英飞凌，三路进攻AI

厚积薄发多年以后，人工智能竞争愈演愈烈、应用也从数据中心往边缘端渗透之际，整个人工智能行业似乎已经走到了爆发的临界点。
 
英飞凌科技全球高级副总裁及大中华区总裁、英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区负责人潘大伟在日前举办的“2026英飞凌消费、计算与通讯创新大会”（ICIC 2026）现场演讲中以中国AI市场举例说，中国的日均词元（Token）调用量已经从2024年的1000亿提高到2026年3月的突破140万亿，两年增长超千倍背后，带来了巨大的能源需求，这也让他非常看好AIDC（AI 数据中心）领域的需求。
 
他同时指出，近年来诸如机器人和电动汽车的崛起，也吹响了物理AI（Physical AI）走向千行百业的号角。而要实现物理AI 的落地，就需要大量半导体器件支撑。“以AR/VR 眼镜为代表的物联网设备的崛起，也带来了端侧AI的巨大机遇”潘大伟接着说。
 

英飞凌科技全球高级副总裁及大中华区总裁、英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区负责人潘大伟
 
正因为看好上述市场带来的机遇，英飞凌正积极与众多OEM、ODM、GPU以及各类生态合作伙伴围绕这些领域协同创新。公司也希望通过这些投入，带动英飞凌在中国市场的业务发展。
 
深耕数据中心供配电全链路
 
关于数据中心市场，厂商过去谈的最多的可能是算力、存力甚至运力。诚然，作为AI系统的主要组成部分，大家对其关注是无可厚非。然而，从潘大伟引述的一组数据（行业测算到2030年全球AIDC规模可达到156GW）可以看到，能源供给与能效管理似乎正在逐渐成为制约数据中心发展的新瓶颈。
 
如果进一步观察数据中心的电力架构，我们可以看到其内部的供配电系统，包含了大家熟知的供电单元PSU、中间总线转换器IBC，以及其他核心组件；在外部，供配电技术正在发生悄然变化：传统变压器逐步向固态变压器（SST）演进。
 
面对这一趋势，英飞凌正在与多家ODM合作伙伴联合创新，同时携手越来越多中国本土GPU供应商共促产业发展，与不同的生态伙伴开展了诸多深度合作，围绕从固态变压器，到PSU、BBU、IBC、GPU等数据中心供电全链路，构建覆盖输配电、电源转换、服务器及芯片核心供电的完整解决方案，面向这些市场提供包含CoolSiC^TM、CoolGaN^TM等在内的创新产品和解决方案。
 
以现在火热的SST为例，据介绍，英飞凌的SiC产品和解决方案在这个市场获得了多个客户的积极反馈。在潘大伟看来，这既源于公司在碳化硅模块领域多年的技术积累、也得益于持续的产品迭代和创新优化能力。
 

英飞凌科技副总裁、英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区市场营销负责人刘伟
 
“一方面，英飞凌拥有完整而丰富的产品组合，覆盖不同电压和功率等级，品类从单管到模块一应俱全；另一方面，当客户尝试新技术和新应用的时候，他们对产品可靠性和解决方案成熟度提出了更高要求。而我们在大功率、高压器件领域长期耕耘，拥有深厚的技术积累和行业积淀，英飞凌持续赢得客户信赖，并在市场中建立起差异化竞争优势。”英飞凌科技副总裁、英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区市场营销负责人刘伟补充说。
 
据英飞凌科技电源系统事业部总裁Adam White介绍，公司围绕AI数据中心构建的技术布局覆盖供电链路的多个关键层级，从电网侧的固态变压器、固态断路器和 UPS 等基础设施，到数据中心内部的机架供电、电池备用系统和电源模块，再延伸至 ASIC、GPU 等 AI 芯片的近芯片供电，形成了覆盖“电网—数据中心—机架—算力芯片”的完整电源解决方案。从官网资料可以看到，英飞凌提供的相关产品和解决方案涵盖以下几个领域：
 
在机架供电方面，英飞凌基于硅（Si）、氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）打造混合功率平台，为单相和三相 PSU 提供功率器件、栅极驱动、数字隔离、MCU 等产品，可支持最高12kW 的单相电源和20kW 以上的三相电源，系统效率可达约98%，并面向未来1MW 级 AI 机架的供电需求。
 

