度和成本之间找到最佳平衡点，从而降低客户的总拥有成本。

施灵峰表示，瑞萨构建了体系完整、覆盖不同算力需求的MCU和MPU产品家族，确保开发者能够依据应用复杂度、算力需求及系统资源限制，自由匹配最适合的芯片平台，避免算力冗余造成的成本浪费。同时，依托成熟的合作伙伴生态确保兼容性与可信集成，使用户真正实现从硅基到智能的顺畅旅程。

针对以OpenClaw为代表的AI Agent和具身智能这一新的增长极，瑞萨电子将其视为未来增长的核心驱动力。施灵峰强调，瑞萨的战略是构建一个全面、集成且可扩展的系统级解决方案平台。在机器人方面，瑞萨以RZ/V2H系列MPU为核心，其集成的DRP-AI3加速器可提供高达Dense 8TOPS/Sparse 80 TOPS的算力与10 TOPS/W的能效比，配合双核Cortex-R8实时处理器，形成了“AI决策+实时控制”的异构计算架构，这正是为机器人本地化决策和精准动作执行量身打造的技术底座。

同时，瑞萨通过Renesas 365数字化平台提供可升级的软件栈、电机控制算法及安全认证子系统，并计划将汽车领域久经验证的技术优势迁移到机器人领域。这种“芯片+软件+平台+AI生态”的系统级策略，旨在使AI减少云端依赖，在边缘端实现自主、高效且安全的本地化决策与执行，助力行业迈向物理AI的广阔未来。

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