行业趋势与机遇 - 2026年被视作AI原生应用大规模落地之年，端侧AI硬件蓬勃出现，重要形态包括智能汽车、具身智能、AI手机等 [1] - AI大模型的快速发展让端侧具备丰富的离线计算力，催生原生AI硬件发展浪潮，要求硬件将感知、计算等多维度能力融合以系统性快速响应 [4] - 端侧AI的演进并非单纯追求算力提升，核心在于如何在具体场景中实现效能、成本与可靠性的最佳平衡 [13] - 中国作为全球最大的电子产品市场，正走在本轮AI浪潮应用落地的中心，市场特征为迭代速度快、商业化诉求强、需求碎片化 [10] - 具身智能在中国正如火如荼推进，重要应用场景包括工厂流水线、酒店文娱场景服务等，与工业自动化方向高度契合 [11] 公司战略与布局 - 公司（TI）正从持续创新、产品可扩展性、产能保障三个层面构建应对体系，以支持全球客户在AI时代实现技术落地 [1] - 公司从技术和产品创新、可扩展的产品组合、制造和产能保障三个维度来应对AI浪潮带来的嵌入式处理芯片发展机会 [7] - 公司旗下有超过8万个产品种类，嵌入式产品包括微控制器、处理器、无线连接、传感器、雷达等，场景覆盖汽车、工业、个人电子及通信设备 [7] - 公司提供可扩展的产品系列，让客户根据不同应用需求找到合适产品，而非为特定应用设计AI功能 [4] - 公司通过垂直整合制造模式实现对设计与生产环节的全链路把控，从而在保证质量的同时持续降低成本，在全球拥有15座工厂，中国市场工厂位于成都 [7] - 公司增加了研发投入，加快产品迭代，提升执行效率以匹配客户的快速迭代周期 [13] 产品与技术方案 - 端侧AI对算力需求覆盖从1TOPS到几千TOPS不等，公司的可扩展性产品能更好满足应用端的具体诉求 [5] - 在CES 2026期间，公司发布了可扩展型TDA5高性能计算片上系统系列，可提供每秒10万亿次至每秒1200万亿次运算的边缘AI算力，能满足L3级自动驾驶要求 [5] - 该系列SoC可将高级驾驶辅助系统、车载信息娱乐系统与网关系统进行跨域融合，简化设计复杂性并降低成本 [5] - 在被动红外传感器中，借助边缘AI方案，通过云端训练模型后部署到芯片，能让端侧在本地实时识别人、动物甚至人数，实现更精准、低功耗的智能感知 [5] - 在软件与工具层面，公司提供丰富案例与应用场景支持，能够利用工具收集数据、在云端训练模型，再编译部署至芯片 [9] - 公司提供带AI加速和不带AI的产品供客户选择，避免客户为不需要的功能买单，即使后期需要AI功能，也有可扩展性的产品组合供选择 [13] 重点应用领域：智能驾驶 - 智能驾驶是端侧AI的重要形态，也是“物理AI”在2026年落地应用的重要场景 [10] - 实现L3及以上智能驾驶需平衡多传感器深度融合与安全、成本，核心在于通过技术创新实现性能与成本的兼得 [10] - 在CES 2026期间，公司发布了AWR2188单芯片8发8收4D成像雷达发射器，传统方案需两颗芯片级联才能实现8x8天线阵列效果，新方案通过单颗芯片实现 [10] - 该单芯片方案简化了高分辨率雷达系统设计，实现超过350米距离的物体探测，性能较现有方案提升30%，同时因少部署芯片而大幅降低成本、减小体积 [11] - 面向L2、L3智能驾驶市场，以前可能需要4颗芯片的方案，现在仅需2颗芯片 [11] 中国市场策略 - 中国始终是公司的重要战略市场，公司基于在端侧AI的积累，能更好赋能本土市场的差异化需求 [10] - 公司人员密集与中国市场创新者交流，以及时洞察并响应市场需求 [3] - 中国客户非常开放且接受度高，愿意及时在合作过程中将优先事项和需求进行透明沟通，建立合作共赢的关系 [12] - 公司持续在中国多个城市密集拜访客户，针对不同类型机器人等应用推出定制化方案 [11] - 响应本土车企需求，通过技术创新实现性能与成本的兼得，是公司立足中国市场的关键方向 [10]