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芯片公司，要比车企看得更远。

文丨王笑渔

从黄鹤楼出发，沿着长江向南约 20 公里，有一片民营科技工业区。

萝卜快跑的武汉运营总部，就坐落于此。起初，这里只是一座座不起眼的钢结构厂房，聚集了几家新能源、机械制造企业。直到后来，这里不断地驶出无人驾驶出租车，并驶向武汉闹市区的每一个角落。人们才意识到，武汉再一次踩在汽车行业变革的浪尖之上。

在荆楚大地，从零到一的突破仍在发生。2024 年 8 月 8 月，“智能汽车 AI 芯片第一股” 黑芝麻智能正式登陆港交所，股票代码为 2533.HK。这是一家，土生土长的湖北企业。创始人单记章出生于湖北省黄梅县，他和联合创始人刘卫红还是湖北黄冈高中校友。2016 年黑芝麻智能公司成立，而从 2021 年开始，其全球总部设在了武汉的东湖边。

如果说，合肥抓住了电动化转型的浪潮，那么武汉则是踩在了智能化普及的浪尖。与汽车制造不同的是，自动驾驶为主的智能化赛道需要敢闯的劲、够持久的耐心和能抱团的信任。但这也恰好是楚汉文化的底蕴和精神。

赛博武汉，为何破圈？

从去年的点燃价格战，到今年的萝卜快跑破圈，武汉已经逐渐摸清了新一轮汽车行业的游戏规则。这也就是为什么，萝卜快跑在全国 11 个城市都开跑了，但最先破圈的却是武汉的 “苕萝卜”。

早期的自动驾驶商业化运营，都需要有安全员坐在主驾驶位上，一旦出现危险，安全员会第一时间接管。但带来的问题是：一方面，事故责任界定不明确，政策迟迟不能放开；另一方面，无人驾驶的场景缺失，技术始终迈不上台阶。

武汉先给自动驾驶开了 “绿灯”。2022 年 8 月，武汉发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。这也就意味着，在武汉路面上跑的萝卜快跑，可以说是车上没有安全员的 “真无人驾驶” 了。

当然，最早这些无人驾驶出租车，只在经开区跑，甚至连光谷都不能去。随后进入 2024 年，运营的区域逐渐打通，订单量也开始直线上升。这才有了现在的运营体量。

赛博武汉，成了江城的新外号。截至 2023 年底，武汉市全市累计开放测试道路里程已突破 3378.73 公里（单向里程），辐射面积约 3000 平方公里，触达人口超 770 万，开放里程和开放区域数量保持全国第一。但运营数据的背后，更值得关注的是，自动驾驶的完整产业链在武汉形成了聚集。

自动驾驶技术，本来就是一个复杂的系统性问题，需要以系统性的方式去解题。从一颗 SoC（系统级芯片）到一套好用的智驾系统，中间需要跨越各种各样的鸿沟。为了加速自动驾驶的商业化进程，武汉悄悄把产业链上下游的企业都拉到了一起，用集群的方式构建了一个技术 + 商业的闭环。

在吉利旗下的领克 08 EM-P 上，智能驾驶部分就是 “武汉智造”。它采用的是亿咖通的天穹 Pro 行泊一体智能驾驶平台，搭载的两颗华山 A1000 芯片，来自于武汉青山区的黑芝麻智能；硬件集成制造则来自于经开区的武汉东峻汽车电子有限公司；负责前端软件部分的亿咖通，同样也是总部位于武汉的企业。

华山 A1000 芯片性能图

除了吉利，湖北的本土汽车制造商东风集团，也是黑芝麻智能的重要客户。2022 年，东风对黑芝麻智能进行战略投资。今年，东风旗下的东风奕派 eπ007 及东风奕派 eπ008，同样也量产搭载了华山 A1000 芯片。

如今，这颗 “武汉芯” 正在进入更多车企的采购名单。据招股书显示，黑芝麻智能已与 49 多家汽车 OEM 及一级供货商合作，如一汽集团、东风集团、江汽集团、亿咖通科技、百度、博世、采埃孚等。拿到了 16 家汽车 OEM 及一级供货商的意向订单，有 23 款车型量产 SoC 产品。据 Frost Sullivan 数据，若按 2023 年车规级高算力 SoC 的出货量计，黑芝麻智能是全球第三大供应商。这意味着，其已跻身自动驾驶 AI 芯片领域的第一梯队。