英飞凌科技全球高级副总裁及大中华区总裁、英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区负责人潘大伟（中间）携手英飞凌科技电源系统事业部总裁Adam White（左边）和英飞凌科技终端智能事业部总裁Stephan Zizala（右边）共同开启大会主论坛
 
针对 AI 数据中心对高可靠和连续运行的要求，英飞凌还提供电池备用单元（BBU）、电源系统可靠性监测（PSRM）、数字热插拔控制器及 PMBus 遥测等方案，可实现电源健康监测、寿命预测、故障保护和远程运维，从而帮助降低停机风险并优化整体拥有成本（TCO）。
 
在服务器内部，英飞凌布局了48V 中间总线转换器（IBC）和负载点（PoL）供电方案，为 CPU、GPU、FPGA、交换机和 SmartNIC等提供高效率、高功率密度的电源模块与数字控制器。其中，第三代 OptiMOS ™四相电源模块支持280A 输出，可实现垂直供电架构（VPD），满足 AI 加速器对超高电流和紧凑供电空间的需求。
 
从电网侧基础设施到服务器内部供电，再到芯片级电源管理，英飞凌正覆盖AI数据中心运行的关键环节。凭借对 Si、SiC 和 GaN 三大半导体技术的全面布局以及三十多年服务电力系统全价值链的经验，英飞凌能帮助客户应对AIDC在效率、整体拥有成本(TCO)和运营成本(OPEX)方面的挑战，通过提升能源利用效率降低整体用电需求和系统成本。
 
扮演物理AI的关键赋能者
 
正如文章开头所说，物理AI在近年来发展迅猛。尤其是在机器人方面，作为物理AI最典型的落地场景，机器人产业过去几年发展迅猛。但要实现感知、思考、执行，并记录环境反馈形成闭环控制，就需要多样化芯片的支持。
 
潘大伟举例说，机器人拥有几十个关节，如何通过半导体器件实现关节更轻、更高能效、更大的输出力矩，这非常重要。关节轻量化不仅有助于提升运动灵活性，也能够提高整个机器人的能效。与此同时，机器人的关节也需要控制发热，因为热损耗本质上意味着能源效率的下降。“除了关节之外，灵巧手也是机器人发展的另一个重点。灵巧手内部空间非常有限，却要集成电机控制、信号传输等功能，这对技术创新本身就提出了很高要求。”潘大伟表示。
 
作为全球功率系统和物联网领域的半导体领导者，英飞凌拥有包括传感器、微控制器、功率器件、无线连接及安全芯片等在内的产品组合。在ICIC 2026现场，英飞凌更是展示了覆盖硬件、软件和开发工具的完整布局，以及从感知、计算到执行的机器人解决方案，为开发者和产业伙伴提供了相对完整的创新基础。
 
例如在电子皮肤领域，英飞凌联合生态合作伙伴，将公司的电容传感PSOC™系列，与传感器和MCU结合在一起，提供了一个比较完整的、高灵敏度的接触传感（touch-sensing）功能。
 
在机器人的关节转动方面，英飞凌提供了将电机控制、驱动等全部核心组件集成在一个比较小巧芯片里的高集成度解决方案，只需占用较小的空间，就可以助力实现关节控制。与此同时，英飞凌还规划了清晰的技术迭代路线，旨在支持OEM厂商将机器人关节的尺寸做得更加小型化。
 
当中，英飞凌认为，GaN技术的创新对于机器人关节的发展尤为重要。“在高频应用中嵌入GaN功率器件，可以将整个系统的电机做得更加小型化，在降低成本的同时，实现更高的效率，并降低温升，从而控制散热成本并进而带来诸多优势。”刘伟表示。“在高频应用方面，GaN技术还可以助力机器人的关节运动变得更加灵活，而且高频设计可以减少板上电容等各种元器件的数量，最终实现整个系统和方案的成本节省。”刘伟接着说。
 
