在谈及行业竞争时，Amichai Ron 坦然表示，“我更担心没有竞争的市场，竞争使我们做得更好。”
2026 年 1 月，刚结束 CES 2026 行程的德州仪器 (TI) 嵌入式处理和 DLP® 产品高级副总裁 Amichai Ron，便立刻开启了中国之行。
对于 Amichai 而言，这是他在 TI 工作 25 年来，已经第“数不清”次造访中国。而这一次的时间节点也比较特殊，2026 年，恰逢德州仪器进入中国市场 40 周年。
四十年间，中国市场从最初的销售支持点，演变为全球最具活力的创新中心和最激烈的竞技场之一。
“整个世界都在快速变化，尤其是中国。”在接受界面新闻等媒体专访时，Amichai 开门见山地说道。
当下，全球半导体产业的供需关系正告别短期周期性波动，向更长期结构性平衡演进。对于 TI 这样的芯片企业而言，正在向技术迭代加速、市场需求多样化以及持续提升性价比的环境中保持技术领先和稳健增长。
在 Amichai 看来，应对诸多不确定性的答案，依然回归到了 TI 嵌入式业务的三大方面，创新 (Innovation)、可扩展性 (Scalability) 和制造产能 (Manufacturing)。这三个“老生常谈”的词汇，在边缘 AI 爆发和中国新能源汽车产业重构、工业及机器人应用场景激烈增长的背景下，正在被赋予全新的战术意义。
边缘 AI，从概念回归工具
当前，AI 已褪去了早期的概念泡沫，进入实质性端侧部署阶段。在嵌入式处理领域，AI 也不再是营销噱头，而是工程师手中解决具体问题的工具。
“AI 本质上就是一种工具，它的价值在于更高效地解决问题。”Amichai 在采访中，表露出典型的工程实用主义思维。他认为，并非所有场景都需要 AI，但如果 AI 能让系统更高效、更节能或更精准，那它就是必须的。
这种实用主义的观点在 TI 的产品定义中体现得十分具体。
Amichai 以被动红外传感器 (PIR) 为例，这是一种传统的接近感应技术，过去仅能通过简单的信号判断是否有人经过，往往需要工程师编写大量代码来处理信号。
但在引入边缘 AI 后，传感器开始具备了“理解”能力，它不仅能区分房间里是人还是宠物，是一个人还是两个人，还能将收集的数据上传至云端训练，生成模型后编译回芯片，实现极低功耗下的精准识别。
同样的逻辑也被应用在光伏与工业场景中。在光伏逆变器领域，电弧故障可能会导致火灾，传统方式处理很难，而引入集成 NPU（神经网络处理器）的 MCU 后，AI 基于特征判断，可以更快、精度更高地检测电弧，让设计更安全高效。
在 Amichai 看来，边缘 AI 并非为了算力而算力，更重要的是满足不同层级的计算需求。
目前，TI 的产品线已覆盖从几十 TOPS 到 400 TOPS 甚至更高的算力区间，“我们不是为了某一个特定应用去设计 AI 芯片，而是客户根据不同的应用需求，都能在 TI 找到合适的产品。”
为了降低边缘 AI 的开发门槛，TI 并未止步于芯片本身。
Amichai 提到，TI 推出了免费开放的 Edge AI Studio 开发工具，该平台兼容 TI 全系列处理器和微控制器，即便是不具备深厚算法背景的工程师，也能通过该工具完成模型编写、分析、制作、选择全流程，降低边缘 AI 应用的开发门槛，让开发者快速实现 AI 模型在边缘设备的高效部署。
在产品策略上，TI 也是选择了一条“可扩展”的路线。
“我们不希望客户为不需要的功能买单。”Amichai 强调，在 TI 的策略中，AI 并非“全系标配”的强制溢价选项，而是一种可选项，覆盖低端到高端的可扩展产品。这种“可扩展性”让客户可以根据实际需求灵活切换，既能在初期降低成本，又能在后期需求升级时通过软件复用快速迭代。
存量博弈下的“既要又要”
如果说 AI 是未来的增长动力，那么汽车电子则是当前竞争激烈的核心市场。
当下，中国的新能源汽车市场正在经历一场淘汰赛，车企在积极推进 L3 级自动驾驶落地的同时，也面临着持续的成本优化压力。这种既要高性能安全，又要极致成本的需求，直接传导到了上游芯片厂商。
