CES 2026: Leistungselektronik-Innovationen treiben KI und Elektrofahrzeuge an

Der Lynk & Co 06 Relive Kompakt-SUV wird einen A-PHY-Spez-SerDes-Chipsatz verwenden. (Bild: Lynk X Co.)

KI im Fokus, aber Leistungselektronik als Enabler

„Physical AI“ mag das dominierende Schlagwort auf der CES 2026 gewesen sein, doch hinter dem ganzen Hype waren in Las Vegas noch viele Unternehmen vertreten, die sich auf weniger spektakuläre Schlagzeilen konzentrierten. Hier sind einige Beispiele von Firmen, die an der Leistungselektronik arbeiten, die hinter den Kulissen erforderlich ist, um unsere potenzielle KI-Zukunft möglich zu machen.

Valens: MIPI A-PHY als Verbindungsstandard

Valens kündigte auf der CES an, dass ein globaler Premium-Automobilhersteller, der Fahrzeuge in China verkauft, der nächste sein wird, der seine VA7000 MIPI A-PHY-konformen Chipsätze einsetzt. Valens sprach vom vierten Design-Win für einen A-PHY-Chipsatz, was „den Konnektivitätsstandard als Favoriten für ADAS der nächsten Generation und autonome Systeme bekräftigt“. Das Fahrzeug mit den VA7000-Chipsätzen geht 2027 in Produktion.

Valens bezeichnet MIPI A-PHY als die erste standardisierte Lösung für High-Speed-Sensorkonnektivität und merkt an, dass es der einzige Standard mit Design-Wins über mehrere Siliziumlieferanten hinweg ist. Im September 2025 gab die MIPI Alliance bekannt, dass die Geely Auto Group einen A-PHY-Spez-SerDes-Chipsatz in der Massenproduktion im Lynk & Co 06 Relive Kompakt-SUV einsetzen wird.

Valens präsentierte auf der CES sein sich entwickelndes MIPI A-PHY-Ökosystem, einschließlich mehrerer A-PHY-fähiger Produkte. Das Unternehmen arbeitet an medizinischen Bildgebungs- und Machine-Vision-Geräten, die denselben Chipsatz aus der Automobilindustrie mit denselben Fähigkeiten nutzen können.

Tim Wendel, Valens' Director of Product Marketing, sagte gegenüber SAE Media, dass der Grund für die wachsende Akzeptanz des A-PHY-Chipsatzes innerhalb und außerhalb der Autoindustrie „die ultimative Resilienz unserer Technologie“ sei.

Valens bezeichnet den MIPI A-PHY-Chipsatz als Favoriten für ADAS der nächsten Generation und autonome Systeme sowie als erste standardisierte Lösung für High-Speed-Sensorkonnektivität mit Design-Wins über mehrere Siliziumlieferanten. (Bild: Lynk X Co.)

„Bei höherer Datenrate wird man anfälliger für elektromagnetisches Rauschen, das im Auto zu Ausfällen führen kann, besonders bei autonomen oder teilautonomen Fahrzeugen“, erklärte er. „Man möchte, dass Daten sicher ankommen, damit ein Computesystem, das Videostreams analysieren will, diese nicht beschädigt oder unterbrochen werden.“

Valens' Übertragungskabel und -strategie seien auch gut auf zukünftige EVs mit Zonalarchitekturen vorbereitet, so Wendel. Da der Abstand zwischen Sensoren und Rechenleistung wächst, fungieren längere Kabel als Antennen, die Rauschen aufnehmen und senden, neben anderen Problemen.

„Je höher die Auflösung der Sensoren wird – also fünf, 8, 12 Megapixel –, desto mehr steigt die Datenrate“, sagte Wendel. „Man stört andere mehr. Man braucht schwere Abschirmung, um den eigenen Link zu schützen, aber auch, um andere nicht mit eigenen Emissionen zu stören. Gleichzeitig gibt es Handys und 5G im Fahrzeug sowie Radar und mehr außerhalb – eine einzigartige Sammlung von Rauschen, die sich während der Fahrt dynamisch ändert, und all das ist ein enormes Risiko für das Auto.“

Silanna: LiDAR-Kosten senken durch Integration

Wie Valens versucht auch Silanna, den Markt für seine Produkte außerhalb der Automobilbranche zu erweitern. Silanna stellte kürzlich ein Lasertreiber-Design namens FirePower vor, das Leistungs-, Auslösungs- und Fehlersensierfunktionen auf einem einzigen Chip integriert. FirePower kann Sub-2-ns-Laserpulse mit einer Spitzenleistung von bis zu 1000 W und einer Pulswiederholfrequenz von 10 MHz ansteuern. Silanna erklärte, seine LiDAR-Sensoren könnten in Jagdsichten, Fahrradsicherheitskameras und Golfcomputern sowie in selbstfahrenden Fahrzeugen eingesetzt werden.