刘伟透露，跟传统硅器件相比，使用氮化镓技术，可以让机器人关节的电机驱动尺寸大概缩小30%至40%；整个关节模组的效率提升也将会介乎5%到20%之间（取决于测试情况）；更为关键的是，GaN的设计能够让器件温升明显下降，大概在10度左右，能够帮助优化整个散热系统；至于电池续航时间的增减，取决于电池包容量和实际使用场景，但是通过效率提升和整体温升的降低，GaN的方案能够显著增加机器人的电池续航时间。
 
在备受关注的灵巧手领域，英飞凌正联合合作伙伴，探索持续利用自身丰富的解决方案，将ToF传感器、雷达等部件融入系统，完善传感器融合（sensor fusion）能力，让各类传感器协同工作，让机器人灵巧手的抓握变得更快、更准，向着接近人类手部功能的目标迈进。
 
在英飞凌看来，这些覆盖感知、计算、控制和执行环节的产品与解决方案，将为机器人实现“感知、思考与行动”提供关键技术支撑，加速其从仿真训练走向现实场景部署。随着机器人向更高自主性和更强交互能力演进，半导体技术也正成为推动物理AI落地的重要基础。
加速边缘AI落地
 
如果说机器人代表了物理AI的重要落地方向，那么边缘AI则正在推动智能化能力向更广泛的终端设备延伸。
 
据潘大伟介绍，除了上述两个方向以外，英飞凌还看好边缘AI的市场机会。
 
对于边缘AI的定义，英飞凌认为，与纯云计算方法相比，将智能带到设备端的边缘人工智能能以更低的延迟和更强的隐私性实现实时决策。通过在设备上处理数据，智能家居、智慧城市、医疗保健、智能零售和工业自动化领域的产品变得更加灵敏、准确和可靠。
 
“要实现上述目标，边缘AI需要满足更高带宽、更短响应时间的需求。与此同时，这个领域也对成本效益、可靠性、隐私提出了更高要求等。”英飞凌科技终端智能事业部总裁Dr. Stephan Zizala在论坛上介绍。
 
“英飞凌所具备的高能效计算、智能传感、低功耗连接及安全技术是推动端侧AI落地必不可少的技术。”潘大伟强调。事实上，英飞凌在过去多年里也一直借助丰富的MCU以及WiFi、蓝牙等连接方案，助力边缘AI的产品变得更高效、更智能。
 
在英飞凌看来，从感知到计算、从连接到执行，物理AI和边缘AI的发展都离不开底层半导体技术的持续支撑。正如英飞凌官网所介绍，公司正构建覆盖数据、机器学习（ML）、AI解决方案在内的完整体系，包括高性能、低功耗AI MCU、传感器以及易于集成的软硬件解决方案，帮助客户根据不同应用场景实现智能化创新。
 
在ICIC大会现场，英飞凌也集中展示了80余款来自英飞凌及生态伙伴的创新产品与解决方案，覆盖AI基础设施、机器人及智能终端等领域。其中，AI语音增强人形机器人、灵巧手3D磁感触觉感知、移动机器人开发平台，以及覆盖“从电网到核心”的全链路供电解决方案等悉数亮相。英飞凌还首次系统展示覆盖智能家居、AI眼镜等场景的边缘AI解决方案，具备图像识别、音源分离、语音识别等关键能力，展现了边缘AI如何推动智能能力从云端走向终端，加速AI创新在真实场景落地。
 
写在最后
 
从某种意义上说，AI真正的产业化进程或许才刚刚开始。
 
当模型能力不断突破，AI的边界也在持续向外扩张。未来的AI，不会只存在于数据中心，也不会只停留在屏幕之中，而是会越来越多地进入真实的生产和生活场景。与此同时，围绕AI形成的产业链也将进一步拉长，芯片之外，电源、传感、连接、控制等底层技术的重要性都将不断提升。
 
对于半导体厂商而言，这既意味着更大的市场空间，也意味着更复杂的技术挑战。如何在AI快速演进的过程中持续找到新的技术支点，并将自身积累转化为面向下一代应用的产品能力，将决定其能否真正分享到这一轮AI产业升级所带来的红利。
 
至少从目前来看，英飞凌已经在这场变化中找到了自己的位置。