瑞萨完成对Transphorm的收购

Release time：2024-06-21
author：AMEYA360
source：瑞萨
reading：1957

　　2024 年 6 月 20 日消息，全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(以下“瑞萨”，TSE：6723)宣布，已于2024年6月20日完成对氮化镓(GaN)功率半导体全球供应商Transphorm, Inc.(以下“Transphorm”，Nasdaq：TGAN)的收购。随着收购的完成，瑞萨电子将立即开始提供基于GaN的功率产品和相关参考设计，以满足对宽禁带(WBG)半导体产品日益增长的需求。

瑞萨完成对Transphorm的收购

　　与传统的硅基器件相比，GaN和碳化硅(SiC)等WBG材料具有出色的功率效率、更高的开关频率和较小的占用空间，因此被视为下一代功率半导体的关键技术。受电动汽车(EV)、变频器、数据中心服务器、人工智能(AI)、可再生能源、工业电源转换和消费应用等需求的推动，GaN和SiC产品预计在未来十年内都将快速增长。

　　Chris Allexandre, Senior Vice President and General Manager of Power at Renesas表示：“通过集成两家公司技术的交钥匙参考设计，客户可以立即从新的GaN产品中受益。将GaN添加到我们的产品阵容中也加强了我们致力于开发让人们的生活更轻松的产品和技术的承诺。提供强大且可持续的电源解决方案，节省能源、降低成本并最大限度地减少对环境的影响，正是我们实现这一目标的途径。”

　　投资电源业务是瑞萨实现可持续长期增长战略的重要组成部分。瑞萨近期为巩固这一细分市场而采取的其他举措包括：开设专门生产电源产品的300mm晶圆厂甲府工厂;在高崎工厂增加一条新的SiC生产线;并与Wolfspeed达成协议，确保未来10年SiC晶圆的稳定供应。随着GaN技术现已成为瑞萨产品阵容的一部分，瑞萨准备提供更全面的电源解决方案，以满足广泛应用领域客户不断变化的需求。

　　在完成收购Transphorm的同一天，瑞萨推出了15款全新成功产品组合，这些可立即投入市场的参考设计将新的GaN产品与瑞萨的嵌入式处理、电源、连接和模拟产品相结合。其中包括将Transphorm的汽车级GaN技术，用于车载电池充电器以及电动汽车的三合一动力系统解决方案。

　　例如：

　　500W两轮电动车车载电池充电器

　　三合一电动汽车系统：变频器、车载充电器、DC/DC转换器

　　240W 48V扩展功率范围AC/DC适配器

　　3.6KW双向数字电源DAB系统

　　Transphorm成立于2007年，总部位于美国加利福尼亚州戈利塔，源自加州大学圣巴巴拉分校和宽紧带行业，以独特的技术创新为基础。Transphorm是GaN半导体领域的创新者，设计、制造和销售高性能、高可靠性的GaN电源产品，广泛适用于各种高压电源转换应用。

　　瑞萨赋能

　　瑞萨电子以创新、质量和可靠性为驱动力，在电力电子领域处于重要地位，每年出货超过40亿个部件，包括电源管理IC、分立和宽禁带产品、计算电源产品等。这些产品涵盖所有主要领域，包括汽车、物联网、基础设施和工业应用。我们的电源产品组合可无缝连接到我们卓越的MCU、MPU、SoC和模拟解决方案，通过数百种经过工程审查的成功产品组合和创新工具(如PowerCompass™和PowerNavigator™设计软件)简化和加速设计流程。

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瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通
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瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　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　　瑞萨电动自行车概念　　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。　　Figure1.Training Set-up　　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。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　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。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?
2026-06-02 09:56 reading：223
喜报｜瑞萨电子荣获上海繁易“战略合作伙伴”奖
企业动态

喜报｜瑞萨电子荣获上海繁易“战略合作伙伴”奖

　　近日，凭借卓越的技术支持能力、稳定可靠的交付表现以及深度高效的协同创新精神，瑞萨电子荣获上海繁易信息科技股份有限公司颁发的“战略合作伙伴”奖。瑞萨电子华东地区销售经理李庆谊代表公司出席了颁奖活动。　　▲左：上海繁易信息科技股份有限公司总经理 马学童　　▲右：瑞萨电子华东地区销售经理 李庆谊　　双方以中国工业4.0战略为指引，依托各自在工业自动化领域的核心优势，围绕多款关键产品开展了深度联合研发。合作贯穿从芯片选型、方案优化到量产落地的全链路，实现了高效协同。这一合作为上海繁易核心产品的高性能、高可靠性及快速量产交付，提供了关键的技术支撑与保障。　　此次荣获"战略合作伙伴"奖，既是上海繁易对瑞萨电子在技术创新、供货保证、质量管控与服务响应等综合实力的充分肯定，更是对双方长期以来建立的深厚互信与紧密合作关系的最佳印证，同时，也标志着双方在智能制造、工业自动化、工业传感器等核心领域的战略合作迈入全新发展阶段。　　瑞萨电子深耕工业自动化领域多年，凭借在微控制器、微处理器、电源及配套软件等方面的先进技术，已成为全球众多工业自动化厂商信赖的核心合作伙伴。
2026-05-29 09:55 reading：346
瑞萨丨AI技术横向扩展——模拟技术纵深发展
行业新闻

