无论是为电网提供还是为电动汽车 (EV) 供电，当今的电池系统都需要安全、可预测地输送电能。电网级储能系统 (ESS) 的使用寿命可长达 20 年，但仍必须随着电网条件的变化进行充电和放电。EV 电池包必须能够在长达数年的行驶、充电和温度变化期间保持可靠。
从外部看，两个系统可能看起来都很稳定。但在每个电芯内部，电化学异变往往早在电压、电流或温度测量数据出现异常前就已发生。
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电动汽车供电
电池系统
EIS
电芯测量
预测式电池管理
电动汽车在车库里充电，咖啡机也轻鸣着开始工作。日出时分，太阳能电池板开始为住宅发电，并将多余电力回馈至电网。一天之中，智能恒温器自动调节，电池则储存未使用的电能。“如果您拥有住宅，在出问题之前，您可能根本不会想到能源这回事。但随着住宅电气化程度越来越高，我们开始更加关注房屋的供电方式以及电力从何而来。”德州仪器 (TI) 能源基础设施系统总经理 Henrik Mannesson 表示。住宅，可能是您一生中最大的一笔投资。同时，它们也正成为您日常使用的各种技术的中心能源枢纽。“当我们许多人为电动汽车、太阳能
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德州仪器
住宅电气化
断路器
边缘AI
能源
在消费类产品与工厂系统中，电气化与自动化程度的提高，大幅增加了对更多模拟传感功能的需求：温度、压力，尤其是电压检测。随着检测精度要求日趋严格，硬件工程师需要越来越精密、低偏移的精密放大器（图 1），以支撑更广泛的成本敏感型应用。 图 1 成本优化型低偏移精密放大器理解信号链误差全球各行各业持续采用更高的工作电压来提升能效和热管理性能。一个 48V 数据中心机架和一辆由 400V 电池驱动的电动拖拉机，面临着同一个根本性的工程挑战：如何将高压信号分压至 ≤5V，再交由微控制器 (MCU) 处理。这
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精密放大器
模拟传感功能
信号链
e-Trim技术
在电动汽车 (EV)、储能系统 (ESS) 和工业机器人等大功率应用中，电池的普及持续推动电池管理监测和控制领域的创新。下一代电池管理系统 (BMS) 必须延长电池寿命、确保超高可靠性，并为用户和乘客实现超高的安全性。电池故障召回、电芯过度使用以及导致火灾和财产损失的电池包快速失效等事故，已经损害了多家电池供应商和原始设备制造商的声誉。行业领导者和政府监管机构将检测方法和安全性作为下一代电池产品的重中之重。为了应对这些安全和可靠性挑战，设计人员转向电化学阻抗谱 (EIS)，这项技术在电池领域已有数十年的应
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电动汽车
储能系统
电池管理系统
电化学阻抗谱
电池设计
电池监测器
德州仪器 (TI) 今日推出了全新的多轴无磁芯霍尔效应电流传感器，专为所有混合动力汽车和纯电动汽车 (HEV/EV) 的牵引逆变器应用而设计。TMCS2100-Q1 传感器通过多轴测量和专有算法的结合，提供了一种创新的电流传感方法，有助于缓解牵引逆变器设计中精度和系统尺寸之间的权衡。 当安装在牵引逆变器内时，TI 的 TMCS2100-Q1 多轴无芯霍尔效应电流传感器为 HEV 和 EV 提供了更高效、更长的续航里程和更愉快的驾驶体验。现有的无芯解决方案仅限于单轴测量，而 TMCS2100-Q1
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霍尔效应电流传感器
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TMCS2100-Q1
本文将概述如何使用德州仪器 (TI) IWR6243 毫米波雷达传感器和部署在 NVIDIA Holocan 平台上的摄像头构建实时 AI 原始传感器融合流程，如图 1 所示。 图 1 由摄像头、IWR6243 毫米波雷达传感器和 NVIDIA Holoscan 平台组成的系统示意图 简介现代机器人（包括人形机器人、自主移动平台和工业自动化系统）必须在各种操作条件下以高精度、低延迟和一致的可靠性来感知环境。像视觉传感器这样的当前技术在暴露于雾、眩光、灰尘、雨水或弱光环境中时，性能往往会
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IWR6243
毫米波雷达
NVIDIA
