黑芝麻智能：以“芯”领航智慧出行新时代

当前，汽车产业正经历从电动化向智能化的深刻转型，半导体技术的演进成为推动这一变革的核心引擎。随着后摩尔时代”的到来，规模定律以大模型和NPU（神经网络处理器）为代表，重塑了计算范式，从硬件驱动转向算法驱动。这一背景下，智能辅助驾驶作为关键应用场景，正加速汽车全场景智能化的实现。

同时，中国本土品牌在技术创新和供应链整合上展现出强劲势头，但面临成本压力、方案兼容性等挑战。黑芝麻智能作为专注于汽车计算SoC芯片的领军企业，致力于通过平台化解决方案，为行业提供安全、高效的芯片底座，助力智慧出行迈入新时代。根据高工榜单数据，黑芝麻智能在2024年中国市场传统自主品牌乘用车NOA行泊一体域控计算方案供应商中，市场份额达12.15%，排名第三。

2025年7月22日，黑芝麻智能产品管理总监周勇在2025第八届智能辅助驾驶大会上表示：在汽车智能化浪潮中，企业需“以人为本，以终为始”，将安全作为第一准则，并强调“慢思考、快行动”的策略，避免盲目追求算力竞争，而应聚焦算法效率与平台化创新，以高性价比方案赋能全场景出行。

周勇 | 黑芝麻智能产品管理总监

以下为演讲内容整理：

半导体发展推动汽车智能化新纪元

半导体技术的百年演进从摩尔定律时代过渡到规模定律时代，驱动汽车产业从电动化上半场进入智能化下半场。摩尔定律以制程提升为核心，从40nm到2nm的迭代，催生了处理器的出现，计算速度实现快速增长；而规模定律时代则以数据驱动转向认知驱动，算法架构从CNN/LSTM演进到Transformer，NPU的出现大幅突破计算能力，推动大模型进入端侧推理，赋能千行百业开启智能时代。

这一转型中，辅助驾驶成为主要应用场景，推动汽车从传统机械向智能系统演进。后大模型时代，模型优化转向效率优先，计算芯片面临带宽决定性能、算法决定上限的挑战。2025年，算法驱动计算取代硬件驱动，标志着汽车智能化从业务层面向全场景渗透。黑芝麻智能观察到，中国车企在电气化和智能化转型上表现激进，全球领先，只要在中国市场取得优势，即可在全球占据首位。

图源：演讲嘉宾素材

汽车智能化现状与多维挑战

汽车智能化在业务与应用层面向座舱、辅助驾驶和底盘等多域加速渗透，大模型的应用加速了这一趋势。。座舱域应用由传统的DMS、语音助手等逐步过渡到基于LLM/VLM的多模态感知以提升交互体验；辅助驾驶域受益于BEV+Transformer和端到端模型演进，实现从感知到决策的智能化；底盘域则依托模型预测控制优化车身姿态管理。

然而，产业化周期从传统燃油车的5年压缩至18个月，叠加四大痛点：极限成本、方案兼容性、算法快速迭代和应用下沉，这些挑战源于汽车与消费电子差异：开发验证周期长、座舱与驾驶软件隔离带来安全风险、跨域壁垒导致硬件软件冗余，以及非车规方案的安全隐患。企业需转向科学决策，依据数据与市场趋势制定策略。

图源：演讲嘉宾素材

平台化解决方案：华山与武当系列创新

黑芝麻智能作为汽车行业Tier2，专注于SoC芯片研发，推出华山系列和武当系列，构建平台化方案应对行业痛点。公司愿景是成为智能汽车计算芯片引领者，团队背景强大，超过1000名员工中研发人员占比85%，包括40余名博士，核心团队来自顶尖半导体、ADAS及AI应用公司。华山系列定位辅助驾驶计算芯片，包括A1000、A2000，其中A1000是本土首款车规级高算力芯片；武当系列聚焦跨域融合计算芯片，包含C1236、C1296，为全球首款车规级跨域融合芯片。

图源：演讲嘉宾素材

针对高端与经济车型的分层需求，公司提出安全智能底座架构，通过武当C1200家族实现一芯集成汽车必备计算功能，类似丰田TNGA架构，提供长生命周期平台。该方案中，武当C1200可连接摄像头、毫米波雷达、ZCU和ECU，支持座舱安全屏显与控制，经济车型单芯片实现舱行泊一体，高端车型搭配华山A2000实现高阶辅助驾驶。平台化优势在于兼顾成本与性能，避免重复造轮子，并通过工具链优化加速量产。

高等级辅助驾驶关键要素与A2000突破

实现高等级辅助驾驶需四大关键要素：高算力+高带宽、友好通用的工具链、平台化系列化及全栈化解决方案。高算力支持高阶迭代和大模型带宽需求；工具链需快速适配算法供应商，支持新算子、新模型扩展；平台化要求芯片组合覆盖高中低配置；全栈化则需芯片+算法同步适配，提供参考模型和数据闭环工具缩短量产周期。黑芝麻智能的华山A2000家族于2025年CES发布，代表新一代突破：集成高安全NPU支持冗余校验，新存算架构三层设计平衡性能与成本，原生支持Transformer，产品组合覆盖领航辅助驾驶到Robotaxi；

图源：演讲嘉宾素材

此外，超高集成度融合CPU、DSP、GPU、NPU、MCU和ISP/CV六合，全新ISP支持4帧曝光和150dB HDR，自研RISC-V调度核心实现单芯片数据闭环，灵活扩展支持多芯片算力。NPU核心采用九韶架构，优化计算效率；工具链BaRT（Black Sesame acceleration Run Time）提升易用性。A2000不仅赋能智能汽车，还扩展至具身智能和端侧AI，通过搭配武当C1200满足机器人不同算力需求的大小脑应用，继承车规高可靠性。

技术落地与产业协作实践

黑芝麻智能通过开放合作加速技术落地，武当C1200已支持城市NOA场景应用，实现无图城市辅助领航和高速场景处理。该芯片优化了算法效率，例如在城市道路中处理机动车、行人无保护左转等复杂场景。

企业代表强调，汽车智能化需全产业链协同，芯片公司需与算法伙伴紧密配合，以安全、高效平台缩短量产周期。黑芝麻智能坚持慢思考快行动，避免无效算力内卷，聚焦算法优化和成本控制。

图源：演讲嘉宾素材

未来展望与挑战

展望未来，汽车智能化将持续深化，但挑战并存。一方面，大模型端侧推理将赋能全场景出行，预计2030年新能源乘用车渗透率超80%，智能汽车领先者将主导全球市场；另一方面，成本压力、算法快速迭代和安全合规需产业链协同。黑芝麻智能作为长期主义者，将持续创新华山和武当系列，拓展具身智能和端侧AI，通过平台化方案应对挑战。企业需平衡创新与风险，以“芯”力领航，成就智慧出行新时代。黑芝麻智能将踏实践行内功修炼，以全栈化AI芯片赋能主机厂和消费者，推动中国技术全球输出。

（以上内容来自于黑芝麻智能产品管理总监周勇于2025年7月22日在2025第八届智能辅助驾驶大会上进行的发表的《“芯”力领航智慧出行全场景新时代》主题演讲。）