文 | 赛博汽车

“A1000从2020年推出之后经过五年，我们非常自豪地可以说，在中国传统自主品牌的乘用车上面，我们无论是从量产的车企，还是量产的车型，我们都排名第一。在全球出货的芯片里面排名第三，占有的市场份额超12%”。

3月29日，中国电动汽车百人会论坛（2025）上，黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO单记章细数了公司一系列成绩。

他表示，这颗16纳米工艺的芯片，稠密算力58TOPS，相当于100多T稀疏算力，还在持续拿到定点车型，现在持续得到一些量产，得到超过20款车型和新的定点。

今年，黑芝麻智能科技会把最新的芯片A2000送到客户的手里。单记章称，这颗芯片有非常多的创新。

面对如何看待“蔚来自研智驾芯片已量产并可供第三方使用”这一问题，黑芝麻智能CMO杨宇欣在采访环节表示，车企自研芯片更多是为了实现软件投入的节省和差异化，但第三方芯片供应商仍将长期存在。

他以特斯拉为例，指出特斯拉在HW3.0阶段实现了芯片全自研，但在HW4.0阶段则是将芯片设计交给博通。“我们也在和车企有一些这方面交流，相信未来大家还是从商业角度考虑最优的合作模式。”

至于与英伟达在高阶智驾芯片上的竞争，杨宇欣也坦言，全球AI芯片发展整体落后于英伟达半拍到一拍，但就智驾产品而言，从产品性能、功能、成熟度上，正在逐步拉平。

在他看来，高阶智驾一仗还没有开始打，未来二到四年，随着城市NOA技术成熟和大规模普及，国际芯片在这一领域的战役才会刚刚开始。

芯片突破加速智驾发展，2030年城市NOA覆盖所有车辆

“智能驾驶最重要的一部分是安全可靠的AI计算能力”。单记章介绍称，过去几十年摩尔定律推动了计算速度的高速发展，过去几微米是最先进的，现在已经进展到2纳米量产，物理技术的进化在推动计算速度的高度发展。

但是，自从AI神经网络在理论上突破之后，计算架构发生了巨大变化，从CNN的神经网络转移到现在以Transformer为基础的各种各样的大模型，算法也是从数据驱动转到数据和知识驱动。

这对计算能力和计算架构的需求提出巨大的挑战。

“过去我们评价算力的是CPU计算能力都是几百、几十K DMIPS，现在AI的计算能力都是几百TOPS、几千TOPS，实际上差了千倍万倍的区别。”单记章指出，智能驾驶在算法，特别是去年端到端算法和高算力AI芯片的推动下，智能驾驶出现突飞猛进增长。

除此之外，大模型在云端的应用突飞猛进，同时各种各样的具身机器人也在大量涌现，大量应用的涌现会推动计算架构进一步往前发展。

从计算速度到计算能力的大幅突破之后，单记章称，未来面临主要大的问题是带宽的问题。

他以英伟达举例，Thor算力700多TOPS，对比Orin X的200多TOPS，算力提升了三倍多，但展示出来的性能只提升了一点几倍，最高到两倍，主要原因就是带宽的限制。“下一步的突破应该在带宽上面，从半导体的设计、应用来讲，大模型会推动端侧推理、端侧应用的时代”。

芯片性能的不断突破也促使自动驾驶能力不断提升。

早在2023年，黑芝麻智能即提出L3级别的自动驾驶在五年内具备可行性；2024年又提出，智驾平权时代即将到来，NOA会下探到10万级别的车辆。

单记章认为，现在看这个判断非常正确。“今年初，黑芝麻智能的两个重要客户比亚迪和吉利都提出了全民智驾、智驾平权”。

同时，他也采用一些报告数据表示，智能驾驶会爆发式增长，会全面覆盖所有的智能汽车。2023年至2024年上半年高速NOA普及；2024年下半年开始城市NOA开始普及。“预计2025年底乘用车的NOA渗透率达到20%，2030年几乎所有的车辆都会实现城市NOA的功能”。

从A1000到A2000，用低等级制程达到高计算能力

正是基于上述认知和判断，黑芝麻智能进行了一系列布局。

早在2020年，黑芝麻智能推出的16nm工艺的车规级的计算芯片A1000，彼时突破了16nm最高算力，应该是全球当时基于16nm最高算力的一个芯片。

随后的2023年，黑芝麻智能又推出了电子电气架构往中央计算推进过程中非常重要的一颗芯片，做到了四域融合，叫1296。同时，在智驾上面进一步升级1236，推出基于7纳米工艺的芯片，可以全方位实现城市NOA的功能。

“今年我们把最新的芯片A2000送到客户的手里，这颗芯片非常重大的突破就是AI计算效率重大突破”。据单记章介绍，A2000芯片有非常多的创新，支持单芯片，除了高阶智能驾驶之外，还可以做到数据闭环；支持非常灵活的拓展，可以做到非常高速的多芯片互联；支持的灵活性非常高，不光支持INT4、8、16，同时也支持FP8、FP16。

单记章把A2000芯片与英伟达Orin芯片、Thor芯片进行了对比。他表示，A2000在ResNet-50、EfficientNet Lite0等运行的结果都更好。

