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素材来源 | 瑞萨电子
近几年，AI已经融入到我们生活各个方面，很多 MCU/MPU都能跑一些简单的 AI 功能了。
Reality AI 是什么？
先进的信号处理
就像我们的耳朵能够辨别各种声音，眼睛能够识别不同的图像一样，Reality AI 的先进信号处理功能可以让设备 “感知” 周围环境产生的各种信号。
无论是来自传感器的物理信号，还是音频、视频信号，它都能进行精准的分析和处理。例如，在工业生产中，设备产生的振动信号、电流信号等，通过 Reality AI 的信号处理，能够提取出有价值的信息，帮助我们了解设备的运行状态。
机器学习
机器学习是 Reality AI 的核心能力之一。它就像一个聪明的学生，能够通过大量的数据学习到各种模式和规律。
在 Reality AI 中，基于独有的 Reality AI ML 算法，它可以对处理后的信号数据进行学习，从而建立起能够准确预测和分类的模型。比如，通过学习大量正常设备运行时的数据，当设备出现异常时，它能够快速识别出来。
异常检测
有了前面的信号处理和机器学习基础，异常检测功能就如同给设备安装了一个 “警报器”。
当设备的运行数据与学习到的正常模式出现偏差时，Reality AI 能够迅速检测到这些异常，并及时发出警报。这在工业设备的预测性维护、智能安防等领域有着极其重要的应用。
Reality AI 是什么？
1、实现端点智能化
在各种产品和设备中，Reality AI 软件的运行能够赋予它们端点智能化的能力。
无论是工业领域的自动化设备，还是汽车中的各种控制系统，又或是商业场景中的智能终端，Reality AI 都能让它们变得更加 “聪明”，能够自主地对周围环境和自身状态做出判断和响应。
2、支持多领域解决方案
它为众多市场领域的解决方案提供了坚实的支持。在工业领域，可用于设备监测、预测性维护，提前发现设备故障隐患，减少停机时间，提高生产效率；
在汽车领域，有助于提升自动驾驶的安全性和可靠性，例如通过分析车辆周围的声音、振动等信号，辅助车辆做出更安全的驾驶决策；在商业领域，可用于智能安防监控，识别异常行为，保障场所安全等。
Reality AI 使用案例
上面描述的可能还是有点抽象，这里结合工具代码讲讲基于MCU和Reality AI工具实现的案例。
开发瑞萨MCU会用到了哪些工具？
