黑芝麻智能：行業熱度促進技術路線變革

張書琛

黑芝麻智能科技有限公司（下稱黑芝麻智能）是一家車規級智能駕駛計算芯片和平臺研發企業，如今已經是國產智能汽車計算芯片“領頭羊”之一。旗下核心產品包括華山系列自動駕駛芯片、瀚海ADSP自動駕駛中間件平臺。

今年4月，黑芝麻智能推出了全新產品線“武當”系列及旗下首款芯片，主打跨域計算，是業內首個智能汽車跨域計算芯片平臺，覆蓋座艙、智駕、網關等不同領域，具有多種融合功能。作為智能汽車市場重要參與者，我們希望與黑芝麻智能通過專訪的形式可以更立體地呈現出當下國內自動駕駛技術的發展情況，以及自研芯片的應用與突破。

《電腦報》：車規級高性能計算芯片從研發到正式上車，一般要經過哪些環節？

汽車行業因為要保證安全性，所以門檻極高，可以說是嚴苛。以我們華山系列自動駕駛芯片為例，從完成產品定義開始，流片、封測、車規認證和算法工具鏈ready，功能安全認證到最終客戶驗證、量產上車，經歷了超過3年的時間。

這已經算非常快的了，況且華山二號A1000系列芯片還是首個量產的符合車規、單芯片支持行泊一體域控制器的國產芯片平臺。

上車并不是結束，還需要不斷優化。自動駕駛芯片的研發離不開數據、算力和算法，現在我們已經跑出了一整套完備的流程體系：從算法體系到數據閉環能力、軟件體系，再到靈活合作方式的產業鏈，足以為合作車企提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案。

《電腦報》：全球缺芯的三年是國產汽車芯片廠商追趕的窗口期，但是芯片危機一過，誰能構建起核心競爭力才能存活。黑芝麻智能的核心競爭力在哪里？

首先是人才優勢，其次就是開放的生態、業務模式以及自研核心技術等多項優勢。黑芝麻給自己在供應鏈的定位是Tier2，我們是要打造一個自動駕駛的高性能平臺，為客戶全維度賦能。

我認為，自研技術優勢主要在于核心芯片。別看現在全球自動駕駛芯片市場火爆，但這一賽道技術門檻高、市場門檻高、資金門檻高，真正能量產落地的企業極少。

IP是指芯片中具有獨立功能的電路模塊的成熟設計，也是自動駕駛芯片技術差異化的關鍵。我們的芯片就是基于自主研發的兩大核心IP打造，自研車規級低功耗神經網絡加速器NPU——DynamAINN引擎與自研車規級圖像處理核心ISP——NeuralIQISP。

《電腦報》：在和具體車企的合作中，芯片廠商怎么在保護核心算法的同時為整車廠提供定制化的空間？您如何看待“降價上車”這一策略？

整車廠都有自己的需求，這很正常，我們也提供給客戶算法定制服務，支持第三方算法移植、多種算法交付方式等合作模式。畢竟我們是要實現產品的落地，應用是首要的。

關于“降價上車”，我認為，以消費者真實需求為牽引，現在整個智能汽車產業的焦點其實都在逐步聚焦于性價比。

現在行業已從一味追求高指標或者高性能的自動駕駛的功能模塊，轉向兼顧性能與性價比。性價比帶來發展新技術的底氣，是推動智能汽車規模化、可持續發展的重要環節。

未來3～5年內，大家會發現L2以及無限接近L3的高階輔助駕駛將作為智能車輛標配持續占領市場。我們在過去這兩年內一直致力于在保證性能的前提下，提供高性價比的產品。黑芝麻智能目前能夠實現支持10V（攝像頭）NOA功能的行泊一體域控制器BOM成本控制在3000元人民幣以內，支持50-100T物理算力，幫助車企解決成本壓力。我們當然還是會繼續推動成本優化，今年內成本還有機會進一步下探。

《電腦報》：武當平臺的第一款產品芯片C1200（7nm制程），算力可以覆蓋智能座艙、智能駕駛等不同的域，但這兩個控制域一般被視為兩個差異極大的體系，黑芝麻為什么選擇挑戰這一路線？

自動駕駛所需要的芯片，固然需要算力強大，但絕不僅僅是AI計算單元的簡單堆疊。

我們把一輛智能車的計算需求大概分成六大類：通用CPU、AI神經網絡處理、圖像渲染、專用的CV計算、音頻音效處理以及高效安全的實時性算力。在不同的計算場景下，這些算力其實可以以不同規格進行不同的組合使用，以滿足不同的需要。

正是產業的熱度督促我們選擇更深度的“軟硬件”融合方案。在智能汽車時代，我們的車載計算芯片需要能夠組合這些不同算力類型，以滿足越來越集中化、中央化的電子電氣架構演進所需，所以在芯片設計上，黑芝麻會不斷完善架構來更好地將原本來自不同域的多個功能，以實用、易用、好用的方式集成于一體。上述的“單芯片”方案就是很好的例子。

《電腦報》：選擇落地重慶仙桃數據谷主要原因是什么？

主要考慮到重慶的汽車主機廠多，供應鏈生態較好，便于集中開展業務。比如，在市場拓展方面，仙桃數據谷在行業活動中會給我們企業比較多的引薦機會；在人才引入領域，園區與高校的合作頻繁，我們校招活動也很便捷，產生了一定的集約效應。