作者 | Janson
编辑 | 志豪
汽车行业对算力的渴望，似乎正在变得越来越强烈。
在数据中心里，性能可以通过更高功耗、更大规模和更强散热来堆出来，但在车上，每一份算力都要被放进更严苛的约束里。
它必须足够安全、足够实时，同时还必须控制重量体积功耗和成本并服务于一套生命周期长达 15 年以上的长期演进的软件平台。
这也是汽车 AI 芯片竞争正在发生变化的原因，一颗芯片不仅要完成 AI 推理，还要和实时控制、音频处理、网络通信、安全机制一起工作。
毕竟，汽车不是一个单纯追求峰值性能的场景，而是一个不断要求系统平衡的工程现场。
在这样的变化中，老牌芯片公司德州仪器被放到了一个值得关注的位置。
作为一家长期围绕嵌入式处理、实时控制、DSP 和车规级器件构建能力的企业，德州仪器也正在给出其自己的思考。
换句话说，当汽车芯片的评价标准从单一 TOPS 性能指标，转向安全、实时性、功耗、软件工具链和系统可扩展性时，TI 过去积累的那些看似广泛分散的能力，开始被重新组织进同一个叙事里。
日前，车东西开展了一场与德州仪器处理器业务副总裁兼总经理 Roland Sperlich 的专访。
在这场访谈中，Roland 围绕边缘 AI 的爆发逻辑、汽车客户对可扩展平台的需求，以及芯片厂商如何把算力转化为可开发、可验证、可量产的系统能力，系统阐述了 TI 对汽车芯片竞争新阶段的判断。
01.
边缘 AI 上车之后
汽车芯片进入系统竞争时代
在 Roland Sperlich 看来，边缘 AI 之所以在这个时间点快速升温，是技术成熟，与市场需求拉动的共同结果。
一方面，边缘侧已经具备了实时数据处理和分析的技术条件；另一方面，汽车、工业等场景也确实需要更低延迟、更靠近现场的本地计算能力。
换句话说，边缘 AI 不是一个被 " 造出来 " 的概念，而是技术能力和应用需求共同走到临界点后的结果。
这种变化放到汽车行业里，意义会更复杂。
毕竟，汽车天然不是一个只看算力的场景，它既有摄像头、雷达、麦克风、加速度计等多类传感器，也有大量需要实时响应的控制链路。
Roland 在采访中提到，边缘 AI 面临的挑战并不是单纯的 " 芯片算力 " 问题，而是传感器、SoC、软件开发环境和算法部署流程共同构成的系统性挑战。
这也解释了为什么汽车 AI 芯片的竞争，正在从单一 TOPS 参数竞争转向系统能力竞争。
过去讨论 AI 处理器时，市场很容易把注意力集中在 AI 引擎或峰值算力上；但在真实的汽车系统里，AI 引擎只是其中一部分。
数据如何从传感器进入 SoC，如何在片上完成预处理，如何调用 DSP、加速器和不同内核，如何在成本、功耗和性能之间取得平衡，都会决定一颗芯片最终能否被车企真正用起来。
因此，TI 并不把自身差异化简单定义为 " 提供一个 AI 引擎 "。
Roland 提到，即便假设不同厂商的 AI 加速能力接近，差异也不会只来自 AI 引擎本身，还会来自处理器周边能力，例如数据转换器、传感器接口、外设 I/O、显示、USB 等系统级能力。
这些能力看起来并不如 TOPS 数字直观，却直接影响客户能否把芯片放进真实系统中，并完成稳定量产。
软件和工具链则是另一个关键变量。
边缘 AI 真正落地，不只是模型能不能跑起来，还包括客户如何开发、部署和优化模型。
对此，Roland 举了一个例子：如果客户购买了一颗 40 TOPS 的 MPU，但实际部署后只使用了 20 TOPS，那么芯片供应商能否帮助客户识别资源利用率，并进一步优化系统配置，就会变得非常重要。
对 TI 而言，工具链、软件生态以及对 ONNX 等主流模型和开放生态模型的支持，都是让 AI 算力真正被用起来的重要组成部分。
与此同时，汽车电子架构本身也没有统一答案。
有些车企希望在中央 ECU 集中处理数据，有些则希望在边缘侧先做预处理；有些客户偏好集成式 MPU，有些则选择外置 MPU。
Roland 表示，TI 不会替客户预设某一种架构是唯一正确路径，而是通过从入门级 MCU 到高性能 TDA 器件的产品组合，以及相对通用的软件和开发工具，支持客户在不同系统架构之间迁移和复用。
从这样的逻辑中不难看出，当下汽车芯片供应商角色的变化。
过去，芯片公司更多是在某个功能点上提供器件，但在边缘 AI 上车之后，一个能够把传感、计算、软件、功耗、成本和安全要求组织在一起的系统基础变得相当重要。
对于 TI 来说，真正的竞争点也不再只是 " 有没有 AI 算力 "，而是能否帮助客户把这些算力变成可开发、可验证、可量产的工程能力。
02.