瑞萨丨AI技术横向扩展——模拟技术纵深发展

　　由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动，无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信，算不上智能。这是一种隐患。　　系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距，只能由一样东西来弥合：其底层的模拟基础，而这一基础无处不在。　　AI已成为整个物理世界的运行层，嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展，但在每个智能系统之下，都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。　　当业界还在争论模型、参数和计算机架构时，信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统，无论其软件多么复杂，最终都必须感知现实世界、对其作出响应，并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术，随着系统变得越来越智能，这一接口不仅在扩展，更在成倍增长。　　我所说的“信号链”，是指从传感器出发，经由模拟前端、转换、同步、供电和控制，直至模型实际接收数据的端到端路径。　　问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚，这不仅关乎系统的可靠性，更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。　　模拟附着曲线　　为了理解这在实践中的含义，有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。　　在物理AI所渗透的每个领域，都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高，运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长，而是呈复合式增长。　　注：乘数因子表示方向性和示意性，用于展示曲线的形态。　　图1：模拟IC内容与自主性的关系　　如图1所示，随着自主性提升，模拟内容呈指数级增长：更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨，以及更严密的安全监控。　　人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策，都可追溯到200个以上的模拟IC，它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理，以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖，毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功，其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层，需求不仅在于信号是否足够可靠，更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定，以支撑实际运行。　　图2：人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量　　图3：人形机器人平台信号链解析图　　人形机器人的信号链在每个关节处重复出现：电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感，以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。　　为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败　　工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量，且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志，而是会产生一个错误的答案，而AI系统会据此充满信心地采取行动。　　这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。　　弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件，更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计，作为一个整体系统协同工作，而非事后拼凑而成。　　在物理AI中，精度并非单一的技术指标，而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。　　未来十年　　最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统，而是那些在现实世界中，能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战，提供最可靠性能的系统。　　这不是一个软件问题，而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI，请将模拟技术视为一个首要的设计要素：尽早规划架构，明确分配预算，并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计，而非一堆零部件的堆砌。　　关键要点　　随着自主性增强，模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素，而不仅仅是模型规模的大小。　　现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。　　成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划，明确分配预算，并面向现实世界而构建。　　AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。
2026-05-28 10:12 reading：375
技术干货｜Renesas 365：将灵感构想化为现实
行业新闻

