2025～2026 年は、自動車エレクトロニクス業界がより高いレベルのインテリジェンス化に向けて加速する中で、電子電気アーキテクチャ (EEA) がドメイン コントローラ時代から中央コンピューティング時代に移行する重要な移行期間として広く認識されています。
車載半導体の世界的リーダーであるテキサス・インスツルメンツ（TI）は、近年の数々の製品発表を通じて、その長期ビジョンを効果的に発信してきました。TIが示す明確な戦略メッセージは、現代の自動車は単なるセンサーとECUの集合体ではないということです。むしろ、高精度な認識、高速な車内ネットワーク、そして集中化されたコンピューティング能力を基盤とした、高度に統合されたインテリジェントシステムへと進化しつつあります。
Linpowaveは、車載半導体の重要な進歩を注視しています。この記事では、TIの最新技術ロードマップの4つの側面（認識の進化、セントラルコンピューティング、通信アーキテクチャ、フルスタックシナジー）と、それらが業界全体に与える影響について考察します。
この分析は、自動車エンジニア、OEM の意思決定者、技術観察者など、誰であっても、インテリジェント車両の将来の方向性をより深く理解できるようにすることを目的としています。
1. 認識の進化：8Tx/8Rx 4Dイメージングレーダーの不可避性
カメラとレーダーの融合は、レベル2+以上の自動運転システムにおいて現在一般的な構成となっています。しかしながら、従来の3Tx/4Rxミリ波レーダーアーキテクチャは、仰角情報の不足と角度分解能の限界（しばしば「色覚異常」と呼ばれる）が長らく批判されてきました。
TI は、AWR2188 とその 8 送信 × 8 受信 (8Tx/8Rx) アーキテクチャの発表により、物体検出から環境マッピングへと移行する mmWave レーダーの根本的な変化を先導しています。
主な利点は、仮想チャンネル数の大幅な増加です。初期世代の12チャンネルから少なくとも64チャンネルへと増加しました。水平および垂直方向の角度分解能における幾何学的な向上は、この飛躍的な向上と直接相関しています。この解像度により、システムは実際の運転状況において、橋の下に駐車している車両と橋梁構造物自体を区別したり、車間距離が近い自転車と後方から接近する車両を区別したりすることが可能になります。
AWR2188は、350メートル以上の検知範囲を持ち、エッジと衛星支援の両方のアーキテクチャをサポートするため、高品質な生のポイントクラウド出力も生成できます。TIの手法は認識の忠実度を維持し、チップ上でデータを大幅に圧縮またはフィルタリングすることで情報損失を招いていた従来のレーダーに比べて、下流のAIアルゴリズムの性能をはるかに高めます。
その結果、レーダーの点群密度は LiDAR に近づき、暗い場所、雨、霧、雪などの状況でも耐性が高まります。4D イメージング レーダーは、低速かつコストが重視されるシナリオにおいて、全天候型認識の重要なコンポーネントになりつつあります。
認識システムは、単に「見る」から「理解する」へと進化しており、これは業界全体の大きな変化の兆候です。ディープラーニングと高品質なレーダーポイントクラウドは、L2+認識スタックの基盤となりつつあり、レーダーとビジョンの融合は共通のベースラインになりつつあります。
2. コンピューティングコア：TDA5 SoCの新しい定義集中型アーキテクチャ
4D レーダーを車両の感覚器官と考えると、TDA5 シリーズの車載 SoC はインテリジェント車両の中心頭脳として機能します。
TDA4と比較した場合、TDA5は単なるパフォーマンスの向上にとどまりません。これは、自動車業界の集中型コンピューティングへの移行に合わせて特別に開発されたプラットフォームです。
システムの複雑さは、ソフトウェア定義車両がもたらす大きな課題の一つです。従来の分散型ECUでは、配線が過剰になり、計算リソースが断片化します。TIのソリューションは、ASIL-D準拠のセーフティ・マイクロコントローラ、専用AIアクセラレータ（NPU）、高性能CPU、そしてビジョン前処理パイプラインを単一チップに統合したヘテロジニアス・インテグレーションです。
2026 年末までに、最初のデバイスである TDA54-Q1 のサンプル出荷が開始される予定です。
このアーキテクチャにより、10台以上のカメラ、多数のレーダー、さらにはLiDARストリームからのデータをすべて同時に処理できます。最大1,200TOPS（液冷なしで24TOPS/W以上）のエッジAI性能を備えたTDA5は、自動駐車や都市部NOA（NOA：NOAの略）といった最先端機能をミッドレンジ車両プラットフォームで実現します。
ソフトウェアのスケーラビリティも同様に重要です。OEMやティア1サプライヤーにとって、統合SDKは、エントリーレベルからプレミアムモデルまでアルゴリズムをシームレスに移行できるようにすることで、開発サイクルを大幅に短縮します。
