瑞萨 Ivo Marocco 专访：物理 AI 实验室落地北京，冲刺机器人 70% BOM 覆盖

 AI 产业正式迈入 Physical AI（物理 AI）新阶段，机器人作为物理智能的核心载体，正在带动嵌入式控制、功率半导体、传感器市场迎来新一轮增长。瑞萨电子在 2026 年 7 月成立独立 Physical AI 事业部，8 月底在北京建成机器人实验室，加速从芯片供应商向系统方案服务商转型。瑞萨副总裁 Ivo Marocco 在专访中提出明确目标：将人形机器人芯片 BOM 价值覆盖率从当前 30% 提升至 70%。

瑞萨将物理 AI 定义为可与现实世界交互的实体智能系统，这一定位决定了企业不会只做单纯的芯片供货。独立事业部的设立，目的是把数十年汽车、工控技术资产迁移到机器人赛道，把车载实时控制、电机驱动、电源管理、ASIL 功能安全技术平移至关节执行器、伺服驱动等机器人硬件开发。

选址北京，核心是依托国内完善的供应链、工程师资源与高速迭代的客户生态。机器人开发离不开软硬件联调，电机控制、信号采样、电源时序、通信延迟都需要现场协同优化，这座实验室正是面向客户的共创验证平台，把设计方案快速从 Demo 原型推进到量产版本，成熟方案再向全球市场复制推广。

30% 到 70% 的 BOM 扩张，是瑞萨机器人战略的主线。该数值按照芯片价值核算，补齐剩余份额不靠外部收购，而是持续深耕现有计算、传感、电源、模拟产品线。车载技术只能部分复用，机器人分布式关节智能、严苛功耗限制、新型人机交互场景，都需要全新开发，避免简单照搬汽车方案带来的水土不服。

瑞萨选择避开大模型赛道，聚焦硬件底层能力。依托 RA、RZ、R-Car 系列处理器，打造高可靠实时控制硬件底座，保障 AI 算法在实体设备上稳定运行。对比竞品，瑞萨最大优势在于全信号链硬件覆盖，从主控 MCU、功率 MOS、传感器到通信接口，能够提供一整套完整硬件矩阵，非常适配机器人多部件碎片化开发需求。

人形机器人量产最大瓶颈并非算力短板，而是多子系统集成难题。感知、运算、执行、电源热管理、功能安全组合在一起，系统稳定性很难保障，这也是实验室主攻方向。产业落地会遵循先工业后消费的节奏：工厂协作机器人、AGV 物流机器人等结构化设备，会比家用陪伴机器人更早实现规模化出货。

依托北京实验室持续深化客户联合开发，补齐系统集成短板，稳步提升 BOM 占有率。瑞萨正在把汽车电子的技术积淀，转化为物理 AI 机器人赛道的长期竞争力。

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