安森美（onsemi）这家公司主要在汽车电子领域开展了电源、感知以及照明这类工作，这些工作虽然在车里难以看见，但却是车辆运行所离不开的关键部分。

安森美模拟与混合信号事业部的专家在2026年慕展上展示了其汽车方案，这一布局主要围绕智能电源以及感知技术来展开。从功率器件到感知技术，安森美精准应对了汽车电子领域的关键需求。

汽车电子领域眼下存在着几条明确的增长曲线：

其中一条是软件定义汽车所带来的区域架构，整车从过去的域控制逐步走向区域控制，节点之间借助以太网连接起来。

其中一条是电气化，电压会被设计得越来越高，能效要求也会变得越来越严。

其中还有一条增长曲线是ADAS，即在安全得到充分保障的前提下，车辆自主能力会持续向上提升。这三条线叠加在一起，单车里的电子器件数量不断增加，器件总价值也随之抬升。

● 功率器件和48V架构

◎ 先说电气化这一盘。

电动汽车的动力总成系统高度依赖于功率器件来进行高效能量转换，其中安森美所提供的重要解决方案之一便是EliteSiC FET，也就是碳化硅方案，它与高压硅FET相结合，并选用具备电流检测能力的栅极驱动器。这些组件共同协作，所承担的正是牵引逆变器、车载充电机以及高低压直流转换的相关工作。

碳化硅所具备的优势在于其损耗较低并且能够耐受高压，因此车辆运行起来后在续航以及效率方面都可以获得一定的提升。

EliteSiC 是安森美自主掌控的碳化硅品牌，从衬底材料到完整模块的全部环节均由自身进行控制，其所给出的卖点在于高温环境下也能维持稳定的性能表现。

对于车企来说，SiC并不仅仅能够实现电能的节省，更是能够让同一块电池得以跑更远的距离，这才是实实在在的收益账。

◎ 48V 架构是另一个热点。

行业向48V系统转型的相关讨论已经开展了很长时间，如今相应的技术路线已经清晰了不少。安森美针对这一领域所提供的是高压硅FET、GaN以及SiC，还有栅极驱动器、LDO，以及SmartFET和eFuse这类智能保护产品。

48V系统处于轻混以及高压平台之间的过渡位置，它相比于12V而言可以承载更重的电负载，同时相比于高压平台又具备了成本更低且更容易落地的优势，这使其适合先把轻度电气化铺开，然后再逐步向上发展。

对于车企来说，48V系统可以作为性价比高的过渡方案，从而不必一上来就全面押注高压全栈开发。

● 区域控制架构

区域架构这一布局显得更有意思。过去车辆内部采用的是域控制方式，每个功能模块都各自负责管理相应事务。现在正朝着区域控制的方向发展，具体做法是把配电集成到区域模块当中，并运用智能电源开关来取代传统的继电器和保险丝。

中央计算单元承担着重计算能力以及通信骨干网络的相关职责，而边缘的区域控制器则负责就近开展配电以及驱动工作。配电从中央转移到了区域之后，线束长度因此得以缩短，车辆重量和成本也都随之降低。

安森美在此所押注的是10BASE-T1S以太网。该公司旨在让以太网不仅承担主干网络的功能，还能够一路延伸并连接至边缘节点。

安森美所采取的思路是选用10BASE-T1S技术来进行多点连接工作，从而将照明、位置传感以及超声波这些边缘节点全部接入到同一张网络当中。

安森美认为，这一转变并不会在一夜之间就得以发生。面对已经成熟运行了几十年的CAN以及LIN生态，车企需要对兼容性以及验证成本进行兼顾。

因此，其策略并非激进替代，而是借助低风险且可渐进部署的方式，协助客户逐步向区域化架构以及软件定义汽车的方向演进。

● 边缘侧与智能配电

◎ 落实到具体模块层面上时，安森美提供了一个针对边缘侧区域控制的拼图。

无眩光自适应远光灯所集成的光路诊断功能能够有效防止眩光，多通道智能LED驱动器无需借助MCU就能够对尾灯以及迎宾灯进行驱动，主驱逆变器选用高效SiC器件配合栅极驱动器并且还具备了全生命周期诊断能力，超声波传感器融合技术可以实现在10米范围以内的高精度测距。

