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在 2026 年这个时间节点上，汽车芯片的讨论重心正在发生微妙变化。随着软件定义汽车进入工程落地阶段，整车电子电气架构从分布式向集中式、域控式持续演进，车内对计算、实时控制与系统安全的要求，开始被放到同一个技术框架下重新评估。

在此背景下，一些长期深耕汽车控制领域的老牌芯片巨头，也开始展示自己新的技术方向。它们不再局限于传统 MCU 的定位，而是通过引入更先进的制程、更高的系统集成度以及面向软件架构的设计思路，试图覆盖更复杂的整车控制与协同计算场景。

因此在 2026 年 CES 上，我们可以看到包括 NXP、瑞萨和 TI 这几个老牌汽车芯片巨头，正在以系统级能力为核心，重新参与到软件定义汽车的核心架构竞争来，在英伟达、高通等厂商不断迭代更新智驾与座舱芯片的今天，它们不谋而合地发动了一场新攻势。

从分布式霸主到智能化冲击

在传统汽车电子时代，整车采用的是高度分布式的 ECU 架构。一辆高端车型往往由数十甚至上百个 ECU 拼接而成，每颗芯片只服务于一个明确而稳定的功能 —— 发动机控制、车身电子、制动系统、转向辅助，各司其职，互不干扰。这种架构在机械主导的汽车工业中运作良好，复杂的线束布局虽然带来了成本和重量负担，但在当时的技术条件下，这是最可靠的解决方案。

正是在这一体系下，TI、NXP、ST、瑞萨、英飞凌等厂商，凭借在电机控制、车身控制、ADAS 前端、网关等细分领域的长期深耕，逐步把 "功能型芯片" 做到极致，成为各自领域的事实标准。它们的核心优势 —— 实时性、可靠性、低功耗、严苛环境适应性 —— 在机械主导的汽车工业中无可替代。这些老牌巨头不仅掌握着车规级认证的核心门槛，更与整车厂和 Tier 1 供应商建立了长达数十年的深度合作关系。以奥迪 Q7 为例，该车使用了 7 个供应商的 38 个 MCU，其中动力域采用英飞凌 MCU，底盘和安全域使用瑞萨、NXP、Microchip、TI 等多家厂商的芯片。

在那个时代，一辆传统燃油车需要约 70 颗 MCU 芯片，新能源车则需要 100-200 颗，每个 ECU 运行独立的微控制器，负责特定功能。MCU 市场的格局清晰而稳固：2020 年汽车 MCU 市场规模达 60 亿美元，占全球 MCU 市场份额的 40%。这是一个由传统汽车电子厂商主导的世界。

然而，汽车智能化浪潮的到来，彻底打破了这一平衡。

当算力需求开始集中化、软件复杂度陡增，座舱和智驾率先突破了传统 ECU 的边界。高通、英伟达等计算型厂商，以更强的通用算力、更成熟的软件生态、更灵活的开发工具链切入市场，直接吃掉了原本由传统车规芯片厂商主导的部分核心价值。

高通的崛起最具代表性。从 2014 年推出第一代座舱芯片 602A 开始，高通凭借其在手机芯片领域积累的经验，通过能力迁移、产品复用等策略，迅速占领座舱芯片市场。2019 年发布的骁龙 SA8155P，是全球首个 7nm 制程以下的汽车芯片，几乎统治了整个智能座舱市场。到 2021 年发布的 5nm 制程骁龙 SA8295P，NPU 算力达到 30TOPS，是 8155 的近 8 倍。2024 年数据显示，中国乘用车座舱芯片市场中，高通的装机量份额约 67%，市占率稳居第一。从小鹏、蔚来、理想，到比亚迪、长城、吉利，几乎所有主流车企都采用了高通的座舱芯片。

英伟达则在智驾领域建立了更强的统治力。从 2015 年开始进入车载 SoC 领域，英伟达几乎每隔两年发布一款车规级芯片，且不断拉升算力水平。2020 年的 Xavier 芯片算力为 30 TOPS，2022 年的 Orin 算力达到 254 TOPS，目前商用的主流方案是双 Orin-X 配置，算力达 508 TOPS。2022 年秋季 GTC 大会上发布的新一代 Thor 芯片，算力更是达到 2000 TFLOPS，是 Orin 的近 20 倍。理想、蔚来、小鹏、比亚迪、极氪等头部车企都是英伟达的客户。英伟达预计其汽车业务在 2026 财年将达到 50 亿美元。

智能座舱不再只是显示仪表和播放音乐，而是需要运行复杂的 Android 系统、多屏交互、语音识别；自动驾驶也不再满足于 L2 级别的辅助功能，而是需要融合感知、高精地图、决策规划的超大算力支撑。传统 MCU 面临严峻挑战：复杂的线束布局、ECU 间低效的通信、碎片化的软件开发、高昂的维护成本，这些曾经可以接受的代价，在软件定义汽车的新时代成了沉重的包袱。

