智能駕駛行業嘅競爭，好長一段時間都容易陷入運算能力參數、硬件規格嘅比拼。好多觀點將高級智能駕駛視為高端車型嘅專屬配置，城區 NOA 呢類能力似乎天然同高售價車型綁定，十幾萬價位嘅家用车好難完整擁有成熟嘅智能駕駛體驗。但隨著國內智能駕駛晶片產業逐步完成規模化落地，產業現實正發生潛移默化嘅改變。技術嘅價值，唔止係實驗室 PPT 上面嘅亮眼指標，更加喺可以唔可以真正下沉到更廣泛嘅消費車型，讓一般消費者都可以享受到可靠嘅智能駕駛能力。

9 月 15 日，地平線喺上海臨港科技園舉行征程®晶片量產突破 1500 萬套見證儀式，第 1500 萬顆征程®晶片將搭載喺一汽 - 大眾 ID.AURA T6 車型之上。活動現場另一個好有意義嘅細節，地平線創辦人、CEO 余凱博士成為 ID.AURA T6 嘅 001 號車主，以用戶嘅身份見證雙方聯合研發成果落地。

呢場儀式唔係單單一次出貨數字嘅宣告，更加拋出一個值得全行業思考嘅命題：當國產智能駕駛晶片跨過千萬級量產門檻，產業點樣把高級智能駕駛由豪華配置，轉變成更多一般用戶可以觸達嘅能力，真正實現行業一直討論嘅智能駕駛平權。透過現場發布嘅產品規劃、合作夥伴嘅實踐同埋管理層嘅分享，見到智能駕駛平權嘅落地，需要規模量產、開放嘅產業生態、軟件硬件協同迭代多重條件共同支撐，唔係單靠單一技術突破就可以實現嘅目標。

千萬級量產，規模係智能駕駛安全最紮實嘅背書

對於車規級嘅智能駕駛晶片嚟講，千萬級出貨量唔止係市場規模嘅數字，更加係海量真實路況下持續驗證嘅過程。一款晶片嘅紙面運算能力參數可以喺實驗室完成測試，但車輛要面對嘅係國內唔同地域、唔同天氣、千差萬別嘅真實道路場景。雨雪大霧、夜晚無照明道路、人車高度混合嘅城市街巷，呢啲場景好難喺試驗室全部模擬復現。只有大批量裝車上路，喺海量真實工況中不斷沉澱數據、暴露潛在問題，晶片同埋配套嘅智能駕駛算法先至能夠持續完成迭代優化。呢個都係車規產品同消費電子晶片最大嘅區別，消費電子追求極限性能，但車載系統首先要把安全唔可靠放喺第一位。

數據顯示，截至 2026 年 9 月，征程®系列晶片累計量產出貨突破 1500 萬套，有超過 800 萬輛搭載該晶片嘅車輛喺全國各地行駛，累積下千億公里級別嘅真實行駛里程。地平線創辦人、CEO 余凱喺現場分享時提到，規模，係對安全唔可靠最好嘅背書。每一顆喺路上跑嘅征程®晶片，都係一次真實場景嘅驗證，海量嘅真實道路經驗，轉化產品量產落地嘅安全底气。同時出貨嘅增长速度亦喺不斷加快，由 1000 萬套增長到 1500 萬套，淨係用咗 12 個月，產業落地嘅節奏正持續提速。

市場份額嘅數據同樣可以見到規模帶嚟嘅變化。依據高工智能汽車研究院統計，2026 年上半年，地平線喺自主品牌乘用車全階智能駕駛晶片市場份額達到 31.94%，保持行業第一；喺自主品牌 ADAS 晶片市場份額突破 50%，大約係第二名嘅兩倍，蟬聯市場第一；喺城區 NOA 高級賽道，市場份額達到 22.82%，較上一年提升近五個百分點，躍居行業第二，同英偉達形成高級智能駕駛雙強嘅競爭格局。從早期嘅小運算能力輔助駕駛晶片征程 2，到面向城區高級智能駕駛嘅征程 6 全系列，十一年時間，地平線走完由跟隨者到市場主要參與者嘅成長路徑。

但千萬套嘅里程碑，並唔代表產業已經可以高枕無憂。規模擴大嘅同時，對企業嘅工程服務、版本管控、問題閉環能力都提出更高嘅考驗。隨著搭載晶片嘅車型品牌、價位段持續拓寬，由十萬元級家用车到中高端新能源車型，唔同車廠嘅車架架構、傳感器配置、底盤調校條件各有不同。同樣一顆晶片，適應唔同車廠平台，要解決大量定制化嘅調試工作。如果工程配套能力跟不上出貨擴張嘅速度，大規模裝車反而有可能帶嚟體驗參差不齊嘅風險。呢個都係點樣車規級晶片嘅競爭，從來唔係單純比拼晶片本身，背後整套嘅工程化支援體系同樣至關重要。

正正係基於呢樣現實，地平線並冇選擇單一嘅業務模式，而係並行兩套完全唔同嘅合作途徑。一種類似 PC 時代嘅 Wintel 模式，直接喺車企交付晶片同成套軟件方案，適應絕大多數希望攞到完整成熟智能駕駛方案嘅主機廠；另一種對標移動時代嘅 Arm+Android 模式，對外輸出晶片同軟件 IP 授權，服務嗰啲希望掌握底層自研能力嘅車企。兩種模式面向唔同需求嘅客戶，既可以俾大部分車企提供拿嚟可用嘅完整方案，亦都可以俾有自研需求嘅車廠開放底層技術底座。余凱喺媒體群訪嘅時候談及，預判行業終局會呈現二八格局，大約 80% 主機廠會選擇同第三方供應商深度合作，20% 塔尖企業會堅持垂直自研路線，地平線嘅定位，就係服务好佔比更大嗰 80% 嘅市場。

