2026年8月22日，长春理工大学东校区，第五届“瑞萨杯”信息科技前沿专题赛（AITIC）颁奖典礼在这里举行。当青岛大学宋金雨、崔郅斐、朱涵三位同学从全国大学生电子设计竞赛组委会副主任赵显利教授和瑞萨电子中国总裁刘芳手中接过那座沉甸甸的“瑞萨杯”奖杯时，现场掌声雷动。

这座奖杯的背后，是他们历时数月打造的“基于RA8P1的64通道声学成像边缘AI异常检测装置”参赛作品，这是一件将边缘AI技术与声学成像深度融合的作品。

然而，比奖杯归属更值得关注的，是贯穿本届赛事始终的那条鲜明主线：AI。

从赛题设置到开发平台，从作品创意到评审标准，人工智能（AI）的印记无处不在。

正如赛事组委会秘书长、西安交通大学罗新民教授所言，当AI工具可以在几分钟内给出设计方案、生成参考代码时，为这场强调学生动手实践能力的电子设计竞赛增加了新的色彩，参赛学生可以把更多时间花在构思创意和对作品的精雕细琢上，也为AI时代高校学生培养模式探索积累了宝贵的经验。

以AI为“核”的赛题

如果说赛事是一幅画卷，那么赛题就是最先落下的笔触。

本届“瑞萨杯”全国决赛设置了四个方向的命题指南：“基于视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉的智能感知”、“面向低空经济的前沿科技”、“‘眼手力’机器人作业”以及“简易AI超算装置”。

细读这四大方向，AI的基因清晰可见。

智能感知，本质上是让机器像人一样感知世界——视觉AI看懂图像、听觉AI听懂声音、触觉AI感受压力。低空经济中的无人机自主飞行、智能避障，离不开AI的实时决策。“眼手力”机器人作业，则需要视觉识别、力觉反馈与智能控制的深度融合。而“简易AI超算装置”更是将AI计算能力本身作为赛题。

罗新民表示：“相关命题覆盖人工智能、机器人、智能传感和低空经济等领域，旨在引导学生围绕产业前沿和真实应用场景开展创新实践。”

从赛题层面看，AI已不再是赛事的“加分项”，而是“必答题”。

四个方向无一例外地将AI作为核心技术支撑，引导参赛者突破传统测控思维，将深度学习、目标检测、语义分割等AI算法与多模态传感器融合技术深度结合。

赛事平台RA8P1为AI而生

如果说赛题是AI的“灵魂”，那么开发平台就是承载这个灵魂的“躯体”。

本届赛事决赛阶段统一采用瑞萨RA8P1微控制器。这是一款2025年才推出的新产品，搭载Arm® Cortex®-M85内核，同时集成了一个U55内核和一个Cortex®-M33小核，形成了多核异构的算力架构。

从RA8P1的资源来说1GHZ的M85 CPU内核本身计算性能就比较强，再加上500MHZ U55 NPU核0.25TOPS的算力，配合外围的I2S，ADC，MIPI-CSI外设，可以实现基于视觉、音频或传感器的AI处理。

瑞萨电子技术总监于涛这样评价RA8P1：“多核异构的算力配置，又有一定小的算力，非常适合在边缘侧做一些智能的控制、智能的分析和检测。它不是传统意义上的通用MCU，而是一颗为AIoT（物联网人工智能）应用而设计的AI加速微控制器。”

从初赛的RA6M5到决赛的RA8P1，赛事的硬件平台升级本身就是一条AI能力递进的线索。初赛阶段学生熟悉基础MCU开发，决赛阶段则要在异构计算架构上部署AI算法——这不仅是技术难度的跃升，更是对学生AI工程化能力的直接考验。

比如瑞萨杯获得者作品“基于RA8P1的64通道声学成像边缘AI异常检测装置”，利用麦克风阵列获取声音信息，利用CPU和NPU处理分析数据，进而定位管道异常位置。一等奖获奖作品“农产品智能采摘系统”则是利用视觉实现边缘AI。

本次竞赛参赛队均能熟练掌握基于通用AI模型和边缘AI开发工具链部署算法到RA8P1，结合应用特点和MCU资源，优化算法，实现了软硬件最佳适配。

于涛在赛后评价参赛队伍对平台的利用时说：“大家用这个芯片和开发板都非常到位。”这句看似平淡的评价背后，是数百支队伍在边缘AI部署上的艰辛探索。

参赛作品：群星闪耀，AI争辉

赛题是蓝图，平台是工具，真正让AI“活”起来的，是参赛队伍的作品。

本届赛事共评出一等奖13队（含“瑞萨杯”）、二等奖27队、三等奖61队，另有55支队伍获得成功参赛证明。在这些获奖作品中，AI的身影无处不在。

1、夺杯之作：声学成像的边缘AI革命

最高奖项“瑞萨杯”花落青岛大学的“基于RA8P1的64通道声学成像边缘AI异常检测装置”。这件作品的技术路线颇具代表性：64通道声学传感器阵列采集声场数据，RA8P1的多核异构算力在边缘侧完成实时信号处理与AI推理，实现对异常（超声波）声源的可定位、可识别、可监控。

它的价值不只在于技术复杂度，更在于对“边缘AI”理念的精准诠释。传统声学检测往往需要将数据上传云端处理，存在延迟高、带宽占用大、隐私风险等问题。而青岛大学团队将AI推理下沉到设备端，在RA8P1上完成了原本需要更强算力才能支撑的声学成像与异常检测任务。据瑞萨技术总监介绍，管道漏气监测这类任务需要对采集到的数据进行分类、聚类等实时计算，算力要求远超一般微处理器，而RA8P1恰恰提供了支撑。