Mark Drucker, Silanna-Präsident und CEO, erzählte SAE Media auf der CES, dass Silannas RF-Geschäft 2019 von Qualcomm übernommen wurde, woraufhin sich das Unternehmen stärker auf Power Management konzentrierte, einschließlich AC-DC- und DC-DC-Wandler, und dann in GaN-Technologien forschte. Aufgrund dieses Hintergrunds und der Erfahrung mit Lasern stieg Silanna in den LiDAR-Markt ein. Mit all diesem Wissen wolle Silanna Tier-Ones und OEMs helfen, die Kosten von LiDAR zu senken, nicht nur als Commodity-Spieler aufzutreten.

„Wir können so nicht gewinnen“, sagte Drucker. „Wir wollen ein Value-Added-Lieferant sein. Im LiDAR-Bereich ist Kosten die eigentliche Barriere, die eine breite Adoption verhindert. Langsam aber sicher kommt man dahin. Die Beseitigung vieler mechanischer Scanner, MEMS-Technologien und all das, und der Übergang zu einem echten Solid-State-Scan-LiDAR-System ist einer der Schritte, die die Industrie gehen will, aber sie haben nicht alle diese Herausforderungen vollständig gelöst.“

Eine Antwort Silannas auf die Herausforderung, LiDAR-Sensoren kostengünstiger zu machen, ist die Arbeit an Laser-Array-Stapeln. Rajeev Thakur, Silannas Director of Marketing and Business Development, sagte SAE Media, dass deren Time-of-Flight-Sensorkunden zwischen 24 und 56 Lasern auf einem Die suchen.

„Das wird offensichtlich helfen, die Kosten zu senken, und man kann sie immer noch einzeln ansteuern und kontrollieren“, sagte er. „Wenn man jedoch zu einem Stapel solcher Lasern übergeht, ist das Ansteuern nicht einfach, weil beim Ansteuern eines oft Leckströme auftreten. Unser IP besteht im Wesentlichen darin, dass wir diese Laser-Arrays mit hoher Spitzenleistung und sehr geringer Pulsbreite ansteuern können.“

Thakur sagte, Silanna arbeite an Treibern und GaN-FET-Arrays, die diesen Arrays den notwendigen Strom zum Ansteuern der Laser liefern.

Eine weitere Antwort, an der Silanna arbeitet, ist eine verbesserte analog-digitale Verarbeitung für frequenzmodulierte Continuous-Wave-LiDAR (FMCW).

„Wie Sie wissen, kommt FMCW“, sagte Thakur. „Das ist eine der Schwächen, würde ich sagen, für chinesische OEMs – sie haben kein FMCW. Sie arbeiten vielleicht daran. Ich bin ziemlich sicher, dass sie daran arbeiten, aber sie haben es noch nicht draußen. Das ist also eine Achillesferse für sie. Für FMCW-LiDAR hat man eine kontinuierliche Welle, und wenn die Welle zurückkommt, wandelt man diese analoge Welle in eine digitale um, dann kann man die Verarbeitung dafür durchführen. Und um eine sehr gute Welle mit hoher Auflösung zu haben, braucht man eine sehr hohe Abtastrate. Und hier kommt Silanna ins Spiel. Wir können High-Sampling-Rate-AD-Wandler bereitstellen.“

Omni Design Technologies: Breitband-Signalverarbeitung

Omni Design Technologies glaubt ebenfalls, dass sich die Automobilindustrie in Richtung FMCW-LiDAR-Architektur bewegt. Auf der CES zeigte das Unternehmen einige seiner nächsten Generation Wideband Signal Processing (WSP) Technologien für ADAS und drahtlose Kommunikation sowie Rechenzentrums-Vernetzung und weltraumgestützte Mobilfunknetze. Wie Silanna unterstützt Omni Design sowohl FMCW- als auch Time-of-Flight-Technologien.

Omnis WSP-Multi-Channel-synchronisierte AD-Wandler können gleichzeitig Daten von mehreren Sensoren erfassen und digitalisieren, einschließlich Radar, LiDAR, Kameras und Ultraschall, für ein besseres Verständnis der Umwelt um das Auto. Omni Design erklärte, sein Swift ADC könne eine bessere Objekterkennung bei weniger idealen Licht- und Umweltbedingungen bieten und dadurch autonome Notbrems- und Spurhalteassistenz-ADAS-Funktionen verbessern.

AIStorm: Charge-Domain-Computing

AIStorm gibt an, seine Mission sei die Neudefinition von Halbleitern durch Charge-Domain-Verarbeitung. AIStorm erklärte, seine Charge-Domain-Compute-Technologie übertreffe statisches RAM-basiertes Process-in-Memory, da sie weniger Rechenzyklen benötige und geringere Stromanforderungen habe. Auf der CES sagte AIStorm, dass im Vergleich zu einem Transistor sein Charge-Domain-Prozess eine potenzielle Stromverbesserung von bis zu 117-fach und einen Footprint habe, der um bis zu 30-fach kleiner sei. Das Endergebnis wären mehr KI-Berechnungen bei geringerem Siliziumverbrauch für schnellere, kühlere und kleinere Geräte.

Dieser Artikel wurde von Sebastian Blanco, Editor-in-Chief, Automotive Engineering magazine, SAE Media Group, verfasst.