兩套商業模式並行，亦對應咗當下車廠面對智能化嘅兩種選擇。部分車企希望集中資源聚焦車廠產品定義，選擇成熟供應商方案加快產品落地；另一部分車企堅持深度自研，希望將智能駕駛嘅底層能力牢牢掌握喺自己手裡。而對於晶片供應商嚟講，唔可以一套固定打法去應付全部客戶。既要做好標準化嘅產品，又要具備開放授權嘅技術底座能力，對企業底層架構設計提出好高要求。如果底層架構封閉固化，IP 授權模式就好難真正落地，呢個都係國內好多智能駕駛晶片廠商需要持續攻克嘅課題。

千萬級出貨，同樣亦意味著行業競爭邏輯正發生改變。早期智能駕駛晶片賽道，新玩家層出不窮，各類創業公司不斷湧現。但經過呢幾年市場嘅大浪淘沙，行業已經進入收斂階段。就好似手機基帶晶片市場，最後淨係會剩下少數幾家頭部玩家。智能駕駛晶片賽道同樣會走向高度收斂，真正能夠頂住車規考驗，實現大規模穩定量產嘅企業數量唔會太多。熱鬧嘅概念宣傳終將褪去，最終市場會用千萬級嘅裝車量，去檢驗一家晶片企業嘅真實硬實力。

智能駕駛平權唔止係把功能下放到低價車

如今行業經常會提到智能駕駛平權呢個概念，但好多人都簡單理解為，將城區 NOA 功能裝到十萬級車型就實現咗平權。事實上，真正嘅智能駕駛平權，遠唔止硬件配置嘅下放。如果淨係簡單把高級智能駕駛硬件裝喺低價車上，但算法體驗差、接管率高，版本迭代停滯，用戶實際使用感受達唔到合格水準，咁配置嘅下放淨係形式上嘅平權。真正嘅平權，代表唔同價位、甚至唔同動力形式嘅車型，都能夠獲得體驗可用、持續迭代嘅智能駕駛能力，燃油車用戶同樣唔應該被智能化拋棄。

呢次活動上，智能駕駛新程 CEO 厲飚分享咗一個行業好有標誌性嘅進展，依賴征程 6M 呢套方案，月底就會有一款十萬級燃油 SUV 實現城區 NOA 嘅量產上路。呢個係一個好有代表性嘅訊號，長久以來，高級智能駕駛幾乎係新能源車型嘅專屬標籤，大量存量燃油車用戶，好難接觸到成熟嘅領航輔助功能。國內汽車市場燃油車保有量依舊龐大，全球範圍內燃油車佔比更高。智能化嘅紅利，如果淨係俾到新能源用戶，咁仲有數量龐大嘅消費者被擋喺門外。油電同權，亦係智能駕駛平權入面好容易被忽略嘅一環。

要將高級智能駕駛下放至十萬級車型，唔係單靠晶片減價就可以完成。呢背後需要 BPU 納什架構硬件效率、端到端算法嘅持續優化。唔係一味堆砌更高嘅運算能力指標，而係通過軟件硬件協同，讓中等運算能力晶片，都仲能夠跑出優秀嘅城區智能駕駛表現。余凱喺採訪中解釋，地平線唔會走簡單低價低質內卷嘅路線，而係依靠技術拓開性能邊界，通過軟件硬件聯合優化，讓中等運算能力嘅晶片實現過去高運算能力產品先至可以達成嘅效果。征程 6M 擁有 128TOPS 運算能力，依賴 BPU 納什架構對 Transformer、端到端大模型嘅高效支援，唔使堆砌超高運算能力，就可以支撐城區 NOA 完整功能落地。

軟件迭代能力，係智能駕駛平權唔可缺少嘅另一半。硬件裝車只係起點，智能駕駛體驗好大一部分來自後續軟件版本持續更新。呢次活動披露 HSD V2.1 版本即將推出，新版本率先發佈全場景倒車能力，採用端到端模型直接輸出行駛軌跡，而唔係依賴大量人工編寫規則，喺窄道、複雜脫困場景進一步優化體驗。同時 HSD 年內仲會喺某頭部新能源大廠嘅車型上實現量產落地。持續嘅版本迭代，意味著已經裝車嘅老車型，都可以透過 OTA 獲得新功能，唔會出現新車先至有新能力，舊車功能就此停滯嘅局面。如果淨係有硬件下放，但後續軟件維護跟不上，所謂平權就淨係上市嗰一刻嘅短暫賣點。

當然智能駕駛平權嘅實現，都唔能夠脫離現實嘅行業發展階段。余凱用移動通訊行業做類比，而家智能駕駛行業類似 2012 年之前嘅移動通訊時代。嗰個階段，淨係有高端手機才可以順暢使用移動互聯網，低端機型淨係能實現基礎通話。直到 4G 時代到來，通訊能力足夠成熟，先至實現由高端機到入門機型嘅全面標準配備。佢判斷，當技術演進到用戶注意力唔再需要緊盯駕駛操作嘅階段，高級智能駕駛先至真正成為全價位車型嘅標準配備。呢個亦說明，智能駕駛平權唔係而家一步到位嘅現實，而係產業一步步靠近嘅目標。

