去年夏天在意大利，我屏住呼吸，准备把车开上一条狭窄的鹅卵石小路。当时大雨倾盆，丝毫没有停歇的迹象，我的视线一片模糊。但我最终还是踩下了油门，双肩紧绷，双手紧握方向盘。

这只是压力驾驶的一个常见场景。无论是长途跋涉带来的疲惫，还是在拥堵不堪的车流中的缓慢挪移，驾驶车辆常让许多人精神紧绷。尽管我们可能花费数周精心挑选一辆称心如意的座驾——斟酌哪款座椅坐起来最舒服，哪套音响系统的音质最醇厚，但一旦身处真实路况：当我们需要时刻留意潜在的行车隐患、应对变幻莫测的天气状况或在陌生的路段摸索前行时，再惬意的驾驶体验也会大打折扣。

但如果能安心托付车辆自主驾驶——既能缓解驾驶压力，又能享受驾乘时光，岂非两全其美？

我们正在稳步迈向这样的未来：预计到2028年，全球对自动驾驶车辆的资本投入将增长逾7亿美元。然而，要真正理解未来的汽车，我们首先要了解汽车架构正在经历的深刻演变。

软件定义汽车(SDV)如何转变汽车架构

要探讨未来车辆，必须从软件定义汽车(SDV)这一转变说起。由于集成了雷达、激光雷达和摄像头模块，SDV正成为实现未来出行图景的关键：驾驶者无需每隔几年就换新车，同样能获得最新的自动驾驶功能。

对于汽车设计师而言，SDV意味着软件开发需要于硬件解耦，这会从根本上改变他们构建汽车的方式。汽车制造商正在将软件整合至更少的电子控制单元(ECU)中，这不仅能提升车辆平台的可扩展性，也能简化远程在线升级的流程。这些ECU能够实时处理特定自动驾驶功能的控制，例如自动制动或自动转向模块。

集成传感器融合如何提高车辆的自主性

随着SDV推动软件架构向集中化演进，更先进的驾驶辅助系统技术得以整合，从而实现更高等级的车辆自主性。根据美国汽车工程师学会的驾驶自动化分级标准，当前道路上最为普遍的是1级或2级自动驾驶系统。在这一阶段，即使驾驶车辆辅助功能已经启用，自动驾驶操作仍需由人类驾驶员主导完成。那么未来将如何演进？

我想在未来的某一天，所有汽车都能具备成熟的3级或4级自动驾驶能力，即驾驶车辆可在特定场景下，依托自动驾驶功能自主完成行驶。当前的技术发展，将推动驾驶者对未来汽车功能建立信任，如同信赖现在的巡航控制。我们将不再需要独自承担驾驶压力，而是放心让车辆系统承担主要驾驶任务。这场自动驾驶变革的核心，正是半导体技术。

驾驶自动化级别（资料来源：SAE International）

要实现更高级别的自主性，驾驶车辆必须具备精准检测、分类物体并实时响应的能力，这有赖于更先进的传感技术。融合多传感器数据以全面感知驾驶车辆周围环境的技术，被称为传感器融合。例如，当雷达传感器将目标识别为树木时，激光雷达或摄像头等其他技术可进行交叉验证，然后提示驾驶者“前方15米处有树木”，使驾驶者可以迅速采取行动。

为什么未来车辆需要基于以太网的高速数据作为支撑

我想把未来的汽车比作“车轮上的”的数据中心，它们需要流畅处理大量高速数据。

车载计算机等元件覆盖全车的高速通信网络，与雷达、音频和数据传输等其他功能相互协作。尽管控制器局域网(CAN)和本地互联网络(LIN)等传统车载网络通信接口对于控制车门窗等基础车辆应用仍不可或缺，但它们也必须与新兴技术实现无缝集成。为满足新一代汽车更高的数据处理需求，以太网将成为主力技术。如今，汽车以太网正逐渐扮演起“数字支柱”的角色，可高效满足从音频到标准雷达等应用的需求。

随着汽车自主性的提高，设计人员需要更高带宽的网络来支持高分辨率视频和流式雷达等应用。TI凭借多样化的产品组合，支持多样功能的不同需求，让我们从容面对未来汽车网络的演进。借助FPD-Link™等技术，驾驶车辆可以将未经压缩的高带宽雷达、摄像头和激光雷达数据流式传输至驾驶车辆中央处理系统，以确保实时响应各种事件。

设计工程师还需为驾驶车辆中央计算系统配备高性能处理器，以整合激光雷达、摄像头及雷达传感器等多类技术采集的数据，完成高速实时分析，并输出4D数据解析结果，从而实现更精准的目标分类。

凭借在雷达、以太网、FPD-Link技术和中央计算等领域深厚的专业知识，TI与工程师紧密协作，共同优化自动驾驶端到端解决方案。我们不仅开发单一功能器件，更着眼于如何全面优化我们的器件生态系统。例如，我们设计的雷达器件能够与Jacinto™处理器顺畅连接，驾驶车辆以实现更快速、更准确的决策。

这些进步对于未来的驾驶体验意味着什么？

如若未来在意大利再次遭遇今夏雨中的那种路况，我可能会选择安心乘坐。我相信我的车将带我安全抵达目的地，而我只需要在座椅上放松。

虽然未来的汽车可能暂时还未问世，但我们目前开发的自动驾驶技术正一步步让未来汽车——甚至未来出行的下一场突破——成为现实。