无论在家中、工作场所还是在学校，改善室内的空气质量对于确保健康的环境越来越重要。根据美国环境保护署（U.S. Environmental Protection Agency）的一份最新报告显示，人们每天有高达90%的时间都在室内度过，而室内空气中污染物的含量可能是室外环境中典型污染物含量的5倍。

据麦姆斯咨询报道，为了推动更好的空气质量检测技术的进一步发展，近期，瑞萨电子（Renesas）扩展了其传感产品组合——包括集成的一体化传感器模块，该模块将工厂校准的环境传感器与瑞萨微控制器（MCU）、芯片级封装和人工智能（AI）算法相结合。

集成人工智能、微控制器、传感器的一体化模块

瑞萨电子的应用工程师Stefan Schreiber最近发表了一篇题为“Addressing Air Pollution with Advanced Sensor Technology: Introducing the RRH62000 for Clean Air Monitoring”的博客，该博客对快速变化的空气质量传感器市场以及瑞萨RRH62000模块如何助力改善空气质量、缓解负面影响的问题进行了出色的分析。

集成传感器模块RRH62000

瑞萨电子副总裁Leopold Beer通过介绍这一最新突破的深度协作特性，进一步阐述了这一主题，其中包括来自瑞萨电子行业领先的环境传感器、瑞萨微控制器和人工智能产品组合的投入，以促进环境传感器从智能空气净化器、烟雾探测器到远程气象站等各种设备中的广泛部署应用。

从客户的角度来看，瑞萨电子专注于三个领域，使实时空气质量数据的检测、解释和共享变得更加容易。

有效的传感器融合

瑞萨电子环境传感器产品组合的发展轨迹见证了从离散传感器发展到高度集成的传感器模块的演进，这些模块结合了瑞萨电子通过收购Reality AI开发的人工智能增强型智能补偿引擎和算法。如今，任何支持人工智能的传感器融合平台的出现，都将降低30%以上的成本，减少50%以上的电路板空间，并将上市时间缩短一半，从而继续帮助客户更轻松地生活。

在最新的案例中，RRH62000模块使客户能够从检测单一事件转变为同时检测温度、湿度、颗粒物以及挥发性有机化合物（VOC）的存在。这种多个传感器参数的组合被称为传感器融合，该融合赋予了客户处理众多独特应用的能力。这对于多方面的用例都是很理想的，例如霉菌检测或厨房排风机检测——这些地方可能存有多种气体和空气中的颗粒物。最近，在一个更轻松的概念验证案例中，设计师们帮助一位潜在客户将传感器集线器集成到商用烤箱中，使用多种传感器模式来确定最佳应用条件，例如自动烹饪过程。因此，终端用户可以在他们的厨房里烹饪出美味的食物。

使用人工智能模型提供持续的性能改进

根据客户的具体检测要求，使他们能够收集数据并使用这些数据来训练传感器模块的补偿引擎。

未来，这种先进的数据训练将在终端使用人工智能事件分类算法中得到不断发展，例如，通过学习区分烟雾来自香烟还是电子烟笔。通过构建这些数据集，设计师们随后将有能力识别更广泛的特征或模式。这不仅可以使他们能够检测到香烟烟雾，还能分辨出香烟使用的烟草品牌。

空气质量标准符合性

空气质量标准是出了名的复杂，因为它们变化频繁，且在不同地区差异很大。这使得普通客户几乎不可能进行符合全球所有市场每一项标准所需的尽职调查。

瑞萨电子对这些标准机构有着非常深入的了解，并将其反映在他们的解决方案中。在通过特定传感器固件执行这些建筑标准的过程中，瑞萨电子在其终端设备中为客户提供支持。

持续的固件更新和进一步的操作模式的发布解决了客户对区域建筑标准的不同需求，而无需翻阅如丛林般的文件。

最后，硬件、软件、固件和人工智能算法的结合实现了灵活、可扩展且对客户友好的解决方案，该解决方案整合了最新的瑞萨微控制器节点、嵌入式环境传感器和能够进行数据分析的机器学习（ML）模型。总之，在节能的建筑中往往限制通风，这使得老年人群面临着威胁生命的呼吸系统疾病风险，瑞萨电子传感解决方案将确保人们呼吸的空气是健康的。