喺走向平權嘅道路上，合資車企嘅智能化轉型同樣係唔可忽視嘅一環。過去好長一段時間，好多合資品牌嘅智能駕駛方案依賴海外總部輸出，好難適應國內複雜嘅城市路況。而而家第 1500 萬顆征程®晶片搭載嘅一汽 - 大眾 ID.AURA T6，正係德系車製造體系同中國本土智能駕駛技術深度結合嘅產物。一汽 - 大眾汽車有限公司（商務）副總經理王勝利喺現場提到，呢款 ID.AURA T6 係智電 2.0 時代戰略首車，智能駕駛部分由雙方合資公司酷睿程主導開發，從產品定義、體驗調校再到車驗證完成全鏈路聯合攻堅。車完成 61 個城市超過 45 萬公里智能駕駛道路實測，完整經過三輪車驗證以及一汽 - 大眾傳統嘅兩冬兩夏極端環境測試。雙方嘅合作唔會止步於單一車型，地平線與一汽 - 大眾新能源領域合作將全面鋪開，後續仲會有更多合作產品推向市場。

呢個合作案例嘅意義，已經超出單一車型嘅範疇。代表全球頭部合資車企嘅嚴苛車驗證體系，已經接納中國本土大運算能力智能駕駛晶片。過去海外 Tier1、海外晶片主導合資品牌智能化嘅格局，正發生改變。但都要客觀睇到，呢類深度聯合開發項目，磨合成本並唔低。德系車廠有着數十年沉澱下來嘅安全、測試、版本準出標準，本土智能駕駛技術需要適應對方整套嚴苛嘅車驗證流程，而車企業也需要理解國內智能駕駛算法快速迭代嘅節奏。雙方互相學習，先至能夠把中國嘅智能駕駛底座，融合進全球化車產品體系。

由國內量產落地，望向全球化嘅漫長征途

完成國內千萬套嘅量產，只係中國智能駕駛晶片走向全球市場嘅一個起點。中國車出海規模持續走高，2026 年上半年國內汽車出口同比增長 65.3%，越來越多國產車型走向海外市場。與之相伴，中國嘅智能駕駛軟件硬件技術，亦迎來向外輸出嘅窗口。但出海唔等於簡單把國內已經成熟嘅方案直接複製粘貼到海外唔同國家，唔同地區嘅交通法規、道路習慣、用戶對於智能駕駛功能嘅訴求，都存在巨大差異。

從目前嘅現實情況嚟睇，海外市場對高級城區 NOA 嘅需求，同國內市場存在明顯嘅代差。國內市場消費者對城區領航輔助嘅接受度好高，好多新車如果冇城區 NOA，會被用戶視為明顯短板。但海外絕大多數市場，當下嘅核心需求依舊集中在基礎 ADAS 主動安全、高速輔助駕駛功能，城區高級智能駕駛嘅大規模普及，普遍仲需要數年時間。呢就決定咗，地平線嘅海外業務，要採取分階段推進嘅策略。現階段以 ADAS 方案作為主力落地產品，同時面向海外車企，透過 IP 授權模式，參與對方嘅前期研發項目，為未來高級智能駕駛嘅海外量產做好技術儲備。

截至目前，地平線出口車型定點累計已經超過 60 款，覆蓋國內出口排名前六嘅全部車企，海外市場在手訂單超 2000 萬套，全球化業務正加速推進；同時同博世、電裝、安斯泰莫等全球頭部 Tier1 企業建立深度合作。

智能駕駛新程厲飚亦喺現場介紹，智能駕駛新程已經拿到全球超過 16 家主機廠嘅定點，累計 70 餘款車型，接近一半車型面向海外量產，佈局德國研發中心、新加坡全球總部，業務覆蓋日本、韓國、東南亞、中東、南美多個區域。依賴同全球 Tier1 嘅協同，中國智能駕駛方案唔再僅僅依附於中國車出海，開始進入海外本土車嘅供應鏈體系，呢個係一個重要嘅變化。過去全球汽車供應鏈更多係歐美 Tier1 向外輸出技術，而家出現中國智能駕駛技術，通過全球一級供應商，供給世界各地主機廠嘅新途徑。

但走向世界供應鏈，要面對嘅考驗遠比國內市場更多。各個國家嘅車規認證標準、數據合規法規、本地化測試要求各有不同。一款晶片同智能駕駛方案，完成國內量產，唔等於直接就可以拿到海外各個國家嘅入場券。每進入一個全新市場，都要重新完成當地法規適應、道路測試、車匹配。海外客戶對於交付節奏、質量體系、文檔規範都有住一套已經運行幾十年嘅成熟標準，本土科技企業需要完整對齊呢套體系，才能够真正深度嵌入全球供應鏈，而唔只係拿到少數幾個示範項目。

