德州儀器錨定四大領(lǐng)域，以技術(shù)創(chuàng )新驅動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化變革

在“2025慕尼黑上海電子展”期間，德州儀器（TI）舉辦了媒體分享會(huì )，圍繞汽車(chē)電子、人形機器人及工業(yè)自動(dòng)化、能源基礎設施、邊緣AI四大核心領(lǐng)域，展示了其最新的半導體技術(shù)成果與行業(yè)解決方案。TI中國區技術(shù)支持總監趙向源在分享中強調，TI正通過(guò)模擬與嵌入式產(chǎn)品組合的深度創(chuàng )新，推動(dòng)“更智能、高效、安全及可持續”的產(chǎn)業(yè)變革。

1 汽車(chē)電子：從感知到控制，構建全場(chǎng)景智能化架構

汽車(chē)電動(dòng)化、智能化與網(wǎng)聯(lián)化的加速，推動(dòng)半導體技術(shù)向高精度、高可靠性、高集成度演進(jìn)。

TI全新發(fā)布的LMH13000集成式激光雷達驅動(dòng)器，通過(guò)三大創(chuàng )新重塑激光雷達設計。在性能上實(shí)現突破，具備800ps級高速上升/下降時(shí)間、5A峰值電流輸出，可實(shí)現30%測量距離延長(cháng)，支持更精準的實(shí)時(shí)決策，在場(chǎng)景適配方面，適用于前向主雷達與角雷達，目前已進(jìn)入客戶(hù)開(kāi)發(fā)階段。

針對ADAS與車(chē)載信息娛樂(lè )系統對溫度、振動(dòng)、電磁干擾的嚴苛要求，TI基于獨有的BAW（體聲波）技術(shù)推出三款新品，定義車(chē)規級時(shí)鐘可靠性新標桿。CDC6CQ1是低功耗、低ppm（±20ppm）車(chē)規級固定頻率振蕩器，無(wú)需外圍濾波元件。

LMK3H0102Q1/LMK3C0105Q1是PCIe Gen6兼容無(wú)參考時(shí)鐘發(fā)生器，抖動(dòng)值低至 34.5fs，支持雙負載驅動(dòng)，滿(mǎn)足高速數據傳輸的時(shí)序一致性要求。BAW技術(shù)的核心優(yōu)勢在于，可靠性較傳統石英晶體方案提升100倍，無(wú)需外部溫補電路，從硬件層面解決時(shí)鐘漂移導致的系統誤判風(fēng)險。

TI的迭代產(chǎn)品AWR2944P針對前雷達與角雷達應用，實(shí)現四大提升，推動(dòng)ADAS性能躍遷。探測能力上信噪比進(jìn)一步提升，支持雨霧天氣下小目標的檢測；算力增強，集成AI硬件加速器，計算能力較前代有提升，支持實(shí)時(shí)運行多普勒濾波、CFAR等復雜算法，減少主機CPU負載；架構兼容方面，支持傳統CAN/LIN總線(xiàn)與新型以太網(wǎng)，適配“軟件定義汽車(chē)”的分布式到集中式域控架構演進(jìn)。

在客戶(hù)應用案例中，基于TI AM62A處理器的電子內后視鏡，融合流媒體顯示、駕駛員監控與乘員監測，內置 CPU 和 NPU 計算資源，不僅便于平臺推廣，還能更好地支持監管認證；新一代音頻DSP系統處理采用 1L 調制技術(shù)，可以在每個(gè)通道使用一半數量的電感器條件下實(shí)現 D 類(lèi)性能。