TDA5のリリースにより、集中型コンピューティングはもはや単なる概念ではなく、大規模な産業化の領域に入りました。その結果、堅牢なシステムレベル統合能力を備えたSoCプラットフォームプロバイダーは、自動車バリューチェーンにおける影響力をますます強めています。
3. 通信の進化における10BASE-T1Sの戦略的機能
車内ネットワークは、他のすべてを可能にするのが神経系であるという事実にもかかわらず、知覚と計算能力をめぐる競争においてしばしば無視されます。
TI の DP83TD555J-Q1 は、10BASE-T1S 車載イーサネットをサポートすることで、車両エッジの接続ボトルネックに直接対処します。
ボディおよびパワートレイン システムに長年利用されてきた従来の CAN バスと LIN バスは、帯域幅の制約と柔軟性に欠けるトポロジによってますます制限されるようになっています。10BASE-T1S は、マルチドロップ バス アーキテクチャをサポートし、単一のシールドなしツイストペアで 10 Mbps を提供します。
これは、ポイントツーポイント配線を必要とせず、複数のレーダーノードまたはセンサーノードが単一のバスを共有できることを意味します。これはシステム設計者にとって大きなメリットとなります。EVの航続距離に不可欠な配線重量の軽減、トポロジの簡素化、そしてエッジセンサーから中央ゲートウェイまでのエンドツーエンドのイーサネット通信（プロトコル変換不要）などが、その直接的なメリットとなります。
帯域幅を超えて、確定的なタイミングとイーサネットネイティブのセキュリティにより、システムの安全性と信頼性が向上します。
戦略的には、10BASE-T1S は、分散したセンサーから集中型のコンピューティング プラットフォームへのスムーズなデータ転送を可能にすることで、集中型インテリジェンスに向けたアーキテクチャの移行を強化します。
4. フルスタック最適化：個別部品からシステム整合性への移行
TI の自動車ロードマップは、個別のパフォーマンス メトリックではなく、システム レベルの一貫性に重点を置いています。
TI は、レーダーと SoC に加えて、高効率電源管理 IC (PMIC)、バッテリ管理システム (BMS)、車内センシング (AWRL6844 などの 60GHz レーダー) を含むように製品ラインを拡張しており、これらはすべてフルスタックの自動車戦略の一部です。
例えば、60GHz帯のキャビン内レーダーは、高精度でプライバシーを確保した乗員モニタリングを可能にします。このレーダーは、微妙な呼吸パターンを識別し、子供の存在やドライバーの疲労を警告するなど、国際的な安全規制でますます求められる機能となっています。
キャビン センシング システムと ADAS システムは、TDA5 プラットフォームと緊密に統合することで計算リソースを共有できるため、システム全体のコストと複雑さが低減します。
TIは、垂直統合された製造拠点に支えられた長期的な製品供給（通常10年以上）と包括的なドキュメントサポートに重点を置いており、これも同様に重要です。この安定性は、サプライチェーンの不確実性が増すパンデミック後の世界において、OEMおよびTier 1サプライヤーにとって重要な強みとなります。
最終的に、フルスタックの相乗効果により、電力効率、システムコスト、市場投入までの時間が最適化され、自動車インテリジェンスの持続可能な基盤が構築されます。
5. 結論：業界のシグナルの解釈
TI の最新の発表では、車載用半導体における 3 つの重要な開発が目立っています。
理解が認識に取って代わります。
4D イメージング レーダーの開発によって実証されているように、高品質のポイント クラウドに基づくディープラーニング主導の認識は、L2+ システムに不可欠になりつつあります。建築の変革は加速している
システムレベルの SoC プラットフォームが戦略的な優位性を獲得するにつれ、TDA5 は集中型コンピューティングの急速な産業化を示しています。コストと効率における競争合理性
イノベーションは、生のプロセス ノードから、ハードウェアとソフトウェアのより緊密な共同設計、電力効率のための異種統合、10BASE-T1S による配線の軽量化など、アーキテクチャの最適化へと移行しています。
OEMとエコシステムパートナーへのメッセージは明確です。インテリジェントカーをめぐる競争は今やシステムレベルで行われています。2026年以降の展望は、アーキテクチャの変化を予測し、それを実際のユーザー価値に変換できる人々によって定義されるでしょう。
Linpowaveでは、車載半導体とセンシング技術の動向を注視し、評価していきます。TIのロードマップや関連アプリケーションについてご質問がございましたら、ぜひディスカッションにご参加ください。