电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。 随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。
然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。 许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。 这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。
瑞萨通过 AI 赋能的智能电动自行车概念方案 应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能（AI），在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。
嵌入式边缘 AI 实现预测性与智能骑行
智能电动自行车的核心由 Renesas AIK-RA8D1 AI 开发套件 驱动。该套件基于 RA8D1 微控制器（MCU）），这是一款面向实时嵌入式 AI 应用设计的高性能 Arm® Cortex-M85® MCU。 借助 Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的 AI 模型，使其完全运行于 MCU 本地，无需云端计算支持。
这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。
AI 赋能的智能电动自行车围绕以下 两大核心能力，全面提升骑行体验:
- AI 驱动的状态监测
- 更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受
雷萨电动自行车概念
- 链衰减检测
- 齿轮异常检测
- 轴承失效检测损坏发生
- 帧结构监控
- 负载分配检测
- 表面探测
- 安全骑行的物体检测
- 用声音空间感知看
AI 驱动的状态监测
无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。 其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。 随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。
传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。 这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。
通过将 AIK‑RA8D1 与加速度传感器直接集成到自行车中，实时 AI 驱动的状态监测 成为可能。 系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。
关键预测性维护功能包括：
- 链条劣化检测(Chain Deterioration Detection) — 系统监测传动系统的振动模式。 当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。
- 齿轮异常检测 (Gear Anomaly Detection) — AI 模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。
- 轴承失效检测 (Bearing Failure Detection) — 轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。 系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。
- 车架结构监测 (Frame Structure Monitoring) — 通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命。
瑞萨如何实现智能自行车监测
要构建高精度的状态监测 AI 模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。
为此，系统采用 AIK-RA8D1 AI 开发套件，并通过 Pmod™ 模块连接外部加速度传感器。 开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。
数据集采集通过 Data Storage Tools 完成。该工具可作为插件集成在 Renesas e² studio 中，也可作为独立应用供第三方 IDE 用户使用 工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和 AI 模型训练。
AI 模型开发与部署
在完成数据标注并上传至 Renesas Reality AI Tools 后，可利用云端 AutoML 功能训练和评估多个 AI 模型，并针对 RA8D1 MCU 进行部署优化。
最终选定的模型能够识别 七种系统状态：
- 电动自行车状态： 识别空闲与静止状态
- 链条运行状态： 识别正常的正向与反向链条运动
- 齿轮异常： 基于变速器位置检测两种故障状态
- 后轮结构状态： 识别潜在的后轮松动问题
该优化模型在仅占用 5KB 内存 的情况下，实现了 99.63% 的识别准确率，可高效运行于 RA8D1 MCU 上。
部署完成后，推理结果可通过集成在 e² studio 开发环境中的 AI Live Monitor 工具进行实时监控。
AI 增强型骑行智能
除状态监测外，AIK RA8D1 还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。
AI 赋能的骑行功能示例包括：
- 载荷分布检测 — 通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。 据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。
- 路面类型识别 (Surface Detection) — AI 模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。 并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。
- 目标检测，实现更安全骑行 (Object Detection for Safer Riding) — 结合视觉传感器时，AI 模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。
- “See with Sound”的空间感知能力 — 通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。
推动下一代智能出行
AI 驱动的智能电动自行车方案充分展示了 嵌入式边缘 AI 对个人出行和共享交通的变革潜力。 通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。
瑞萨 AI 技术 致力于帮助客户基于可扩展的边缘 AI 平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。
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