光纤上车的“爆发前夜”：鹏瞰TS-PON如何重造智能汽车的“神经系统”

发布时间：2026-09-12来源：C114通信网

9月9日 CIOE 2026光博会在深圳举办。时间敏感无源光网络芯片企业鹏瞰半导体携新一代 TS‑PON 系列芯片亮相，现场展出面向高阶智驾的车载 TS‑PON 全光网络芯片方案，面向智能汽车、Physical‑AI 具身机器人、工业 4.0 智能制造、AIDC OOBM（算力中心带外管理）、FTTx 全屋光网五大应用场景，完整展示 “芯启全光互联，赋能 Physical AI 新时代” 的全栈技术解决方案。

PART 01

从“概念”到热点展展示

行业用了两年

“从我们第一次来展会谈光纤上车，那时候还只是一个概念。”鹏瞰半导体董事长兼CEO李春潮先生回忆，“到今天，我们的展示中光纤上车、车载光通信相关的展品显著增多，成为独立热点方向了。”

过去两年，标准、技术交流、业界交流变得非常频繁。从高校研究院、整车厂到供应链和器件厂商，都在为光通讯上车做认证与准备，方案已经被车厂评估和测试。行业正在从“要不要做”，走向“怎么做、谁先量产”。

随着高阶自动驾驶、人形机器人 Physical‑AI 产业快速演进，传统铜缆总线、传统以太网架构，持续面临带宽不足、电磁干扰严重、布线臃肿、同步精度不足等现实瓶颈。铜线物理边界已经成为制约感知‑通信‑控制闭环性能的关键短板。TS‑PON（Time‑Sensitive Passive Optical Network）技术将 TSN 时间敏感机制与 PON 无源光网络深度融合，在光通信架构之上实现微秒级确定性传输、纳秒级时钟同步，为 “光进铜退” 第三波浪潮提供底层芯片基座。

PART 02

TS-PON 是什么：

AI 走到边缘，通信要“算准时间”

本次鹏瞰重点展出面向高阶智驾的车载 TS‑PON 全光网络芯片方案，打造面向 L3‑L5 高阶自动驾驶的全光车载新架构。依托点对多点无源光网络特性，实现单纤双向大带宽传输，支持摄像头、激光雷达、域控制器多节点汇聚接入；相比传统车载以太网方案，可实现整车布线减半，具备天然抗电磁干扰、轻量化优势，适配中央计算 + 区域网关新一代 EEA 电子电气架构，目前该方案已进入国内多家头部整车厂、Tier1 联合验证阶段。

在 Physical‑AI 具身机器人领域，鹏瞰展示 “光神经网络” 完整原型方案。基于 TS‑PON SoC，以单纤统合实现通感控一体，单根光纤同时承载视觉感知、边缘计算、关节运动控制信号，实现布线减半，达成微秒级确定性时延、纳秒级节点同步，解决人形机器人多目视觉、多轴伺服协同控制的通信痛点。

相比传统的车载以太网和铜缆方案，TS-PON 最大的区别在哪里？

鹏瞰半导体联合创始人、首席运营官张路博士在受访时表示：“我们是用光纤、无源光网络这样的技术，让数据通道的复用率比传统传输技术高很多——以太网是点对点，我们是点对多点。”更重要的是传输介质本身：光纤轻便、抗电磁干扰能力极强；铜线材料贵，又容易受电磁环境影响。

这恰好切中智能汽车的结构性痛点。张路算了一笔账：一辆车里有四五种不同的网络技术——低速LIN总线、控制CAN总线、以太网、高速LVDS……各管一摊，系统非常复杂。“我们用TS-PON一根光纤，既能满足数据传输要求，又能满足安全可靠要求，大幅简化车内通信架构。”

在他看来，这套方案可以替代LVDS这样的高速传输技术，甚至替代以太网——因为以太网已经难以满足车内高数据产出的要求，而光传输“第一天就能满足，今后还有很大的空间”。

PART 03

“爆发前夜”：量产拐点在哪

除车载与机器人两大核心赛道之外，鹏瞰同步完整展出三大落地方案：面向工业 4.0 的 TS‑PON 工业光总线，实现 IT/OT 网络融合，兼容现有工业以太网，简化工厂部署；面向 AIDC 算力中心，单芯片多业务 ONU 满足 OOBM 带外管理需求，显著优化 CAPEX 与 OPEX；面向 FTTx 场景，提供极简全光接入方案覆盖 FTTH/FTTB/FTTO/FTTR 多元场景。鹏瞰半导体坚持全栈自研、自主可控，完整支持 ITU‑T、IEEE、TS‑PON 多协议体系，构建开放的 Any‑PON 产业生态。

鹏瞰半导体成立于 2019 年，在 TS‑PON 领域完成多代技术积淀：通用系列 TS‑PON 芯片自 2022 年起陆续实现产品落地，持续迭代优化协议、组网与确定性能力；面向车载高阶智驾需求，公司现已推进第四代车载专项光通信芯片的开发工作。

李春潮先生表示：“TS‑PON 核心价值，是把电信级 PON 网络的低成本点对多点组网能力，与工业级 TSN 确定性实时能力合二为一。无论是智能汽车、Physical‑AI 机器人、工业控制还是算力基础设施，我们希望通过TS-PON芯片底座，推动全光互联技术规模化落地。”

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