除咗面向乘用車市場，地平線亦喺把 BPU 計算底座嘅能力橫向拓展到泛移動出行領域。依賴征程®系列積累嘅 AI 計算技術，業務開始延伸到兩輪車輔助駕駛、L4 級無人物流移動機器人等方向。余凱喺群訪中提到，地平線從創立之初，名字 Horizon Robotics 就指向機器人時代，智能汽車只係邁向機器人時代嘅第一站。汽車領域大規模沉澱嘅晶片、BPU 架構、AI 大模型工程能力，可以外溢到更多機器人類嘅場景。不過都要看到，汽車同機器人雖然底層 AI 技術同源，但產品定義、安全標準、商業化邏輯完全唔一樣，跨領域拓展同樣會帶來全新嘅挑戰。

寫在最後

站喺千萬套出貨嘅節點，地平線並唔打算停留在只做車載晶片供應商嘅定位。一方面持續迭代征程®系列智能駕駛晶片，同時推出倉駕融合嘅星空系列晶片，推動車由分散域控走向中央計算架構。倉駕融合唔係簡單硬件堆砌喺一起，要解決安全隔離、內存共享、功耗控制等一系列工程難題。星空晶片依賴統一內存架構設計，可以減少 DDR 內存資源占用，幫助車企控制車硬件成本。倉駕一體，亦係未來車電子電氣架構演進嘅大趨勢，呢個就代表地平線嘅佈局，已經唔局限於智能駕駛單一賽道，延伸到車智能計算底座嘅層面。

當然，賽道依舊充滿唔確定性。資本市場對於汽車硬科技嘅熱度時有起伏，AI 大模型嘅熱點不斷切換，好多資本嘅注意力被消費級機器人、數據中心大模型吸引。汽車智能化屬於長周期賽道，唔會有爆發式嘅短期泡沫，需要企業耐得住寂寞，持續進行飽和式研發投入。余凱亦坦言，千萬套出貨帶嚟喜悅淨係有兩秒鐘，更難嘅挑戰仲喺後面。1500 萬套係過去十一年努力交出嘅成績單，但唔係終點。

唔論係國內市場繼續推進智能駕駛平權，定係產品真正站穩全球汽車供應鏈，仲有長長嘅路要走。千萬套係里程碑，更係下一段產業競爭嘅新起點。

撰文 | 丁晶晶

編輯 | 黃大路

設計 | 甄尤美

近日，國產晶片巨頭、“智駕晶片第一股”黑芝麻智能，接連釋放多個重磅消息。

2026 年 1 月，CES 展覽會現場，黑芝麻智能攜旗艦產品華山 A2000 晶片亮相，同時宣佈該晶片獲准喺全球範圍內銷售與應用。

相隔得一個幾月，2026 年 2 月 24 日，黑芝麻智能正式同國汽智控達成深度合作，拿下華山 A2000 晶片嘅首個量產方案項目定點，首批搭載該晶片嘅車型預計於 2026 年內實現落地，這也標誌住呢款歷經三年研發嘅晶片正式邁入商業化落地階段。

喺後續舉辦嘅 2025 年業績交流會上，黑芝麻智能進一步披露：華山 A2000 已累積獲得多個量產定點，合作方涵蓋頭部車企同核心 Tier1，並計劃喺 2026 年下半年正式啟動量產裝車。

呢一系列密集動作嘅背後，係一顆歷經三年多打磨研發、採用了行業最領先 NPU 架構嘅晶片，喺中外巨頭同台競技嘅智駕晶片賽道上，喺一場同時間、巨頭賽跑嘅競爭中，逐步迎來商業化落地嘅市場窗口。

而一路走嚟，從深耕車規研發，到密集量產落地，再到全球化嘅生態協同，呢家始終位居駕駛晶片賽道前列嘅黑芝麻智能嘅路線愈发清晰：構建屬於自己嘅商業坐標系。

一個前瞻性嘅技術選擇

時間撥回 2022 年。

英偉達等海外巨頭佔據高端賽道，國內智駕產業加速崛起，彼時，黑芝麻智能已憑藉 A1000 系列完成規模量產，喺行業中站穩腳跟。

面對下一代晶片嘅技術路線選擇，黑芝麻智能跳出咗行業普遍存在嘅短期思維，做出咗具有前瞻性嘅戰略抉擇：聚焦自主新一代 NPU 架構研發，以極致運算效率與低時延為核心目標，提前佈局高級智駕嘅長期發展需求，而非局限喺當下嘅技術舒適區。

呢一抉擇嘅背後，係對智駕行業未來發展嘅深刻洞察同長遠佈局。“我哋當時判斷，隨著感知、規劃、控制等演算法唔停演進，未來智駕晶片將面臨更高嘅運算效率與更低時延嘅核心需求，傳統技術路線難以支撐長期迭代。”2026 年 3 月，黑芝麻智能 CMO 楊宇欣向《汽車商業評論》表示。

佢進一步表示，智能駕駛晶片嘅核心价值，從來唔係短期嘅技術適應，而係能否跟上行業迭代節奏，為用戶帶來更可靠、更高效嘅安全體驗——正係自主 NPU 架構嘅核心价值，亦係黑芝麻智能前瞻性佈局嘅核心邏輯。

黑芝麻智能自主研發嘅新一代 NPU 架構，核心突破喺近存計算框架嘅創新，即將所有運算單元統一置於近存計算框架內，徹底消除核間調度及同步開銷，令每一分運算力都能得到高效利用，從根源上解決咗傳統架構運算力浪費嘅痛點。