在4月15日的聯(lián)合發(fā)布會(huì )上，TI與?？灯?chē)、斑馬智行共同推出基于TDA4VH芯片的艙駕一體控制器，標志著(zhù)單芯片實(shí)現智能座艙與駕駛輔助深度融合的突破。?？灯?chē)乘用車(chē)事業(yè)部總經(jīng)理高海斌指出，該方案搭載5顆毫米波雷達、1顆800萬(wàn)像素前視攝像頭及4顆300萬(wàn)像素魚(yú)眼攝像頭，依托?？灯?chē)RV前融合算法與BEV模型，可實(shí)現AEB自動(dòng)緊急制動(dòng)、HWA高速主動(dòng)變道等L2+級功能，同時(shí)滿(mǎn)足ASIL-B功能安全等級，為產(chǎn)品出海提供合規保障。

斑馬智行聯(lián)席CEO郝飛強調，通過(guò)Banma Hypervisor虛擬化技術(shù)，TDA4VH的GPU算力利用率提升，實(shí)現智駕算法與座艙OS的并行高效運行。這一方案打破傳統“雙芯片分艙”架構的成本壁壘，助力車(chē)企實(shí)現“高性?xún)r(jià)比艙駕一體化”。TI中國華東區總經(jīng)理沈源表示，TDA4VH的異構架構與高帶寬內存設計，為多傳感器融合與復雜場(chǎng)景運算提供底層支撐，三方合作正推動(dòng)智能駕駛從“功能堆砌”向“效能優(yōu)化”進(jìn)化。

2 人形機器人與工業(yè)自動(dòng)化：從小型化到智能化的系統級突破

面對機器人產(chǎn)業(yè)從工業(yè)場(chǎng)景向消費級場(chǎng)景的拓展，TI以“高性能控制+高效能源管理+邊緣AI”構建全鏈條解決方案。

針對人形機器人關(guān)節驅動(dòng)的小型化需求，TI推出48V GaN電機驅動(dòng)器與4kW三相逆變器，以高頻高效特性重構動(dòng)力系統。在場(chǎng)景適配方面，48V GaN電機驅動(dòng)器可應用于低壓伺服、協(xié)作機器人、人形機器人及無(wú)人機中，TI GaN 器件可以實(shí)現比 MOSFET 小 50% 的尺寸，，精準滿(mǎn)足人形機器人動(dòng)態(tài)平衡對輕量化的極致要求，為高靈活度運動(dòng)控制提供硬件基礎。

在面對人形機器人數十個(gè)傳感器的海量數據傳輸挑戰，TI主推SPE技術(shù)，通過(guò)三大特性?xún)?yōu)化通信架構。其一，單根雙絞線(xiàn)實(shí)現供電與通信，線(xiàn)纜重量減少，有效降低機器人運動(dòng)時(shí)的線(xiàn)纜疲勞損耗；其二，采用差分信號傳輸架構，EMI輻射較傳統多線(xiàn)方案降低，確保在電機高頻開(kāi)關(guān)噪聲環(huán)境下的可靠通信；其三，單芯片支持EtherCAT、PROFINET等工業(yè)協(xié)議，無(wú)需外置協(xié)議轉換器，滿(mǎn)足機器人實(shí)時(shí)控制的嚴苛時(shí)序要求，為多傳感器融合提供低延遲、高可靠的通信橋梁。

TI面向工業(yè)自動(dòng)化推出基于A(yíng)rm多核處理器的單芯片多軸控制方案，支持最多46軸協(xié)同控制，集成SSM模塊實(shí)現千兆以太網(wǎng)、PROFIBUS等工業(yè)通信協(xié)議，確保機器人機械臂軌跡跟蹤誤差較小，滿(mǎn)足高精度協(xié)作需求。在功能安全層面，方案具備芯片級安全設計，內置電機過(guò)流/過(guò)熱保護機制，能夠快速應對異常工況，符合人機協(xié)作場(chǎng)景的安全標準，為工業(yè)機器人的智能化、安全化控制提供一站式解決方案。