Holoscan
202607
摘要：AI 规模化落地拐点将至，从 AI 数据中心到边缘 AI，德州仪器 (TI) 围绕 AI 基础设施建设，构建云边协同能力，以从电网到栅极的 800V DC 供电架构、数据中心液冷、光模块到TinyEngine™ NPU 等端到端的解决方案，打造 AI 算力全链路支撑。AI 规模化落地拐点将至，产业关注的重点正在发生变化。行业开始面临新的课题：如何支撑 AI 高效、可靠地运行？近日，德州仪器 (TI) 系统与市场部门总经理曾繁宸接受媒体专访，围绕云边协同，AI 数据中心与边缘 AI 分享观点。&nbs
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AI规模化落地
云边协同
AI基础设施
AI数据中心
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800VDC供电架构
从电网到栅极
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引言随着制造业和服务行业对自动化需求不断增长，人型机器人正快速迈向产业化。相比传统工业机器人，人型机器人不仅需要完成更加复杂、精细的动作，还需要在动态环境中与人协同工作。这意味着机器人必须拥有更多自由度（DOF）、更快的响应速度，以及更加精准可靠的运动控制能力。而这一切，都离不开电机控制系统。更多自由度，也意味着更高的设计挑战现代人型机器人最高可拥有约 70 个自由度（DOF），远高于传统工业机械臂常见的 6–12 个自由度。随着关节数量不断增加，系统设计也面临更多挑战，包括：通信架构如何兼顾实时性与布线
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TI
人形机器人
控制能力
电机类型
位置感测
2026年慕尼黑上海电子展上，德州仪器（TI）展示了两套分别面向可穿戴健康监测与智能家居场景的边缘AI系统级参考设计：前者围绕低功耗模拟前端与端侧NPU实现心电、血糖的本地监测，后者以实时控制MCU为家电注入本地AI能力。本文结合TI现场工程师技术讲解及公开资料，对相关方案的技术特点、行业应用价值与边缘AI落地路径进行解析。
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德州仪器
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慕尼黑电子展
可穿戴设备
心电监测
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智能家居
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引言在消费类产品与工厂系统中，电气化与自动化程度的提高，大幅增加了对更多模拟传感功能的需求：温度、压力，尤其是电压检测。随着检测精度要求日趋严格，硬件工程师需要越来越精密、低偏移的精密放大器（图 1），以支撑更广泛的成本敏感型应用。图 1 成本优化型低偏移精密放大器。理解信号链误差全球各行各业持续采用更高的工作电压来提升能效和热管理性能。一个 48V 数据中心机架和一辆由 400V 电池驱动的电动拖拉机，面临着同一个根本性的工程挑战：如何将高压信号分压至 ≤5V，再交由微控制器 (MCU) 处理。这一调理
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TI
电压检测
精密放大器
数据中心
转换器
模拟信号链
MCU
CMOS
引言小型隔离式电源可在电动汽车牵引逆变器、工厂控制模块等各种应用中跨越隔离屏障提供电力。本《电源设计小贴士》将剖析不同的隔离式偏置电源拓扑及其电磁干扰 (EMI) 性能。如您所见，隔离式变压器两端的寄生电容是导致共模噪声传播的主要因素。隔离栅极驱动为何需要偏置电源在牵引逆变器中，栅极驱动器会驱动大功率开关（通常为绝缘栅双极晶体管 (IGBT) 或碳化硅 (SiC) MOSFET），实现高压电池与电机之间的能量转换（见图 1）。栅极驱动器通常采用隔离设计，其 IC 的一部分连接低压域（初级侧），另一部分连接
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小型隔离式电源
隔离式变压器
