CES 2026 展会上，STMicroelectronics（意法半导体，ST）展台和同期发布的技术内容，连起来看挺有用的。
边缘 AI 正在成为默认形态，汽车计算架构正在重构，半导体正在从“器件供应商”转向“系统级能力的构建者”。
ST与 Pagani Automobili 的深度合作展示、STM32MP21 微处理器的发布， 以及ST对 2026 年及以后七大技术趋势的判断，契合的趋势是当计算从云端下沉到边缘，从通用处理走向专用推理，从“连接设备”升级为“自治系统”，半导体的角色正在发生很大的变化，站在了C位。
Part 1
CES 2026上的发布
ST 与意大利超跑品牌 Pagani Automobili 的合作。
展台中央摆放着 Pagani Utopia 超级跑车及其碳纤维车身部件，这些极致工程美学背后的，是一套基于 ST Stellar G 微控制器的汽车网关系统，运行着 osdyne 操作系统与平台。
这是面向 2030 年后汽车电子架构的“概念验证”：高性能汽车不再只是机械与材料的巅峰，而正在成为以集中式计算、智能网关和高可靠嵌入式系统为核心的“移动计算平台”。
展开剩余86%Pagani 以其对工程极限的追求，成为展示未来汽车嵌入式计算架构的理想载体，而 ST 则通过 Stellar 系列 MCU、车规级电源、传感器和安全解决方案，展示了自身在汽车电子全栈能力上的广度，半导体公司正在更早、更深地介入整车架构设计。
ST 在 CES 同期发布的 STM32MP21 微处理器系列。
相比于高性能车规芯片的故事，MP21 的定位更贴近现实市场：成本敏感、功耗受限、强调安全与灵活性的边缘应用场景，比如智能工厂、智能家居和智慧城市。
这一系列产品强调在有限功耗预算下整合更强的计算能力、丰富外设和硬件级安全特性，并瞄准 SESIP Level 3 和 PCI 预认证等安全标准，支持 OpenSTLinux（Yocto 与 Buildroot），未来还将为 STM32MP2 系列提供 bare metal 支持。
从商业层面看，这意味着 ST 正在强化其在“工业级边缘计算”领域的护城河：不是单纯追求算力指标，而是围绕安全性、长期供货、软件生态和系统可靠性，构建更适合工业与基础设施场景的处理平台。
JVCKENWOOD 等 OEM 的早期参与，也说明这种定位正在得到传统设备厂商的认可。
意法半导体推出的 STM32MP21 微处理器系列，集成 1.5 GHz 64 位 Arm Cortex-A35 应用核心与 300 MHz 32 位 Arm Cortex-M33 实时处理核心，专为智能工厂、智能家居及智慧城市场景下的高性价比边缘端应用量身打造。
作为 STM32MP23 与 STM32MP25 芯片的成本优化版本，STM32MP21 精简了 AI 加速器、图形处理器（GPU）、H.264 编解码器，以及 PCIe Gen2 和 USB 3.0 等接口，在实现成本控制的同时，保留了核心功能拓展能力。
该芯片配备 MIPI CSI-2 摄像头接口、两路支持时间敏感网络（TSN）的千兆以太网接口，并搭载面向 SESIP 3 级认证及 PCI 预认证的高规格安全方案。
Part 2
ST 发布的“七大技术趋势”
ST的技术博客从更宏观的角度解释这些产品选择背后的产业逻辑。
● 第一大趋势是帮助机器更好地“思考”，即从模型训练转向推理阶段的优化。
随着 AI 模型越来越成熟，真正决定用户体验和商业价值的，往往是推理效率、功耗表现和实时响应能力。
这也是为什么神经处理单元（NPU）在边缘侧的重要性正在超过 GPU：NPU 更适合低功耗、固定功能的推理任务，尤其适合嵌入在传感器附近，实现“感知即决策”。
ST 在 MCU、MPU 和传感器层面的布局，使其能够在硬件层面支持这种“靠近数据源的智能”。
● 第二大趋势是更多 AI 向边缘迁移。
边缘 AI 的核心价值在于降低延迟、提升隐私安全、减少云端负载和网络传输成本。
TinyML 等轻量化模型的成熟，使得即便在资源受限的设备上，也能实现基础智能分析。对 ST 这样的 IDM 厂商而言，这意味着其传统优势——低功耗设计、模拟与数字混合、电源管理、传感器接口——正好与边缘 AI 的需求高度匹配。
相比云端算力竞赛，边缘智能更强调系统级优化，而这正是 ST 的强项。
● 第三大趋势是“硅的新方法”，其中最重要的两个方向是碳化硅（SiC）和硅光子。
SiC 在电动车、能源和工业电力电子中的优势已被广泛验证，但制造难度高、良率控制复杂，因此更依赖垂直整合能力。
ST 作为 IDM，可以从设计到制造再到测试形成闭环，这正是其在功率半导体领域的核心竞争力。硅光子则代表着另一种“用光替代电”的计算与互连路径，在 AI 数据中心和高速通信中具有巨大潜力。
虽然 ST 在这一领域的商业化节奏相对谨慎，但其对光子集成电路的关注，反映出对长期算力瓶颈的战略判断。
● 第四大趋势是传统芯片技术推动量子计算向前发展。
量子计算长期被视为“科幻级”技术，但通过对 FD-SOI 等成熟工艺的小幅调整，就能用于量子器件的制造，从而加速其从实验室走向实际应用。
对 ST 来说，这不仅是前沿研究的象征，更是其工艺平台“可迁移性”的体现——成熟制程并不意味着技术封顶，而是可以通过创新应用继续释放价值。
● 第五大趋势是生物传感器从健身走向日常医疗。
随着传感器体积缩小、功耗降低、可监测指标增加，持续健康监测将从专业医疗和运动场景，扩展到普通人的日常生活。结合边缘 AI，很多初级诊断和健康建议可以在设备端完成，减少医疗系统负担。
ST 在 MEMS 传感器、生物信号采集和低功耗处理方面的积累，使其在这一趋势中具备长期参与能力。
● 第六大趋势是电动车“重回正轨”，并变得更智能、更安全。
尽管部分市场的销量增长低于预期，但从全球范围看，电动车仍在持续扩张。更重要的是，汽车的技术重心正在从“电动化”转向“智能化”和“软件定义”。
半导体、传感器和软件在整车中的比重不断上升，安全与可靠性成为核心指标。
ST 在车规 MCU、电源、传感器和安全芯片方面的完整布局，使其能够覆盖从动力系统到车身电子、从 ADAS 到网关的多个层级，这也是其与 Pagani 合作背后的产业逻辑。|nbajr.cn/zq。|nbaol.cn/pj。|xbyzbw.cn/lu。|nbagk.cn/lw。
● 第七大趋势是“万物皆有数字孪生”。
通过 IoT 传感器和边缘 AI 收集的数据，可以为机器、建筑、城市甚至家庭创建数字孪生模型，用于模拟、优化和预测。数字孪生的基础不是云端算力，而是大量可靠、低功耗、长期运行的传感器节点。
ST 在工业和城市基础设施领域的存在感，使其成为这种“数据基础设施”的重要提供者。
小结
ST 的策略是通过覆盖传感、计算、功率和安全的完整产品线，在边缘侧构建“可自治的智能系统”。
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