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　　2026年伊始，汽车行业正站在十字路口，面临着全球关税、不断演变的电动汽车(EV)动态以及人工智能(AI)几乎渗透到各个领域的复杂相互作用。

　　随着制造商和供应商应对近期的融资变化和监管调整，他们还必须解决消费者对EV价格和续航里程的担忧、主机厂(OEM)对何时开发和实施新技术的顾虑，以及困扰行业十多年的安全问题。

　　“2025年，汽车行业受到了关税、金融动荡和EV负担能力挑战的影响，”Cadence公司Tensilica产品组汽车产品营销和管理总监Amit Kumar表示。“AI驱动的制造、可持续性和供应链重组将定义2026年的竞争力。随着EV市场的增长，我们看到7500美元的联邦税收抵免在2025年底结束。这可能会减缓EV市场的吸引力。虽然我认为这只是暂时的波动，但在EV主机厂之间竞争加剧的情况下，EV成本下降是一个好迹象，这为客户提供了更多选择和更低的价格。话虽如此，大多数EV的价格仍约为4万美元，高于传统的入门级燃油车。”

　　得益于利率降低，2025年汽车融资成本有所下降，为汽车行业提供了一定缓解。现在，主机厂正试图平衡盈利能力和消费者的价格敏感度，同时梳理受近期动荡影响的供应链基础。“2026年可能是战略与现实之间的平衡之年，主机厂需要在关税、融资和负担能力之间寻求平衡，”Kumar指出。

　　Rambus芯片IP业务发展总监Adiel Bahrouch指出，2025年最实质性的进展不在于个别技术，而更多在于架构和运营模式的改变。“随着主机厂推动简化布线、降低BOM（物料清单）复杂性并在区域和边缘层面整合计算，区域电子/电气(E/E)架构获得了真正的动力。与此同时，硬件锚定的安全解决方案也取得了进展，因为主机厂优先加强了对AI算法、数据、车载计算平台、车内网络和OTA更新的保护。”

　　许多先进的汽车技术仍在讨论中，尚未被主机厂和分级汽车供应商采用。即使在新技术出现的地方，其采用率也因地区经济因素的差异而有所不同。

　　“在美国，关税本质上为底特律争取了时间，让他们尝试在技术上进行创新，以追赶中国等竞争对手，”Siemens EDA汽车和军工航空混合物理与虚拟系统副总裁David Fritz表示。“中国的发展速度真的很快。中国自身在经济上正面临挑战，这减缓了其他技术的引入。但这些技术正在开发中，而且已经存在。我见过它们，它们的功能令人惊叹。然后，日本正在非常努力地避免被甩在后面——比任何其他地区都更努力——并试图跟上中国的步伐。我们将在未来两年看到结果。与此同时，德国采取的是一种非常‘瑞士钟表’式的方法。它经过微调、高度详细、规划周全、按部就班，不受行业其他部分速度的影响。他们正在做概念验证，几乎是附带的实验室项目，研究如何以令人难以置信的创新方式应用AI来解决问题的一小部分，一旦组装起来，有一天这将成为一个运作完美的L5级‘瑞士钟表’。这种方法论很棒，我们参与了所有这些公司的行动以及这些项目。在与德国合作时，我们学到了很多关于如何普及这种向高水平自动驾驶技术迈进的知识。我们也在帮助日本的公司，例如那些不知道如何从A点通过B点的公司，利用我们集成到PAVE 360产品中的经验教训来找到解决方案。”

　　Fritz说，今年可能充满变数，因为业内许多人仍在努力弄清楚何时开发新技术、何时将其推向市场以免失败，以及何时能带来销售增长，这对于证明投资的合理性至关重要。“我们无法将技术与商业分离开来。它们是交织在一起的。”

　　这也对其他技术产生了滚雪球效应。“V2X技术因预期的政府强制指令和资金推迟而受阻，注意力转而移向了基于V2N（车辆到网络）的服务，”Keysight EDA汽车和能源战略规划负责人Ken Horne表示。“预计在2026年，软件定义汽车(SDV)架构将在传统主机厂中获得动力，这得益于更高性能的车载计算、AI和机器学习与车辆决策的更深度集成，以及可能在定期技术检查中引入的强制雷达测试。”

　　“黄仁勋正在谈论物理AI(Physical AI)。埃隆·马斯克也提到了物理AI。Arm最近宣布他们正在为物理AI进行重组，将汽车和人形机器人放在同一个业务部门，”Fritz说。“这完全讲得通，因为在过去五六年里，我们一直在PAVE 360上使用机器人技术来帮助汽车行业向这个方向发展。”

