芯片行業(yè)人才緊缺，是一個(gè)長期的問題，近幾年也時(shí)常作為關(guān)鍵問題被提出。為了填補(bǔ)后備人才，持久而深入的產(chǎn)學(xué)研是破局的關(guān)鍵。

一個(gè)學(xué)生的成長是無限芯片喂出來的，在正式踏足行業(yè)之前，電賽無疑是學(xué)生成長最好的練兵場。每一年，臺(tái)前臺(tái)后意氣風(fēng)發(fā)的年輕面龐，最終都會(huì)走向最后的大舞臺(tái)——芯片行業(yè)。

2024年8月25日，由106支參賽隊(duì)伍晉級(jí)，75支隊(duì)伍現(xiàn)場參加評(píng)審的“瑞薩杯”的決賽角逐正式落下帷幕，7支參賽隊(duì)伍獲得一等獎(jiǎng)，13支隊(duì)伍獲二等獎(jiǎng)，31支隊(duì)伍獲三等獎(jiǎng)。

由瑞薩電子冠名贊助的信息科技前沿專題賽（AITIC）是全國大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競賽中最高級(jí)別的比賽之一，本屆競賽主題為“物聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，貼合著現(xiàn)如今發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的指示。

目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國著力規(guī)劃的重點(diǎn)戰(zhàn)略，而它與物聯(lián)網(wǎng)密不可分，在二者的推動(dòng)下，一場萬物經(jīng)濟(jì)革命將在5～10年后發(fā)生，而這恰好是這批競賽者踏入芯片行業(yè)要考慮的主題。從獲獎(jiǎng)的作品來看，每位競賽者都在從不同角度訴說自己對(duì)于題目的理解。

獲得一等獎(jiǎng)的作品具體方案是什么

安徽新華學(xué)院的參賽隊(duì)?wèi){借“基于ROS的水上智能測繪養(yǎng)殖無人船系統(tǒng)”獲得本屆競賽最高榮譽(yù)“瑞薩杯”（參賽學(xué)生：朱天琦、張新詳）。

活動(dòng)現(xiàn)場作品描述提到，“該作品基于瑞薩RZ/G2L提供的ROS 2高效靈活的機(jī)器人操作系統(tǒng)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一艘智能養(yǎng)殖無人船。通過物聯(lián)網(wǎng)等與PC上位機(jī)無線通訊，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控，具有靈活性、方便操作、節(jié)約資源、增加產(chǎn)量、智能化管理等諸多實(shí)用特性特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了水域內(nèi)的智能遠(yuǎn)程養(yǎng)殖。除此之外，本作品通過數(shù)據(jù)采集和分析，實(shí)現(xiàn)了養(yǎng)殖業(yè)和水下測繪的跨界融合創(chuàng)新和綜合應(yīng)用，具有較強(qiáng)的實(shí)用性及應(yīng)用前景。”

通過上述描述不難看出，該作品的整體完成度較高，涉及系統(tǒng)也很多，包括控制系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)、電源管理系統(tǒng)。特別要指出的是，控制系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心，它采用瑞薩開發(fā)板（RZ/G2L）作為主控單元，實(shí)時(shí)捕獲并處理各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)信息，同時(shí)發(fā)布控制命令。基于ROS的分布式框架設(shè)計(jì)，通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的通信方式，使得機(jī)器人的各個(gè)進(jìn)程能夠獨(dú)立運(yùn)行，這不僅便于模塊化的修改和定制，還顯著提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。

7個(gè)一等作品中，除了上述獲得“瑞薩杯”的作品，其他獲獎(jiǎng)隊(duì)伍的作品也充滿了亮點(diǎn)和看點(diǎn)。

武漢大學(xué)的“基于瑞薩RZ/G2L的智能瑜伽健身系統(tǒng)”（參賽學(xué)生：宋翔、龐蔥林、張鎰丞），系統(tǒng)整體功能包括實(shí)時(shí)檢測心率和糾正瑜伽姿勢、計(jì)數(shù)健身動(dòng)作等，包括天氣、瑜伽、健身、音樂、排行、設(shè)置六個(gè)頁面，采用float16量化的Movenet模型與TenserFlow Lite結(jié)合的高效姿勢檢測算去以及多線程并行處理技術(shù)，能夠?yàn)橛脩籼峁I(yè)的居家運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)，幫助提高瑜伽、健身訓(xùn)練效果并降低初學(xué)者入門難度。

