Omdia报告解读：2026年汽车半导体四大核心趋势洞察

最近，全球知名科技研究机构 Omdia 发布了《2026 Trends to Watch: Semiconductors》报告，对半导体行业未来几年的关键发展方向进行了展望。报告内容详实，今天我们主要聚焦于其中与汽车、功率器件以及微控制器（MCU）相关的部分，看看有哪些值得关注的趋势和变化。

报告主要围绕以下几个板块展开：

• Intelligent systems reshaping automotive landscape（智能系统重塑汽车行业格局）
• Power discrete and modules（功率分立器件与模块）
• CPU and MCU – 3nm adoption, Arm architecture, and edge AI growth in 2026（CPU 和 MCU——2026 年 3nm 工艺应用、Arm 架构发展及边缘人工智能增长）
• MEMS and sensors – AI and IoT driving growth（微机电系统与传感器——人工智能和物联网驱动增长）

智能系统与软件定义汽车：半导体生态面临重构

软件定义汽车正被视为 2026 年前后的关键转折点。届时，整车的竞争优势将逐渐转向其集成的高级人工智能服务能力、网络安全水平、OTA（空中升级）能力以及软硬件协同设计的效率。这一转变无疑将推动整个汽车半导体生态的重构。

为了应对挑战，汽车制造商（OEM）正与更多先进的组件供应商建立深度合作，旨在形成能够覆盖不同车型和功能域的平台化架构。以英伟达（NVIDIA）为代表的计算平台厂商，已经通过直接与车企及其一级供应商（Tier 1）合作的方式，提前嵌入整车技术路线。同时，半导体企业也在积极拓展与软件、中间件以及云服务厂商的合作，以加速技术落地并锁定长期订单。

在车辆电子电气架构层面，行业正在加速向区域化架构（Zonal Architecture）转型。这种架构变革为更多种类的处理器厂商（包括 MCU 和 SoC 供应商）带来了新的市场机会，但也显著提升了系统复杂度。如何协同管理多个处理器平台，对虚拟化技术、功能域分区以及系统的实时性和数据吞吐能力都提出了更高要求。

功率分立器件与模块：材料迭代中的确定性与挑战

在功率分立器件与模块市场，硅（Si）基半导体在可预见的未来仍将占据主导地位。然而，以碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）为代表的宽禁带半导体的市场渗透率将持续提升，预计到2026年，其总收入占比将超过20%。

• 碳化硅（SiC）：在汽车电驱系统（Powertrain）中的应用不断深化，虽然年增长率有所放缓，但因其性能和成本优势，依然是目前最具规模效应的宽禁带材料。
• 氮化镓（GaN）：当前市场规模相对较小，但随着数据中心等对高频、高效率场景的需求增长，它有望成为下一个重要的增长驱动力。

报告对于材料占比变化的预测相对克制，这反映了从传统硅基材料向宽禁带材料过渡过程的渐进性和现实约束。

从应用领域来看，汽车和工业仍然是功率器件的核心市场。随着汽车电动化程度的持续提高以及工业自动化进程的推进，这两个领域的营收占比预计将进一步扩大。

CPU 与 MCU：算力下沉与架构演进并行

在CPU领域，几个趋势值得关注：

1. 3nm工艺快速应用：受高性能计算需求的强劲拉动，3nm工艺的普及速度远超之前的5nm。这背后与英特尔（Intel）积极利用内外部资源的晶圆厂策略密切相关。
2. Arm架构持续渗透：x86架构在核心设计中的份额预计将继续下降，而基于Arm的架构在PC、服务器及有线通信市场正不断扩大影响力。
3. 云服务厂商自研CPU：越来越多的云服务提供商（CSP）开始设计自己的专用集成电路（ASIC）CPU。不过，考虑到开发成本和上市时间，这些自研芯片预计不会完全取代第三方CPU。
4. 新兴供应商涌现：包括 Ampere Computing 以及一些中国公司（如基于x86的海光、基于Arm的其他厂商）在内的新兴CPU供应商正在崛起。

MCU市场的变化则更具“系统化”特征。
随着市场复苏和库存水平回归健康，入门级32位MCU的降价（使其成为8位MCU的有力替代选择）以及新产品阵容的扩充，将共同推动32位MCU的进一步普及。

