当前,汽车产业正经历从 " 硬件定义汽车 " 向 " 软件定义汽车 " 的深刻变革,智能座舱与高级别自动驾驶的融合发展,对底层硬件,尤其是被动元器件,提出了更高、更快、更小、更可靠的全新要求。
2026 年 6 月 17 日,在 2026 第九届智能驾驶与出海大会上,深圳顺络电子股份有限公司厦门分公司总经理吴少龙,分享了顺络电子在智能驾舱领域的创新思考与产品布局。
吴少龙指出,智能座舱与 ADAS 正加速从独立发展走向技术融合,这一趋势对电子元器件的功率密度、信号传输速率、尺寸及可靠性提出了严苛挑战。顺络电子通过深耕材料、工艺与制造技术,以工匠精神渐进式逼近物理极限,其车规级产品已深度融入汽车核心系统。
作为一家成立于 2000 年的国家级高新技术企业,顺络电子总部位于深圳,经过二十六年的发展,已成为全球领先的电子元器件及技术解决方案提供商。公司在国内电感行业占据领先地位,特别是在车载小功率变压器和车载 BMS 网络变压器两个细分领域,已实现全球市场份额第一。在汽车电子领域,顺络已耕耘超过十七年,产品广泛应用于通信、汽车电子、消费电子、工业控制及新能源等核心领域。2025 年,公司整体销售额约 67 亿元,其中汽车领域贡献超过 15 亿元。为更好地服务全球客户,顺络已在国内华南、华东、华中及西南核心区域完成布局,并在东南亚越南设立制造基地,构建起辐射全球的高效响应网络,国内外众多主流车企及 Tier1 厂商已将其视为核心合作伙伴。
随着智能座舱从功能集成向 " 第三生活空间 " 演进,以及 ADAS 从辅助驾驶向高阶自动驾驶跨越,汽车正加速走向一体化融合。多域控制器整合仪表、娱乐、中控系统,实现 " 一芯多屏 " 与功能深度协同;沉浸式体验要求 4K/8K 高清大屏、多模态交互及 AR-HUD 的普及;OTA 持续进化则要求硬件具备高可靠性与可扩展性。与此同时,ADAS 迈向 L3 及以上等级,感知层传感器数量激增,千兆 / 万兆以太网等高速通信总线成为标配,ISO 26262 功能安全标准亦成为准入门槛。
基于上述趋势,顺络电子识别出对元器件的五大核心要求:更高的功率密度以支撑大电流和低损耗、更高的频率以适应高速信号传输并保证信号完整性、更小的尺寸以满足紧凑的 PCB 布局、更高的可靠性以满足严苛的车规要求,以及更优的 EMI 抑制效果以保证系统稳定。为此,顺络确立了 " 更高、更快、更小、更可靠 " 的技术创新方向,持续突破材料与工艺的极限。
在智能驾舱的电源供电环节,功率电感是核心器件之一。面对高频化、小型化趋势,市场需要低感量、低损耗、小尺寸的产品。顺络通过将传统圆线绕组改为扁线方案,有效降低了直流电阻(DCR),在相同尺寸下实现了更大电流承载能力。针对 EMI 改善需求,公司通过优化制程结构与变形量控制,显著提升了电磁干扰抑制效果。尤为值得关注的是,针对汽车行驶中振动与冲击导致的电感开路失效这一行业痛点,顺络从设计和防流两个层面入手。在设计端,通过采用无焊点的一体成型扁线结构,从物理上消除了开路风险;在制造端,依托自动化产线与 100% 检测流程,确保产品一致性与可靠性。这一系列综合改进,不仅提升了空间利用率,也进一步降低了 DCR。
在信号传输领域,车载网络正从传统 CAN 总线向高速以太网演进,传输速率从 1Mbps、2~8Mbps 提升至 100Mbps、1000Mbps 乃至 10Gbps。顺络电子已针对不同速率需求布局了完整的共模线圈产品系列。为确保高速信号的稳定可靠,公司在工艺工法上进行优化,改进绕线结构与内部设计,产品已通过多家主流 OEM 及 Tier1 的严格认证。针对车载环境下因振动导致断线失效的常见问题,顺络创新性地将传统的电极式连接端子改为贴合式端子结构。这一结构优化显著提升了元器件的抗弯强度、机械冲击耐受能力及高频振动下的可靠性。此外,顺络的车规磁珠通过材料与工艺升级,完全满足 AEC-Q200 标准,其沟槽技术与高致密材料设计,实现了超低 DCR、大电流承载能力及恶劣环境下的长期稳定工作。叠层 NTC 热敏电阻亦从材料、结构及制造角度进行全面升级,达到全球第一类水平,并可适配客户不同封装场景需求。
电感、磁珠、传感器等被动元器件已渗透至汽车的各个核心领域。顺络电子的产品矩阵已全面覆盖智能座舱、智能驾驶(ADAS)、动力底盘、车身电子、电池管理系统(BMS)、车载充电机(OBC)、DC/DC 转换器、电驱电控及热管理系统等关键模块。针对 800V 高压平台、L2+ 及以上高阶智驾系统,顺络提供高性能、小型化、集成化的定制解决方案。吴少龙强调,电感虽为电子产业中基础的 " 工业大米 ",但其创新本质在于以工匠精神在材料、工艺、设备及制造技术四大方向持续精进,渐进式逼近物理极限。顺络电子正是通过这种渐进式技术创新,提供工匠级的车规产品,以满足智能驾舱的严苛需求,并持续支撑汽车智能化的功能迭代。
免责声明:本文内容由开放的智能模型自动生成,仅供参考。


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