在这场变革中，传统 MCU 厂商一度陷入被动。它们的产品在新架构下依然重要，但已不再足够。更严峻的是，高通和英伟达不仅占据了高算力芯片市场，还在不断向下渗透。2024 年 10 月，高通发布了骁龙座舱至尊版和 Snapdragon Ride 至尊版平台，采用自研 Oryon CPU 架构，性能相比前代提升 3 倍，AI 性能提升 12 倍，可在单颗 SoC 上同时支持座舱和智驾功能，实现真正的舱驾一体。英伟达的 Thor 芯片同样支持多域计算，可在单个 SoC 上高效整合智能座舱和智能驾驶功能。

SDV 共识下的战略反击

但当 SDV（软件定义汽车）成为下一阶段的行业共识，这些老牌巨头并未选择退场。

随着博世提出的域控架构将车辆功能划分为五大领域，以及最终指向的中央集中式架构逐步落地，整车电子电气架构正在经历根本性重构。据盖世汽车研究院预测，2025 年自动驾驶域控制器出货量将超过 400 万台套，智能座舱域控制器出货量将超过 500 万台套，复合增长率预计在 50% 以上。车内对计算、实时控制与系统安全的要求，开始被放到同一个技术框架下重新评估。区域控制器需要更快的处理速度、连接更多设备，并支持边缘人工智能等新兴功能。

面对这一趋势，NXP、瑞萨、TI 等老牌厂商不约而同地发起了新一轮攻势。它们不再局限于传统 MCU 的定位，而是通过引入更先进的制程、更高的系统集成度以及面向软件架构的设计思路，试图在新的集中式、域控乃至中央计算架构中，重新夺回对汽车核心的控制权。

这场反击的逻辑清晰而坚决：高通和英伟达虽然在座舱和智驾领域占据优势，但它们的强项在于高算力的感知、决策等功能。而车辆的核心控制系统 —— 车身电子、底盘控制、动力管理、能量分配、实时安全等领域，依然需要极高的实时性、可靠性和功能安全等级。这些恰恰是传统 MCU 厂商最擅长、也最具护城河的地方。

在 2026 年 CES 上，这场反击战的信号变得格外清晰：

恩智浦发布了基于 5nm 工艺的 S32N7 超级集成处理器系列，专注于车身电子、底盘控制、能量管理、网关功能以及 L2 级 ADAS，通过硬件强制隔离、高性能互连与分布式 AI 推理能力，试图成为车辆核心功能的系统级协调器；

瑞萨推出了业界首款采用 3nm 工艺的多域汽车 SoC R-Car Gen 5 X5H，集成 32 个 Arm Cortex-A720AE 内核和 400 TOPS AI 算力，支持多域融合；

德州仪器则发布了 TDA5 系列，采用 5nm 工艺，最高 1200 TOPS 算力，但更强调 24 TOPS/W 的业界最佳能效比。

这些产品的共同特征是：不再与高通、英伟达在高算力感知决策领域正面竞争，而是占据 SDV 架构中不可替代的核心控制位置。它们通过超高集成度、混合关键性系统支持、硬件隔离与软件定义分区，以及常在线低功耗 AI，为整车厂提供了一条更务实、更可控、成本更优的智能化路径。

恩智浦 S32N7：掌控车辆核心的"神经中枢"

1 月 5 日，恩智浦在 CES 2026 上正式发布了 S32N7 超级集成处理器系列，该系列处理器没有去竞争信息娱乐或高端自动驾驶市场，而是专注成为车辆核心功能的系统级协调器。S32N7 瞄准了车身电子、运动和底盘控制、能量管理、网关功能以及 L2 级 ADAS 等基础车辆子系统，定位于高性能 ADAS/IVI 计算机和分布式执行器之间。

据了解，S32N7 基于 5nm 工艺制造，包含 32 种兼容型号，可在片上系统提供高性能网络、硬件隔离技术、人工智能和数据加速等功能。其核心技术优势体现在三个层面：

硬件强制隔离与软件定义分区。S32N7 实现了硬件强制执行、软件定义的分区，工程师可以决定芯片的哪个部分分配给哪个功能。这些分区在软件中定义，但由硬件强制执行，每个分区都可以独立启动、更新和管理。隔离措施涵盖计算核心、内存区域、I/O 和网络资源，故障隔离逻辑确保故障仅限于受影响的功能。这种设计允许多达八个传统上独立的车辆域整合到单个处理器上，同时保持混合关键性系统所需的互不干扰。