“中国客户的需求非常明确，不仅需要很好的性能，还要很好的价格。”Amichai 对此有着清醒认知。
在不久前的 CES 2026 上，TI 发布了全新的 AWR2188 雷达传感器，这是一款单芯片 8 发 8 收 (8T8R) 的 4D 成像雷达解决方案。实际上，这个方案便是 TI 回应中国市场需求的一个典型案例。
在过去，要实现同等分辨率的探测能力，通常需要两颗芯片级联，这不仅增加了系统成本，也占据了宝贵的空间，而新方案在简化设计的同时，实现了超过 350 米的探测距离，性能较现有方案提升达 30%。
“以前做 L2 或 L3 级雷达可能需要 4 颗芯片，现在只需要 2 颗。以前需要 2 颗芯片的场景，现在 1 颗就能搞定。”Amichai解释道。
通过技术创新，TI 将原本需要多芯片完成的功能集成到一颗芯片中，这种单芯片方案直接击中了车企的痛点，在不牺牲性能的前提下，大幅降低了系统成本和开发复杂度。
Amichai 透露，这款产品在发布前已经与多家车企进行了长达数月的合作开发，预计在 2026 年内，搭载该芯片的车型就将行驶在国内的道路上。
除了雷达，TI 在各个领域的布局还体现了跨产品线的系统级协同。
Amichai 以氮化镓 (GaN) 技术为例，GaN 虽然具备高开关速度和高效率，但需要极高精度的实时控制才能发挥其性能。TI 将 GaN 与擅长实时控制的 C2000™ 实时控制器结合，能做成更高效、更精准的控制系统。
实际上，这种从感知、计算到控制的全链路能力，构成了 TI 在汽车电子等领域难以被单一产品线竞争对手撼动的护城河。
在汽车之外，工业自动化以及机器人正在成为嵌入式处理业务的另一大增长极。
当前，人形机器人赛道在全球范围内持续升温。在 Amichai 眼中，机器人并非只是外形像人的机器，包括其他形态的机器人，本质上是半导体技术的集大成。
机器人和汽车、工业一样，需要更多的芯片，包括雷达与传感器之类的感知环境能力，边缘 AI 处理器来处理数据，以及实时 MCU 与电机驱动、驱动关节等。
“这与我们看好的工业自动化方向高度重合。”Amichai 表示，无论是工厂里的机械臂、物流仓储中的移动机器人，还是服务机器人，本质上都是对感知、计算和执行能力的重构。
在这一领域，TI 的 C2000 系列实时微控制器扮演着关键角色。C2000 系列最初就是为实时控制设计的 DSP（数字信号处理器），非常适合电机驱动和高效电源转换。
面对市场上越来越多的竞争者，TI 并没有固守高端，而是推出了像 F29 内核这样性能翻倍的新一代产品，同时向下拓展了更具性价比的入门级产品系列，以覆盖更广泛的应用场景，包括机器人赛道。
同频“中国速度”
“中国速度”是在专访中 Amichai 提及频率非常高的词汇。
“中国客户跑得非常快。”他表示，与过去相比，中国客户在选择嵌入式芯片时的决策逻辑在一些层面上愈发明显。
除了性能和价格之外，Amichai 观察到，中国客户不仅展现出强大的市场竞争力，而且心态开放，愿意在合作中保持高度透明的沟通，从而建立合作共赢的关系。
这种速度一定程度形成了一种新的驱动，让这家近百岁的半导体巨头调整自己的研发节奏。
“如果你看数据，我们现在推出新产品的速度是五年前的 3 到 4 倍。”Amichai透露，为了匹配市场迭代频率，TI 大幅增加了研发投入，并优化了内部执行流程。“我们希望不仅是客户速度快，我们自己的速度也快，和我们客户一起用更快的速度来迭代我们产品。”
除了研发提速，TI 独有的 IDM（垂直整合制造）模式也在当下显现出了战略价值。
目前，TI 在全球范围内拥有 15 个制造基地，其中位于中国成都的制造基地可以实现从晶圆到芯片生产的全工艺流程，是 TI 全球唯一的一体化制造基地。
“很多友商只做设计，不涉及制造，但当你同时掌控设计和制造时，你能做的事情会更多。”Amichai 指出，通过在制造端优化封装工艺和测试流程，TI 能够进一步压低成本、提升良率，并将其直接转化为产品的价格竞争力。