2、AI在各行各业的落地

夺杯作品只是AI应用的冰山一角。纵览本届赛事的获奖作品，AI已经渗透到工业检测、智慧医疗、智能交通、智慧办公、公共服务等各个领域。

武汉大学桑鹏凯、梁传章、张万勋团队的作品“基于RA8P1的边缘智能交互终端”，实现了文字识别与会议纪要、手势识别与无感交互、声源定位与智能追踪、人脸识别与实时录制等一系列面向会议室场景的智能化功能。该作品以边缘NPU为核心，对YOLO算法完成轻量化重构，采用极简的全INT8量化架构，在保证识别效果的同时大幅降低计算开销。团队还采用Cortex®-M85主核与Cortex®-M33从核双核协同架构，充分释放板卡异构计算性能——这是对RA8P1多核架构的深度挖掘。

武汉大学另一支团队的作品“基于多模态感知与定向声学交互的桌面工作助手”，则展示了AI在康养辅助场景的应用潜力。作品采用视觉与毫米波雷达双重协同感知，可精准定位人脸，并无感监测呼吸、心率及活动状态，多维度评估用户专注度与健康水平。端侧平台深度融合NPU视觉、毫米波感知、定向声学与嵌入式GUI技术——多模态AI的融合应用令人印象深刻。

来自湖南衡阳师范学院的作品“灵眸·芯途”——智能导盲头盔荣获全国二等奖。这件作品以RA8P1双核微控制器为核心，依托双核架构实现算力分区部署，通过本地模型推理与云端大模型接入，实现语音导航、红绿灯识别、避障预警、摔倒告警、场景智能问答五大核心功能。从端侧AI推理到云端大模型协同，这件作品展现了AI部署的另一种范式。

来自浙江的参赛队伍针对基层社区药房人工配药效率低、称量误差波动大等行业痛点，设计了“基于边缘AI感知与决策的药店智能调度与精准配药系统”。该系统打通扫码开方、中西药分拣、精准称量、自动卸料、无人配送、云端库存监测等基层配药全链路。作品以边缘AI智能赋能社区药房配药全流程的创新性，斩获一等奖。

温州职业技术大学的作品“基于语音交互的多目标智能感知小车系统”，以RA8P1微控制器为核心，融合端侧语音AI、视觉感知、移动控制和机械臂操作等功能。从语音唤醒到视觉识别再到机械臂控制——这是一条完整的AI感知-决策-执行链条。

这些作品共同描绘出一幅AI技术在各行各业落地的全景图。它们不再是实验室里的“玩具”，而是面向真实产业场景、解决实际问题的工程化方案。

AI时代的竞赛，究竟在考什么？

当AI可以在几分钟内给出设计方案、生成参考代码时，一场强调学生动手实践的电子设计竞赛，价值何在？

事实上，“AI会不会取代参赛学生的动手能力”成为本届赛事颁奖与采访现场讨论最热烈的话题之一。这个问题的答案，或许就藏在赛事本身之中。

1、AI是工具，不是答案。

从青岛大学的声学成像装置到武汉大学的智能交互终端，从衡阳师范学院的智能导盲头盔到各校的边缘AI配药系统，这些作品的成功之处不在于“用了AI”，而在于“用AI解决了什么问题”。学生需要理解产业痛点、设计系统架构、部署AI模型、优化边缘计算、完成软硬件联调——AI只是工具箱里的一件工具，真正的价值在于使用者对问题的洞察和对系统的构建能力。

2、边缘AI考验的是工程化能力。

在云端部署一个AI模型或许不难，但在RA8P1这样的边缘设备上完成实时AI推理，需要对模型进行轻量化重构、量化压缩、算力调度。这恰恰是最考验学生工程能力的环节。正如赛事所强调的，引导学生“充分挖掘瑞萨RA8P1单片机的异构计算与边缘AI推理能力”——这是一项从算法到硬件、从理论到实践的综合性挑战。

3、AI时代更需要“系统思维”。

本届赛事的优秀作品无一例外地展现了多模态融合的特征：视觉+听觉、视觉+力觉、语音+视觉+控制。单一AI能力已经不够，参赛者需要思考如何将多种感知modality、多种算法、多种硬件资源整合为一个有机系统。这种系统思维能力，恰恰是AI无法替代的人类智慧。

正如瑞萨电子中国总裁刘芳在颁奖典礼上所说：“随着新兴产业和未来产业加速发展，青年人才的创新能力与工程实践能力正成为推动产业进步的重要力量。”

AI或许可以生成代码，但无法替代学生对产业的理解、对系统的设计、对工程的执着。

2026年8月22日的长春，阳光正好。当“瑞萨杯”被高高举起的那一刻，我们看到的不仅是一座奖杯的归属，更是一个时代的注脚。

从赛题的AI导向到平台的AI赋能，从作品的AI落地到评审的AI视野——AI已经不再是赛事的一个“赛道”或一个“方向”，而是渗透到赛事的每一个毛孔中，成为这场竞赛最深刻的时代印记。

自2008年支持全国大学生电子设计竞赛以来，瑞萨电子持续为高校学子搭建对接产业前沿的实践平台。而2026年的这一届“瑞萨杯”赛事，注定将被铭记——不仅因为它的规模创下新高，更因为它清晰地标记了AI从“前沿技术”走向“行业赋能”的历史坐标。

当AI成为像电力一样的基础能力，未来的工程师需要的不再是“会不会用AI”，而是“用AI做什么”以及“如何做得更好”。

2026年“瑞萨杯”信息科技前沿专题赛，也是对这一命题的精彩回答。