CES 2026:Inovações em eletrônica de potência alimentando IA e veículos elétricos

O SUV compacto Lynk &Co 06 Relive usará um chipset SerDes com especificação A-PHY. (Imagem:Lynk X Co.)
A IA física pode ter sido a palavra-chave dominante na CES 2026, mas por trás de todo o entusiasmo em torno disso, ainda havia muitas empresas presentes em Las Vegas focadas em manchetes menos chamativas. Aqui estão alguns exemplos de empresas que trabalham na eletrônica de potência necessária nos bastidores para tornar possível o nosso potencial futuro de inteligência artificial.

Valente

Valens anunciou durante a CES que uma montadora premium global que vende veículos na China seria a próxima a usar seus chipsets compatíveis com VA7000 MIPI A-PHY. Valens disse que esta foi a quarta vitória no design de um chipset A-PHY, que “reforça o padrão de conectividade como pioneiro para ADAS de próxima geração e sistemas autônomos”. O veículo que utiliza os chipsets VA7000 entrará em produção em 2027.

Valens chamou o MIPI A-PHY de a primeira solução padronizada para conectividade de sensores de alta velocidade e observou que é a única com ganhos de design em vários fornecedores de silício. Em setembro de 2025, a MIPI Alliance anunciou que Geely Auto Group usaria um chipset SerDes com especificação A-PHY em produção em massa no SUV compacto Lynk &Co 06 Relive.

Valens apresentou seu ecossistema MIPI A-PHY em evolução durante a CES, incluindo vários produtos habilitados para A-PHY. A empresa está trabalhando em dispositivos de imagens médicas e visão mecânica que podem usar o mesmo chipset da indústria automotiva com os mesmos recursos.

Tim Wendel, Diretor de Marketing de Produto da Valens, disse à SAE Media que a razão pela qual o chipset A-PHY está ganhando força dentro e fora da indústria automobilística é “a resiliência máxima de nossa tecnologia”.
Valens considera o chipset MIPI A-PHY o pioneiro para ADAS de próxima geração e sistemas autônomos e que é a primeira solução padronizada para conectividade de sensores de alta velocidade com ganhos de design em vários fornecedores de silício. (Imagem:Lynk X Co.)
“Se você tem uma taxa de dados maior, mais suscetível você fica contra ruídos eletromagnéticos, que podem causar falhas no carro, principalmente quando se fala em veículos autônomos ou parcialmente autônomos”, disse ele. “Você deseja que os dados cheguem seguros, de modo que, se um sistema de computação quiser analisar feeds de vídeo, você não queira que isso seja corrompido ou interrompido.”

Os cabos de transmissão e a estratégia da Valens também estão bem preparados para futuros EVs com arquiteturas zonais, disse Wendel. À medida que a distância entre os sensores e a computação aumenta, cabos mais longos servem como antenas que captam e enviam ruídos, entre outros problemas.

“À medida que os sensores aumentam a resolução – então falamos em cinco, 8, 12 megapixels – isso significa que a taxa de dados aumenta”, disse Wendel. "Você perturba mais os outros. Você precisa de blindagem pesada para proteger seu link, mas também para não perturbar os outros com sua emissão irradiada. Ao mesmo tempo, você tem telefones celulares e 5G dentro do veículo e radar e mais fora do veículo, é uma coleção única de ruído que muda dinamicamente enquanto você dirige, e tudo isso representa um enorme risco para o carro."

Silana

Assim como Valens, a Silanna está tentando ampliar o mercado para seus produtos fora do setor automotivo. Silanna introduziu recentemente um design de driver de laser chamado FirePower que integra funções de energia, disparo e detecção de falhas em um único chip. FirePower pode acionar pulsos de laser sub-2ns com potência de pico de até 1000 W e frequência de repetição de pulso de 10 MHz. Silanna disse que seus sensores LiDAR poderiam ser usados ​​em miras de caça, câmeras de segurança para ciclismo e computadores de golfe, bem como em veículos autônomos.

Mark Drucker, presidente e CEO da Silanna, disse à SAE Media na CES que o negócio de RF da Silanna foi adquirido pela Qualcomm em 2019, após o qual a empresa se concentrou mais no gerenciamento de energia, incluindo conversores CA para CC e CC para CC, e depois na pesquisa em tecnologias GaN. Silanna entrou no mercado LiDAR com base nessa experiência e em sua experiência com lasers. Com todo esse conhecimento, Drucker disse que Silanna quer ajudar os Tier Ones e OEMs a reduzir o custo do LiDAR, e não apenas ser um player de commodities.