汽车芯片的第一原则
安全优先
如果说边缘 AI 让汽车芯片进入智能系统竞争时代，那么在 Roland Sperlich 看来，这套系统能力的第一原则并不是算力，而是安全。
他在采访中明确提到，对 TI 来说，安全永远是第一优先级，尤其是在 ADAS 等汽车应用场景中。
毕竟，汽车不是普通消费电子产品，一颗芯片一旦进入关键系统，就必须面对功能安全、长期可靠性和极端环境适应性的多重要求。
更高等级的安全通常也意味着更多安全硬件和软件机制，这会带来成本、芯片面积和系统复杂度的增加，但 TI 并不认为安全是可以被轻易压缩甚至删减的部分。
这也是汽车处理器和工业处理器之间最重要的差异之一。
Roland 提到，汽车设备通常有更严格的安全认证流程，也需要支持更宽的工作温度范围，能够在高温、低温等复杂环境下长期稳定运行。
相比之下，工业设备虽然同样重视可靠性和安全，但应用环境和市场节奏都与汽车不同。汽车市场更垂直、更新速度更快，也越来越接近消费电子，这要求汽车芯片既要满足严格安全标准，又要跟上快速迭代的功能需求。
这种 " 安全优先 " 的逻辑，并不只存在于辅助驾驶等高算力场景，也正在渗透到更多传统功能中。
车载音频就是一个典型例子。过去，音频系统更多被理解为体验功能，关注音质、输出功率和沉浸感。
但 Roland 在采访中提到，高功率车载音频也需要与安全功能结合。例如车辆在行驶过程中，如果系统检测到救护车等外部环境音，可以自动降低车内音量，待风险解除后再恢复。
这意味着，音频芯片承担的角色正在扩展。它不只是负责 " 把声音做得更好 "，也要参与车内外声音识别、降噪、个性化音区管理，以及与整车安全和交互系统的协同。
TI 的 AM275 和 AM62D 处理器面向高质量音频处理，具备确定性的实时性能表现，可支持高端及车载音频方案。随着汽车电子电气架构向集中化、区域化演进，音频系统也在从单一功能升级走向系统级重构。
同时，AVB 技术正是这种趋势下的重要支撑。通过音频视频桥接协议，车载音频系统可以在提升带宽和系统可扩展性的同时，简化布线并降低整车成本。
对于车企来说，这不仅是音频架构的变化，也是在区域架构下重新组织数据传输、功能协同和成本结构的一部分。
因此，音频、感知、安全、功耗、成本和算力正在被放进同一个系统框架中重新设计。
对汽车芯片供应商来说，真正的挑战也不只是把某个单点功能做好，而是让这些功能能够在安全可靠的前提下协同工作，并最终进入可量产的整车系统。
03.
