芯耀
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Omar Shrit，AI Core Tech, Solution Marketing
想象一个没有冷藏的世界——药品会变质，食物会腐烂，供应链会崩溃。制冷系统对现代生活至关重要，从药品冷藏箱到大型仓库。这些系统是构成冷链的关键，确保产品满足严格的存储要求。
采用人工智能技术可以实现这些运行系统的耐用性和可持续性。瑞萨在这一领域不断创新，提供一系列专为制冷行业量身定制的集成AI技术的解决方案，帮助企业提升效率、可靠性和节能。
瑞萨集成人工智能技术的制冷解决方案
瑞萨的解决方案概念引入了一系列集成人工智能的应用，旨在应对制冷系统中的一些问题。这些提案聚焦于提升预测性维护、能源优化和资产管理等关键领域的运营效率和可靠性。
图1.制冷剂气体泄漏检测
制冷气体对于保持冷却系统中稳定的冷温至关重要。然而，随着时间推移，由于管道或制冷剂回路的磨损，泄漏可能会发生。为应对这一挑战，瑞萨可以利用先进的人工智能算法，通过分析电流变化和压缩机振动来检测异常。这种主动措施有助于及时维护，防止因故障带来重大的损失，并确保最佳冷却效率。
压缩机过热检测
压缩机过热可能由制冷剂不足或滤网堵塞等问题引起，从而可能造成系统损坏。瑞萨AI暖通空调解决方案不仅仅能检测漏气，还持续监测滤网状况并实时测量进气气流。通过分析这些数据，系统能够在风险升级前预测，确保冷却系统高效且可靠地运行。
冷却能力监测
瑞萨暖通空调解决方案集成了先进的人工智能功能，预测直接影响制冷效率的风扇失衡。通过用电流数据训练的AI模型，这些异常可以被检测，实现无缝且无传感器的监测。这种主动措施提升了系统的可靠性，确保了最佳的冷却性能。
资产监控：可用性与到期跟踪
使用人工智能技术的物体检测与分类技术使库存水平和冷藏资产能够实时监控。系统可以自动建议补货需求并估算每件商品的交货时间。通过减少人工盘点和减少冷却单元开启频率，降低能耗并提升运营效率。
个人识别
使用人工智能技术的人员识别提升了制冷系统的安全性和用户体验。授权访问可通过两种方式实现：
基于视觉的身份验证，结合对象检测模型和设备内学习，实现定制人脸识别。
这些方法可以结合进行两步认证，这在医疗或工业制冷环境中尤为关键。对于家用电器，人物识别实现了上下文感知的交互，如个性化饮食建议或食谱建议，创造更智能、更直观的用户体验。
瑞萨的暖通空调解决方案利用先进的人工智能技术，展现了一种新的制冷系统的工作方式。通过集成实时监控、预测性维护和智能物体检测，这些系统实现了最佳性能、能源效率和运营可靠性。从检测制冷剂泄漏和气流问题，到预测风机失衡再到自动化库存管理，瑞萨的解决方案概念提供了全面的端到端冷却系统优化方法。
这种不需要额外加装专用传感器即可集成至系统当中的监控能力不仅延长了系统的使用寿命，还显著节能。随着对更智能、更高效制冷系统需求的增长，瑞萨正引领潮流，开创下一代智能制冷解决方案。
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人工智能技术一驱动边缘和终端应用
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