2025-2026 年被广泛认为是关键的过渡时期，标志着电子电气架构 (EEA) 从域控制器时代过渡到中央计算时代，因为汽车电子行业正在加速迈向更高水平的智能。
全球领先的汽车半导体公司德州仪器 (TI) 近期发布了一系列产品，有效地传达了其长期愿景。TI 传递的战略信息清晰明确：现代汽车不仅仅是传感器和电子控制单元 (ECU) 的简单集合，它们正在发展成为基于高保真感知、高速车载网络和集中式计算能力的集成智能系统。
Linpowave 密切关注汽车半导体领域的重要进展。本文将探讨德州仪器 (TI) 最新技术路线图的四个维度——感知演进、中央计算、通信架构和全栈协同——及其对整个行业的影响。
无论您是汽车工程师、OEM决策者还是技术观察者，本分析旨在帮助您更好地了解智能汽车的未来发展方向。
1. 认知演变：8发射/8接收4D成像雷达的必然性
摄像头-雷达融合技术如今已成为L2+及更高级别自动驾驶系统的常见配置。然而，传统3Tx/4Rx毫米波雷达架构缺乏高度信息且角度分辨率有限（通常被称为“色盲感知”），长期以来一直备受诟病。
随着 AWR2188 及其 8 发射 × 8 接收 (8Tx/8Rx) 架构的推出，德州仪器 (TI) 正在引领毫米波雷达的根本性变革，从目标检测转向环境测绘。
主要优势在于虚拟通道数量的显著提升——从早期版本的12个通道增加到至少64个通道。水平和垂直角度分辨率的几何改进与这一飞跃直接相关。如此高的分辨率使得系统能够在实际驾驶场景中区分桥下停放的车辆和桥梁结构本身，或者区分间距较小的骑行者和后方驶来的车辆。
AWR2188还能生成高质量的原始点云输出，其探测范围超过350米，并支持边缘计算和卫星辅助架构。TI的这种方法能够保持感知保真度，使下游AI算法的性能上限远高于以往那些在芯片上大幅压缩或过滤数据、导致信息丢失的雷达。
因此，雷达点云密度接近激光雷达，并且在弱光、雨、雾、雪等恶劣天气条件下更具鲁棒性。在一些低速和成本敏感的场景中，4D成像雷达正成为全天候感知的关键组成部分。
感知系统正从简单的“看”向“理解”演进，这标志着行业正在发生更大的变革。深度学习和高质量雷达点云正成为L2+感知技术栈的基石，而雷达视觉融合也逐渐成为通用的基础技术。
2. 计算核心：TDA5 SoC 的全新集中式架构定义
如果将 4D 雷达视为车辆的感知器官，那么 TDA5 系列汽车 SoC 就相当于智能车辆的中央大脑。
与TDA4相比，TDA5提供的不仅仅是性能提升。它是一个专为汽车行业向集中式汽车计算转型而打造的平台。
系统复杂性是软件定义车辆带来的主要问题之一。传统的分布式ECU会导致过多的布线和计算资源分散。德州仪器(TI)的解决方案是异构集成，它将符合ASIL-D标准的安全性微控制器、专用AI加速器（NPU）、高性能CPU和视觉预处理流水线集成到单个芯片上。
预计到 2026 年底，第一款设备 TDA54-Q1 将开始进行样品测试。
得益于此架构，来自十多个摄像头、众多雷达甚至激光雷达数据流的数据均可同时处理。TDA5 的边缘 AI 性能高达 1200 TOPS（超过 24 TOPS/W，无需液冷），使自动泊车和城市 NOA 等尖端功能能够应用于中端车型平台。
软件的可扩展性同样重要。对于原始设备制造商 (OEM) 和一级供应商而言，统一的软件开发工具包 (SDK) 能够使算法从入门级模型无缝过渡到高端模型，从而大大缩短开发周期。
随着TDA5的发布，集中式计算进入了大规模产业化阶段，不再仅仅停留在概念阶段。因此，拥有强大系统级集成能力的SoC平台供应商在汽车价值链中的影响力持续增强。
3. 10BASE-T1S在通信演进中的战略功能
在感知和计算能力的竞争中，车载网络经常被忽视，尽管它是神经系统使其他一切成为可能的基础。
德州仪器 (TI) 的 DP83TD555J-Q1 通过支持 10BASE-T1S 车载以太网，直接解决了车辆边缘的连接瓶颈问题。
传统的CAN和LIN总线长期以来广泛应用于车身和动力总成系统，但其带宽限制和拓扑结构缺乏灵活性正日益制约其发展。10BASE-T1S支持多点总线架构，并可在单根非屏蔽双绞线上提供10 Mbps的传输速率。
这意味着多个雷达或传感器节点无需点对点布线，即可共享一条总线，这对系统设计人员来说非常有利。减轻布线重量（这对电动汽车续航里程至关重要）、简化拓扑结构以及实现从边缘传感器到中央网关的端到端以太网通信（无需协议转换）都是其直接优势。
除了带宽之外，确定性定时和以太网原生安全性提高了系统的安全性和可靠性。
从战略角度来看，10BASE-T1S 通过促进从分散传感器到集中式计算平台的平滑数据传输，加强了向集中式智能的架构过渡。
4. 全栈优化：从离散部件过渡到系统完整性
德州仪器的汽车产品路线图侧重于系统级的一致性，而不是离散的性能指标。
除了雷达和SoC之外，德州仪器(TI)正在扩展其产品线，包括高效电源管理IC(PMIC)、电池管理系统(BMS)和车内传感(60GHz雷达，如AWRL6844)，所有这些都是全栈汽车战略的一部分。
例如，60GHz车载雷达能够实现高精度、私密的乘员监测。它可以识别细微的呼吸模式，从而发出儿童在车或驾驶员疲劳的警报——这些功能正日益成为国际安全法规的要求。
当车厢感知和ADAS系统与TDA5平台紧密集成时，它们可以共享计算资源，从而降低系统的整体成本和复杂性。
德州仪器 (TI) 注重产品的长期供应（通常超过十年）和全面的文档支持，并依托其垂直整合的制造布局，这一点同样至关重要。在后疫情时代供应链充满不确定性的背景下，这种稳定性对于原始设备制造商 (OEM) 和一级供应商而言是一项关键优势。
最终，全栈协同效应通过优化电源效率、系统成本和上市时间，为汽车智能创造了可持续的基础。
5. 结论：解读行业信号
德州仪器 (TI) 最新发布的公告中，汽车半导体领域的三项关键进展尤为突出：
理解正在取代感知。
基于高质量点云的深度学习驱动感知正成为 L2+ 系统的关键要素，4D 成像雷达的发展就证明了这一点。建筑转型正在加速
随着系统级 SoC 平台获得战略主导地位，TDA5 标志着集中式计算的快速产业化。成本和效率中的竞争理性
创新正在从原始工艺节点转向架构优化，包括更紧密的硬件-软件协同设计、提高电源效率的异构集成以及通过 10BASE-T1S 实现更轻的布线。
对于汽车制造商和生态系统合作伙伴而言，信息很明确：智能汽车领域的竞争如今已进入系统层面。2026 年以后的市场格局将由那些能够预见架构变革并将其转化为实际用户价值的企业来定义。
在Linpowave大会上，我们将密切关注并评估汽车半导体和传感技术的发展。如果您对TI的产品路线图或相关应用有任何疑问，欢迎参与讨论。