无论是在住宅、办公场所还是学校，改善室内空气质量已成为营造健康环境的迫切需求。据美国环境保护署最新报告指出，我们每天有90%的时间要在室内度过，而室内空气中的污染物浓度可能比室外环境高出五倍之多。
为推动空气质量检测技术的进一步发展，瑞萨电子扩展了其传感产品组合，推出集成式一体化模块。该模块将经过校准的环境传感器与瑞萨的微控制器（MCU）、芯片级封装技术，以及人工智能（AI）算法相结合。
瑞萨的应用工程师Stefan Schreiber最近发布了一篇博客，针对瞬息万变的空气质量传感器市场以及瑞萨RRH62000模块如何助力缓解空气质量问题进行了精彩的分享。
RRH62000
在此，我想在该主题的基础上做进一步扩展，介绍这个最新突破所带来的高度协作性优势——其结合了业内领先的传感器、MCU及AI产品线，能够促进环境传感器在智能空气净化器、烟雾探测器，以及远程气象站等各种设备中的广泛部署。
从客户角度出发，我们重点聚焦三大领域，以显著提升实时空气质量数据的检测、解读与共享过程。
全面的传感器融合
瑞萨环境传感器产品组合的发展轨迹见证了我们从分立传感器向高度集成传感器模块的演变。这些模块融入了通过收购Reality AI公司所获得的AI增强型智能补偿引擎及算法。如今，瑞萨任何基于AI的传感器融合平台都能帮助客户降低30%以上的成本、减少超过50%的占板空间，并将上市时间缩短一半，从而使他们的生活更加轻松。
在最新案例中，RRH62000模块以其强大的功能，引领客户实现了从单一事件检测到综合环境监测的飞跃。该模块能够同时测量温度、湿度、颗粒物，以及是否存在挥发性有机化合物。这种将多个传感器参数结合在一起的技术，被称为传感器融合，其赋予了客户应对众多独特应用的能力，特别是对于需要监测多种气体和悬浮颗粒物的复杂场景来说尤为理想。例如，在霉菌检测或厨房排风扇监测等应用中，RRH62000模块展现出了无可比拟的优势。在一个更为轻松的概念验证案例中，我们的设计师帮助一位潜在客户将传感器控制中心集成到商用烤箱中，利用多种传感器模式来确定最佳的应用条件，形成了类似自动化烹饪的过程，让最终用户可以在自己的厨房中烹饪恰到好处的美食。
利用AI模型实现持续性能改进
根据客户的具体检测要求，我们可以帮助他们收集数据，并利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AI事件分类算法不断进化。例如，学会区分烟雾的来源是香烟还是电子烟。通过构建这些数据集，设计人员便有能力识别更广泛的特征或模式，不仅能够检测到香烟烟雾，还能区分是哪种品牌的烟草。
空气质量标准合规
空气质量标准极其复杂，因为他们时常变化，且地区不同标准也大相径庭，这使得一般客户几乎无法进行必要的尽职调查，以符合全球所有市场的每项标准。
瑞萨对这些标准机构有着非常深入的了解，并将其体现在解决方案中。我们借助特定的传感器固件来执行这些建筑标准，从而为客户的终端设备带来支持。
随着固件的持续更新和更多运行模式的发布，瑞萨可以满足客户对区域建筑标准的不同需求，而无需他们费心应对繁琐的文书工作。
最终，硬件、软件、固件和AI算法的结合，共同构建了灵活、可扩展、且以客户为中心的解决方案。这些方案集成了瑞萨最新的MCU节点、嵌入式环境传感器，以及具备数据分析能力的机器学习模型，有助于打造宜居的生活环境。鉴于当前节能建筑设计中常因优化能效而限制通风，进而可能增加老年人群面临致命呼吸的风险，瑞萨的解决方案能够进一步保障空气质量，确保每一次呼吸都是纯净而健康的！