从实时控制到可扩展 AI
TI 要让算力真正可用
在汽车 AI 芯片竞争中，算力并非不重要，但 Roland Sperlich 更强调另一个关键词——可扩展性。
他的判断是，TOPS 到了一定量级后，并不需要无限追高。汽车不是云数据中心，车企真正关心的是在安全性、性价比和软件开发成本之间取得平衡。
不同法规、不同市场、不同道路环境，以及不同客户的软件和算法能力，都会影响最终算力需求。
因此，芯片平台不能只回答 " 最高能做到多少 TOPS"，还要回答 " 能否覆盖不同车型、不同功能等级，并让软件尽可能复用 "。
这正是 TDA5 的产品逻辑。TDA5 是一个可扩展的高性能处理器系列，AI 性能覆盖从 10 TOPS 到最高 1200 TOPS，用于应对汽车对 AI、功能安全和技术集成不断增长的需求。
Roland 在采访中也提到，TDA5 系列中 100 TOPS 到 400 TOPS 产品具备引脚兼容性，客户可以根据不同车型或功能需求，在不同算力平台之间切换，同时尽可能保留既有软件资产。
这种可扩展性背后，对应的是车企越来越高的软件开发成本。
在汽车 AI 时代，每一次平台切换都可能牵动算法、工具链、验证流程和量产节奏。
如果一个平台能够支持从基础功能到更高等级功能的平滑迁移，就意味着客户可以在不同车型、不同价位和不同功能版本之间复用开发成果，降低重复投入。
不过，汽车 AI 并不只是 AI 推理本身。Roland 在谈到实时控制时指出，很多系统架构本质上是在数据和控制 pipeline 和延迟之间做平衡。
以电机控制为例，真正的核心控制环路要求极低延迟，AI 通常不直接处在这个环路里，而是在外部调整控制参数；控制任务仍然依赖实时控制引擎、Arm 内核、C2000 系列或专用加速器来完成。
这也是 TI 长期积累能够发挥作用的地方。TI 在嵌入式处理领域深耕近 50 年，产品组合覆盖 MCU、处理器、无线连接和基于雷达的设备，并支持工业 / 汽车级温度范围、功能安全和多样化封装选项。
在汽车系统中，AI 计算、DSP 信号处理、实时控制和数据转换并不是彼此割裂的模块，而是需要在同一套系统架构中协同工作。
同时，ADAS 场景进一步放大了这种系统复杂度。Roland 提到，ADAS 与传统实时控制架构不同，原因在于传感器尤其是图像传感器会产生大量视觉数据，这些数据需要快速流式传输到 DSP 和各类加速器中，同时也要求加速器与 DDR 内存之间具备足够带宽，才能支撑复杂信号处理。
而 VDK 则把 TI 的这套思路进一步延伸到软件开发阶段。TDA5 配套的虚拟开发套件 VDK 支持开发团队在芯片量产前启动软件开发，实现软硬件并行开发，从而缩短产品上市时间。
Roland 在采访中进一步解释，VDK 不仅能让客户提前验证软件，也能让 TI 在硬件正式发布前获得客户反馈，提前优化 SDK，甚至发现潜在硬件瓶颈。
更重要的是，VDK 可以把验证场景做得更前置、更并行。Roland 提到，VDK 可以部署在云端，同时运行多个实例，模拟不同 ECU、不同天气、不同地区道路条件，也可以导入真实摄像头数据测试算法表现，甚至用于构建整车数字孪生。
对车企来说，这意味着软件开发不必完全等待硬件到位，验证工作也不必局限在线下单一环境中完成。
因此，TI 在汽车芯片中的角色并不只是交付处理器本身了。
围绕 TDA5 和 VDK，它试图解决的是更靠近车企工程现场的问题，如何让算力覆盖不同需求，如何让软件跨平台复用，如何让开发和验证更早开始，如何让 AI 能力最终进入可量产的汽车系统。
结语：TI 押注长期系统能力的复利
汽车 AI 时代，芯片厂商的角色正在变化。
过去客户购买的是一颗芯片，现在客户需要的是一个能够支撑多年软件演进、安全验证和平台扩展的系统基础。
对 TI 来说，提供弹性算力，让每一份算力都能在安全、实时和可验证的系统中真正发挥作用可能，才是一个共赢的解决方案。