这些原本处于分散状态的功能，如今被统一收纳到区域控制器的整体框架当中。

◎ 配电这头，eFuse 和 SmartFET 是主角。

传统的保险丝一旦发生熔断之后就必须进行更换，而继电器不仅会占用较大的空间而且还容易出现故障。eFuse则将开关功能、保护机制以及电源管理这三项任务集成到同一颗器件当中，使得同一硬件平台既可以配置成10A的规格也可以配置成5A的规格，依赖于软件在车辆配置阶段对参数开展定义工作，这正好契合了软件定义汽车的发展方向。

它还提供了诊断以及可控保护功能，在检测到异常之后能够进入降额模式，这使得系统级的安全性要比保险丝高出一截。同一颗器件既可以用于小型车辆的基础配电工作，也能够支撑大型车辆的较重负载，因此主机厂不必为不同车型分别准备一套硬件。

安森美对此算过一笔经济账。把单双通道eFuse控制器集成为四通道之后，整体成本能够降低两成以上。eFuse通道集成可以让IC数量减少一成，而MOSFET集成大约能节省四成占板面积。

这些数字的背后，是通过提升集成度所换取到的实际收益。主机厂在计算总体成本的时候，会发现器件数量得以减少、板子面积实现缩小，同时线束长度也随之缩短。

● 汽车照明

照明是安森美开展了十五年以上工作并且自称为这一行业开创者的领域。它的LED驱动器产品线所涵盖范围十分全面，从单通道到总线控制型，再到矩阵前照灯的像素控制器都有。

像素控制器所负责的是分区场景照明的工作，它能够让尾灯呈现出丰富的造型设计，进而强化了品牌的辨识度。像素控制器可以实现对单颗灯珠进行独立寻址的操作，因此前照灯便得以投射出自适应的光型，在对面来车时不会造成晃眼影响，而自身这一侧则照射得十分清晰。

值得一提的是集成功率级的智能LED驱动器。它将电源、数字控制、功率级、传感以及放大器集成到一个方案当中，尺寸比竞品小三成，还集成了抗电磁干扰防护以及诊断功能。

无需借助MCU的智能LED方案能够带来更高的便利性，照明指令由中央计算单元负责下发，而本地硬件即使在通信发生中断的情况下依然能够确保安全运行，这种片上智能正是区域架构所采用的一种全新玩法。

Part 2 感知与 ADAS

在感知这一领域当中，安森美主要选用图像传感器来奠定其技术基础。

ADAS端选用了800万、300万以及200万分辨率的图像传感器，这些传感器得以对周围环境信息进行精确采集，同时还整合了超声波传感、电感检测、雨量传感和光线传感这些辅助模块。

座舱之中运用全局快门图像传感器，以100万和200万的分辨率，对驾驶员监测以及乘员监测进行处理。

视觉方案里还有带内置ISP的一百万分辨率传感器，它可以直接输出经过处理后的图像。ISP前置的好处在于，主控单元得以减少一道计算环节，从而延迟得以降低，这对实时感知方面十分友好。

超声波以及电感检测这类小型器件虽然容易受到忽略，但它们却是泊车以及位置反馈方面所不可或缺的关键需求。电感式位置传感器能够抓取关节位置以及转速信息，在机器人上同样会得到运用，这是后话。

图像传感器所具备的重要性在于，它既担任了车辆外部的感知眼睛角色，也承担了车内监测的任务。全局快门所拥有的优势是能够在运动过程中避免出现拖影现象，这一点对高速过障的机器人而言同样关键。

Treo 平台

将这些方案有机串联起来的，正是 Treo 平台。它是一款以 65nm BCD 工艺为基础的模拟以及混合信号平台，电压范围从 1V 延伸至 90V，支持 48V 转换工作，并且选用了模块化架构。

栅极驱动器、SmartFET、车载LED驱动、超声波、电感检测、雨量光线传感、10BASE-T1S以太网，这些产品线均以Treo平台为基础来开展工作。

这一平台为安森美所换来的是上市周期得以缩短以及成本得以优化的成果，对车企来说，Treo是安森美有别于对手的技术底座。

例如那些已经在汽车领域完成充分验证的以太网接口模块，只需将其转移到机器人应用当中并开展少量调整工作就能够顺利投入使用，从而避免了重复开发类似模块的低效行为。对于安森美自身而言，这代表了研发效率的提升，而对于客户来说，则意味着产品上市速度的加快。