高性能互连与网络集成。S32N7 将车辆联网功能直接集成到 SoC 中，支持 CAN、LIN、FlexRay 和时间敏感网络以太网。更重要的是，它支持安全、受限、高性能的基于 PCIe 的互连，使 S32N7 能够在不暴露不受限制的共享内存的情况下，与外部 ADAS 或信息娱乐计算节点交换数据。这种互连使系统能够在具有明确访问控制的 SoC 之间共享传感器数据、以太网端口或 AI 扩展，在保持安全性和可靠性边界的同时支持模块化系统扩展。

分布式 AI 推理能力。与优先考虑感知工作负载峰值 TOPS 的自动驾驶 SoC 不同，恩智浦针对分布在车辆上的多个并发 AI 任务对 S32N7 进行了优化。集成式 NPU 被设计为并行运行多个中等规模的推理模型，包括预测性维护和车辆状态感知等用例。由于 S32N7 在所有车辆动力模式下均保持激活状态，即使高功率 ADAS 或 IVI 处理器关闭，AI 功能也能正常运行，本地推理降低了延迟和对云连接的依赖。

恩智浦半导体汽车处理器副总裁罗伯特 · 莫兰表示："我们全新的 S32N7 处理器系列重新定义了移动出行，其创新远不止于信息娱乐和自动驾驶，而是深入到车辆的核心功能中。对于汽车制造商而言，这意味着简化流程和显著的成本节约。对于驾驶者而言，这意味着一种极其直观的体验，车辆能够预判他们的每一个需求。"

目前，博世已率先在其车辆集成平台中部署了 S32N7，双方合作开发了参考设计、安全框架和集成工具，大幅缩短了开发时间。

从各项参数和面向的市场来看，S32N7 并非服务某一代车型，而是为 SDV 的长期演进预留空间。硬件强制隔离、独立更新、受控互连与常在线 AI，使其天然适配 OTA 持续迭代、功能按需解锁以及跨域软件复用的需求。

瑞萨 R-Car Gen 5 X5H：3nm 工艺引领多域融合

去年 12 月 16 日，瑞萨推出了 R-Car Gen 5 X5H，这是瑞萨第五代 R-Car 系列中的高性能多域汽车 SoC，也是业界首款采用先进 3nm 工艺制造的多域汽车 SoC，在 CES 2026 上，瑞萨举办的演示首次展示了 R-Car X5H 的各项功能。这一芯片将多个车辆功能集中在单一计算节点上，同时支持 ADAS、信息娱乐系统（IVI）和网关功能。

据了解，R-Car Gen 5 X5H 的处理器部分包含 32 个 Arm Cortex-A720AE 内核，用于高性能应用计算，以及 6 个 Cortex-R52 锁步内核，提供实时控制和功能安全（ASIL D）支持。片上还集成了 AI 加速器，最大可提供 400 TOPS 的算力，并支持通过 chiplet 扩展进一步提升性能。GPU 性能约为 4 TFLOPS，用于座舱显示和图形处理。

值得关注的是，R-Car X5H 支持多域融合，可同时处理来自 8 路高分辨率摄像头的输入，并输出至 8 路 8K2K 显示器。芯片平台提供统一的开发环境，包括 Linux、Android、XEN 虚拟化，以及配套的 Whitebox 软件开发工具包，可与多种操作系统（AUTOSAR、QNX、SafeRTOS 等）和第三方软件栈集成，用于加速整车软件开发。

瑞萨电子高性能计算高级副总裁兼总经理 Vivek Bhan 表示："自去年推出我们最先进的 R-Car 设备以来，我们一直致力于开发面向市场的解决方案，包括在今年早些时候向客户交付芯片样品。我们正与 OEM 厂商、一级供应商和合作伙伴携手，快速推出一套完整的开发系统，为下一代软件定义汽车提供强大动力。这些智能计算平台能够提供更智能、更安全、更互联的驾驶体验，并可根据未来人工智能出行需求进行扩展。"

相比 3nm 制程带来的一系列先进参数，R-Car Gen 5 更值得关注的是其平台化意图。统一的 CPU 架构、跨代软件兼容、可扩展 AI 加速以及混合关键性支持，使其更像是一个可持续演进的计算底座，而非一次性性能产品。

德州仪器 TDA5：能效为王的 1200 TOPS 算力芯片

在 CES 2026 上，德州仪器也发布了支持 L3 的跨域融合 SoC TDA5 系列，该系列处理器采用 5nm 工艺打造，最高可提供 1200 TOPS 的 AI 算力，但更重要的是，该芯片每瓦功耗可支持 24 TOPS 的计算能力。德州仪器处理器产品机构部门负责人强调："对于电动汽车而言，单次充电续航里程是一项关键指标，因此需要功耗更低、性能更高的芯片。TDA5 拥有业界最佳的能效。"