延伸阅读：《传感器技术及市场-2024版》《环境气体传感器技术及市场-2023版》《面向边缘应用的人工智能（AI）芯片-2023版》《盛思锐气体传感器SGP40产品分析》
《盛思锐气体传感器SGP30产品分析》

无论在家中、工作场所还是在学校，改善室内的空气质量对于确保健康的环境越来越重要。根据美国环境保护署（U.S. Environmental Protection Agency）的一份最新报告显示，人们每天有高达90%的时间都在室内度过，而室内空气中污染物的含量可能是室外环境中典型污染物含量的5倍。

据麦姆斯咨询报道，为了推动更好的空气质量检测技术的进一步发展，近期，瑞萨电子（Renesas）扩展了其传感产品组合——包括集成的一体化传感器模块，该模块将工厂校准的环境传感器与瑞萨微控制器（MCU）、芯片级封装和人工智能（AI）算法相结合。

集成人工智能、微控制器、传感器的一体化模块

瑞萨电子的应用工程师Stefan Schreiber最近发表了一篇题为“Addressing Air Pollution with Advanced Sensor Technology: Introducing the RRH62000 for Clean Air Monitoring”的博客，该博客对快速变化的空气质量传感器市场以及瑞萨RRH62000模块如何助力改善空气质量、缓解负面影响的问题进行了出色的分析。

集成传感器模块RRH62000

瑞萨电子副总裁Leopold Beer通过介绍这一最新突破的深度协作特性，进一步阐述了这一主题，其中包括来自瑞萨电子行业领先的环境传感器、瑞萨微控制器和人工智能产品组合的投入，以促进环境传感器从智能空气净化器、烟雾探测器到远程气象站等各种设备中的广泛部署应用。

从客户的角度来看，瑞萨电子专注于三个领域，使实时空气质量数据的检测、解释和共享变得更加容易。

有效的传感器融合

瑞萨电子环境传感器产品组合的发展轨迹见证了从离散传感器发展到高度集成的传感器模块的演进，这些模块结合了瑞萨电子通过收购Reality AI开发的人工智能增强型智能补偿引擎和算法。如今，任何支持人工智能的传感器融合平台的出现，都将降低30%以上的成本，减少50%以上的电路板空间，并将上市时间缩短一半，从而继续帮助客户更轻松地生活。

在最新的案例中，RRH62000模块使客户能够从检测单一事件转变为同时检测温度、湿度、颗粒物以及挥发性有机化合物（VOC）的存在。这种多个传感器参数的组合被称为传感器融合，该融合赋予了客户处理众多独特应用的能力。这对于多方面的用例都是很理想的，例如霉菌检测或厨房排风机检测——这些地方可能存有多种气体和空气中的颗粒物。最近，在一个更轻松的概念验证案例中，设计师们帮助一位潜在客户将传感器集线器集成到商用烤箱中，使用多种传感器模式来确定最佳应用条件，例如自动烹饪过程。因此，终端用户可以在他们的厨房里烹饪出美味的食物。

使用人工智能模型提供持续的性能改进

根据客户的具体检测要求，使他们能够收集数据并使用这些数据来训练传感器模块的补偿引擎。

未来，这种先进的数据训练将在终端使用人工智能事件分类算法中得到不断发展，例如，通过学习区分烟雾来自香烟还是电子烟笔。通过构建这些数据集，设计师们随后将有能力识别更广泛的特征或模式。这不仅可以使他们能够检测到香烟烟雾，还能分辨出香烟使用的烟草品牌。

空气质量标准符合性

空气质量标准是出了名的复杂，因为它们变化频繁，且在不同地区差异很大。这使得普通客户几乎不可能进行符合全球所有市场每一项标准所需的尽职调查。

瑞萨电子对这些标准机构有着非常深入的了解，并将其反映在他们的解决方案中。在通过特定传感器固件执行这些建筑标准的过程中，瑞萨电子在其终端设备中为客户提供支持。

持续的固件更新和进一步的操作模式的发布解决了客户对区域建筑标准的不同需求，而无需翻阅如丛林般的文件。

最后，硬件、软件、固件和人工智能算法的结合实现了灵活、可扩展且对客户友好的解决方案，该解决方案整合了最新的瑞萨微控制器节点、嵌入式环境传感器和能够进行数据分析的机器学习（ML）模型。总之，在节能的建筑中往往限制通风，这使得老年人群面临着威胁生命的呼吸系统疾病风险，瑞萨电子传感解决方案将确保人们呼吸的空气是健康的。

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