对于中国客户而言，成都基地的存在意味着更短的交付周期和更灵活的供应保障。在市场需求快速变化、客户对交付稳定性要求更高的当下，这种“本土闭环”的能力，成为了 TI 能够快速响应客户需求、扎根中国 40 年后最厚实的承诺。
在谈及行业竞争时，Amichai 坦然表示，“我更担心没有竞争的市场，竞争使我们做得更好。”他直言，无论是 C2000 还是其他产品线，竞争都是推动 TI 技术迭代和成本优化的催化剂。
2026，是 TI 进入中国市场的第 40 年。站在新的起点，Amichai 强调，TI 将继续坚持三个核心方向：听取客户需求进行创新，提供可扩展的产品组合，以及利用强大的制造能力保障供应。
在这个技术更内卷、需求更碎片化、对成本更敏感的时代，TI 正试图通过这些逻辑，在中国及全球市场，打赢关于速度与效率的战争。“我们的愿景没有变，就是通过半导体技术让电子产品更经济实用，让世界变得更美好。”Amichai 说。
在谈及行业竞争时，Amichai Ron 坦然表示，“我更担心没有竞争的市场，竞争使我们做得更好。”
2026 年 1 月，刚结束 CES 2026 行程的德州仪器 (TI) 嵌入式处理和 DLP® 产品高级副总裁 Amichai Ron，便立刻开启了中国之行。
对于 Amichai 而言，这是他在 TI 工作 25 年来，已经第“数不清”次造访中国。而这一次的时间节点也比较特殊，2026 年，恰逢德州仪器进入中国市场 40 周年。
四十年间，中国市场从最初的销售支持点，演变为全球最具活力的创新中心和最激烈的竞技场之一。
“整个世界都在快速变化，尤其是中国。”在接受界面新闻等媒体专访时，Amichai 开门见山地说道。
当下，全球半导体产业的供需关系正告别短期周期性波动，向更长期结构性平衡演进。对于 TI 这样的芯片企业而言，正在向技术迭代加速、市场需求多样化以及持续提升性价比的环境中保持技术领先和稳健增长。
在 Amichai 看来，应对诸多不确定性的答案，依然回归到了 TI 嵌入式业务的三大方面，创新 (Innovation)、可扩展性 (Scalability) 和制造产能 (Manufacturing)。这三个“老生常谈”的词汇，在边缘 AI 爆发和中国新能源汽车产业重构、工业及机器人应用场景激烈增长的背景下，正在被赋予全新的战术意义。
边缘 AI，从概念回归工具
当前，AI 已褪去了早期的概念泡沫，进入实质性端侧部署阶段。在嵌入式处理领域，AI 也不再是营销噱头，而是工程师手中解决具体问题的工具。
“AI 本质上就是一种工具，它的价值在于更高效地解决问题。”Amichai 在采访中，表露出典型的工程实用主义思维。他认为，并非所有场景都需要 AI，但如果 AI 能让系统更高效、更节能或更精准，那它就是必须的。
这种实用主义的观点在 TI 的产品定义中体现得十分具体。
Amichai 以被动红外传感器 (PIR) 为例，这是一种传统的接近感应技术，过去仅能通过简单的信号判断是否有人经过，往往需要工程师编写大量代码来处理信号。
但在引入边缘 AI 后，传感器开始具备了“理解”能力，它不仅能区分房间里是人还是宠物，是一个人还是两个人，还能将收集的数据上传至云端训练，生成模型后编译回芯片，实现极低功耗下的精准识别。
同样的逻辑也被应用在光伏与工业场景中。在光伏逆变器领域，电弧故障可能会导致火灾，传统方式处理很难，而引入集成 NPU（神经网络处理器）的 MCU 后，AI 基于特征判断，可以更快、精度更高地检测电弧，让设计更安全高效。
在 Amichai 看来，边缘 AI 并非为了算力而算力，更重要的是满足不同层级的计算需求。
目前，TI 的产品线已覆盖从几十 TOPS 到 400 TOPS 甚至更高的算力区间，“我们不是为了某一个特定应用去设计 AI 芯片，而是客户根据不同的应用需求，都能在 TI 找到合适的产品。”
