瑞萨公开下一代车用SoC和MCU处理器产品路线图-Ameya360电子元器件采购网

瑞萨公开下一代车用SoC和MCU处理器产品路线图

发布时间：2023-11-09 14:35

作者：AMEYA360

来源：网络

阅读量：3407

　　11月8日，全球半导体解决方案供应商瑞萨电子今日公开了针对汽车领域所有主要应用的下一代片上系统（SoC）和微控制器（MCU）计划。

瑞萨公开下一代车用SoC和MCU处理器产品路线图

　　瑞萨预先公布了第五代R-Car SoC的相关信息，该SoC面向高性能应用，采用先进的Chiplet小芯片封装集成技术，将为车辆工程师在设计时带来更大的灵活度。举例来说，若高级驾驶辅助系统（ADAS）需要兼顾更突出的AI性能时，工程师可将AI加速器集成至单个芯片中。

　　瑞萨还分享了即将推出的下一代R-Car产品家族两款MCU产品规划：一款为全新跨界MCU系列，旨在为下一代汽车E/E架构中的域和区域电子控制单元（ECU）打造所需的高性能，这款产品将缩小传统MCU与先进R-Car SoC间的性能差距；瑞萨同时还将发布一款为车辆控制应用量身定制的独立MCU平台。这两款MCU都将采用Arm?架构，并将成为卓越的R-Car产品家族重要成员，为车辆工程师提供完善的可扩展选项和软件复用性。

瑞萨公开下一代车用SoC和MCU处理器产品路线图

　　作为产品路线图的一部分，瑞萨计划提供一个虚拟软件开发环境，配合汽车行业广为人知的“左移”模式。这些软件工具将允许客户在开发过程中更早地进行软件设计与测试。

　　Vivek Bhan, Senior Vice President, Co-General Manager of High Performance Computing, Analog and Power Solutions Group at Renesas表示：“基于与一级供应商和OEM客户多年的合作及讨论，瑞萨制定了这一路线图。我们收到最多的客户反馈是，需要在不影响质量的前提下加快开发速度。这意味着必须在拿到硬件之前启动软件设计和验证。因此，我们将继续投资“左移”模式和软件优先创新，部署新的可扩展嵌入式处理器，并加强瑞萨本已庞大的开发工具网络，助力客户实现目标。”

　　第五代R-Car SoC平台

　　直到第四代推出之前，R-Car SoC均针对特定案例而设计，例如需要高阶AI性能的ADAS/自动驾驶，以及具有增强通信功能的网关解决方案等。瑞萨的第五代R-Car SoC将采用Chiplet技术搭建一个灵活的平台，可根据不同案例的不同要求进行定制。新平台将提供从入门级到高端型号的多种处理器集，并可将AI加速器等各种IP，以及合作伙伴和客户的IP集成至单个封装。由此，将为用户带来根据自身需求定制设计的选择。

　　两款面向车辆控制应用的全新Arm内核MCU平台

　　随着汽车E/E架构的不断发展，域控制单元（DCU）和区域控制单元的高性能计算与实时处理能力变得愈发重要。瑞萨为应对这一挑战，开发了基于Arm核的32位跨界R-Car MCU平台，这一平台内置NVM（非易失性存储器），可提供比目前传统MCU更高的性能。此外，立足RH850产品家族MCU的卓越成就，瑞萨还推出同样采用Arm技术的全新R-Car MCU系列，以扩展其车辆控制产品阵容。这意味着车辆系统开发人员将首次能够借助Arm的软件和庞大生态系统，使用这些全新MCU来构建动力总成、车身控制、底盘和仪表盘系统。此次扩展将使瑞萨能够在MCU和SoC之间实现IP标准化，从而提升软件的可用性，降低客户开发费用。瑞萨计划从2024年起，按照这一路线图陆续推出新产品。

　　软件开发环境

　　随着车载软件的规模和复杂性不断增加，使用硬件进行软件设计的传统模式因其冗长的生产流程而逐渐过时。瑞萨已率先推出应用软件虚拟开发环境，提供先进的调试与评估工具，用于分析和评估软件性能。从2024年一季度起，瑞萨将为下一代处理器提供这些工具。这样，开发人员甚至可以在下一代设备原型面世之前加速其软件开发工作，从而更快地将产品推向市场。

