在 CES 2026 上，德州仪器对自己汽车方案做了更新。
软件定义汽车推动 ECU 架构向区域架构演进，摄像头与雷达数量持续增加带来更高的数据吞吐与 AI 处理需求，以太网逐渐取代传统总线成为整车数字中枢。
在这些趋势叠加之下，老牌的汽车芯片供应商德州仪器给出了自己的半导体方案，围绕可扩展的计算平台、可规模化的感知系统和可统一演进的车载网络。
● SoC TDA5
在计算层面，TI 的核心方案是 TDA5 高性能 SoC 系列，面向 L1 至 L3 全级别自动驾驶设计，强调功耗、安全与 AI 算力的协同优化，TDA5是通过增加TOPS来实现自己的跨越，毕竟TDA4V的算力不太够看。
TDA5 集成多核 Arm 应用与实时处理内核，并引入 TI C7™ 神经网络处理单元，实现从 10 TOPS 到 1200 TOPS 的边缘 AI 算力扩展，最高可支持 L3 级自动驾驶需求。
通过在单颗 SoC 内整合感知处理、AI 推理、网关与显示等功能，TDA5 支持跨域融合架构，降低系统复杂度，同时在能效上实现超过 24 TOPS/W 的水平。
对汽车企业 和 Tier 1 而言，同一技术体系可以平滑覆盖不同车型与自动驾驶等级，而不必频繁重构底层架构。
围绕软件定义汽车的开发效率问题，TI 通过与 Synopsys 合作，为 TDA5 SoC 提供 Virtualizer™ 虚拟开发套件。
该方案允许开发者在没有实体芯片的情况下完成系统评估、软件开发和功能验证，相当于把整车电子架构的开发周期前移到硬件定型之前。
这种数字孪生式的开发方式，有潜力将 SDV 的整体开发周期缩短约一年，这对于车型迭代节奏不断加快的背景而言，具有直接的工程价值。
● 4D 雷达芯片AWR2188
路面掉落物识别、近距离车辆区分、高低反射率物体同时感知等，都对传统雷达的精细度提出了更高要求。
4D 成像雷达它新增垂直角度测量功能，能生成更精细的点云数据，能扩展检测距离、提升目标分类准确率，还能支撑在全天气条件下稳定运行，传统雷达多芯片级联的设计模式，也让成本与复杂度成为其落地需攻克的现实难题。
在感知层面，TI 将重点放在 4D 成像雷达的系统级升级上。
AWR2188 4D 成像雷达收发器通过单芯片集成 8 发 8 收（8TX/8RX），在传统雷达距离、速度和水平角度信息之外，引入垂直角度维度，从而实现目标高度感知和更精细的雷达点云。
相比多芯片级联方案，AWR2188 在射频性能提升约 30% 的同时，降低系统复杂度，并支持在 350 米以外实现高精度探测。
在系统架构上，使高分辨率雷达可以以更低功耗、更低成本实现通道数扩展，为边缘雷达和卫星雷达架构提供现实可行性，这对于向更高阶自动驾驶演进尤为关键。
● 以太网芯片DP83TD555J-Q1
在车载网络层面，TI 关注的是以太网如何真正下沉到车辆边缘节点。
DP83TD555J-Q1 10BASE-T1S 以太网 PHY 集成了 MAC 功能，使以太网能够直接连接传感器和执行器等边缘设备。
相比传统边缘通信协议，在带宽、时间同步精度和系统可靠性方面具备明显优势，同时支持数据线供电（PoDL），有助于降低整车线束复杂度和成本。
在区域架构逐步成为主流的背景下，这类以太网方案正成为连接感知、计算与执行层的关键基础设施。
小结
德州仪器在 CES 2026 所展示的汽车方案，主要打三个重点有基础的方案，尝试切入现在非常卷的汽车芯片市场。
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