“Não podemos vencer dessa forma”, disse Drucker. "Queremos ser um fornecedor de valor agregado. No espaço LiDAR, o custo é a verdadeira barreira que tem impedido que ele seja amplamente adotado. Lentamente, mas com segurança, está começando a chegar lá. Eliminar grande parte da digitalização mecânica, tecnologias MEMS, tudo isso, e chegar a um sistema LiDAR de varredura de estado verdadeiramente sólido é uma das etapas que a indústria deseja dar para chegar lá, mas eles não resolveram totalmente todos esses desafios."

Uma das respostas de Silanna ao desafio de reduzir o custo dos sensores LiDAR é trabalhar em pilhas de conjuntos de laser. Rajeev Thakur, Diretor de Marketing e Desenvolvimento de Negócios da Silanna, disse à SAE Media que seus clientes de sensores de tempo de voo estão procurando entre 24 e 56 lasers em uma matriz.

“Isso obviamente ajudará a reduzir os custos, e você ainda será capaz de dispará-los e controlá-los individualmente”, disse ele. "No entanto, quando você vai para uma pilha de lasers como essa, dispará-los não é fácil, porque quando você dispara um, tende a haver algum vazamento. Nosso IP é basicamente que podemos disparar essas matrizes de lasers com alta potência de pico e largura de pulso muito baixa."

Thakur disse que Silanna está trabalhando em drivers e matrizes GaN FET que permitirão que essas matrizes tenham a corrente necessária para disparar os lasers.

Outra resposta em que Silanna está trabalhando é o processamento analógico-digital aprimorado para LiDAR de onda contínua modulada em frequência (FMCW).

“Como você sabe, o FMCW está chegando”, disse Thakur. "Esse é um dos pontos fracos, eu diria, dos OEMs chineses, é que eles não têm FMCW. Eles podem estar trabalhando nisso. Tenho quase certeza de que estão trabalhando nisso, mas ainda não o lançaram. Então, isso é um calcanhar de Aquiles, por assim dizer, para eles. Para FMCW LiDAR, você tem uma onda contínua e, quando a onda volta, você pega aquela onda analógica e a transforma em uma onda digital, então você pode fazer o processamento para isso. E para ter uma onda muito boa com alta resolução, você precisa de uma taxa de amostragem muito alta. E é aí que entra a Silanna. Podemos fornecer conversores analógico-digitais de alta taxa de amostragem.”

Tecnologias Omni Design

A Omni Design Technologies também acredita que a indústria automotiva está migrando para a arquitetura FMCW LiDAR. Na CES, a empresa exibiu algumas de suas tecnologias de processamento de sinais de banda larga (WSP) de próxima geração para ADAS e comunicações sem fio, bem como redes de data centers e redes celulares baseadas no espaço. Assim como o Silanna, o Omni Design oferece suporte às tecnologias FMCW e de tempo de voo.

Os conversores analógico-digitais sincronizados e multicanais WSP da Omni podem adquirir e digitalizar simultaneamente dados de vários sensores, incluindo radar, LiDAR, câmeras e ultrassom para uma melhor compreensão do mundo ao redor do carro. Omni Design disse que seu Swift ADC pode oferecer melhor detecção de objetos em condições ambientais e de iluminação abaixo das ideais, melhorando assim a frenagem autônoma de emergência e as funções ADAS de assistência à manutenção de faixa.

Temporde AIS

AIStorm afirma que sua missão é redefinir semicondutores por meio do processamento de domínio de carga. AIStorm disse que sua tecnologia de computação de domínio de carga supera o processo na memória baseado em memória RAM estática porque usa menos ciclos computacionais e tem menores requisitos de energia. Durante a CES, a AIStorm disse que, comparado a um transistor, seu processo de domínio de carga tem uma melhoria potencial de potência de até 117 vezes e uma pegada que é menor em até 30 vezes. O resultado final seria mais cálculos de IA e ao mesmo tempo usar menos silício para dispositivos mais rápidos, mais frios e menores.

Este artigo foi escrito por Sebastian Blanco, editor-chefe da revista Automotive Engineering, SAE Media Group.