該作品充分發(fā)揮了瑞薩RZ/G2L在低成本和有限算力下人工智能和圖像處理方面的優(yōu)勢，具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。此外，該作品還可以繼續(xù)豐富鍛煉項(xiàng)目種類包括太極拳，八段錦等，也可以采用多系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性。

桂林電子科技大學(xué)的“面向智能制造的高精度SMT焊點(diǎn)視覺檢測方案”（參賽學(xué)生：魏斌、于越康），核心技術(shù)包括括跨尺度特征融合模塊（CFM）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，顯著提升了對(duì)小目標(biāo)焊點(diǎn)缺陷的檢測能力，首創(chuàng)了基于NCNN的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測方案。同時(shí)，結(jié)合了智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能夠通過可視化數(shù)據(jù)大屏實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理，極大地提高生產(chǎn)線自動(dòng)化水平。全自動(dòng)化檢測算法將檢測效率提升了560%，每小時(shí)可完成400次檢測，大幅減少人工干預(yù)的需求。

該作品基于輕量化的YOLOv8深度學(xué)習(xí)算法，利用海康網(wǎng)口攝像頭采集1200萬像素PCBA圖像，并通過opencv-mobile圖像處理庫和ncnn推理框架成功部署在瑞薩系列板卡Remi-Pi上，實(shí)現(xiàn)了在板端進(jìn)行高效CPU推理。借助Remi-Pi內(nèi)置的雙核A55CPU，系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)內(nèi)存占用僅200MB，而轉(zhuǎn)換后的NCNN模型大小僅40MB，將有限的板卡資源開發(fā)到極致。

青島大學(xué)的“基于Remi pi的智能泊車導(dǎo)航系統(tǒng)”（參賽學(xué)生：張益銘、張兆坤、胡菲），利用RFID技術(shù)、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)攝像頭和小程序前端，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理，實(shí)現(xiàn)車輛的快速入庫和精準(zhǔn)車位推薦。用戶無需在停車場內(nèi)盲目尋找車位，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)車輛實(shí)時(shí)位置和停車場剩余車位，通過小程序智能推薦最優(yōu)停車方案與找車方案。

該作品也充分使用了Remi pi的資源，利用板載千兆以太網(wǎng)口、視頻編解碼器和Arm圖像加速引擎，獲取多路網(wǎng)絡(luò)攝像頭視頻流，實(shí)現(xiàn)一派多鏈路監(jiān)控，降低部署成本。

桂林電子科技大學(xué)學(xué)校的“基于多模態(tài)信息融合的AR控制”（參賽學(xué)生：尹光誥、丁驥成、黃俊剛），集成了生物電信號(hào)、視覺和聽覺等多模態(tài)信息，構(gòu)建了一個(gè)功能強(qiáng)大且用戶友好的智能交互系統(tǒng)。用戶可以通過生物電信號(hào)、語音指令或通過陀螺儀傳感器檢測頭部姿態(tài)進(jìn)行控制。系統(tǒng)在AR環(huán)境中提供了直觀的用戶界面，并制作微信小程序和APP實(shí)現(xiàn)了多樣化的交互方式。

該作品利用瑞米派作為主控制器，通過移植YOLOv5、OpenCV和NCNN高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算框架，系統(tǒng)能夠捕捉和處理攝像頭圖像，識(shí)別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，并通過人機(jī)交互方法進(jìn)行控制。此外，系統(tǒng)集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，確保生物電信號(hào)精準(zhǔn)識(shí)別。最后，作品可驅(qū)動(dòng)芯片集成Mali-G31 GPU，對(duì)3D模型進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染，并對(duì)視頻進(jìn)行播放。

南京大學(xué)的“‘鐵馭’多功能智能座艙”（參賽學(xué)生：李爍達(dá)、王心堯、朱帆影），由支架、方向盤、多傳感器和車載屏幕構(gòu)成，瑞米派采集多傳感器數(shù)據(jù)做分析推理，檢查用戶是否長時(shí)間脫把等不良行為，并通過啟動(dòng)語音模塊，播報(bào)語音拉回駕駛員注意力。

本作品充分開發(fā)瑞米派性能，一是基于瑞米派的40pin通用拓展GPIO集成控制簡單傳感器，實(shí)現(xiàn)各功能；二是修改Yolo-FastestDet并部署于瑞米派，充分釋放處理器性能；三是利用板載2.4G Wi-Fi模塊，基于TCP協(xié)議搭建云服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)板間通信傳輸。