为了降低边缘 AI 的开发门槛，TI 并未止步于芯片本身。
Amichai 提到，TI 推出了免费开放的 Edge AI Studio 开发工具，该平台兼容 TI 全系列处理器和微控制器，即便是不具备深厚算法背景的工程师，也能通过该工具完成模型编写、分析、制作、选择全流程，降低边缘 AI 应用的开发门槛，让开发者快速实现 AI 模型在边缘设备的高效部署。
在产品策略上，TI 也是选择了一条“可扩展”的路线。
“我们不希望客户为不需要的功能买单。”Amichai 强调，在 TI 的策略中，AI 并非“全系标配”的强制溢价选项，而是一种可选项，覆盖低端到高端的可扩展产品。这种“可扩展性”让客户可以根据实际需求灵活切换，既能在初期降低成本，又能在后期需求升级时通过软件复用快速迭代。
存量博弈下的“既要又要”
如果说 AI 是未来的增长动力，那么汽车电子则是当前竞争激烈的核心市场。
当下，中国的新能源汽车市场正在经历一场淘汰赛，车企在积极推进 L3 级自动驾驶落地的同时，也面临着持续的成本优化压力。这种既要高性能安全，又要极致成本的需求，直接传导到了上游芯片厂商。
“中国客户的需求非常明确，不仅需要很好的性能，还要很好的价格。”Amichai 对此有着清醒认知。
在不久前的 CES 2026 上，TI 发布了全新的 AWR2188 雷达传感器，这是一款单芯片 8 发 8 收 (8T8R) 的 4D 成像雷达解决方案。实际上，这个方案便是 TI 回应中国市场需求的一个典型案例。
在过去，要实现同等分辨率的探测能力，通常需要两颗芯片级联，这不仅增加了系统成本，也占据了宝贵的空间，而新方案在简化设计的同时，实现了超过 350 米的探测距离，性能较现有方案提升达 30%。
“以前做 L2 或 L3 级雷达可能需要 4 颗芯片，现在只需要 2 颗。以前需要 2 颗芯片的场景，现在 1 颗就能搞定。”Amichai解释道。
通过技术创新，TI 将原本需要多芯片完成的功能集成到一颗芯片中，这种单芯片方案直接击中了车企的痛点，在不牺牲性能的前提下，大幅降低了系统成本和开发复杂度。
Amichai 透露，这款产品在发布前已经与多家车企进行了长达数月的合作开发，预计在 2026 年内，搭载该芯片的车型就将行驶在国内的道路上。
除了雷达，TI 在各个领域的布局还体现了跨产品线的系统级协同。
Amichai 以氮化镓 (GaN) 技术为例，GaN 虽然具备高开关速度和高效率，但需要极高精度的实时控制才能发挥其性能。TI 将 GaN 与擅长实时控制的 C2000™ 实时控制器结合，能做成更高效、更精准的控制系统。
实际上，这种从感知、计算到控制的全链路能力，构成了 TI 在汽车电子等领域难以被单一产品线竞争对手撼动的护城河。
在汽车之外，工业自动化以及机器人正在成为嵌入式处理业务的另一大增长极。
当前，人形机器人赛道在全球范围内持续升温。在 Amichai 眼中，机器人并非只是外形像人的机器，包括其他形态的机器人，本质上是半导体技术的集大成。
机器人和汽车、工业一样，需要更多的芯片，包括雷达与传感器之类的感知环境能力，边缘 AI 处理器来处理数据，以及实时 MCU 与电机驱动、驱动关节等。
“这与我们看好的工业自动化方向高度重合。”Amichai 表示，无论是工厂里的机械臂、物流仓储中的移动机器人，还是服务机器人，本质上都是对感知、计算和执行能力的重构。
在这一领域，TI 的 C2000 系列实时微控制器扮演着关键角色。C2000 系列最初就是为实时控制设计的 DSP（数字信号处理器），非常适合电机驱动和高效电源转换。
面对市场上越来越多的竞争者，TI 并没有固守高端，而是推出了像 F29 内核这样性能翻倍的新一代产品，同时向下拓展了更具性价比的入门级产品系列，以覆盖更广泛的应用场景，包括机器人赛道。
同频“中国速度”
“中国速度”是在专访中 Amichai 提及频率非常高的词汇。
