出品|虎嗅汽車組

作者 | 王笑漁

9月22日，虎嗅獲悉，自動駕駛計算芯片公司黑芝麻智能，宣佈已於近日完成戰略輪及C輪融資兩輪融資。戰略輪及C輪兩輪融資投後估值近20億美元（約合人民幣129億元），黑芝麻智能正式步入“獨角獸”行列。

戰略輪由小米長江產業基金，富賽汽車等國內產業龍頭企業參與投資；C輪融資由小米長江產業基金領投，聞泰戰投、武嶽峯資本、天際資本、元禾璞華、聯想創投、臨芯資本、中國汽車芯片產業創新戰略聯盟等跟投。

這也是小米在宣佈造車後，對汽車上游核心芯片環節的第一筆投資。

本輪融資，將爲公司的下一代高性能大算力自動駕駛平臺的研發、公司的商業拓展、人才團隊提供資金支持。此外，目前C+輪融資也在順利推進中。

成立於2016年的黑芝麻智能無疑是幸運兒，在“國產替代”的大背景下，邁進芯片領域的“獨角獸”陣營，同時又被頭頂造車光環的小米所選中。一切都看似如此順風順水，但其背後必然也付出了諸多努力和嘗試。國產芯，在崛起。

一、小米造車，芯片先行

如果是十幾年前造燃油車，小米要可能要投資的是發動機、變速箱製造商。然而，日本愛信、德國採埃孚、美國艾利遜、加拿大麥格納等海外企業，直到2017年都佔據着近90%的自動變速箱市場份額。

如今再造純電動車，小米關注的不再是“老三件”，不再是馬力、扭矩這些機械參數。而是動力電池、大算力計算芯片所決定的續航里程、算力能力。

今年6月開始，小米開啓了“買買買”模式，一舉投資了多家動力電池、自動駕駛領域的公司。前幾次出手，小米都是在高級輔助駕駛系統算法解決方案進行投資。而這一次，投資黑芝麻智能，是深入到底層的車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發上的佈局。

黑芝麻智能科技，命名取自黑科技+芝麻開門，是一家車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發企業，成立於2016年，其業務最大的特點既是“軟硬皆施”。

因爲相較於市場上其他自動駕駛芯片公司，黑芝麻智能不僅提供大算力計算芯片，還能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案。

要知道，今天的智能電動汽車正經歷分佈式架構向域控制、中央集中式架構方向發展。傳統分佈式硬件架構，面臨多維感知需求和海量非結構化數據處理的需求，一般每新增一個應用功能，便新增對應的感知、決策、執行。

以特斯拉爲代表的造車新勢力，在汽車電子電氣架構上採用中央集中式架構，即用一個“電腦控制整車”。極簡的內飾之下，有一塊特斯拉自研的FSD芯片，其支撐了FSD系統實現每1.5毫秒2500次搜索的效率，預測可能出現的各種情況，並在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動駕駛路徑。

面對不斷演進的自動駕駛技術，特斯拉的做法始終沒有變——需求更高算力的芯片。但特斯拉的FSD芯片也走了不少彎路，從最早外購Mobileye EyeQ3與英偉達DRIVE PX2的芯片，到最終選擇自研的發展路徑。

Mobileye EyeQ系列芯片在ADAS行業長期處於“壟斷地位”，雖然它爲車企提供芯片+算法的軟硬一體方案，但基於“黑盒模式”的EyeQ 芯片讓車企無法進行更多的功能迭代。封閉模式一直被行業詬病，蔚來、理想汽車都在下一代產品中，選擇放棄Mobileye的方案。

所以說，國產車企其實也在重走特斯拉的老路，只不過國產芯片廠商的快速崛起，能加快從“外採”到“內供”的轉變。最典型例子是，作爲中國汽車首家自主品牌一汽集團，在自動駕駛平臺的合作上就選擇了黑芝麻智能。

從2019年底到2020年底，僅1年時間內，一汽集團及子公司就與黑芝麻智能公開進行了3次合作簽約，雙方在自動駕駛芯片、視覺感知算法和數據，乃至智能駕駛平臺領域，展開全方位的合作。

此次戰略融資，一汽集團、富奧汽車和德賽西威共同成立的富賽汽車參與投資。而黑芝麻智能與一汽合作的支持L3行車和L4泊車自動駕駛功能，將應用於紅旗旗艦SUV車型。

除此之外，當下新能源汽車市場裏炙手可熱的幾家品牌上汽、東風悅享均爲黑芝麻智能的客戶。

而據東吳證券研究所測算，到2025年AI芯片市場規模達92億美元，CAGR爲45.0%，到2030年將達181億美元，十年複合增速爲28.8%。可以預見的是，在隨着智能汽車市場的爆發，AI芯片的需求將被推上新高。

二、算力既是實力

蔚來創始人、CEO李斌曾提到了一個觀點：“馬力加算力是定義高端智能電動汽車的新標準。”

誠然，今天距離完全自動駕駛可能還有很長的距離，但關於算力的實力儲備已經迫在眉睫。算力的競賽有點像以前燃油車的發動機功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能沒有。

