瑞萨博客

Learn how knowledge distillation converts AI-derived behavior into compact decision rules that configurable mixed-signal hardware can execute at the industrial edge.

随着机械备用系统的消失，汽车安全将依赖于精确的位置数据。 了解电感式位置传感技术如何在线控系统中实现功能安全、网络韧性和信任度。

了解瑞萨电子模块化 IO-Link 平台如何帮助传感器和执行器制造商降低开发成本、减少风险并加快产品上市速度。

探索低压瑞萨 REXGaN^® 晶体管如何提高 48V 转 12V 转换器的效率和热性能，实现更高的开关频率和更小的无源元件。

探索功能安全和智能视频监控如何实现更安全、更精密的 HUD 和 AR-HUD 体验。

Use case for upgrading a next-generation electrocardiograph to the Renesas RZ/G2L with Qt, replacing an aging existing platform. The result was improved CPU performance and GPU acceleration, while providing a clear upgrade path to the AI-enabled RZ/G3E.

RZ/G3L 和 RZ/G3SE MPU 利用通用的硬件和软件资产以及经优化的性能表现，实现可扩展的 HMI 与物联网边缘设计。

了解系统级设计、数字工具和生态系统协作如何帮助工程师应对物理人工智能时代人形机器人的复杂性。

《瑞萨2025年业务与可持续发展报告》详细介绍了公司在实现碳中和、推进资源节约以及践行责任经营方面所取得的进展。

瑞萨正通过可配置技术、数字化设计工具和系统级专业能力，不断拓展模拟创新，帮助工程师在各行业打造更智能、更高度集成的系统。