芯片，下半场的 “金钥匙”

2021 年，单记章的湖北老乡雷军，在决定下场造车之后的第一笔投资，给到了自动驾驶芯片领域的黑芝麻智能。投决会上，雷军问了一个问题：“行业周期这么长，你们如何生存下去并走到头部？”

单记章的回答是，团队应把产品性能和成本控制做到极致。

尽管在芯片需求高涨的大背景下，国内芯片公司有一定优势，但仍然需要技术上的创新。他说，我们能将需要多颗芯片才能完成的功能，融合在一颗芯片上。

一辆传统的汽车，芯片数量约为 500-600 颗。随着电动化和智能化的普及，大部分车型普遍装配了超过 1000 颗芯片。一辆需要支持高等级自动驾驶能力的汽车，需要的芯片数量就更多了。

通常，汽车芯片可分为计算类，控制类，功率类，存储类等等。其中，计算和控制类属于数字芯片，对制程要求最高，而随着智能驾驶的兴起，对芯片算力的要求与日俱增，计算类芯片的算力也就成为非常关键的指标。

堆芯片、堆算力，对一家芯片企业来说固然是好事，出货量越大越就能更好地盈利。但对消费者而言，需要承担更高的购置成本，同时还可能面临支出与体验不对等的尴尬。

单记章对成本这件事有些执念，他觉得要尽量用更少的芯片去解决问题，“我们的考虑是，如何用更小的成本、更小的面积让它发挥出更好的性能。”

以黑芝麻智能的 A1000 芯片为例，其单颗算力达 58 TOPS (INT8) 。单看算力数值可能不高，但它却是目前唯一能实现单芯片支持行泊一体域控制器的本土芯片平台。这就意味着，原本分散的行车、泊车控制器能力合二为一，减低硬件成本，提升开发效率。这颗芯片的定位很清晰，就是适配 L2+/L3 级别自动驾驶，旨在迎合当前智能驾驶普及的趋势。

再比如，C1200 系列芯片，主打多域融合和跨域计算，单芯片覆盖智能车核心场景。其中包括本土首颗单芯片支持 NOA 的芯片平台 C1236，以及行业首颗支持多域融合的芯片平台 C1296。将芯片 “N 合一” 之后，原本分布在多个域上的功能集成到同一个计算平台上，其开发和迭代的效率自然也会更高。更重要的是，带来了更低的成本。

每一家企业，在自动驾驶上的解题思路都不同。就像今年很火的端到端，是一项下限很低、上限很高的技术，不同企业给出的解题思路不同。其实，芯片也有类似的规律，没有标准答案，只能靠自己摸索。

如果将自动驾驶进行拆分，会有感知、规划与决策、控制三个模块。靠感知 “看”，靠决策 “思考” 怎么开车，靠控制模块完成驾驶行为。而黑芝麻智能在自动驾驶芯片上的切入点，是 “看” 和 “思考”。

首先是 “看”。

汽车的摄像头，相当于自动驾驶的 “眼睛”。它和人眼一样，在低光照、强弱光交替等场景下看不清。但好在摄像头可以靠 ISP 算法自动调整曝光、去噪、白平衡校正等操作，使其能够获得对前方道路环境的完整感知。

ISP，俗称图像信号处理，这是手机行业里比较成熟的技术了，但它并不能直接拿到车上用。因为，自动驾驶要求更低的延时，车端芯片的 ISP 需要毫秒级的高处理率和高传输率。另外，有些通用的 ISP 架构能满足车端需求，但未必能兼容软件的算法，和硬件的摄像头。

在图像处理和视觉感知方面，单记章是专家。他本科毕业于清华大学无线电系，后来在 CMOS 图像传感器公司豪威工作了 20 年之久，把这家公司从初创公司干到了全球图像传感器龙头。单记章个人就拥有 100 多项相关专利。

