德州仪器这些技术推动自动驾驶迈向新高度

德州仪器全新栏目《创新芯科技》上线！

2026 年 CES 展会上，自动驾驶成为热议焦点！AI 融合 4D 成像雷达与高性能芯片，实现了更精准的感知与实时决策。区域架构和 48V 系统让车辆更聪明高效。这些技术已规模化落地，正加速推动自动驾驶走向现实。

CES 上的对话涵盖了从人形机器人到可穿戴设备等一系列前沿技术，其中汽车行业的创新引发了尤为热烈的讨论。观众们普遍关心：究竟哪些技术将推动自动驾驶迈向“更智能、更安全、更清晰感知环境、更迅速做出决策、更好适应周围状况”的新高度？

汽车制造商正积极运用AI 驱动的软件定义架构，这种架构赋予汽车更多控制权，同时也让驾驶员更有信心。随着精确性和智能性的深度融合，自动驾驶正迈向新阶段，设计工程师也已经开始将最新的半导体技术整合在自动驾驶中。

01可扩展的雷达精度和智能性

尽管关于哪种传感技术将占据主导的讨论仍在持续，但通向国际汽车工程师学会（SAE）L2 级与L3 级自动驾驶的道路正变得越来越清晰。由于比较摄像头、雷达与激光雷达都能提供独特的信息，帮助车辆更全面地感知周围环境，并在不同条件下做出更快反应，它们的应用大幅简化了工程挑战的复杂性。随着高级驾驶辅助系统（ADAS）持续演进，设计人员们正在采用基于传感器融合的策略——即通过结合多种传感技术，实现更智能、更可靠的运行。

新一代设计方案正在将雷达的性能推向全新高度。例如，4D 成像雷达技术的进步将使车辆能够在更远的距离更清晰地检测物体。德州仪器（TI）新推出的单芯片 4D 成像雷达收发器简化了高分辨率雷达的设计流程，可以通过可扩展的卫星架构探测 350 米以外的目标物体。

更高分辨率的成像技术让L3 级自动驾驶更容易实现：想象一下，驾驶员们可以在高速公路上实现解放双手的自动驾驶，或是在拥堵路况下完成低速自动跟车。同时，更高的分辨率也能提升驾驶者在雨雾、低能见度等复杂天气条件下的信心。

02从感知到决策

感知环境只是驾驶体验的一部分。车辆还必须实时处理并响应这些数据。更高级别的自动驾驶需要由可扩展的高性能片上系统（SoC）驱动的中央计算架构。这些芯片集成了中央处理器、神经网络处理器、图形处理器、加速器和存储器等计算组件。在软件定义汽车中，这些具备边缘 AI 能力的中央计算系统能够分析传感器数据并即时做出反应，从而实现更智能、更安全的驾驶。

德州仪器（TI）近期与新思科技（Synopsys）合作，展示了 TI 新的TDA5 SoC 的 Virtualizer 开发套件。该演示重点展示了 TDA5 SoC 系列在集成 TI C7 神经网络处理单元下所具备的先进数字孪生处理能力。汽车制造商可借助其高性能、可扩展的计算架构以及支持芯粒化设计的特点，在统一的处理器产品组合内，实现最高达 SAE L3 级水平的自动驾驶，并为车队部署先进的自主驾驶功能。

若想要了解更多关于 TDA5 芯片及德州仪器（TI）最新模拟与嵌入式处理技术的信息，请点击下方链接，阅读相关文章。

03区域架构和 48V 系统：未来汽车的支柱

随着汽车感应和处理的数据量日益增长，我们该如何在车内高效传输这些数据？这正是我们看到汽车架构可以从“域控制”向“区域控制”转型的关键原因，这种架构让汽车制造商能够将智能处理模块部署在更靠近传感器和执行器的位置。

在 CES 展会上，德州仪器（TI）展示了该演进的关键一步：通过远程控制的边缘节点技术，工程师可将软件整合到更少的电子控制单元中。此项创新已在基于 TI 最新10BASE-T1S 以太网技术的汽车前照灯应用中得以实现。

以太网技术能够通过简单统一的网络架构，实时收集并跨车辆区域传输更多数据。这些技术支持边缘的低延迟通信和每秒数兆至数千兆比特的数据传输速率——这正是 AI 驱动决策所需的关键条件。

在供电方面，汽车制造商也正在更多车型中推广 48V 系统。这类系统通过提升电力容量以支持更高级的功能，同时降低线束成本与重量。在 CES 上，我们与松下汽车合作，在音频放大器应用中展示了这项技术的实际效果。

04真正的创新驱动前行之路

从雷达精准和智能化，到支持软件定义车辆不断演进的架构，塑造 2026 年自动驾驶技术趋势的汽车科技具备三大共同特质：

它们已成为现实，并正在被设计应用到车辆中。

它们具备跨平台规模化应用的能力。

它们正在持续影响下一代车辆设计方向。

实现自动驾驶已不再遥不可及。工程师们正以系统级的迭代，逐步构建其未来形态。

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