标准产品

还有一层难以看见的地基，那就是标准产品。LDO、放大器、接口芯片、EEPROM、隔离以及光电晶体管，安森美的标准产品组合电压范围从1V到150V，车规级能够耐受150度的高温，EEPROM则可以进行400万次的擦写。这些器件虽然看起来并不起眼，但却是每块板子都必不可少的配套。

Part 3 从汽车到机器人

当讨论推进至此，自然会引发一个问题，即这套能力是否能够迁移到汽车以外的领域。安森美在过去两年所给出的答案正是机器人。

2026年6月，安森美针对人形机器人开展了系统级的赋能工作，并且成功端出了已经历经多代Demo验证的七大子系统，它们分别是电源分配、运动控制、传感、通信、处理平台、照明以及电池管理。

这7个子系统与汽车里的拼图高度重合，只是场景从四个轮子的车辆转换到了两条腿的机器人。安森美把安全放在机器人设计的首要位置，灵巧手需要补充精细触觉感知，腿部需要管理双足平衡控制，毫秒级的感知以及可靠的安全机制是两者缺一不可的关键部分。

在电机驱动方面，NCD83591三相栅极驱动器选用了4mm乘4mm的小型封装，这一封装集成了三个半桥以及检测放大器。PowerTrench T10中压MOSFET依赖于超低损耗，在紧凑空间内提升了效率。

电机是机器人的主要耗电部件，如果驱动效率得以提升一点，那么续航时间便可以多支撑一段时间。位置反馈选用NCS32100双电感式旋转位置传感器，其精度达到正负50角秒的水平，从而避开了光学编码器易受粉尘影响的问题以及磁编码器精度不足的缺陷。

在感知这一层面，Hyperlux ID系列选用了双频技术以及全局快门，从而把测距范围扩展到30米，同时量子效率得以超过40%，并且集成了深度处理引擎以直接输出深度图。

Hyperlux SG系列所选用的全局快门技术可以在全分辨率条件下实现120fps的帧率，从而为快速运动场景提供了可靠的图像底座。

SiPM硅光电倍增管选用在dToF激光雷达当中，从而得以提升3D测绘性能。超声波管开展短距测距的工作，同时也顺带对电池状态进行监测。

通信同样选用10BASE-T1S以太网，从而与汽车区域架构保持同一套语言。

在安全这一方面，Treo平台与eFuse共同构成了冗余机制，当机器人出现电量不足或受力失衡的情况时，eFuse会迅速断开相关部件并触发安全响应。

安森美还对多模态传感器融合开展了相关工作，将图像、雷达、超声波以及IMU这些传感器集成到统一的接口并实现时间同步。当环境发生变化时便会对权重进行调整，在视觉受到限制的情况下也能够实现毫米级的避障。这套方法在车辆上是泊车辅助，而在机器人身上则是维持生存的关键本钱。

安森美还搭建了PRISM参考模块系统，这一系统所提供的是帮助客户快速实现SoC连接工作以及图像质量评估的功能。该公司希望把电源做得像人类肌肉一样，可以跟随负载瞬态的变化进行柔性输出，从而把爆发力以及人机共融的安全都照顾到。

小结

安森美在汽车领域的核心始终围绕智能电源以及感知技术来展开，并且借助Treo平台将二者整合成为系统级方案。区域架构将这一方法推进到了高度集成的程度，而机器人则为这一方法提供了新的出口。从车规级到机规级，虽然外部形态发生了变化，但底层的能力却是保持同一套。

安森美目前所交付的早已超出了单颗芯片，而是一整套可以直接落地的系统。从车规到机规，安森美走的是同一条路径，先把底层电源以及感知技术做厚，再借助平台把它们拼装成方案。接下来几年，谁能够在系统级上帮助客户节省时间，谁就能够在汽车以及机器人两个领域都站稳。

来源：安森美在汽车里下的几盘棋, 也下到了机器人 | OFweek机器人网