为了让汽车的 “眼睛” 看得更清楚。黑芝麻智能自研了车规级图像处理核心 ISP--NeurallQ ISP，可支持超过 20 路高清相机接入。每秒处理 36 亿像素以上，支持 4 曝光 150DB HDR，增加了对 RGB-IR 传感器格式的支持。支持低光降噪（pyramid NR 或者 3DNR）、LED 闪烁抑制等高质量车规图像处理要求，同时 ISP 子系统附加 CV 硬件加速器，可以对视频进行畸变矫正，多层缩放，画面裁剪等硬加速，适用于智能驾驶环视感知、前视感知、驾驶监控等应用场景。

其次是 “思考”。

黑芝麻智能自研了第三代 DynamIP NPU 新架构，专为应对高阶自动驾驶算法挑战而设计。该架构不仅针对传统 CNN 算法实现高效支持，还为 Transformer+BEV 和大语言模型（LLM）提供深度定制的架构级优化。与此同时，与之配套的编译器和工具链的协同优化，确保了硬件性能的最大化发挥。第三代 NPU 能为今后很长时间主流的各种高阶自驾算法做硬件加速和高效适配，提升客户开发便捷性并减少客户对 DDR（内存）的投入成本。

在技术之上，单记章也重视量产上车。

一枚芯片的上车过程，非常需要底层软件和算法的支持。然而，很多传统车企在软件能力上，弱于一些有互联网公司背景的造车新势力。为更好的适配客户生态，黑芝麻智能向客户提供包括操作系统支持、瀚海-ADSP 软件中间件、感知算法等在内的自动驾驶配套软件，以支持客户部署应用程序时进行定制。

从今年初开始，黑芝麻智能敞开怀抱。比如，1 月的 CES 上，黑芝麻智能先后与 Nullmax、LeddarTech 合作，共同开发兼具高性能和高性价比的 ADAS 解决方案。对于主机厂和一级供应商来说，这样一套的解决方案能够缩短开发时间、降低系统成本，甚至还能满足全球市场的使用场景。

智能化进入下半场，芯片上车也只是开始。成本、性能和体验，这样一个魔鬼三角，会不断地敲打着芯片公司、Tier 1 以及主机厂。而黑芝麻智能，则通过技术路线的选择和自研 IP 的支撑，找到自己的路。

机会，只留给准备好的人

每一次游戏规则的改变，都有座次跃升的机会。

量产智驾系统最早是用高精地图 + 激光雷达来实现城市 NOA，有些车企已经实现了量产，但覆盖率一直上不去。引入了大模型之后，智驾系统对高精地图的依赖大大降低。再到现在，端到端架构出现后，让一些原本量产时间较晚、覆盖率较低的车企，开始快速实现反超。

作为一家芯片公司，需要比车企更早地判断趋势、应对变局。一辆车的开发过程能压缩到极致，但一颗芯片不能。单记章曾说过：“一款高算力芯片从测试到量产，至少需要两年左右的时间。”

单记章的研究生论文方向，是 AI 神经网络——这也恰好是现在自动驾驶演化的推动力。更早感知到技术变革的单记章，在创业路上少走了些弯路。比如，A1000 芯片是 2018 年完成的定义，而那时候 BEV + Transformer 的概念还没火起来，黑芝麻智能在几年后量产的产品却能做到兼容这些技术上车。

有着硅谷创业基因的单记章，对技术投入有执念，他也更在乎人才的培养。

“技术” 是黑芝麻智能的底色。截至 2023 年 12 月 31 日，黑芝麻智能的研发团队由 950 名成员组成，其中约 58.0% 拥有硕士或以上学位。截至同日，研发团队占雇员总数的 86.7%。

这次港交所上市，也是为研发端注入资金。据黑芝麻智能的招股书显示，公司拟将集资所得净额中，约 80% 用于未来五年的研发。

具体来看，约 30% 用于开发智能汽车车规级 SoC（系统级芯片）的研发团队；约 25% 用于开发及升级公司的智能汽车软件平台；约 20% 用于为智能汽车 SoC 及车规 IP 核的研发采购材料、流片服务及软件；约 5% 用于开发自动驾驶解决方案，例如下一代 V2X（车联网）边缘计算解决方案及下一代商用车主动安全系统 Patronus。另外还有约 10% 用于提高公司的商业化能力；约 10% 用于营运资金及一般公司用途，尤其是采购 SoC 量产的存货。