更重要的趋势是，MCU正通过集成各种功能模块，向“一体化”的解决方案演进。这种集成模式主要体现在以下几个方面：

• MCU + 预驱动器：用于电机控制。
• MCU + 无线连接：用于网络/系统边缘应用。
• MCU + 嵌入式神经网络处理器（eNPU）：用于处理汽车、工业和消费领域的边缘微型人工智能（Tiny AI）负载。

此外，随着MCU工艺节点向28/22nm乃至更先进的1Xnm迈进，对新型嵌入式非易失性存储器（eNVM）如ePCM、eRRAM和eMRAM的需求也在增加。为了强化在AI、网络和软件方面的整体解决方案能力，头部MCU厂商正在通过一系列并购来完善布局。

主要厂商的收购行动包括：

• 英飞凌（Infineon）：以25亿美元收购Marvell的汽车以太网业务；收购Imagimob以增强其MCU/MPU的TinyML能力。
• 恩智浦（NXP）：以2.43亿美元收购汽车SerDes联盟提供商Aviva Links；收购高性能NPU厂商Kinara。
• 意法半导体（STMicroelectronics）：收购边缘AI初创公司DeepLite；以9.5亿美元收购NXP的MEMS传感器业务。
• 瑞萨电子（Renesas）：收购Reality AI以强化TinyML解决方案。

MEMS 与传感器：AI与IoT驱动智能化演进

物联网（IoT）与人工智能的持续扩张，是MEMS与传感器市场增长的核心动力。终端设备数量的增加和应用复杂度的提升，催生了市场对低功耗、高精度、小尺寸传感器的强烈需求。

真正推动新一轮增长的，是“智能传感器”形态的出现。这类传感器集成了边缘计算能力，能够在本地支持AI和机器学习算法的运行，从而使其从单纯的数据采集节点，演变为具备初步判断与处理能力的智能单元。这对于自动驾驶、可穿戴设备手势识别等场景至关重要。

分领域看：

• 汽车领域：仍是增长确定性最高的引擎。车辆电动化、网联化和数字化的推进，以及高级驾驶辅助系统（ADAS）的普及，将长期支撑各类车载传感器的需求。
• 无线通信领域：依托庞大的物联网终端规模，已成为传感器组件出货量最大的应用方向，5G手机的普及进一步拉动了射频滤波器等器件的需求。
• 消费电子领域：面临结构性调整，部分终端产品（如耳机、可穿戴设备）出货量的下滑，对MEMS麦克风等规模效应显著的品类造成了一定压力。

传感器融合：多模态感知成为复杂系统的基石

无论是对于自动驾驶车辆还是人形机器人，全面、可靠的环境感知都是安全稳定运行的基础，仅靠单一传感器难以满足要求。因此，多传感器数据融合技术变得至关重要。

2026年，传感器行业将呈现明显的多模态融合趋势，物理、化学乃至生物传感技术之间的交叉创新将逐步展开。行业的竞争重点，正从单纯追求物理尺寸的缩小，转向在传感器内部整合更多的智能化功能。通过嵌入轻量级AI算法，传感器可以在前端完成运动估计、噪声过滤等预处理任务，从而减轻系统主控的算力负担并降低整体延迟。

传感器内置图像信号处理器（ISP）或神经形态预处理模块，可以更高效地整合来自摄像头（RGB、深度、热成像）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（mmWave Radar）等多种传感器的数据，从而显著提升目标识别、跟踪和场景理解的准确性。传感器的角色正在从被动部件向智能感知单元演进，其技术复杂度和附加值同步提升。

小结

纵观Omdia报告的分析，半导体在汽车等关键应用领域正经历着深刻的技术与市场变革。无论是感知层的智能化升级、计算层的架构重构，还是功率层的材料迭代，其共同特征都是从单一的器件性能优化，走向更复杂的系统级整合。这些趋势将深刻影响未来数年半导体产业的竞争格局，并对整车厂、Tier 1供应商以及芯片设计公司提出新的挑战与机遇。

对于关注智能 & 数据 & 云前沿趋势的开发者而言，理解这些底层硬件技术的演进方向，对于把握上层应用创新至关重要。如果你想深入探讨汽车电子或半导体技术的未来发展，欢迎来云栈社区与更多同行交流。