瑞薩電子和Fixstars公司宣布聯合開發一套用于R-Car SoC的工具軟件，以優化并快速模擬用于自動駕駛(AD)系統和先進駕駛輔助系統(ADAS)的軟件。這些工具軟件可以在軟件開發初期即充分利用R-Car的效能優勢，快速開發具有高精度物件識別的網絡模型，可以減少開發后期的重工，有助于縮短開發周期。 

瑞薩車用軟件開發部副總裁Hirofumi Kawaguchi表示，瑞薩持續創造整合式開發環境，為客戶提供軟件優先的開發方式。透過支持為R-Car量身定制的深度學習模型的開發，幫助客戶建構AD和ADAS解決方案，以縮短上市時間和開發成本。

FixstarsCEOSatoshi Miki表示，GENESIS for R-Car是與瑞薩共同建構的云端評估環境，使工程師得以在開發前進行元件的評估和選擇，且已經有許多客戶開始使用。我們將持續開發新技術來加速機器學習操作(MLOps)，以用于維護最新版的車用應用軟件。

目前AD和ADAS應用采用深度學習來實現高精度的物件識別。深度學習的推論過程需要大量的數據運算和存儲器空間。而實際車用產品的模型和可執行程序必須針對車用SoC進行優化，因為使用有限的運算單元和存儲器空間進行實時處理是一項非常有挑戰性的任務。此外，也需要加快從軟件評估到驗證的流程，并且需要持續更新應用程序以提高準確性和效能。

瑞薩和Fixstars將持續在「Automotive SW Platform Lab」上開發深度學習軟件，并建構執行環境，透過不斷更新網絡模型來維持和提高識別精度和效能。