“中国客户跑得非常快。”他表示，与过去相比，中国客户在选择嵌入式芯片时的决策逻辑在一些层面上愈发明显。
除了性能和价格之外，Amichai 观察到，中国客户不仅展现出强大的市场竞争力，而且心态开放，愿意在合作中保持高度透明的沟通，从而建立合作共赢的关系。
这种速度一定程度形成了一种新的驱动，让这家近百岁的半导体巨头调整自己的研发节奏。
“如果你看数据，我们现在推出新产品的速度是五年前的 3 到 4 倍。”Amichai透露，为了匹配市场迭代频率，TI 大幅增加了研发投入，并优化了内部执行流程。“我们希望不仅是客户速度快，我们自己的速度也快，和我们客户一起用更快的速度来迭代我们产品。”
除了研发提速，TI 独有的 IDM（垂直整合制造）模式也在当下显现出了战略价值。
目前，TI 在全球范围内拥有 15 个制造基地，其中位于中国成都的制造基地可以实现从晶圆到芯片生产的全工艺流程，是 TI 全球唯一的一体化制造基地。
“很多友商只做设计，不涉及制造，但当你同时掌控设计和制造时，你能做的事情会更多。”Amichai 指出，通过在制造端优化封装工艺和测试流程，TI 能够进一步压低成本、提升良率，并将其直接转化为产品的价格竞争力。
对于中国客户而言，成都基地的存在意味着更短的交付周期和更灵活的供应保障。在市场需求快速变化、客户对交付稳定性要求更高的当下，这种“本土闭环”的能力，成为了 TI 能够快速响应客户需求、扎根中国 40 年后最厚实的承诺。
在谈及行业竞争时，Amichai 坦然表示，“我更担心没有竞争的市场，竞争使我们做得更好。”他直言，无论是 C2000 还是其他产品线，竞争都是推动 TI 技术迭代和成本优化的催化剂。
2026，是 TI 进入中国市场的第 40 年。站在新的起点，Amichai 强调，TI 将继续坚持三个核心方向：听取客户需求进行创新，提供可扩展的产品组合，以及利用强大的制造能力保障供应。
在这个技术更内卷、需求更碎片化、对成本更敏感的时代，TI 正试图通过这些逻辑，在中国及全球市场，打赢关于速度与效率的战争。“我们的愿景没有变，就是通过半导体技术让电子产品更经济实用，让世界变得更美好。”Amichai 说。
近日，美国纽约州立大学石溪分校科学家菲格罗阿等人在一篇发表于《自然·量子信息》上的论文中称，他们通过把两个独立的光子存储在铷气里，首次在室温条件下构建了一个量子存储器网络。鉴于 3月22日消息，数码闲聊站爆料称，xiaomi15 Pro将采用5000万像素的超大底三摄方案，其中一颗是全新的潜望长焦镜头。据资料显示，xiaomi11 Pro配备了潜望长焦镜头，而后续的12 Pro、13 Pro和14 Pro等机型则 英伟达的GPU又升级了。3月19日，英伟达CEO黄仁勋发布了最新的B200算力芯片GPU，FP8精度下的训练性能是上一代的2.5倍，FP4精度下的推理性能更是达到了上一代的5倍。然而，这场技术狂欢背后，却令AI领域 3月24日，据央视财经消息，在今天开幕的中国发展高层论坛2024年年会现场，苹果公司首席执行官蒂姆·库克回应记者提问表示，苹果公司的Apple Vision Pro头显产品将在今年年内于中国市场上市， 记者从中国科学院新疆天文台获悉，近期南山26米射电望远镜在参与欧洲VLBI网组织的联测中，首次成功运用4Gbps宽带、高码率VLBI技术获得干涉条纹。相较于2Gbps观测，该技术理论上可将图像信噪比提升 俄罗斯国家航天集团23日发布消息说，俄当天成功发射了“联盟MS-25”载人飞船。消息说，莫斯科时间23日15时36分（北京时间20时36分），“联盟MS-25”载人飞船搭乘“联盟-2.1a”运载火箭从哈萨克斯坦境 。本文链接：专访德州仪器高管 Amichai Ron：边缘 AI 走向“务实”，嵌入式芯片如何回归工程本质http://www.sushuapos.com/show-2-15294-0.html
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