西安郵電大學(xué)的“智練健身-基于BlazePose的實(shí)時(shí)健身姿勢糾正機(jī)器人”（參賽學(xué)生：張浩樸、王辰碩、張瑞奇），將攝像頭數(shù)據(jù)經(jīng)過肢體檢測模型處理，獲得人體在橫縱方向上的絕對(duì)位置，使用Remi 派IIC設(shè)備獲取MPU6050傳來的偏航角角度作為相對(duì)位置，兩者結(jié)合作為小車控制的策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體的實(shí)時(shí)跟蹤與檢測。

該作品通過修改設(shè)備樹添加RZ/G2L的GPT設(shè)備，驅(qū)動(dòng)4路占空比可變的PWM波信號(hào)驅(qū)動(dòng)電機(jī)；修改設(shè)備樹添加IIC設(shè)備，獲取MPU6050陀螺儀中的角速度數(shù)據(jù)，以進(jìn)行PID角度環(huán)算法；在內(nèi)核編譯配置中，將UVC設(shè)備驅(qū)動(dòng)載入內(nèi)核，以支持USB攝像頭。

兩顆芯片為電賽保駕護(hù)航

一個(gè)好的創(chuàng)意，永遠(yuǎn)需要一顆好芯片來支持。瑞薩的RA6M5和RZ/G2L便是讓夢想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的那樣一顆芯片，其中RA6M5被用在初賽階段，RZ/G2L則在決賽階段。

RA6M5方面，它采用基于Armv8-M架構(gòu)的Arm Cortex-M33內(nèi)核，主頻達(dá)到200兆，外圍資源豐富，支持ArmTrustZone技術(shù)和瑞薩安全加密引擎。這樣的資源，除了視頻類的內(nèi)容，基本什么應(yīng)用都能做，緊扣此次競賽主題。

RZ/G2L方面，則與市面產(chǎn)品不同，它是MPU和MCU相融合碰撞的一個(gè)獨(dú)特產(chǎn)品。它配備雙核Arm Cortex-A55 (1.2 GHz) CPU和單核Arm Cortex-M33 (200 MHz) CPU、3D圖形加速引擎和視頻編碼解碼引擎器的通用微處理器。與傳統(tǒng)的單核MPU和單核MCU的多芯片系統(tǒng)設(shè)計(jì)相比，多核異構(gòu)處理器展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。

傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，兩顆芯片間需要外部接口交換大量數(shù)據(jù)，占用了寶貴的引腳資源，而且數(shù)據(jù)傳輸效率低下。相反，集成了A核和M核的多核異構(gòu)處理器RZ/G2L利用內(nèi)部總線結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了快速通信，共享內(nèi)部資源，避免了對(duì)外部引腳的占用。同時(shí)，其多核異構(gòu)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)也降低了通信過程中信息安全風(fēng)險(xiǎn)，減少了芯片采購和管理成本，縮減了PCB板的成本和尺寸，并簡化了開發(fā)流程。

可以說，這樣的資源可以讓設(shè)計(jì)人員發(fā)揮各種天馬行空的想象，而本次作品中，也都充分發(fā)揮了這顆芯片的資源。

瑞薩電子全球銷售與市場副總裁賴長青表示，全國大學(xué)生電子競賽規(guī)模非常龐大，回顧瑞薩在2008年至2017年的上一個(gè)十年，瑞薩的產(chǎn)品和技術(shù)得到了廣泛的推廣，并為人才培養(yǎng)做出了貢獻(xiàn)；而從2018年起的下一個(gè)十年，瑞薩調(diào)整了策略，將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向信息科技前沿專題賽，這一賽事自2018年啟動(dòng)，每兩年舉辦一次，今年是第四屆。瑞薩將繼續(xù)支持并參與這項(xiàng)具有重要意義的活動(dòng)。

“在獲獎(jiǎng)作品的高水平讓我們深受觸動(dòng)，我們欣喜地看到學(xué)生們的能力在不斷提升，并且通過瑞薩提供的技術(shù)平臺(tái)，學(xué)生們能夠?qū)⒗碚撆c實(shí)踐緊密結(jié)合，收獲頗豐。”賴長青感嘆道。

瑞薩在整個(gè)電賽中，全力支持，包括提供硬件材料、技術(shù)支持平臺(tái)、線上培訓(xùn)等多種資源。瑞薩相信，憑借多年來的經(jīng)驗(yàn)積累，未來的競賽中，瑞薩將能提供更有價(jià)值的幫助，使競賽辦得更加出色。

全新的選拔機(jī)制和賽程

今年的“瑞薩杯”和往年有些不一樣。信息科技前沿專題賽組委會(huì)秘書長羅新民表示，以往都是直接邀請學(xué)校參加精英賽，今年增加了選拔機(jī)制，即”選拔+邀請“的形式。