同時，透過配置百 MB 級超大容量、8TB/s 超大頻寬嘅片內 SRAM，大幅提升數據吞吐能力，顯著降低處理時延，進一步提升實際運算力利用率；

更重要係，呢種設計減少咗對外部 DRAM 嘅依賴，使得晶片喺同等運算力規格下，實現咗更低嘅功耗、更穩定嘅延遲與更高嘅效率，完美契合高級智駕嘅長期發展需求。

呢條前瞻性路線嘅難度不言而喻。NPU 架構嘅挑戰，貫穿前端架構設計、後端實現、時序收斂、功耗與面積優化、軟件協同同最終嘅量產可行性等多個環節，唔單止需要做出功能可用嘅方案，更喺性能、能效、成本同工程落地性之間搵到精準平衡，確保產品可商用、可規模化。

更值一提係，7nm 工藝下单次流片成本至少數千萬元，一旦流片失敗，便將面臨鉅額沉沒成本；而當時行業整體仍處於技術積累階段，高級智駕嘅市場需求尚未完全爆發，呢種提前佈局無須需要足夠嘅戰略定力。

"2022 年立項時，內部確實有過多次深入討論。大家對新一代 NPU 架構方向嘅潛力予以認可，但同時亦充分認識到呢條路線嘅研發風險。”楊宇欣回憶道。

為提前規避技術風險，黑芝麻智能喺項目啟動階段便推動前端、後端、軟件、工具鏈等團隊深度協同，確保關鍵問題可以快速暴露、及時解決；同時引入有相關經驗嘅專家，幫助更早識別同拆解風險，最終達成內部共識：呢條路雖然難，但值得行，都有能力同佢行通。

最終促成內部達成統一意見係一個樸素標準：用戶真正需要什麼？“對於智能駕駛晶片來說，用戶關注並唔係架構概念本身，而係晶片能否帶來更高嘅性能、更低嘅時延、更可靠嘅安全體驗。”基於呢個判斷，黑芝麻智能認為，自主研發嘅新一代 NPU 架構雖難度更大，但更契合智能駕駛長期發展需求。

“所以最後嘅統一，唔係因為呢條路容易，而係因為大家判斷：呢條路雖然難，但值得行，都有能力同佢行通。”

事實證明，呢份前瞻性抉擇，成為咗黑芝麻智能突圍嘅關鍵底氣。

現時，英偉達、小米自研晶片、地平線等玩家嘅量產產品持續湧現，自研晶片已成市場主流趨勢。並且隨著城市 NOA 加速走向標配，高級智駕嘅運算力門檻同效率要求正在全面躍升。呢款歷經三年多淬煉嘅 A2000 晶片，正以自主架構嘅極致效率，劍指英偉達等主流玩家嘅核心陣地，邁出國產晶片突圍嘅一大步。

A2000 嘅底氣

現時，高級智駕嘅 AI 運算力門檻已普遍提升至 200TOPS 以上，面向城市 NOA 同端到端大模型嘅旗艦方案，運算力需求更加達到 500TOPS 乃至 1000TOPS 量級，晶片競爭已超越單純嘅運算力數字比拼。架構效率、精度支持、集成能力與自主 IP，成為決定晶片核心競爭力嘅關鍵因素。

而這，正係黑芝麻智能 A2000 晶片嘅核心優勢所在。

黑芝麻智能嘅華山 A2000 家族晶片，性能直接對標行業最強旗艦晶片，可滿足由主流智駕到全場景高級智駕嘅多元化運算力需求。

呢主要源自 A2000 採用行業最領先嘅 NPU 架構，以物理 Unique AI 運算設計為核心，徹底消除核間調度及同步開銷，針對規模或參數量較大嘅模型，運行效率具有顯著優勢。

呢種效率優勢嘅基礎，係 A2000 大幅提升咗片上儲存（SRAM）容量。作為行業最領先 NPU 架構，佢喺晶片內部配置咗大量儲存單元，大幅降低咗對外部 DDR 記憶體嘅依賴，進而減少數據搬運。

“正因為呢樣，A2000 可透過規格上看似更少嘅頻寬實現更強嘅性能，呢係佢喺架構上嘅重要創新。”楊宇欣話。

精度支持係 A2000 技術規格嘅另一個關鍵。楊宇欣透露，A2000 全面支持浮點運算，包括 FP8、FP16 等精度，“除咗英偉達以外，我哋喺呢方面嘅精度支持較為全面，唔少內地同行產品暫未達到呢一水平。”

對 FP8 等高精度嘅原生支持，係運行大模型、保障演算法效果與動態範圍嘅重要前提，亦係高端與中低端晶片嘅重要技術區分點。

集成化係 A2000 嘅另一個大提升。A2000 將高性能 MCU 深度集成到單一 SoC 晶片內部——上一代 A1000 仍需外掛獨立 MCU 負責安全控制，而 A2000 實現咗“單晶片同時承擔 AI 感知與安全控制”嘅雙重職能。透過獨創嘅"3L"層級化縱深安全架構，喺單晶片內實現物理隔離嘅高性能計算域、確定性安全域與獨立安全域，功能安全等級達到汽車行業最高嘅 ASILD 級。

黑芝麻智能晶片產品及方案專家張松向《汽車商業評論》解釋咗 MCU 集成背後嘅行業需求：“現時汽車正朝着跨域融合或集中式架構發展，需要將智能化配置盡可能集中喺數量更少嘅域控制器入面，此前可能需要七八個，目前已經縮減至兩三個。”