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

行业新闻

瑞萨丨EEPW对话瑞萨电子副总裁Ivo Marocco：物理AI规模化布局

　　Physical AI(即物理AI)成为了热词，人们说人工智能的发展已经进入到了下半场。　　2026年8月27日，瑞萨电子(Renesas)在北京启用了Physical AI & Robotics Lab。距离7月1日瑞萨Physical AI事业部的成立，还不到两个月。　　对一个年营收过万亿日元的半导体巨头来说，这个速度不算慢。但比速度更值得关注的，是瑞萨对这件事的定义，不是"设立一个研发中心"，而是"把项目从概念验证推到规模部署"。　　"目前瑞萨能覆盖人形机器人约30%的BOM，目标是把这推到70%。"瑞萨在官方新闻稿里说得很直接。　　30%到70%，差的不是40个百分点，而是一整套系统级交付的能力。这也是这个实验室真正要做的事。　　带着问题，我们跟瑞萨电子副总裁兼UX事业部负责人Ivo Marocco聊了聊。　　为什么是北京，为什么是现在　　瑞萨把物理AI定义为"具有实际结果的智能"——能感知、能处理、能通过执行器跟现实世界交互的系统。这个定义本身就说明，瑞萨不把自己看成单纯的机器人芯片供应商。　　7月1日成立事业部，8月27日北京实验室落地。Ivo Marocco在回答中确认，独立的组织架构是为了"明确应用和市场重点，同时充分利用汽车与工业产品组合中的资产"。这句话翻译一下就是：瑞萨在汽车和工业领域攒了几十年的东西，现在要系统性地往机器人赛道上搬。　　那为什么是北京?　　Ivo Marocco给出的理由是中国有"优秀的工程人才、快速的决策与执行能力、迅速发展的机器人生态，以及具有全球竞争力的创新和供应链能力"。这话不假，但更实在的一点是：机器人是系统级工程，光靠卖芯片样品和参考设计远远不够。客户需要有人跟他一起调电机、调传感、调电源、调通信延迟。实验室就是干这个的。　　他还补了一句："在这里形成的解决方案和经验，未来也可能适用于其他市场。"这句话值得留意——北京实验室不只是服务中国客户的，它是一个试验田，跑通的方案可以复制到全球。　　新业务新部门，肯定要有新的KPI。关于这个，Ivo Marocco没有给出具体数字。他说现阶段重点是"加强客户互动、加快概念验证和设计导入、强化子系统集成"，进展通过"客户项目的成熟度与相关性、验证和开发支持的有效性，以及周边生态系统的发展"来评估。　　不难理解，对于瑞萨来说现在还不是定数字的时候。先把客户拉进来，把项目跑起来。这本身就是一个信号——瑞萨对这件事的预期是长期的。　　从30%到70%，中间是什么　　30%到70%这个数字，是理解瑞萨在机器人领域打法的关键。　　Ivo Marocco解释得很清楚：这两个数字是"以金额计算的芯片含量"，来自"特定架构中平均价格与芯片数量的综合计算"。换句话说，不是瑞萨现在只能提供30%的器件，而是按价值量算，目前打进去的芯片占整个人形机器人BOM的30%。　　那剩下的40%是什么?　　他没有列具体器件清单，但说了一句很关键的话："我们将继续投资于现有的产品领域，包括计算、传感、电源和模拟，其中许多产品都适用于人形机器人。"　　注意"继续投资"这四个字——意思是这40%不靠并购补，靠自研和现有产品线的延伸。这跟瑞萨过去几年靠收购Intersil、IDT、Dialog快速扩张的路径不太一样。　　技术层面，Ivo Marocco承认汽车芯片的经验不能简单照搬。能直接迁移的是"实时控制、电机控制、电源管理、工业通信和汽车功能安全"。需要重新做的是"分布式架构、关节端智能、更严格的功耗约束，以及新型人机交互"。他的原话是"不能简单复用汽车解决方案"——这句话从瑞萨嘴里说出来，本身就说明他们对机器人场景的复杂度有清醒认知。　　有一个问题我们特意追问了：　　瑞萨准不准备做机器人基础模型?　　Ivo Marocco的回答很干脆："瑞萨并不寻求自行开发机器人基础模型或'机器人大脑'。"