　　汽车和机器人在通往全自动化的竞赛中处于相似的路径上。这包括从更广泛的ADAS部署到车内网络（如光学汽车以太网、10BASE-T1S和新的摄像头/显示器链路）的一切。它还严重依赖软件定义汽车技术。

　　Cadence的Kumar指出了“汽车行业的根本性转变，模糊了传统汽车工程与先进软件开发之间的界限。SDV的增长也使主机厂受益，因为它使他们能够在汽车离开工厂后持续监控并增强车辆性能和客户体验，并为汽车制造商创造货币化模式。”

　　与功能硬编码在单个ECU中的传统车辆不同，SDV利用强大的中央处理器和互联软件系统，允许进行空中(OTA)更新。其结果是带来更多特性、功能、新应用、安全性和保障性，以及实时诊断和与云服务的无缝集成。

　　与此同时，2025年暴露了仅靠软件或仅靠计算的SDV策略的局限性。据Rambus的Bahrouch称，在以下方面缺失的项目遭遇了困难：

　　“结果是，平台竞争变得有形，不仅围绕软件功能，还围绕硬件锚定的安全性、软硬件集成、工程速度、成本结构和长期运营控制，”他说，并补充道，汽车行业在2025年还通过从激进扩张转向纪律和优先排序来应对多重商业压力。“主机厂加强了第二货源策略，加深了与半导体供应商的合作伙伴关系，并重新引入了长期规划以应对剩余的供应链波动。经过几年在SDV平台、自动驾驶和电气化方面的巨额投资，许多主机厂到达了财务拐点。因此，产品路线图被调整以更好地符合电气化和自动驾驶的现实采用曲线，软件策略变得明确以投资回报率(ROI)为导向，更加关注货币化和生命周期价值。2025年也标志着更广泛的行业认知：在SDV市场，由中国主导的速度开始压倒完美。更快的迭代周期和更紧密的软硬件集成在全球树立了新的竞争基准。”

　　今年，Bahrouch预计SDV战略将越来越多地被损益(P&L)问责制所取代，因为主机厂要求软件投资有更清晰的回报，更多地依赖生态系统合作伙伴来分担成本和管理风险，同时加强与芯片供应商的合作，共同设计可扩展、成本优化的硬件计算平台。“战略重点将转向最小化系统总成本，同时继续投资于更安全、可靠且具有更新能力的互操作软件堆栈。那些能够平衡采购纪律、工程速度与芯片及系统设计创新的公司将会蓬勃发展。”

　　要了解行业今天的处境，看看其他行业如何度过类似的转型期是很有帮助的，尤其是考虑到汽车生态系统在商业和技术方面的复杂性。进行类比可以为主机厂在应对技术和文化转变时提供对未来的见解。

　　“还记得大家都用诺基亚翻盖手机的时候吗？只要把盖子翻开，它就能用，”Fritz说。“诺基亚从字面上和物理上都将整个行业掌握在手中，但为什么诺基亚如此成功？诺基亚的优势在于其价值链，以及它拥有的合作伙伴数量。那块小小的电路板上大约有350个元件，其优势在于建立并搞定了整个供应链。其他公司要花很长时间才能做到。摩托罗拉和其他公司尝试过，但他们无法整合供应链，所以价值链开始崩溃，诺基亚拥有了世界。然后，圣地亚哥一家以Q开头的小公司推出了一种片上系统(SoC)。他们卖不出去。甚至白送也没人要。为什么？人们说，‘我有350个分立元件需要操心，这一个芯片能干什么？’后来大家意识到，用这一个SoC可以替代那350个元件中的325个。‘听起来不错，’他们说，‘但我怎么用它造手机？’高通所做的是创建了一种所谓的参考设计，他们制造智能手机不是为了在市场上销售，而是为了说，‘我用我们的SoC为你造了一个智能手机。你拿去，拆开它，玩玩它，从中学习。然后你会意识到你可以用它造智能手机，而且能比以前做得更多。’然后客户会采用那个参考设计，进行修改，并推向市场。那就是诺基亚翻盖手机衰落的开始。”

　　这就是汽车行业今天的处境。“‘我如何从由25或30家不同公司制造、使用所有不同团队软件的60到100个ECU，缩减为我可以控制、可以指定规格并能处理这些AI工作负载的东西，而我的供应商完全不知道这实际上是如何工作的？’几年前我们在行业里就谈论过这个问题，”Fritz说。“整合正在发生，但直到现在才成为现实。现在，主机厂和分级供应商终于明白了。在这种背景下的软件定义汽车意味着，‘我有这个SoC，它能做5个ECU的工作，我可以编写软件。但这意味我需要64或128个CPU，我需要板载GPU和片上网络。’他们正在经历手机多年前经历的转型，并最终得出了解决方案：‘我需要一个满足我需求的完整片上系统设计’，这意味着你要了解你的需求是什么。你如何弄清楚你的需求？这就是汽车行业文化变革、对新软件团队和敏捷方法论的高度重视汇聚在一起的地方。在2025年，世界才刚刚开始理解这一点。在2026年，它将开始巩固。”