晶片嘅核心競爭力，仲在於核心 IP 實現 100% 自主研發。張松強調，黑芝麻智能喺圖像處理（ISP）同 AI 加速（NPU）呢兩個核心模塊上完全自主研發，不受第三方 IP 授權方嘅技術限制，可根據客戶需求同市場變化快速回應、靈活調整。

佢進一步說明：“創業企業需具備自身核心技術。若核心 IP 全部外購，競爭力相對有限；一旦需要調整或提供技術支援，需依賴第三方，甚至產生額外成本；而自主研發嘅 IP，團隊可根據需求直接優化，靈活性更高。”

企業基因同發展邏輯

一家企業嘅產品，往往與其內在發展基因密切相關。

從 A1000 到 A2000，兩代晶片間隔六年，卻始終遵循同一套底層研發邏輯。

楊宇欣將公司嘅產品決策概括為：技術前瞻性、市場客戶嘅迭代節奏、運算力與成本嘅平衡點，三者缺一不可。“公司既要兼顧技術領先性，也要貼合產業化節奏，呢需要一支長期穩定嘅團隊提供支撐。”

呢一決策邏輯有明確嘅實踐支撐。A1000 於 2020 年發布，當時其 58TOPS 嘅稠密運算力處於市場領先水平，截至目前，佢仍係 16nm 及以下全球範圍內運算力最高嘅量產晶片之一。“呢款五年前發布嘅晶片，至今仍在商用車市場保持穩定出貨——佢嘅生命週期，正係對上述決策邏輯嘅有力印證。”楊宇欣話。

“產品推出過早，可能具備技術領先性，但容易成為行業參考，讓同行借助相關技術實現商業化落地，呢並唔符合商業邏輯。”楊宇欣表示。因此，黑芝麻智能嘅產品判斷始終注重綜合性，同時考量技術趨勢同客戶嘅落地節奏。

支撐呢個發展邏輯嘅，係一支穩定嘅核心團隊。楊宇欣透露，黑芝麻智能嘅 VP 級核心成員自創業以來基本保持穩定；核心技術人員也未出現大規模變動。人才嘅連續性，確保咗黑芝麻智能對技術路線嘅判斷保持一致性。

張松表示，黑芝麻智能自創立之初便聚焦高運算力智駕晶片賽道，未涉足低端晶片市場嘅價格競爭。呢種「技術上追求突破、產品上注重落地」嘅發展基因，使得黑芝麻智能嘅每一代產品都處於當時嘅運算力前沿，而非跟隨行業選擇更易落地嘅安全路線。

從單點運算力到生態協同

當 AI 大模型上車同艙駕一體化成為行業主流趨勢，車載晶片嘅競爭已超越單純嘅運算力參數比拼，軟件生態嘅配套能力成為影響晶片實際落地嘅關鍵因素。

楊宇欣向《汽車商業評論》解釋咗呢個行業邏輯："AI 晶片同傳統晶片存在差異，傳統晶片憑藉清晰嘅技術文檔即可被客戶應用，而 AI 晶片對頂層軟件同算法模型存在較強依賴，因此 AI 晶片企業需具備相對全面嘅全棧技術能力。”

基於呢個需求，黑芝麻智能喺 2026 年初推出 FAD2.0 開放平台。

呢個平台以 A2000 晶片為核心，整合咗配套軟件 SDK、AI 工具鏈 BaRT、端到端/VLA 參考模型同第三方算法資源，可為合作伙伴提供由開發板、底層操作系統（車端 Linux，機器人端 ROS）到完整工具鏈嘅全流程技術支援。

呢個平台支援全 FP16/FP8 浮點及 INT4/INT8 等多種精度運算，兼容成熟第三方軟件生態，且將支援 OpenVLA 等前沿架構，助力車企同算法廠商靈活整合資源，避免被單一技術體系限制。目前，元戎啟行、Nullmax（紐劢科技）等頭部算法廠商已對呢個平台進行深度適應。

喺客戶服務方面，駐場制度係黑芝麻智能嘅特色之一。張松話《汽車商業評論》介紹，黑芝麻智能會根據項目規模，向客戶現場派遣相應規模嘅團隊，“團隊規模可能係幾十人，甚至一兩百人，直接喺客戶辦公場所，與客戶協同開展開發、問題排查等工作”。呢種服務模式同英偉達等海外廠商形成明顯區別。

佢以問題響應時效為例說明：“由問題提出、內部回應到最終解決，通常可喺一星期內完成，部分情況下可縮短至三日以內。而英偉達等海外廠商，若涉及晶片底層問題，國內技術支援團隊需向國外團隊發郵件溝通，往返反饋周期可能長達一個月。”

呢種效率差異背後亦存在成本考量，項目週期延長會增加客戶嘅人力投入，客戶核心需求仍係兼顧性價比同實用性。

喺客戶合作策略上，黑芝麻智能側重與核心夥伴開展深度協同，而非追求合作數量。關於合作伙伴嘅選擇標準，楊宇欣話：“我哋作為行業頭部企業，會優先選擇頭部合作伙伴。”

同時佢明確咗合作邊界，“我哋唔會涉足合作伙伴嘅核心業務領域，呢係我哋嘅原則。合作係雙向選擇，核心係雙方喺商業利益、經營理念及市場判斷上達成共識。”

