作者：毛烁
当自动驾驶的竞争从L2+级向L3级迈进的关键节点，其面临的挑战往往不再只来自算法本身，而是被三堵“工程墙”所约束——算力能效边界、感知成本曲线，以及车内通信架构的割裂。
在CES 2026上，TI在拉斯维加斯亮相了其新的产品组合，直指这三堵“工程墙”，以可量产、可落地的方案，逐项击穿功耗、成本与架构瓶颈。
01 “去液冷画”路径：用能效跨过“算力墙”
随着软件定义汽车（SDV）的架构持续下沉，区域控制器（Zonal Control）与中央计算单元的融合，已经从概念选择演变为工程实践。但随之而来的，是算力集中带来的功耗与散热压力，正在反向制约架构本身的演进。
在当前的主流方案中，高性能SoC往往通过通用GPU堆叠算力。这一路径加速推高了芯片功耗，迫使整车系统引入液冷方案。
但是，对于定位大众市场、强调成本可控性的车型而言，液冷系统不仅意味着BOM成本上升，更涉及到整车结构、可靠性与供应链复杂度的系统性抬升。事实上，这已成为SDV 普及过程中的隐性门槛。
TI此次在CES 2026上重点展示的TDA5高性能SoC系列（后文简称“TDA5”），正是针对这一结构性矛盾，推出的工程解法。
技术层面上，TDA5并未沿用“通用GPU堆料”的主流路线，而是回到了TI最为熟悉的方向——DSP 架构下的能效极限挖掘。
TDA5的核心在于集成的TI C7 神经处理单元（NPU）。这一处理单元围绕矩阵计算与现代AI算法负载进行深度定制，对包括Transformer推理、BEV鸟瞰图在内的车载感知与融合任务进行了针对性优化。
这种架构选择，直接体现在能效指标上。TDA5在官方披露的数据中，实现了超过24 TOPS/W的能效水平。
换言之，在执行同等级别AI任务时，其功耗显著低于依赖大规模GPU并行的方案。在典型的 L2+级应用场景（算力需求约400 TOPS） 下，TDA5甚至可以摆脱液冷系统，仅通过风冷或被动散热实现长期稳定运行。
在架构层面，TDA5的另一项关键技术优势，是引入了Chiplet（芯粒），并支持行业标准的UCIe互连接口。模块化算力单元的引入，使得整个平台的算力配置不再被单一SoC所固化，而是可以在10TOPS到1200TOPS的区间内按需扩展。
从应用效果来看，这一设计对OEM的意义，一方面在于性能的提升本身。另一方面则是，在同一套软件与系统架构下，车企可以通过增减Chiplet数量，灵活覆盖从入门级“前视一体机”到旗舰级“L3中央计算平台”的不同产品形态，无需为每一档车型独立维护硬件平台。
在“去液冷化”的工程思路下，TDA5 实际上把高性能计算重新拉回到了主流车型可承受的系统边界之内。
02 降体积、降BOM、保细节 4D成像雷达的工程革新
在L3级自动驾驶的感知链路中，4D成像雷达因其具备高度（Elevation）探测能力，能有效区分路面静止物（如井盖、桥梁）与真实障碍物，被视为关键传感器。然而，传统4D雷达多采用多芯片级联方案，导致模组体积巨大、成本高昂，难以大规模部署。
TI此次展示的AWR21884D成像雷达收发器（后文简称“AWR21884D”），则对雷达形态进行了革新。
TI利用其在射频CMOS工艺上的优势，在单颗芯片内集成了8个发射通道和8个接收通道。这一指标意味着，仅需一颗AWR2188，即可达到过去两颗传统芯片级联才能实现的分辨率。
另外，该芯片的性能指标也有了大幅跃升，其ADC采样率达66 MSPS，线性调频脉冲斜率达到266 MHz/μs。在典型工况下，该芯片在高速场景中可实现对远距离车辆目标的稳定探测，并在近距离多车并行或紧邻行驶时，保持足够的分辨率以区分相邻目标，为复杂交通环境下的雷达感知提供了更可靠的物理基础。
AWR2188的价值，并不止于雷达本体性能的提升。真正的变化，发生在系统架构层面。
