本文作者是TI 汽車系統(tǒng)總監(jiān) Mark Ng。他以去年意大利雨夜的“壓力駕駛”場景切入，用半導體技術視角拆解自動駕駛的變革邏輯。

文末的視頻里，Mark 將跳出技術框架 —— 以個人視角分享生活熱愛，暢談 2026 CES 展會的趨勢預判，以及他對駕駛體驗重塑的更多思考。

去年夏天在意大利，我屏住呼吸，準備把車開上一條狹窄的鵝卵石小路。當時大雨傾盆，絲毫沒有停歇的跡象，我的視線一片模糊。但我最終還是踩下了油門，雙肩緊繃，雙手緊握方向盤。

這只是壓力駕駛的一個常見場景。無論是長途跋涉帶來的疲憊，還是在擁堵不堪的車流中的緩慢挪移，駕駛常讓許多人精神緊繃。盡管我們可能花費數(shù)周精心挑選一輛稱心如意的座駕——斟酌哪款座椅坐起來最舒服，哪套音響系統(tǒng)的音質(zhì)最醇厚，但一旦身處真實路況，當我們需要時刻留意潛在的行車隱患、應對變幻莫測的天氣狀況或在陌生的路段摸索著前行時，再愜意的駕駛體驗也會大打折扣。

但如果能安心托付車輛自主應對壓力駕駛，又能享受駕乘時光，豈不是兩全其美？

我們正在穩(wěn)步邁向這樣的未來：預計到2028 年，全球?qū)ψ詣玉{駛車輛的資本投入將增長逾7億美元。然而，要真的理解未來的汽車，我們首先要了解汽車架構正在經(jīng)歷的深刻演變。

軟件定義汽車 (SDV)如何轉(zhuǎn)變汽車架構？

要探討未來車輛，必須從軟件定義汽車 (SDV) 這一轉(zhuǎn)變說起。由于集成了雷達、激光雷達和攝像頭模塊，SDV 正成為實現(xiàn)未來出行圖景的關鍵：駕駛者無需每隔幾年就換新車，同樣能獲得最新的自動駕駛功能。

對于汽車設計師而言，SDV 意味著軟件開發(fā)需要獨立于硬件，這會從根本上改變他們構建汽車的方式。隨著汽車制造商將軟件整合至更少的電子控制單元 (ECU) 時，既能提升車輛平臺的可擴展性，又能簡化遠程在線升級的流程。這些 ECU 能夠?qū)崟r處理特定自動駕駛功能的控制，例如自動制動或自動轉(zhuǎn)向模塊。

集成傳感器融合如何提高車輛的自主性？

隨著 SDV 推動軟件走向集中化，更先進的駕駛輔助系統(tǒng)技術得以整合，從而實現(xiàn)更高等級的車輛自主性。根據(jù)美國汽車工程師學會的駕駛自動化分級標準，當前道路上最為普遍的是1級或2級自動駕駛系統(tǒng)。在這一階段，即使輔助功能已經(jīng)啟用，駕駛操作仍需由人類駕駛員主導完成。那么未來將如何演進？

我暢想未來的某一天，所有汽車都能具備成熟的 3 級或 4 級自動駕駛能力，即車輛可在特定場景下，依托自動駕駛功能自主完成行駛。眼下的技術演進將推動駕駛者像信任現(xiàn)在的巡航控制一樣建立對未來汽車功能的信任。我們將不再需要獨自承擔駕駛的壓力，而是放心讓車輛系統(tǒng)承擔主要駕駛?cè)蝿?。這場變革的核心，正是半導體技術。

駕駛自動化級別（資料來源：SAE International）

要實現(xiàn)更高級別的車輛自主性，必須具備精準檢測、分類物體并實時響應的能力，這依賴于更先進的傳感技術。融合多傳感器數(shù)據(jù)以全面感知車輛周圍環(huán)境的技術，稱為傳感器融合。例如，如果雷達傳感器將目標識別為樹木時，另一種技術（如激光雷達或攝像頭）可進行二次確認，然后告知駕駛者前方 15 米有一棵樹，使駕駛者可以迅速采取行動。

為什么未來車輛需要基于以太網(wǎng)的高速數(shù)據(jù)作為支撐？

我想把未來的汽車比作“車輪上的”的數(shù)據(jù)中心，它們需要流暢處理大量高速數(shù)據(jù)。

車載計算機等元件覆蓋全車的高速通信網(wǎng)絡中，與雷達、音頻和數(shù)據(jù)傳輸?shù)绕渌δ芟嗷f(xié)作。盡管控制器局域網(wǎng) (CAN)和本地互聯(lián)網(wǎng)絡 (LIN) 等傳統(tǒng)車載網(wǎng)絡通信接口對于控制車門窗等基礎車輛應用仍不可或缺，這類接口也必須實現(xiàn)與新興技術的無縫集成。為了滿足新一代汽車更高的數(shù)據(jù)處理需求，以太網(wǎng)將成為主力技術。如今，汽車以太網(wǎng)正逐漸扮演起“數(shù)字支柱”的角色，可高效滿足從音頻到標準雷達等應用的需求。

隨著汽車自主性的提高，設計人員需要更高帶寬的網(wǎng)絡來承載高分辨率視頻和流式雷達等應用。

TI 通過多樣化的產(chǎn)品組合，支持多樣功能的不同需求，讓我們從容面對未來汽車網(wǎng)絡的演進。

借助FPD-Link 等技術，車輛可以將未經(jīng)壓縮的高帶寬雷達、攝像頭和激光雷達數(shù)據(jù)流式傳輸至中央處理系統(tǒng)，以確保實時響應各種事件。

設計工程師還需為中央計算系統(tǒng)配備高性能處理器，以整合激光雷達、攝像頭及雷達傳感器等多類技術采集的數(shù)據(jù)，完成高速實時分析，并輸出 4D 數(shù)據(jù)解析結(jié)果，從而實現(xiàn)更精準的目標分類。

憑借在雷達、以太網(wǎng)、FPD-Link 技術和中央計算等領域深厚的專業(yè)知識，TI 與工程師緊密協(xié)作，一起助力優(yōu)化端到端解決方案。我們不僅開發(fā)單一功能器件，更著眼于如何全面優(yōu)化我們的器件生態(tài)系統(tǒng)。例如，我們設計的雷達器件能夠與 Jacinto 處理器順暢連接，以實現(xiàn)更快速、更準確的決策。

這些進步對于未來的駕駛體驗意味著什么？

如若未來在意大利再次遭遇今夏雨中的那種路況我可能會選擇安心乘坐。我相信我的車將待我我安全抵達目的地，而我只需要在座椅上放松。

雖然未來的汽車可能暫時還未問世，但我們目前開發(fā)的技術正一步步讓未來汽車——甚至未來出行的下一場突破——成為現(xiàn)實。

展望未來

自動駕駛將走向何方

自動駕駛的技術突破，背后往往是工程師多年積累的選擇與堅持。在上文中，Mark Ng 從技術與架構的角度，分享了他對自動駕駛未來的思考。

接下來的視頻里，我們將跟隨他的個人視角，看他眼中未來駕駛體驗的重塑，也看這位“行業(yè)瞭望者”生活里的熱愛，以及他對 2026 CES 展會的期待。