　　无论是围绕物理AI还是软件定义都不重要，因为基本概念终于开始引起共鸣。“他们可以通过拥有必要的技能组合来利用这一点，”Fritz说。

　　随着行业围绕新的软硬件范式进行整合，注意力也转向了另一个关键领域——网络安全。随着现代车辆复杂性和互联性的增加，保障汽车系统已成为未来创新和运营稳定性的重要组成部分。

　　“2026年将是我们在2025年看到的一些采用趋势的延续，”Synopsys安全IP解决方案产品管理高级总监Dana Neustadter表示。“我们已经看到了车内网络安全的ISO 21434标准，这或多或少已成定局。我们也看到了接口安全的腾飞，比如PCIe和MACsec。PCIe和汽车以太网协同工作，为软件定义汽车提供高速骨干网，作为处理数据需求的一种手段。ADAS系统中有大量数据，比如在自动驾驶中。想想安全(Security)和功能安全(Safety)。所以当我们谈论汽车硬件安全模块，谈论接口安全时，我们将它们与功能安全放在一起讨论。”

　　Neustadter说，后量子密码学支持也在2025年有所增加，并将在今年加速。“车辆内的安全性将扩展，因为许多通过互连传输的数据都是敏感的。这需要更多的PCIe和以太网安全性，因为PCIe有助于在车辆计算信息时，或者当你拥有复杂的传感器类型架构和以太网时，实现低延迟连接。”

　　MIPI安全接口预计也将出现在更多设计中。“我们已经看到一些领先客户在车辆的摄像头串行接口(CSI)中采用MIPI。这与正在处理并发送到车内应用处理器的传感器和图像有关。最近，该规范已通过安全扩展、摄像头服务扩展(MIPI CSE)进行了更新，引入了用于身份验证的安全性，以及某些情况下的加密。因此，它提供了传感器数据的机密性，并使用了标准的加密类型，如AES或GCM。我们预计这种类型的安全性将在2026年得到更多采用。”

　　此外，根据客户采用情况，Neustadter预测车内LPDDR类型接口的内联内存加密采用率将会增加。“同样，这一切都关乎数据的敏感性、隐私性或对汽车安全的重要性。带有内联内存加密的LPDDR5，带有内联内存加密的LPDDR6在车内的应用。这也是车规级的，意味着它符合ASIL-B标准。因此，功能安全至少是ASIL-B，符合ISO 26262功能安全标准，同时也符合强制性的网络安全ISO 21434标准。”

　　汽车行业正在见证车辆计算和系统架构的广泛转型。随着这些创新持续获得动力，它们的影响将重塑车辆处理、保护和利用数据的方式，以提升安全性和用户体验。

　　“随着AI深入车辆，推动计算密度、内存带宽、安全性和数据移动需求，高性能车载计算的兴起令人兴奋，”Rambus的Bahrouch说。“区域控制架构是另一个引人注目的领域，因为它们需要数据结构设计和容错硬件的新方法。随着AI驱动的工作负载日益与安全和非安全关键功能整合在共享硬件平台上，行业正被迫在更深层次的架构层面重新思考功能安全、隔离和网络安全。这种演变也加速了对硬件锚定安全和强大的更新机制的需求，以在整个生命周期内保护AI模型、数据管道和车辆行为。这些趋势共同为计算、内存、互连、功能安全和网络安全领域的创新创造了重大机遇，奖励那些能够解决系统级挑战而非孤立优化单个组件的团队。”

　　结果是，2026年针对ADAS和AI工作负载的可扩展硬件平台将获得越来越大的牵引力，基于芯粒(chiplet)的计算平台也将得到更广泛的采用，因为它们为可扩展平台和成本控制提供了一条切实可行的路径。“同样重要的是，这些平台将越来越多地与具有强大更新能力的互操作、可扩展软件堆栈配对，”Bahrouch说。“对于中央网关，我们看到从ISO 26262 ASIL-B级支持向ASIL-D级迈进。随着车辆对传感和AI工作负载的数据移动速度要求提高，高带宽内存架构也应受到更多关注。在安全方面，我们预计硬件锚定的量子安全加密算法支持将加速采用。我们还应看到下一代电源管理IC的吸引力，这将帮助汽车制造商应对更高电压的系统。这些趋势共同为硬件团队提供了在系统层面优化成本、性能和可靠性的新方法。”

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