在TI展位上還有與“庫卡中國”聯(lián)合推出的基于TDA4芯片的工業(yè)機器人控制器，針對ISO10218:2025新安全標準，實(shí)現體積縮小、算力提升與功能安全的三重創(chuàng )新?！皫炜ㄖ袊笨刂破鏖_(kāi)發(fā)部長(cháng)張國柱透露，該方案采用單芯片雙獨立安全通道架構，通過(guò)TI芯片級功能安全設計，將傳統雙系統冗余設計——體積減少 27%、重量減輕 13%。，同時(shí)滿(mǎn)足K3安全等級要求。內置的Cortex-A72高性能核與Cortex-R5F實(shí)時(shí)核支持多核異構計算，AI功能運算效率提升，適配3C制造、物流自動(dòng)化等對設備小型化與靈活性要求極高的場(chǎng)景。

TI中國區技術(shù)支持總監趙向源強調，TDA4的16nm先進(jìn)制程與16MB片上存儲，在實(shí)現低功耗的同時(shí)，支持工業(yè)以太網(wǎng)、PCIe等高速接口，滿(mǎn)足多傳感器數據實(shí)時(shí)融合需求。配合TI免費工具鏈edge AI Studio，開(kāi)發(fā)者可快速部署電機控制、視覺(jué)引導等算法，顯著(zhù)縮短開(kāi)發(fā)周期。該控制器已應用于庫卡新一代協(xié)作機器人，在電子制造產(chǎn)線(xiàn)中實(shí)現精度的抓取操作，推動(dòng)工業(yè)機器人從“機械執行”向“智能決策”升級，為“人機共融”場(chǎng)景提供安全可靠的技術(shù)底座。

3 能源基礎設施：從發(fā)電到用電的全鏈路效率革新

TI聚焦光伏、儲能、充電樁三大場(chǎng)景，通過(guò)高壓隔離、高精度檢測、雙向能量轉換技術(shù)，推動(dòng)能源系統向“高效、可靠、靈活”演進(jìn)。

TI基于氮化鎵（GaN）技術(shù)推出的10kW單相串式逆變器參考設計，借助TI的 GaN 技術(shù)及高開(kāi)關(guān)頻率提高系統設計功率密度，并使系統做到光伏板與電池進(jìn)行雙向交互，實(shí)現電網(wǎng)互聯(lián)，從而提高能源轉換效率。TI 適用于太陽(yáng)能應用中的電弧故障檢測方案，基于模擬前端與機器學(xué)習算法分析電流波形，能在0.5s內精準識別危險電弧，有效區分正常開(kāi)關(guān)電弧與故障電弧，為光伏系統安全運行提供保障。

TI的1500V電池管理方案支持鋰離子/磷酸鐵鋰電池組，實(shí)現 –40°C 至 125°C 時(shí)的電芯電壓精度為 ±2.4mV 且無(wú)需校準，25°C 時(shí)總線(xiàn)電壓精度為 ±0.5%，通過(guò)菊花鏈和高達 1500V 的控制器局域網(wǎng) (CAN) 接口支持堆疊式架構。針對大容量儲能場(chǎng)景，TI 基于諧振雙有源橋架構的有源包間均衡技術(shù)，可以通過(guò)雙向隔離的 DCDC 實(shí)現能量從電池組到 24V 總線(xiàn)的雙向傳輸，有助于實(shí)現有源電池組平衡，只需兩個(gè)半橋即可以極低的成本實(shí)現自然雙向電力傳輸，有助于實(shí)現高頻和小型化，同時(shí)還提供高效率。

TI的3級充電站雙向DAB參考設計最大功率輸出為 10kW，可實(shí)現 98.7% 的峰值效率和 98% 的滿(mǎn)負載效率，DAB 中的模塊化和對稱(chēng)結構允許堆疊轉換器以實(shí)現高功率吞吐量，并促進(jìn)雙向操作模式以支持電池充電和放電應用，推動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)充電基礎設施向高功率、高兼容性方向發(fā)展。