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引言微处理器和应用特定集成电路 (ASIC) 需要低电压、高电流电源。此类电源通常对输出电压偏差有非常严格的要求，对于负载瞬态事件尤其如此。测试此类电源会给设计人员带来一定的挑战，并且可能难以确认是否符合规范。此前，Robert Kollman 讲述了一些与负载瞬态测试相关的问题，本文将介绍更多详细信息以及可用于简化这些复杂测试的方法。高压摆率测试的核心要求首先，需要了解所有瞬态规格，以便合理设计电源，同时还需要了解它们如何应用于测试。典型的瞬态规格包括：负载阶跃大小，以安培为单位或以占满负载的百分比表示
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高压摆率
负载瞬态测试
引言当 AI 从云端走向边缘，从实验室走向工业现场和智能汽车，一个强调感知、决策与执行闭环的时代正在加速到来。在这场变革中，企业面临的挑战已不再是单纯追求更高的算力，而是如何将 AI 能力融入复杂的实际应用场景，真正转化为可规模化部署的系统能力。近日，德州仪器 (TI) 处理器业务副总裁兼总经理 Roland Sperlich 博士与媒体深度分享了 TI 对边缘 AI 发展的最新洞察，以及 TI 如何凭借强大的系统级与平台化能力，帮助汽车、工业等领域的客户化繁为简，加速创新。边缘 AI 的落地不只关乎单一
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嵌入式处理器
人形机器人的发展正在迅速取得进展。无论是用于制造、物流、客户服务、危险任务还是家务，人形机器人有可能通过提高效率和保护人类生命来造福社会。随着人形机器人的开发呈指数级增长，工程师正在梳理人形机器人通信系统的技术挑战和关键设计决策。三个技术挑战包括需要更高的数据吞吐量、更低的延迟及更薄更轻的电缆。以太网全面解决了当今人形机器人数据通信面临的挑战，因此设计人员正在继续采用以太网作为机器人通信的支柱。通信挑战：带宽、延迟、布线及传统协议局限如今，设计人员拥有的带宽不足以促进人形机器人中的数据通信。人形机器人要像
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以太网
人形机器人
当你以 110 公里/小时的车速在高速公路行驶时，前方路面突然出现一处坑洼。放在以往，整车会随之颠簸，车内乘员体感明显；但搭载智能底盘的车辆可提前识别路面障碍。在前轮触碰到坑洼边缘前，悬架主动调软、阻尼参数即时重新标定，车辆平缓碾过坑洼，全程不会干扰驾乘人员。这套连贯流畅的动态调节依托智能底盘实现，整车架构以传感器、处理器和电子执行器取代沿用百年的传统机械部件，从而实现对车辆的精准控制。何为智能底盘？传统车辆管控行驶的转向、制动、悬架系统全部依靠机械结构运作，包含液压管路、金属连杆、钢制弹簧等部件。智能底
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智能底盘
引言对于更高功率密度的推动将继续影响大电流电源的每个主要设计决策。数据中心和计算基础设施的发展速度正在让传统电源架构面临压力。从机器人技术到测试和测量设备，工程师都面临着同样的根本性挑战：在不牺牲效率的情况下，以更小的空间提供更大的功率。多年来，硅基开关转换器和分立式功率 FET 设计拓展了中电压、高电流应用的可能性。但是，随着开关频率的增加和尺寸的缩小，硅 FET 的基本限制（导通状态电阻更高、反向恢复损耗和寄生电荷更大）成为实现设计目标的主要障碍。电力电子行业花费了超过 15 年的时间投资，开发和验证
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GaN
转换器
引言隔离偏置电源是牵引逆变器、光伏逆变器和数据中心电源系统等高性能电力电子设备中的关键构件，但需要在功率密度和开发时间之间进行权衡。隔离 DC/DC 设计依赖分立式变压器和开关元件，这在满足功率密度、可靠性和上市时间要求方面往往会带来挑战。采用 TI IsoShield™ 封装技术的隔离偏置电源模块，将开关场效应晶体管 (FET)、控制电路和平面隔离变压器组合在紧凑的封装中，以应对这些挑战。本文将阐述这些模块如何缩小电路板面积，并提高对电气和环境干扰的抵御能力，同时简化现代高压系统的设计。更高的功率密度如
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EMI
隔离偏置电源模块