喺主流車企合作方面，黑芝麻智能已進入吉利、東風、比亞迪、一汽紅旗等廠商嘅供應鏈體系。其中，A1000 晶片已在吉利領克、銀河同星耀多款車型上實現規模化量產；同東風聯合研發，基於武當 C1200 系列晶片打造嘅艙駕一體化方案已實現量產突破；喺比亞迪、一汽紅旗等客戶處，A2000 晶片已獲得多個項目定點，預計 2026 年實現批量裝車。

呢啲合作並非簡單嘅供需關係，由晶片研發、方案定制到量產落地，黑芝麻智能表示，佢哋會根據車企具體需求提供定制化技術支援。

《汽車商業評論》認為，隨著 A2000 晶片量產訂單嘅持續落地，軟件生態配套嘅重要性喺實際項目中得到進一步驗證——完善嘅合作伙伴網絡唔單止助力晶片更快適應 L2-L3 級乘用車、商用車及 L4 級無人駕駛等多元場景，亦在一定程度上緩解咗行業內普遍存在嘅「運算力強勁但落地困難」嘅問題。

喺智能汽車產業鏈條上，黑芝麻智能選擇咗一個清晰嘅卡位。

“任何一個產業從爆發走向成熟，分工細化係必然規律。晶片、算法、集成、整車，每個環節嘅技術壁壘同核心能力各不相同，讓最專業嘅角色做最擅長嘅事，整體效率先能最大化。黑芝麻智能嘅戰略定位好清晰：專注運算力底座，堅持開放平台，把選擇權同創新空間留畀合作伙伴。”楊宇欣表示。

呢番說話背後，係呢間晶片企業對產業分工嘅獨特理解。喺「全棧自研」成為行業熱詞嘅當下，呢家公司選擇咗一條被英偉達、高通驗證過嘅路線——專注底層運算力，構建開放生態。

無論係面向高級智駕嘅華山 A2000 家族，定係主打艙駕一體嘅武當 C1296，呢個邏輯貫穿始終。分工協作唔係口號，而係產業長期演進嘅必然結果；開放生態唔係選擇，而係穿越週期嘅底層能力。

從車載到端側 AI 嘅全場景佈局

當行業仍將黑芝麻定義為車載晶片廠商時，呢家公司正將陣線向具身智能同端側 AI 延伸。

“汽車係端側推理運算力要求最高嘅場景，我哋已完成完整嘅技術同商業閉環，隨著市場演進，會進一步發掘更多場景。”楊宇欣向《汽車商業評論》表示，佢嘅核心邏輯係：以汽車呢個端側 AI 要求最高嘅場景，完成技術同商業嘅閉環，再向相關性較高嘅場景延伸。

黑芝麻智能自創立以來，核心戰略未發生重大調整。其核心發展路徑為：以汽車呢個端側 AI 要求最高嘅場景，完成技術同商業嘅完整閉環，再向相關性較高嘅場景延伸，構建覆蓋智能汽車、具身智能、通用端側 AI 推理嘅全場景智能生態，實現由「智能汽車計算晶片引領者」向「端側 AI 推理晶片領導者」嘅轉型。

具身智能係佢優先延伸嘅方向。楊宇欣喺 2025 年一份 PPT 入面提出判斷：“汽車嘅下一站，就係機器人。”呢個判斷嘅核心依據，係機器人產業鏈同汽車產業鏈嘅高度重疊，以及兩者相通嘅模型技術基礎。

喺具身智能領域，黑芝麻智能以車規技術遷移為核心，形成咗系統化嘅落地佈局。2025 年 11 月，黑芝麻智能發佈業界首個全棧自研、符合車規安全標準嘅 SesameX 多维具身智能計算平台，構建起「機器人全腦體系」。

呢個平台包含 Kalos、Aura、Liora 三款核心模組，分別對應視覺驅動、感控協同與認知進化三大層級，運算力覆蓋入門級至近 600TOPS 嘅高級需求，可適應輪式機器人、四足機器人、人形機器人等各類產品。

依托車規級晶片嘅高可靠性、低延遲、高安全性優勢，SesameX 平台針對性解決機器人行業存在嘅「大小腦失衡、安全無保障、系統割裂、算法難進化」四大問題，將智能駕駛領域嘅感知、決策、控制技術體系，應用於機器人嘅運動控制、環境交互、自主認知等場景。

目前，黑芝麻智能已同雲深處、傅利葉智能、聯想、天問人形機器人等產業鏈頭部企業建立深度合作，其相關產品已在四足機器人、航運智能巡檢、服務機器人等場景實現規模化交付。2025 年，黑芝麻智能具身智能業務實現營收 9630 萬元，成為企業新嘅重要增長板塊。

針對智駕行業嘅發展走向，楊宇欣給出咗具體嘅時間判斷。”L3 基本上係人機共駕嘅終點，進一步升級至 L4，唔單止係技術層面嘅突破，更加涉及商業模式嘅變革。”

喺佢睇嚟，“三年內 L3 級別自動駕駛有望落地”；而喺 L4 層面，“五年內，內地或有 30 個城市、每個城市 5000 輛車投入運營——呢係我認為有可能實現嘅方向”。佢坦言，呢個判斷相對激進，但發展方向明確。

喺泛 AI 端側領域，黑芝麻智能聚焦高價值場景實現突破。該公司以端側 AI 影像為核心賽道，相關方案累計搭載設備超 5 億台，覆蓋消費電子、智能終端、工業邊緣等多個場景。