TDA5 的技术创新集中在三个方面。首先是神经处理单元 C7 的集成，德州仪器在保持功耗相近的情况下，实现了比上一代产品高出 12 倍的 AI 计算性能。其次是对芯片组设计的支持，TDA5 基于 UCIe 开放标准接口构建，这种技术将高性能半导体功能拆分成多个部分，然后再将它们组合起来，从而能够为客户提供定制化应用。

德州仪器认为，相较于主要基于单一类型操作单元的 SoC，采用多种操作单元的 SoC 能源效率更高，且能在中央运算 ECU 中提升性能。具备多种操作单元的 SoC 可简化先进自动驾驶功能软件的开发、部署与执行，因其能将特定任务卸载至专用的 IP 模块，包括由专属内建存储器支援的高性能 NPU 与视觉处理器。

据悉，TDA5 SoC 包含多个专用子系统，每个子系统都经过精心设计，旨在满足日益增长的高性能计算和跨领域应用需求。这些子系统包括专用的处理核心和硬件加速器，用于安全、视觉处理、边缘人工智能、显示渲染和网络。对 PCIe、以太网和其他汽车标准外设的支持，实现了不同组件和系统之间安全、可靠且高速的数据传输。

德州仪器表示，TDA5 的可扩展 AI 性能从 10 TOPS 到 1200 TOPS，工程师可利用这些 SoC 的 AI 资源，通过支持数十亿参数的大型语言模型、视觉语言模型与先进 Transformer 网络，来提升车辆的反应能力。这个级别的 AI 性能可随时间扩充，从支持主动式巡航控制等 L1 功能，延伸至涵盖有条件驾驶自动化的 L3 自动驾驶。

德州仪器还与 Synopsys 合作提供了虚拟开发工具包，通过数字孪生技术，客户无需车辆即可测试 TDA5 如何应用于他们的产品。该公司表示这项功能"有助于将软件定义车辆的上市时间缩短至多 12 个月"。

TDA5 与瑞萨的处理器有些相似，它在单片范围内集成了多种专用子系统，但德州仪器更强调 TDA5 的 1200 TOPS 的算力，这一算力能够支撑更加强大的模型，通过支持 chiplet-ready 架构与 UCIe 标准，TDA5 也能允许设计者按需扩展计算模块。

重构竞争格局：从"配角"到"主角"的价值回归

MCU 巨头在 SDV 领域的集体发力，本质上是对汽车产业价值链的重新定义。在传统汽车时代，MCU 厂商是隐身幕后的配角，他们的产品被嵌入到各个 ECU 中，为整车厂和 Tier 1 供应商提供基础计算能力。但在 SDV 时代，随着架构从分布式向集中式演进，这些"配角"正在成为掌控车辆核心功能的"主角"。

这种角色转变带来了三个层面的战略意义。首先是技术维度的差异化竞争。与英伟达、高通等高性能计算厂商专注于感知、决策等关键功能不同，MCU 巨头们选择了那些需要极高实时性、可靠性和功能安全的核心控制功能。恩智浦的 S32N7 专注于车身、底盘、动力域，瑞萨的 R-Car 定位于多域融合的中央计算，德州仪器的 TDA5 强调能效比和可扩展性。这些差异化定位避免了与 GPU 厂商的正面竞争，同时占据了 SDV 架构中不可替代的关键位置。

其次是生态维度的长期优势。MCU 巨头在汽车领域深耕数十年，积累了深厚的功能安全认证经验、与整车厂和 Tier 1 的紧密合作关系，以及对汽车严苛环境的深刻理解。这些"软实力"是新进入者难以在短期内复制的。

第三是商业维度的成本控制。通过超高集成度降低总拥有成本，这是 MCU 巨头的共同主张。恩智浦估计 S32N7 可降低高达 20% 的成本，包括硬件、集成工作、布线和长期维护成本。瑞萨强调 3nm 工艺带来的 35% 功耗降低对电动汽车续航的贡献。德州仪器主打 24 TOPS/W 的业界最佳能效比。这些成本优势对于利润压力巨大的整车厂而言，具有巨大的吸引力。

从更宏观的视角看，MCU 巨头的这场反击，实际上是在重新定义智能汽车的技术路径。过去几年，业界过度关注自动驾驶和智能座舱这些功能，而忽视了车辆核心控制系统的智能化升级。当新势力强调"垂直整合"和"软件定义"时，他们所依赖的底层架构恰恰需要恩智浦、瑞萨、德州仪器这些厂商提供的高性能、高可靠性芯片。

展望未来，SDV 的竞争将不再是单点突破，而是从云端到边缘、从感知到执行的全栈能力。在这个新的竞争格局中，MCU 巨头凭借其在实时性、安全性、可靠性方面的深厚积累，以及向高性能计算的成功转型，正在从"配角"回归，成为真正的"主角"。

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