注：蓝色为Orin、绿色为Thor、灰色为优化后Thor、黄色为A20

“我们的A2000计算效率非常之高。”但他也坦言，美国《芯片法案》，包括台积电的加码执行，对用比较低等级制程达到高效率的计算能力其实是非常重要的。“我们用7纳米工艺达到了甚至超过4纳米工艺最先进的芯片，未来我们还面临着带宽的挑战，这是下一代芯片要解决的问题”。

A2000最早的应用方向是智驾，单芯片可以部署VLM+LLM（快模型+慢模型）在同一颗芯片上，同时可以部署数据闭环。

但其实，A2000是非常通用的计算芯片，也会提供端到端完整的参考模型。除了智能驾驶的应用外，这颗芯片还可以用于各种通用计算，包括各种具身机器人等。

此外，A2000和C1200相结合，可以解决所有智能机器人的AI智能计算。其中，C1200有非常丰富的接口，可以简化所有关节的设计，把真正需要的计算全部送到芯片里面，C1200做计算。A2000可以作为大脑计算，部署各种各样多模态的大模型，语言模型。

“回归到设计A2000初衷，希望它赋能端到端VLM、VLA和算法实现全场景通识智驾。”单记章认为，2026年通识智驾大模型将实现大规模量产和上车。黑芝麻智能希望做到单芯片实现通识全场景智驾功能。

车企自研芯片有机会，但第三方供应商仍将长期需要

与单记章观点相似，杨宇欣也认为，对智驾行业来说，2025年是很重要的分水岭。同时，他还认为未来智驾会变成像空调座椅一样的标配。

尽管有一些车企在自研芯片，但杨宇欣坚称，随着产业成熟，各自分工也会越来越清晰，黑芝麻智能定位芯片供应商，尽管卖芯片的同时，也可以提供工具链、算法、全栈解决方案能力，但更希望能够把芯片能力充分发挥出来，把底层软件和工具链成熟，赋能车企，让车企有足够空间在芯片之上做自己的差异化。

他指出，过去包括手机行业等消费电子行业，都是高通、英伟达等芯片公司提供基础平台，让应用厂商或者终端厂商在上面有足够多的发挥空间，能够做自己差异化和不同体验的东西。“我相信未来智驾行业也会慢慢收敛到分工协作模式”。

论坛当天，蔚来创始人李斌在接受记者采访时表示，蔚来的自研5纳米智驾芯片“神玑NX9031”已正式量产，并搭载于第三代技术平台首款车型ET9上。李斌透露，自研芯片显著降低了成本，每辆车节省了约1万元人民币。此外，蔚来还计划将芯片和操作系统对外开放，供第三方使用。

对此，杨宇欣回应称，虽然具体的节省数额难以确切知晓，但他认为车企自研芯片的主要节省可能来自软件投入，而非硬件成本。

他解释道：“车企在通用平台上开发软件，若想实现差异化，往往需要投入更多。通过软硬结合的方式，车企可以在阶段性实现一定差异化，从而在软件投入上节省部分成本。这只是一个猜测，具体如何计算节省的金额，还需看蔚来自己的评估。”

至于车企芯片向第三方开发，杨宇欣并没有那么看好。他表示，车企自身用肯定没问题，但让第三方用，从技术上、商业逻辑上都可能有一些挑战。“如果斌哥（李斌）能把这件事走通，那太厉害了，就像他之前做了很多前无古人的事情，我相信虽然有挑战，如果能做成很厉害”。

对于大多数车企来说，杨宇欣认为，第三方芯片供应商仍将长期需要。毕竟大多数厂商还是希望能够有更专业的供应商、提供芯片方面的支持，毕竟有资源、有决定做这件事的厂商不多，就像手机时代，高通、MTK是当仁不让的，其他的OEM自研芯片，比如说华为、三星自研，支持差异化。

但他仍然认为，更合理的方式还是车企把自己的差异化部分突出，把一些通用芯片设计部分交给更专业的芯片合作伙伴来做。

2022年英伟达发布Thor

至于“为何在更高阶智驾领域依然以英伟达为主导”这一问题，杨宇欣则表示，竞争还远未到来。

在他看来，全球现在AI相关芯片的发展节奏，整体行业会晚英伟达半拍到一拍，其中智驾可能晚半拍，但从产品性能、功能、成熟度上是在逐渐拉平的。

“但其实高阶智驾一仗还没有开始打，未来二到四年，随着城市NOA技术成熟和大规模普及，国际芯片在这一领域的战役才会刚刚开始。”杨宇欣称，从技术来讲，我们认为在推理领域ASIC的芯片还是比GPU在成本功耗上有优势，一旦场景开始固化，ASIC的优势就更明显。

至于国际竞争到最后，车企和用户更关心的是体验和价格。杨宇欣认为，中国产品力已经没有问题了，但真正商业到最高级别的竞争，不是产品力和纯商业化的能力，会面临全球关税围剿。“因为他觉得你动了他的基本盘，这不是我们这些做技术的，或者做产品的人能够决定的，但是我们相信中国的力量未来在全球肯定举足轻重，我们还是希望能够伴随中国汽车行业的崛起一起来崛起”。