Texas Instruments（TI）发布2026年第二季度财报，季度收入达到54.6亿美元，同比增长23%。公司第三季度收入指引高于市场预期，工业、数据中心和汽车等终端市场需求变化成为市场关注重点。TI虽然不生产GPU，但其业务覆盖大量模拟、电源和嵌入式器件，其业绩变化反映出一个产业趋势：AI数据中心建设正在提高模拟和电源器件在整个系统中的重要性。随着服务器、机柜和数据中心功率密度持续提升，电源管理、信号链、隔离、时钟、传感接口以及嵌入式控制等环节的重要性不断增加。AI基础设施建设不仅需要高性能计算
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模拟芯片
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数据中心
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2026慕尼黑上海电子展现场，德州仪器（TI）以“智引芯程，定义未来”为主题，围绕出行、生活、协作、焕能四大展区展开展示。现场内容覆盖未来出行、智能生活、工业协作、AI 数据中心和绿色基础设施等方向，呈现模拟与嵌入式处理技术在系统级应用中的支撑作用。对工程师来说，TI 将电源管理、信号链、嵌入式处理、传感、连接和控制能力放入真实设计场景中呈现。从汽车电子、工业自动化，到 AI 数据中心和能源基础设施，展台提供了从器件到系统方案的观察入口。
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慕尼黑上海电子展
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德州仪器 (TI)宣布，将于 7 月 1 日至 3 日亮相 2026 慕尼黑上海电子展（上海新国际博览中心 N4 馆 605 展位），集中展示模拟与嵌入式处理技术在电动汽车、智能互联生活、医疗、工业自动化、人形机器人、数据中心和能源基础设施等领域的创新解决方案，释放更多可能，助力工程师探索出行、生活、协作、焕能等领域的下一代创新。 德州仪器中国区技术支持总监赵向源表示：“在这个数据驱动的时代，我们感知、处理与运用信息的方式，正在重塑各行各业和日常生活，而半导体正是这场变革背后默默赋能的关键推动者
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慕尼黑上海电子展
德州仪器
TI
引言随着无线技术迭代，行业对高速率、低延迟的需求持续攀升。5G 凭借数十 Gbps 吞吐量与亚毫秒级延迟，支撑起 AR/VR、工业物联网、自主系统等前沿应用，而这一切离不开两大核心技术 —— 大规模多输入多输出（mMIMO）与波束形成。mMIMO 通过大规模天线阵列实现空间复用，在不增带宽与功耗的前提下提升频谱效率与用户容量；波束形成则将射频能量精准聚焦于目标用户，抑制干扰、克服高频路径损耗。二者协同是 5G 实现高吞吐、低延迟组网的核心路径，也对射频收发器的时间同步与相位精度提出了严苛要求。什么是5G
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5G
mMIMO
波束赋形
相位同步
在高效率 DC-DC 转换器设计中，工程师不仅需要关注转换效率，还需要同时兼顾瞬态响应、热稳定性与 EMI 表现。 本期培训视频将围绕 4 个关键设计点，帮你理清 DC-DC 转换器设计里的各项权衡。1. 优化开关 MOSFET 以削减损耗高效率 DC-DC 转换器设计的核心之一，在于降低开关路径中的系统损耗。 通过优化导通损耗、开关损耗及驱动损耗之间的平衡，可进一步提升整体电源转换效率。器件选型原则选用低FOM（RDS（on）*Qg）值的MOSFET，双向降低导通、开关损耗。开关频率取舍1.8MHZ~4
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Vaunix
LPA-103V
可编程增益放大器
射频放大器
工程师可利用 TI 全新的 BQ79826Z-Q1 电池监测器打造更安全、性能更高的电动汽车和储能系统 TI 全新的 BQ79826Z-Q1 电池监测器能有效提升电动汽车和储能系统的安全性与性能。 新闻亮点：· 业界领先的支持 26 节串联电芯的电池监测器，具备一流的检测精度，相比竞品方案，单器件支持更多电芯，从而降低系统成本。· 集成的智能
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高电芯数量
EIS
电池监测器
电池管理
