2026年半导体行业趋势观察（Part 4）-从生态重构到技术聚变，AI助推OEM战略转向

AI驱动OEM半导体支出增长

AI驱动的战略正在加速头部OEM的研发支出和投资,这些企业正聚焦AI赋能的功能与系统级集成以推动增长。

●   三大无线通信OEM

苹果推动定制AI芯片开发，三星推进AI赋能的无线与存储技术，小米致力于长期建设SoC及跨设备AI能力。

●   三大计算机平台OEM

戴尔、联想与浪潮正向AI转型，扩展企业AI基础设施与跨设备生态；戴尔聚焦ISG（基础设施解决方案）业务并削减PC投资，联想着力端到端AI集成，浪潮则专注其硬件-软件-云战略。

●   三大汽车OEM

电装与博世正推进电气化、软件定义汽车（SDV）及AI驱动的出行技术，聚焦半导体、模块化电子控制单元（ECU）与系统级解决方案；特斯拉正在扩展车辆、能源产品及Cybercab（无人驾驶出租车 ）、Optimus（擎天柱人形机器人）等AI项目。

这些行业正在AI应用的推动下快速扩张，但同时也面临经济、地缘政治与供应链挑战（包括制造多元化需求）。为把握AI机会，企业正专注于韧性供应链、垂直整合与先进技术。

软件定义汽车的演进催生新的半导体生态系统

2026年，智能系统将成为推动汽车向持续进化的软件平台转型的关键力量。未来竞争优势将越来越多地来自先进AI赋能服务的集成、强健的网络安全与OTA能力、差异化用户体验及高效软硬件协同设计。这些转变将推动汽车OEM与更广泛的先进部件供应商合作，实现跨车辆域与功能的多样化平台架构。

同时，英伟达等领先供应商将继续深化与OEM及一级供应商的直接合作，延续2025年与通用、现代、麦格纳国际建立的合作范式。半导体厂商也将扩大与软件、中间件及云生态参与者的合作，加速技术落地并确保在汽车行业获得长期设计订单。

汽车产业也将继续向域架构转型，这将为更广泛的供应商（MCU与SoC厂商）创造机会。然而，这一转变也将带来挑战，因为集成多处理器的平台将增加软件复杂性，需要采用高级虚拟化技术、域划分方案并精细管理时延和数据吞吐量，以确保系统性能的无缝运行。

多传感器融合与信号处理集成

任何单一传感器都无法呈现车辆周围环境的完整图景。传感器融合技术通过整合多源数据，构建出更强大且更详细的环境感知能力，这对自动驾驶与人形机器人至关重要。

对于物体识别、追踪与场景理解等高级计算机视觉任务，传感器端ISP与神经形态预处理可高效整合多传感器数据（RGB/深度/热成像摄像头、LiDAR、雷达等），从而构建更丰富且更准确的环境认知。

2026年传感器行业将呈现多模态融合趋势，物理、化学与生物传感技术的交叉领域将涌现跨学科创新。传感器的竞争焦点将从单纯缩小物理尺寸转向集成更智能的功能。通过搭载轻量化AI算法，可实现运动估计与降噪等前端处理。