瑞萨的定位是"帮助AI能力与物理系统连接"，具体来说就是提供传感、低延迟计算、实时控制、电源管理、功能安全这些底层能力，可能会用到RA、RZ、R-Car等产品线。　　这个定位很聪明。做模型是烧钱的事，而且跟瑞萨的基因不匹配。瑞萨的强项是把东西做稳定、做可靠、做到车规级——这些能力在机器人身上同样稀缺。　　问到敏感话题："最不想被别人卡脖子的环节"是什么?Ivo Marocco没有正面回答，而是强调"差异化不在于依赖某一项单独技术，而在于整合一系列成熟且广泛的能力"。这话听起来像公关话术，但仔细想想，瑞萨确实没有哪一项技术是绝对不可替代的。它的优势是覆盖面广——从MCU到功率到传感到通信，能凑出一套相对完整的方案。这在机器人这种高度碎片化的市场里，反而比单点技术领先更有用。　　对比英飞凌(功率半导体见长)、意法半导体(MCU+传感器)、NVIDIA(AI算力)，瑞萨的差异化确实在于"覆盖全系统"的完整度。当然，完整度不等于竞争力，最终还是要看客户买不买单。　　人形机器人离规模部署还有多远　　这是整场采访里最实在的部分。　　我们问Ivo Marocco，人形机器人从概念验证到规模部署，最大的工程化瓶颈是什么?他没有说是芯片算力不够，也没有说是电机控制精度不够。他的回答是："主要瓶颈并非某一个孤立器件，而是在严苛约束下对众多子系统进行集成。"　　这个判断跟实验室的定位完全吻合。机器人需要"精确传感、低延迟处理、协调执行、高效的电源与热管理，以及适用于变化环境的功能安全"——这些东西单拎出来都有成熟方案，但凑在一起还能稳定运行，就是另一回事了。实验室要做的是"在子系统层面集成并验证这些要素，缩小初始概念验证与可扩展部署之间的差距"。　　关于竞争格局，Ivo Marocco没有直接对比英飞凌、意法或NVIDIA，而是说"与其逐一比较竞争对手，瑞萨更关注如何通过这些能力的组合简化系统开发并加快客户部署"。他提到了Renesas 365云开发平台，这是瑞萨在软件侧的一个抓手。　　对于跟AI计算平台、VLA/机器人基础模型厂商的关系，他的定位很清晰：瑞萨是提供硬件和底层能力的一方，"使AI能够在物理系统中可靠运行"。至于具体的模型计划，他说"现阶段不打算发表评论"。　　最后一个问题我绕了个弯子：人形机器人真正起量还需要几年?哪些物理AI应用可能更早实现规模化?　　Ivo Marocco没有给具体时间表。他说"很难给出统一的时间表，因为应用普及将取决于具体场景、所需灵巧度、安全性和成本"。但他给了一个方向性判断：工厂、物流、农业等结构化环境中的工业应用，会比面向家庭的通用人形机器人更早实现规模化。　　这个判断值得重视。市场上很多讨论都聚焦在人形机器人上，但真正先落地的可能是更"无聊"的场景——工业机器人、协作机器人、AMR。瑞萨的实验室"不仅服务人形机器人，还面向更广泛的物理AI应用"，这个定位跟Ivo Marocco的判断是一致的。　　至于实验室未来几年最应该做成的一件事，他的回答很克制："加强客户协作、验证可扩展的子系统解决方案，并帮助建立实现更广泛部署所需的生态和安全基础。"没有提销量，没有提市占率，没有提具体的营收目标。就是做好手头的事。　　写在采访的最后　　回到开头那个问题：瑞萨在北京开这个实验室，到底想干什么?　　Ivo Marocco在采访里说了一句话："北京实验室是一项着眼未来、旨在贴近客户并推动生态发展的投资，并不意味着瑞萨偏离核心业务，也不是对无关领域的投机性布局。"　　这话说得很稳。但结合瑞萨过去几年的动作——终止SiC业务、成立Physical AI事业部、在北京落地实验室——能看出来这家公司正在做一次不算轻松的战略调整。汽车芯片的基本盘还在，但增长故事需要新的章节。机器人是那个章节，至少目前看起来是。　　实验室能不能成，最终要看瑞萨能不能真的帮客户把机器人做出来、卖出去。从30%到70%的BOM覆盖，从概念验证到规模部署，中间隔着无数个工程细节和商业决策。

2026-10-22 09:31 阅读量：147

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