引言4-20mA 电流环路是控制系统的常见信号方案。现场变送器将传感器读数以 4-20mA 信号发送，而可编程逻辑控制器 (PLC) 的 4-20mA 输出则用于控制许多执行器。PLC 模块的通道数增加是一个主要的工业趋势，但这给 PLC 电流输出模块带来了功耗方面的挑战。图 1 所示的 PLC 电流输出通道的输出级由电源电压 (VS) 供电，并连接到外部负载 (RL)。如果指定的最大 RL 为 800Ω，并且假设余量电压 (VH) 为 4V，则为了驱动 20mA，Vs 需要 ≥20V。图 1 输出级上的
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自适应电源
PLC
虽然边缘人工智能 (AI) 在新闻头条上的曝光度不及数据中心人工智能，但它却是全球迈向更智能、响应更迅速的未来的关键技术。与基于云的 AI 不同，边缘 AI 模型的独特之处在于无需依赖云端连接即可实现实时决策。边缘 AI 器件在其环境中感知、处理和响应数据的每一个环节，都发生在现实世界中，而非遥远的数据中心。例如，智能手表在本地分析生物识别数据并提供定制化提醒，工业电机中的故障监测器进行干预以防止系统故障，或现代汽车中的车道检测和盲点监测。在本期时事通讯中，我们将探讨：边缘 AI 的根源可以追溯到 197
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DSP
NPU
边缘AI
工程师可依托 TI 全新 BQ79826Z-Q1 电池监测芯片，打造安全性、性能双提升的电动汽车与储能系统新闻要点·业内首款单芯片支持 26 串电芯采集的电池监测器件，采样精度行业顶尖；单芯片可监测更多电芯，减少整机物料成本。·内置智能电化学阻抗谱（EIS）运算引擎，可从电芯内部提前预警热失控风险，保障电动汽车、储能系统运行安全。·BQ79826Z-Q1 是 TI 电池管理（BMS）产品线新品，助力工程师设计更安全、高性能的车载与工业储能设备。美国达拉斯，2026 年 6 月 9 日讯（美通社）—— 德州
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BQ79826Z-Q1
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电化学阻抗谱
电芯监测
电动汽车
储能系统
SOC
SOH
引言现代机器人（包括人形机器人、自主移动平台和工业自动化系统）必须在各种操作条件下以高精度、低延迟和一致的可靠性来感知环境。像视觉传感器这样的当前技术在暴露于雾、眩光、灰尘、雨水或弱光环境中时，性能往往会下降，而单模态深度传感器经常难以在杂乱或动态场景中提供稳定的测量结果。德州仪器 (TI) IWR6243 毫米波雷达传感器和部署在 NVIDIA Holocan 平台上的摄像头可构建实时 AI 原始传感器融合流程，如图 1 所示。图 1 由摄像头、IWR6243 毫米波雷达传感器和 NVIDIA Holo
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毫米波雷达
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01 引言总计谐波失真 (THD) 是信号中存在的谐波失真，定义为一组较高谐波频率的均方根 (RMS) 振幅与一次谐波或基频的 RMS 振幅之比。公式 1 将 THD 表示为：公式 1其中 Vn 是 n 次谐波的 RMS 值，V1 是基波分量的 RMS 值。在电力系统中，这些谐波会导致从电话传输干扰到导体性能下降等各种问题；因此，控制总 THD 非常重要。THD 越低，电机中的峰值电流越低、发热越少、电磁辐射越低、磁芯损耗越小。降低 THD 需要功率因数校正 (PFC)，这是输入功率大于 75W
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PFC
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简介汽车自动驾驶的发展速度超出了大多数人的预期，但实现底层技术提升所需面对的工程挑战也随之增加。仅靠增加传感器数量或提升计算能力，并不能让车辆达到更高的 SAE 等级。车辆必须持续获得关于周边环境的精准感知数据，使其即使在雾、暴雨、眩光或道路碎片等恶劣环境条件下，也能处理复杂情况并在毫秒内采取行动。政府和行业不断出台更严格的安全认证、可靠性和成本约束要求，并持续影响设计决策。汽车制造商面临的真正挑战，是构建一个完整的端到端 ADAS 平台，使其能够在毫秒级时间内安全、可靠地将检测结果转化为驾驶决策。这些更
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