原來傳統汽車的分佈式架構，一般可實現低級別輔助駕駛，由於需要處理的傳感器信息相對較少，採用 MCU芯片即可滿足運算要求。

隨着高級別智能駕駛的到來，則需要處理更大量的圖片、視頻等非結構化數據，僅依靠傳統MCU芯片不能滿足指數級增長的運算需求。那麼這個時候，AI芯片的搭載就可以實現算得快、準、巧。

比如，L3級別自動駕駛產生的數據量是2.3GB/s，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數據量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS 以上。而如果考慮功能安全的冗餘備份，算力需求可能還要翻倍。

當車企在標杆高級別自動駕駛能力時，芯片算力就成了首要指標。

蔚來新款旗艦車型ET7搭載了4顆英偉達Orin芯片，號稱算力可達1016TOPS。但其實，只有兩枚用於自動駕駛計算和決策，一枚做冗餘，一枚用於訓練神經網絡模型，自動駕駛過程中實際使用算力在762TOPS。

智己汽車目前使用的是英偉達Xavier芯片，算力在30-60TOPS之間，支持攝像頭+雷達感知的傳感器佈局方案。接下來，智己也會將芯片升級爲多枚英偉達Orin X芯片，據公開披露其算力在500-1000+TOPS之間。

華爲在自動駕駛界的開山之作，北汽ARCFOX阿爾法 S 華爲HI版，就搭載了華爲定製開發的計算平臺MDC810，算力達到了400+TOPS。

國產芯的另一個代表，黑芝麻智能則在2021年4月，黑芝麻智能發佈華山二號A1000 Pro，同年7月流片成功，意味着可以開始大規模生產。

這顆芯片採用16nm工藝製程，在INT8的算力爲106TOPS，INT4的算力達到了196TOPS，典型功耗 25W，也意味着整體能效比高達8TOPS/W。

在功能應用方面，能夠支持包括自動泊車，城市道路到高速公路場景的高級別自動駕駛。此外，這款芯片也同樣支持多塊芯片級聯，形成一個更強大的算力平臺。

放眼當下的行業，算力競賽已經開始拉開帷幕。Mobileye EyeQ5的算力是24TOPS，英偉達Xavier是30TOPS，英偉達Orin的高算力版本Orin X是200TOPS，華爲MDC是48-160TOPS，特斯拉FSD是144TOPS。單從數字來看，黑芝麻智能的芯片算力水平，確實不輸外資企業。

“芯片算力不斷創新高，很大程度上是源於車企對新商業模式的思考。”

黑芝麻智能科技CEO單記章曾在採訪中表示：“車企現在產生了一個新模式，即在車內進行硬件預埋後，通過軟件升級來賺錢。車企不是特別瞭解未來需要多大的算力，但可以先把算力預埋進去，之後再去升級它的功能。”

比如，蔚來ET7、智己L7售價均超過40萬元，相當於傳統豪華車企的C級車水平。對於品牌底蘊和製造基礎尚不構成壁壘的新造車們，可以靠產品的科技屬性和服務生態去突破。但對於智能汽車而言，更重要的是可升級、可進化。

自動駕駛技術的研發，永遠不是一蹴而就的，在硬件基礎之上，更需要關注開發生態、配套軟件和工具鏈的搭建。

爲了配合高算力的芯片，黑芝麻智能開放了名爲“山海”的人工智能開發平臺。該開放平臺擁有超過50種AI參考模型庫轉換用例，可以有效幫助車企客戶降低算法開發的門檻。換而言之，黑芝麻智能可根據車企的需求提供芯片+算法的整體方案，車企也可以在芯片上寫入自己的算法。

此外，黑芝麻智能還與保隆、所託瑞安、紐勱科技在內的傳感器廠商、算法廠商合作，打造出一套標準化的FAD參考平臺，能夠進行快速部署，幫助提升車廠及自動駕駛企業客戶的系統開發效率。

最後，還針對車路協同場景應用，黑芝麻智能還開放了車路協同路側計算平臺：FAD Edge。該平臺可以將雲端的計算下沉到邊緣層，在邊緣計算節點完成絕大部分計算，滿足車路協同超低延時需求。

寫在最後

在PC時代和手機時代，當應用和軟件在大規模發展的前夕都是硬件先行，因爲硬件的迭代週期長，軟件的迭代週期短，所以在軟件的快速迭代和擴展功能性能的前提，是需要先把硬件的性能和算力備足。

汽車行業現在開始進入到的階段，恰恰就是：汽車行業開始電子化，甚至是消費電子化趨勢的一個很重要的體現。

正如黑芝麻智能CMO楊宇欣所說，車企第一步是希望能留有足夠多的硬件和算力的冗餘，才能給軟件的算法和創新留足夠大的空間，這也是爲什麼現在大家都先要求算力，並且目前市場上對算力的要求，比想象的迭代還要快。

換而言之，算力的躍升就是幫我們把格局打開。