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从车到机器人：汽车技术平台正在延伸至物理AI
文章出处：瑞航达电子国际化电子元件渠道分销商 作者：电子元器件供应链服务商 发表时间：2026-09-28
汽车行业正在经历其历史上最深刻的技术变革，这一变革由电气化、自动驾驶和软件定义架构驱动，而这些力量所创造的机会远不止于交通领域。在安森美（onsemi）投
资者日上，模拟与混合信号及智能感知事业部总裁Sudhir Gopalswamy阐述了那些推动公司汽车业务增长的智能电源与感知技术，正日益成为新一代工业系统和物理AI应
用的基础构建模块。
驱动汽车技术升级的三大拐点
汽车上搭载的半导体含量始终以快于整车销量的速度增加，其背后是电气化和自动驾驶两大趋势；再加上软件定义汽车的兴起，三者共同构成了持续的技术升级动力——
“汽车已经成为装上车轮的智能系统”，这要求电源、感知与连接协同工作，而这恰恰契合安森美的优势。
电气化：安森美在其碳化硅（SiC）领导地位的基础上，通过器件创新与系统级解决方案两端获取更多价值。随着每一代新产品的推出，SiC性能预计将继续提升约25%，
同时产品路线图将延伸至1400V SiC，以支撑下一代1000V电池架构——对整车厂而言，这意味着可以灵活延长续航、提升性能、降低系统成本，或三者协同优化。此外，
Treo 65nm模拟与混合信号平台可将电源、感知与控制功能集成到智能系统解决方案中；嵌入式电源平台（EPP）与传统逆变器设计相比，功率密度最高提升4倍、功率损
耗降低15%，带来更小、更轻、更高效的逆变器系统。
自动驾驶：自动驾驶要求车辆以超越人类的能力去感知世界，必须能在黑暗、雾、雨或眩光等条件下识别危险并保持安全，这推动了分层成像架构的需求。安森美已建立覆
盖图像、超声波与电感式技术的广泛传感组合，并拓展至间接飞行时间（iToF）与短波红外（SWIR）等新兴能力；通过将感知性能提升最高20倍，同时借助更高的集成度
降低系统成本，帮助客户构建更安全、更可靠的自主系统。
软件定义汽车：过去，汽车围绕数百个独立的电子控制单元（ECU）构建；如今，整车厂正用集中式计算平台与基于以太网的网络取而代之，以简化车辆设计、减少线束复
杂度、重量与成本，并让软件更新更易部署。这一转型也为智能感知与执行节点打开了新的设计空间，让整车厂在简化整车架构的同时，获得更灵活的软件更新能力。
汽车创新成为物理 AI 的平台
Sudhir Gopalswamy表示改变现代汽车的技术，正越来越多地在交通之外找到应用。无论是在自动驾驶车辆、工业自动化系统、无人机、仓储机器人还是人形机器人中，
智能机器都必须完成三项基本功能：感知其环境、适应变化的条件、做出决策并采取行动——这需要先进的感知来理解物理世界、高效的电源转换来管理能量，以及精确的
控制系统来驱动运动与执行。
因此，向物理AI的演进正在当下发生。诸如人形机器人这样的新兴平台，是典型的高含量系统——数十个电源、感知与控制器件必须无缝协同工作。对设计者而言，真正的
价值在于这些平台并非从零开始：已经在汽车上被反复验证过的电源与感知平台，可以直接复用到工业系统与物理AI之中，不必为每一个新品类重建一套技术栈，从而缩短
开发周期，降低系统集成的复杂度与试错风险。
结语
电气化锤炼了高压与效率，自动驾驶锤炼了感知与安全，软件定义汽车锤炼了集中式计算与连接。这些沉淀下来的技术平台并不专属于汽车——当AI从数字智能走向物理智
能，它们同样构成智能机器的技术底座，也让后来者不必再从零开始。