要探討未來車輛，必須從軟件定義汽車  (SDV)  這一轉變說起。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 能夠實時處理特定自動駕駛功能的控制，例如自動制動或自動轉向模塊。

隨著 SDV  推動軟件走向集中化，更先進的駕駛輔助系統技術得以整合，從而實現更高等級的車輛自主性。根據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。在這一階段，即使輔助功能已經啟用，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承擔主要駕駛任務。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。融合多傳感器數據以全面感知車輛周圍環境的技術，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。

我想把未來的汽車比作“車輪上的”的數據中心，它們需要流暢處理大量高速數據。

車載計算機等元件覆蓋全車的高速通信網絡中，與雷達、音頻和數據傳輸等其他功能相互協作。盡管控制器局域網 (CAN)和本地互聯網絡 (LIN) 等傳統車載網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與新興技術的無縫集成。為了滿足新一代汽車更高的數據處理需求，以太網將成為主力技術。如今，汽車以太網正逐漸扮演起“數字支柱”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絡的演進。

借助 FPD-Link? 等技術，車輛可以將未經壓縮的高帶寬雷達、攝像頭和激光雷達數據流式傳輸至中央處理系統，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據，完成高速實時分析，并輸出 4D 數據解析結果，從而實現更精準的目標分類。

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

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——成為現實。

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。