围绕AWR2188，TI采用了“卫星雷达架构（Satellite Architecture）”的设计思路。在这一架构中，分布在车身各处的雷达节点不再承担复杂的点云生成与目标级处理任务，而是回归为更纯粹的感知前端。
这其中，AWR2188支持将未压缩的原始雷达数据（Raw Data）直接输出，并通过高速接口流式传输至中央计算单元。
这种“强中央、轻边缘”的分工方式，在系统层面带来了两重直接收益。
在物理与工程层面，单芯片8Tx8Rx的高度集成，使雷达模组体积显著缩小，更易于嵌入车门、翼子板、保险杠边角等受限位置。同时，减少芯片数量也有效降低了模组BOM成本与装配复杂度。
在算法与感知层面，中央SoC直接基于雷达、摄像头等传感器输出的原始数据进行统一处理，相比传统以目标结果为输入的“后融合”方案，新方案能够在系统层面保留更多时序与空间细节信息。由此带来的变化是，在“鬼探头”、低矮静止障碍物，以及多目标相互遮挡等复杂场景中，感知算法对细节变化与异常行为的识别更加稳定。
03 打通“通信孤岛”：以太网延伸至车身“神经末梢”
在整车电子电气架构中，通信网络的碎片化长期是被忽视却难以回避的问题。尽管千兆以太网已经成为车内骨干网络的事实标准，但在车窗、座椅、灯光等车身边缘节点，CAN、LIN等传统总线仍然占据主导地位。这一割裂的网络结构，使中央计算单元无法对边缘执行器进行直接、高速的访问，必须依赖多级网关完成协议转换，客观上形成了大量“通信孤岛”。
TI此次展示的DP83TD555J-Q1 10BASE-T1S以太网PHY（简称DP83TD555J-Q1），是针对这一结构性问题提出的补全方案，目标是将以太网能力延伸至车身末端节点。
在技术实现上，DP83TD555J-Q1的关键设计在于，在PHY内部集成了以太网媒体访问控制器（MAC）。
其实，在现有车身控制架构中，大量低成本MCU并不具备以太网MAC接口，这也是以太网难以向边缘普及的重要原因。通过将MAC下沉至PHY，使这些MCU只需通过通用的SPI 接口，便可直接接入DP83TD555J-Q1的10BASE-T1S以太网，从而降低边缘节点接入以太网的门槛。
在功能层面，该芯片同时支持数据线供电（PoDL），通过一对双绞线即可同时完成数据与电力传输。更具系统意义的是，DP83TD555J-Q1支持隧道（Tunneling）机制，可将CAN、LIN等传统总线数据封装为以太网帧进行传输，使既有车身网络能平滑接入以太网体系。
从应用结果来看，10BASE-T1S向车身边缘节点的下沉，意味着以太网从骨干网络延伸至整车“神经末梢”。在这一架构下，工程师可以基于IP地址直接寻址并控制车窗电机、座椅模块、氛围灯等执行器，减少中间网关带来的协议转换与时延开销。
更重要的是，这种端到端的统一通信方式，使软件定义汽车不再停留在中央计算平台层面，而是形成了真正覆盖感知、计算与执行的闭环体系。
从这一层面看，未来OTA更新，或许具备了直接触达车身每个执行节点的工程基础。
04 写在最后
TI在CES 2026上展示的这三块“拼图”——TDA5、AWR2188、与DP83TD555J-Q1，逻辑环环相扣。
TDA5以极致能效为核心，压低了集中式计算在功耗、散热与系统成本上的门槛；AWR2188则借助卫星雷达架构，将高阶感知从“堆硬件”转向“重分工”，缓解了体积、复杂度与感知精度之间的长期张力；而DP83TD555J-Q1的下沉，则补齐了车身边缘节点的通信能力，使集中式计算与分布式执行形成真正连贯的网络体系。
在L3级自动驾驶即将迎来量产大考的关键阶段，行业所面临的已不再是“能否实现”，而是“能否规模化落地”。TI此次给出的，或许是一套更完整的系统级解法。
某种程度上，TI展出的这些以工程为出发点的创新，或许正是当前车企需要的答案。
热门跟贴