技术干货｜Renesas 365：将灵感构想化为现实

　　一年前，瑞萨电子推出了一个大胆的全新概念——Renesas 365。它由Altium提供技术支持，旨在整合当下嵌入式系统设计中日益碎片化的流程。当时，我们的云端互联开发平台尚在成形之中，但愿景已然清晰：随着工程师从概念阶段迈向产品实现，他们迫切需要一种更智慧的方式，去组织、简化、情境化并整合那些横跨硬件、软件、生产力工具与设计团队的复杂工作流。在最近于德国纽伦堡举行的Embedded World展会新闻发布会上，我们共同见证了这一愿景的重要里程碑——Renesas 365的第一阶段现已正式可用。　　嵌入式设计加速器　　这一成果意义非凡，因为我们最初试图解决的问题正变得愈发紧迫。随着产品对软件的依赖程度日益加深、连接性不断增强，并且需要在设计周期更早阶段做出更快速、更明智的决策，嵌入式设计的复杂性正急速攀升。然而，仍有太多工程师依赖彼此割裂的工具、相互孤立的文件与手动的元器件选型。这催生了一座座“设计孤岛”，消耗着宝贵时间，却难以创造相应的价值。　　Renesas 365的诞生，正是为了打破这一困局：它打造了一个智能化的云端设计环境，将器件查找、基于模型的系统开发与早期概念验证统一集成在同一平台之中。　　当我们首次提出Renesas 365概念时，我们将其称之为连接芯片与系统开发的桥梁——这一定位至今未变。第一阶段推出的“Renesas 365”涵盖了瑞萨RA微控制器(MCU)家族的550多款器件，并与瑞萨e² studio集成开发环境(IDE)、瑞萨RA灵活配置软件包(FSP)、软件开发工具包及更广泛的瑞萨工具链深度集成。借助这一级别的访问能力，工程师能够从概念设计阶段迅速推进到器件选型，再迈入早期实现阶段，同时仍然使用他们熟悉的工具和工作流程。　　通过连续性与系统级感知构筑信心　　除了将数据收集和决策过程集中到单一界面之外，Renesas 365平台还具备基于模型和情境感知的能力。这具体体现在哪些方面呢?　　在传统的工作流程中，工程师往往需要花费数小时查阅数据手册、检查引脚复用、对比外设功能，并验证时序与功耗限制。他们反复斟酌只为确定某一款MCU是否真正契合系统需求，却常常无法保证它在实际应用中能否如预期般协同工作。这项工作虽属必要，但重复且低效。　　Renesas 365改变了这一体验。它助力工程师不再孤立地评估元器件，而是根据系统级设计意图推荐合适的MCU。它不仅关注器件本身的规格参数，更关注其与接口、外设、时序、资源使用及其它系统构建模块的设计要求的匹配程度。过去需要数小时人工审查的工作，如今只需几分钟，便能为工程师提供一个更明智、更可靠的起点。　　Renesas 365区别于其他平台的关键一点是其旨在增强——而非取代——现有的桌面设计工具。例如，现有的RA客户可以将当前的瑞萨e² studio项目链接到该平台，并立即开始使用。熟悉Altium Designer进行PCB设计的工程师，也依然可以继续使用该工具进行电路板设计。Renesas 365所带来的，是一种系统级的连续性。工程师可以将他们在构思和元件选型阶段所做的决策，满怀信心地直接带入设计实现阶段——无需重新创建、重新发现，更不必担心丢失关键数据。　　连续性是Renesas 365平台背后的核心理念之一。当下许多硬件、软件及系统开发环境的团队虽然并行工作，但彼此独立，这意味着一个团队的变更往往要到审查周期后段才会被发现。此类滞后发现会额外增加时间与成本，进而削弱客户信任并错失上市时间优势。　　Renesas 365通过贯穿全流程的数字线程连接各个设计领域。它时刻保持对不同设计决策之间相互关系的情境感知，跟踪每一次迭代，并在问题影响下游流程之前提前识别潜在冲突。　　扩展对售后更新和生命周期管理的支持　　Renesas 365的正式可用，也意味着其应用范围已开始超越早期探索阶段。此阶段推出的一项显著功能，是针对基于RA系统的集成式空中升级(OTA)设备管理。这一功能之所以意义深远，是因为它折射出产品设计与维护方式的广泛变革。如今的智能互联产品，需要在现场完成更新、安全管理与生命周期支持。通过将OTA和设备群管理功能融入平台，Renesas 365正将设计决策与部署后的实际运营紧密相连。　　实现瑞萨数字化愿景的关键里程碑　　Renesas 365的面世也进一步彰显了瑞萨战略收购Altium的深远意义。该平台融合了Altium在软件和云端硬件设计及协作方面的优势，以及瑞萨在芯片、嵌入式软件与应用专业知识领域的深厚积累。其成果不仅是一款新工具，更是一个跨越早期构思、软硬件协同设计、器件选型和生命周期管理的平台——在每一个阶段，都具备更强的系统感知能力。随着这一里程碑的达成，瑞萨朝着实现其数字化愿景又迈出了坚实一步：与Altium携手打造电子系统设计与生命周期管理平台，让电子产品设计惠及更广阔的市场，从而激发更丰沛的创新。　　这也正是Renesas 365在设计生态系统中脱颖而出的原因。有些工具在特定领域，如PCB设计、仿真或元件选型等方面功能强大，而Renesas 365的使命，是跨越这些领域将各项决策连接起来：其开放性的设计支持第三方器件和混合供应商架构——因为现实世界中的系统开发，很少在单一封闭环境中进行。　　借助早期AI辅助引领开发进程　　人工智能(AI)在Renesas 365平台中扮演着精准聚焦的角色。在设计阶段，AI在后台运行，将系统意图转化为切实可行的起点：根据建模需求推荐合适的器件、配置和连接方式。信息层面的AI则在需要时提供相关文档和软件示例，减少人工检索的工作量。除了设计辅助功能，Renesas 365还将支持应用侧AI，使客户能够构建AI模型，用以定义产品在实际应用中的行为模式，例如预测性维护或自适应控制。如此，便能在不牺牲系统可靠性的前提下，显著加速开发进程。　　首次发布，奠定持续改进的基础　　Renesas 365的全面上市，仅仅是一个开始。该平台目前以RA MCU为起点，但其发展路线图将覆盖瑞萨整个MCU和MPU产品组合，并逐步拓展至更丰富的子系统支持、更多器件系列及更广泛的生态系统参与。这正是Renesas 365的长期承诺。我们的目标是打造一个智能开发环境，帮助工程师减少在繁琐事务上的时间消耗，将更多精力倾注于创新之中。　　一年前，Renesas 365还仅是半导体和嵌入式系统设计的全新思维模式。而今天，它已实现为一个免费开放的在线平台。这不仅对瑞萨而言是一次重要的飞跃，对于整个一直在寻求更紧密、更连贯设计体验的行业来说，同样意义非凡。
2026-05-26 10:14 reading：366
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