概述
描述
连接功能多种多样，并且可重新配置，助力 AI/ML 系统提速。 硬件平台便捷易用，适用于以 RA 系列 32 位 MCU 中 RA6M3 MCU 为基础的多模态 AI/ML 解决方案。
该硬件平台旨在用于支持实时分析的各种 AI/ML 单/多模态使用场景。 它允许用户将不同的插件式传感器与板载的模拟麦克风、摄像头进行灵活多样的组合。
它由已搭载的 Reality AI 软件提供实时分析支持，此外，针对特定用户场景也可由 Renesas 完善的合作伙伴网络提供方案支持。
AI 套件不仅让您能够评估和测试现有已开发好的应用示例，还可利用现有的生态伙伴和 AI/ML 软件来开发自己的解决方案。
特性
- 硬件特点：
- 多达六个 Digilent Pmod™ 端口（SPI/UART/I2C），用于连接传感器和外设。
- 摄像头和模拟麦克风接口
- 以太网和 CAN 接口
- 外部 SDRAM（128Mbit）
- USB 全速设备支持
- Segger J-Link® 板载调试器，具有虚拟 COM 端口功能
- 附加 AI 功能：
- Reality AI 工具
- 瑞萨完善的合作伙伴网络提供支持的多模态解决方案
应用
设计和开发
软件与工具
样例程序
相关评估板和套件
软件
Renesas Ready Solutions Repository on GitHub 提供 Board Support Package (BSP) 和 Quick Setup Guide (QSG) 等内容支持。
视频和培训
The overview and demo highlight Renesas’ AI‑driven arc‑fault detection approach, built on the AIK‑RA6M3 development platform with the RA6M3 MCU. The content shows how AI on hardware enhances AFCI development by providing greater design flexibility and ensuring reliable, high‑performance detection across Renesas MCUs. The demonstration also illustrates how this method supports robust protection and simplifies the path to implementing advanced AFCI capabilities in a wide range of applications.
新闻和博客
博客 2026年3月9日 |
博客 2025年12月8日 |
博客 2024年7月22日 |
博客 2024年3月13日 |
资源
支持
支持社区
- 如何使用e2studio里的reality ai工具箱
你好，我下载了AIK-RA6M3的例程，需要用到reality ai工具箱，我在e2studio里安装也找到了相关的功能但是全是灰色的，应该如何解决？
2024年7月11日 - Reality AI申请回复
你好，我需要使用reality ai工具箱，并在AIK-RA6M3的例程基础上学习开发，12天前就已在Reality AI相关网站https://info.renesas.com/reality-ai提交了 ...
2024年7月23日
知识库
- 该套件包括什么？
... 整的套件，可用于开始您的评估。请查看网页以获取更多信息。AIK-RA6M3 https://www.renesas.com/products/microcontrollers-microprocessors/ra-cortex-m-mcus/aik-ra6m3-ai-kit-reference-platform ...
2024年3月12日 - 该套件对可持续发展目标的认识如何？
我们优先考虑可持续性和绿色，这个套件也不例外，我们想向您展示一些例子 MCU：RA4E1 针对与 100 MHz Cortex-M33 内核的高性能组合和 ...
2024年3月12日 - 在哪里可以找到 BSP（Board Support Package）？
在 GitHub 上找到 BSP。访问链接为 https://github.com/renesas/aiot-ready/tree/master/kits
2024年3月12日