針對消費電子領域嘅發展趨勢，黑芝麻智能同理想汽車合作，為佢首款 AI 眼鏡 Livis 提供定制化影像算法同運算力支持，同時推進同多家頭部廠商嘅 AI 眼鏡研發項目，將車規級產品嘅低功耗、高實時性優勢，延伸至便攜智能終端領域。

為完善全場景產品矩陣，2026 年初，黑芝麻智能完成對億智電子嘅收購，補齊入門級低功耗 AI 芯片領域嘅能力，形成「華山 A2000（高運算力）+ 華山 A1000（中運算力）+ 武當 C1200（跨域計算）+ 億智入門級（低運算力）」嘅全譜系產品佈局，可滿足工業控制、智能安防、消費電子等領域嘅差異化運算力需求。

同時，該黑芝麻智能開放工具鏈與生態接口，聯合算法廠商、硬件夥伴打造定制化解決方案，以應對端側 AI 場景分散、需求多元嘅行業特點。

支撐黑芝麻智能全場景佈局嘅核心，係佢嘅車規級技術嘅降維優勢。經過多年喺智能駕駛領域嘅深耕，佢已建立起嚴苛嘅車規級設計、測試、量產體系，積累咗大規模量產交付同安全合規經驗。將呢種能力遷移至具身智能、工業邊緣等場景時，黑芝麻智能形成咗顯著差異化優勢——相比普通消費級晶片，其產品喺可靠性、穩定性、安全性上表現更突出。

黑芝麻智能嘅全場景佈局並非盲目擴張，而係基於自身核心優勢嘅延伸，順應行業發展趨勢。

現時，端側 AI 進入全場景融合階段，國際巨頭已啟動生態擴張，內地企業則多陷入單點競爭嘅同質化困境。

黑芝麻智能以車載晶片為基礎，向具身智能、泛 AI 領域延伸，既避開咗內地市場嘅同質化價格競爭，又憑藉車規級技術嘅差異化優勢，搶佔高端端側 AI 市場，為國產端側 AI 產業提供咗「從單點突破到全場景協同」嘅發展路徑。

儘管面臨技術適應、生態構建、巨頭壁壘等挑戰，但憑藉車規級技術壁壘、開放生態戰略及長期發展定力，黑芝麻智能正逐步構建覆蓋「智能汽車 + 具身智能 + 泛端側 AI」嘅全場景競爭力，朝著「端側 AI 推理晶片領導者」嘅目標推進。

全球化嘅下一步

2026 年 1 月 A2000 通過美國政府審查，黑芝麻成為內地唯一通過此類審查嘅智駕晶片企業。

“從創立之初，黑芝麻便喺美國、新加坡設立咗研發中心，呢係由公司在好早就開始佈局嘅，亦係為了更好地面向全球市場。”楊宇欣話。“我哋一直堅信，全球化嘅第一步，一定來自於內地客戶唔停向全球嘅拓展。”目前已有產品跟隨內地車企客戶喺全球範圍出貨。

黑芝麻智能晶片產品及方案專家張松進一步分析，傳統車企嘅國產化率要求越高越高、成本壓力越來越大，呢兩個維度足以推動 A2000 進入更多主流車企嘅供應鏈，並隨之走向全球。

喺海外市場嘅拓展上，黑芝麻智能選擇咗相對審慎嘅路線——依托本地生態合作伙伴，而非事事親力親為。“我哋更依賴喺全球範圍內領先嘅合作伙伴或 Tier1 嚟做，我哋唔可能所有嘢都自己摸索，人家都係幾十年嘅公司，我哋今年先至成立第十年。”楊宇欣話。

楊宇欣亦坦言，國內外客戶嘅訴求存在明顯差異：“內地客戶願意同你一齊做一些技術嘅突破同探索，海外客戶更依賴於體系化同成熟嘅流程規範”。呢亦係黑芝麻智能喺出海策略上選擇依托成熟合作伙伴、循序漸進嘅重要考量。

喺談到公司嘅長遠願景時，楊宇欣提到咗手機行業嘅遺憾——中國手機廠商蓬勃發展，卻無培育出一個世界級嘅手機晶片設計公司。

“相信喺汽車、端側 AI 發展嘅大潮之下，中國仲有希望成長出喺世界上佔有一席之地嘅 AI 晶片公司。”楊宇欣如此話。

2026 年，黑芝麻智能成立第十年。 "能走過第一個十年嘅公司，其實都係一個里程碑。”楊宇欣感慨，語氣入面有一種克制嘅欣慰。

 

十年，喺科技行業係一個唔短嘅跨度：足夠見證一個市場從萌芽到格局基本成型。從 A500 到 A1000 再到 A2000，三代晶片，黑芝麻智能完成三次架構躍遷。

喺車載領域，推動 A2000 量產落地規模化，引領國產車載晶片發展；喺具身智能、泛 AI 領域，完善 SesameX 平台佈局，以車規級技術嘅「降維打擊」優勢拓展更多應用場景；喺生態領域，持續推進開放賦能，凝聚更多合作伙伴，構建全場景智能生態——呢，係黑芝麻智能喺第二個十年開啟之際，擺喺自己面前嘅三條戰線。

A2000 量產定點嘅落地，係呢種蟄伏開始兌現嘅訊號。隨著 2026 年下半年量產裝車嘅啟動，呢場關於晶片嘅競爭，先剛剛進入真正嘅考驗期。

呢係第十年嘅判斷，亦係第二個十年嘅賭注。