在新能源基礎設施領(lǐng)域，4月15日TI與華盛昌科技聯(lián)合發(fā)布邊緣AI拉弧信號檢測產(chǎn)品矩陣，包括AFD-80單通道監測器、AFD-60檢測模組、AFD-74傳感器及AFG-1000模擬器。其中，AFD-80單通道拉弧故障檢測器適配最大電弧電流 Imax 及最長(cháng)200米線(xiàn)纜與500J能量檢測需求，內置4G模塊，可將特征數據上傳云端持續訓練，形成“端云協(xié)同”的自進(jìn)化能力；AFG-1000模擬器則能定量生成5級拉弧信號，滿(mǎn)足UL1699B等國際標準的測試要求。。華盛昌董事長(cháng)袁劍敏表示，針對光伏系統中拉弧故障檢測的行業(yè)痛點(diǎn)，雙方基于TITMS320F28P55芯片的NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速單元，開(kāi)發(fā)出專(zhuān)利AI算法，可從250KHz采樣率的信號中提取拉弧特征，實(shí)現0.5秒級快速告警與關(guān)斷，檢測準確率超過(guò)99%。

TI深圳區域總經(jīng)理邱勁偉指出，F28P55集成的AI硬件加速器將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的執行從主 CPU 卸載，推理延遲時(shí)間降低至軟件方案的1/5至1/10，該模型通過(guò)訓練學(xué)習并適應不同的環(huán)境，幫助系統實(shí)現 99% 以上的故障檢測準確率。TI 為客戶(hù)提供了完整的工具鏈，便于更輕松地采用和使用這些器件。此類(lèi)工具包括：評估模塊 (EVM)、遷移指南、AI 工具鏈，其中包括針對特定應用進(jìn)行優(yōu)化和測試的模型，以及第三方生態(tài)系統。

4 邊緣AI：從端側算力到場(chǎng)景化應用的深度滲透

針對云端AI的實(shí)時(shí)性不足與數據隱私問(wèn)題，TI邊緣AI方案以“低功耗、高性?xún)r(jià)比、場(chǎng)景適配”為核心，通過(guò)硬件加速架構重構邊緣智能生態(tài)。

TI邊緣AI的硬件優(yōu)勢在細分領(lǐng)域持續落地。醫療場(chǎng)景中，基于MPU硬件加速的ECG信號采集Demo方案，可實(shí)時(shí)分析心率變異性，精準識別房顫等異常心律，為家庭醫療設備小型化提供技術(shù)支撐，推動(dòng)健康監測從醫院場(chǎng)景向居家場(chǎng)景延伸。

TI邊緣AI方案通過(guò)定制化硬件加速與場(chǎng)景化算法優(yōu)化，構建了兼顧性能、功耗與成本的邊緣計算體系。無(wú)論是TDA4系列在工業(yè)視覺(jué)中對高速目標檢測的支持，還是AM62A在車(chē)載電子內后視鏡中的低延遲人臉檢測，亦或是醫療、工業(yè)場(chǎng)景中對實(shí)時(shí)信號分析與故障預測的精準實(shí)現，均體現了其“讓智能貼近數據源頭”的技術(shù)理念。這種架構不僅解決了云端傳輸的時(shí)延與隱私問(wèn)題，更以高性?xún)r(jià)比方案推動(dòng)AI從云端到邊緣的全棧落地，為智能制造、智慧醫療等領(lǐng)域提供了可復用的邊緣智能范式。

5 寫(xiě)在最后

TI在本次展會(huì )上的展示，本質(zhì)上是其“系統級創(chuàng )新”理念的集中體現——不僅提供單一芯片，更從器件、模塊到系統架構，為客戶(hù)構建完整的技術(shù)棧。從汽車(chē)電子的高精度感知、人形機器人的小型化驅動(dòng)，到能源系統的高效轉換、邊緣AI的端側落地，TI的產(chǎn)品矩陣始終緊扣“智能化、高效化、綠色化”的時(shí)代需求。

（注：本文登載于《EEPW》202505期）