此外，今年大賽分為初賽和決賽兩個(gè)階段。初賽按照地域?qū)⑷珖?9個(gè)賽區(qū)分為東南西北4個(gè)大的賽區(qū)，東邊委托杭州電子科技大學(xué)，南邊委托桂林電子科技大學(xué)，西邊委托西安電子科技大學(xué)，北邊委托北京郵電大學(xué)，分別承擔(dān)初賽的組織評(píng)審工作。初賽完畢后再到桂林電子科技大學(xué)進(jìn)行全國決賽。

根據(jù)羅新民介紹，本屆大賽共有221支隊(duì)伍參加初賽，其中共邀請51所學(xué)校的51支隊(duì)伍。

4月16日，221支隊(duì)伍共提交有效報(bào)告共184份，而后將184份分為東西南北4個(gè)區(qū)，最后進(jìn)行分區(qū)評(píng)審。桂林電子科技大學(xué)通過線上線下結(jié)合的評(píng)審方式，邀請了30位評(píng)審專家，從東西南北4個(gè)區(qū)，選拔初賽結(jié)果，35支隊(duì)獲得一等獎(jiǎng)，33支隊(duì)獲二等獎(jiǎng)、34隊(duì)獲三等獎(jiǎng)；同時(shí)，選拔出55支隊(duì)伍獲得決賽資格，加之51個(gè)直通車隊(duì)伍，最終106支參賽隊(duì)殺入決賽。

7月31日，組委會(huì)共收到85支隊(duì)伍作品報(bào)告，實(shí)際到場75支隊(duì)伍。評(píng)測過程中，組委會(huì)本著公開、公平、公正的原則，按參賽作品內(nèi)容、關(guān)鍵詞進(jìn)行了分類，最后形成了ABCDE五組進(jìn)行評(píng)審。最終經(jīng)過專家評(píng)測，一等獎(jiǎng)7支隊(duì)伍（8%），二等獎(jiǎng)13支隊(duì)伍（16%），三等獎(jiǎng)31支隊(duì)伍（36%），加起來符合章程的60%獲獎(jiǎng)比例，其中一等獎(jiǎng)最高得分獲得“瑞薩杯”。

“科技科研一定要做在中國的大地上”，之所以這一屆采用完全不同的競賽模式，是要用前沿開發(fā)的資源來解決真實(shí)面臨的問題。信息科技前沿專題賽組委會(huì)委員殷瑞祥表示，不同的問題對(duì)于算力的要求不同，要解決問題，就要最經(jīng)濟(jì)最有效的方法解決問題。可以看到參賽作品雖然還比較稚嫩，但已經(jīng)開始形成了完整閉環(huán)的方案，并培養(yǎng)學(xué)生開始用上述思維思考問題。

堅(jiān)持加大投入中國市場

賴長青說到，自從80年代進(jìn)入中國市場，三四十年以來，瑞薩一直很穩(wěn)健地成長和發(fā)展。瑞薩在中國市場的努力，也贏得了眾多行業(yè)頭部客戶的認(rèn)可。

尤其在最近這幾年，瑞薩成長也非常迅速，從2019年的70億美元的公司規(guī)模，達(dá)到現(xiàn)在的120億美元瑞薩不僅憑借強(qiáng)大的供應(yīng)能力在前幾年全球芯片短缺時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，還通過快速的技術(shù)革新為市場和用戶帶來了顯著的價(jià)值。在質(zhì)量方面，瑞薩產(chǎn)品在市場上表現(xiàn)極為可靠。

最近兩三年，無論是地緣政治還是疫情，都對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來了巨大沖擊，瑞薩則在中國持續(xù)投入，在過去2年，新增位于重慶、武漢、廣州、廈門的四個(gè)分公司，同時(shí)加大北京、上海、成都和蘇州研發(fā)中心的投入。值得一提的是，瑞薩剛剛在北京成立一個(gè)新部門，專注于人工智能AI這一領(lǐng)域。

現(xiàn)如今的瑞薩，早已不是一個(gè)單純的芯片公司，而是一個(gè)方案解決商，產(chǎn)品覆蓋嵌入式處理器、數(shù)字芯片、電源、模擬和無線連接等。從收購Dialog、Panthronics，再到收購Altium、Transphorm，瑞薩走得越來越全球化、多元化，并且在新領(lǐng)域布局上走得很快。

可以說，大力支持電賽，是瑞薩持續(xù)投入中國市場的另一種體現(xiàn)。通過產(chǎn)教融合、以賽促學(xué)，人才培養(yǎng)有了新途徑。