我们之前说，要判断电子科技范畴某个子产业或企业的成熟度如何，可以看看该行业的市场参与者面向媒体和大众时，愿意公开的技术细节有多少。这可能不具有全行业普适性，但在热度比较高的领域是适用的。有几十年历史的国际厂商，对外公开产品技术细节的意愿就显著高于国内厂商；而发展至成熟阶段、价值很高的行业也总是更愿意对外宣传自家技术的具体信息...

汽车电子或者其中更细分、受关注的ADAS/AD正在高速发展中，尤其在电子介入到汽车内部时，这个领域会有更多的技术信息被公开。在国内还比较难得的一件事情是，黑芝麻智能作为该市场内的参与者，现在每年都会有“媒体技术开放日“去公开谈自家自动驾驶芯片及周边相关技术。

去年的这个活动上，黑芝麻还着力在做公司及产品的介绍，以及车规级功能安全认证之类的内容，今年就开始花大篇幅去谈自家工具链、中间件，及黑芝麻自研算法之类的问题了，甚至还科普了芯片制造和封装过程。自下而上各层级都聊到了——虽说绝大部分内容还是挺基础和通用的，不过国内愿意面向媒体去细谈这些的芯片企业是极少数。

这可能多少表现了黑芝麻智能，乃至汽车电子和自动驾驶本身在发展和走向成熟的过程。不过本文我们不去谈黑芝麻分享的技术部分。黑芝麻于自动驾驶领域的前沿定位，决定了这家公司的市场理解及对外宣传，能够很大程度代表这个新兴市场的发展现状——这是本文尝试关注的重点。

自动驾驶芯片推进的“底层逻辑”

这两年有关汽车E/E电子电气架构从分布式ECU，走向DCU，再到更中央化趋势的说法不少见，也就是越往后汽车越成为驾着4个轮子的超级计算机这种演变过程。就电子化、数字化、网联化等趋势来看，汽车E/E架构的这种演变是有技术基础的，因为当涉及到“电子”和“半导体”的时候，高度集成化一定是趋势。

但技术朝某个方向发展，很多时候并不在于技术先进性，而在于经济层面对于市场参与者而言是否有驱动力。比如说半导体制造工艺演进、器件微缩，其根本驱动力在于更小的diesize能带来更低的成本和更高的利润。

黑芝麻智能产品副总裁丁丁说：“汽车电子电气架构从分布式向集中化演进，核心的两个技术点就是（1）如何应对更多、更宽或者更快速的数据流动需要；（2）数据量大了以后，我们怎么计算。”从数据的角度来看，“传统分布式架构不再可能支撑这么大的数据量在整车里流动”；而从算力的角度看，分布式架构“不再可能支撑大算力的处理节点”。“更高的算力、更高集成度的芯片就可以支撑起架构演进。”

于是按照不同域或系统的划分，黑芝麻的芯片产品定位于智驾域。作为智能驾驶的核心存在，这也是现在汽车电子领域最热门的方向之一。不过包含动力域、车身域、智驾域、座舱系统之类的划分”是不是最终解决了问题？答案一定不是。因为相对于原来的汽车架构，我们增加了非常多的芯片、线材、盒子，乃至成本。”丁丁说，“但是在当下技术发展现状下，它是解决这些功能需求的最好路径。”

这是个挺有趣的说法，即便域控制器架构能够达成体验的提升，也是电子技术发展的显现，但现在的架构还不够好。“从域控制再往中央计算，这个推动力更多的是在车厂本身。”“车厂需要考虑如何用成本、性价比更优的方式，在带来相同体验的情况下降低成本。这是未来5-10年会看到的更集中化的电子电气架构变化，计算能力进一步的中央化。原来可能用5个域控或大型控制系统解决的问题，会进一步集成到一个大的系统里。”

“进一步的集中化，会带来线材、空间上的极大节省，这样产品才可以普适，最终给客户带来好的体验、好的性价比，才能推动车厂做进一步优化。”这其中“算力的复用，算力单元的生命周期都有非常大的改善；最终会体现在车的性价比上。”丁丁谈到，“这是我们对于汽车电子电气架构演进背后逻辑的思考。整体的逻辑也是指导黑芝麻规划芯片、设计芯片的底层逻辑。”

从当下更实际的角度来看，黑芝麻做了A1000单SoC高阶行泊一体参考方案，把以往的行车和泊车两套系统达成一体化。在黑芝麻看来，只要半导体技术成熟，这种从多芯、多系统到单个系统甚至是芯片的集成，达成降本增效是种必然——不仅算力效率和利用率更高，减少空间占用、重量、功耗，而且还降低了成本。

“我们会在不同阶段设计出，我们认为最适合这个阶段电子电气架构所需要的最合适的芯片。”显然黑芝麻是志在夺下将来汽车E/E架构中央化计算趋势下最终高地的，而不仅限于当前的ADAS/AD域的所谓自动驾驶AI芯片。

黑芝麻智能系统架构高级经理仲鸣说：“半导体行业一定是向着集成化发展，自古至今一直是这个思路。”至于未来整车是不是只有一颗中央大算力芯片，“我觉得没那么快，或者也不一定是这样的方向。但一定是往集成化发展。”“可能过程会是部分域先融合。再往后等到一些概念大家公认以后，可能会到更高阶的集成状态。”

比较有趣的一个实例，是丁丁谈到的“黑芝麻践行推进电子电气架构向集中化演进”的尝试。“我们把中央网关功能和行泊一体L2+功能做到了一个系统里。”如上图所示。丁丁说，“现在的车，中央网关可能来自独立供应商，是独立的盒子。”

“这样一套方案，我们搭配（黑芝麻A1000和）NXPS32G做了参考设计。A1000主要负责L2+行车和低速泊车功能、视觉自动驾驶的事情。同时还需要做大量数据交换、网关、信号接入这类传统网关车身需要做的事。”虽然我们不清楚这套参考设计在行业中发挥了多大的影响力，但这的确是中央化演进趋势中的某种尝试和努力。

这部分尤为值得一提的是，虽然黑芝麻在这次活动中并未过多提及下一代A2000芯片，但丁丁预告了这个“新一代芯片平台”会采用车规7nm工艺、硬件隔离技术、先进封装工艺、“超250T大算力”。而更重要的是虽然这颗芯片“不能说完全面向中央计算”，但“下一代芯片是从域架构向中央架构的演进过程，为推动电子电气架构做一定的贡献”。那就可以期待一下A2000预期要在整车里扮演的新角色了。

自动驾驶芯片的落地问题

展望未来的基础还是在当下，黑芝麻华山二号A1000/A1000L在汽车上的实际落地情况是大众真正关心的。有关这两颗芯片的构成详情，去年的文章已经有过介绍。这颗SoC主要构成，包括CPU、GPU、NPU、DSP、ISP等部分的相关参数不再做赘述；其中包括黑芝麻自研的ISP和NPU，以及GPU能做泊车360°环视的画面渲染之类的特色功能都是个中亮点。

丁丁说华山二号A1000平台是“目前来看已经具备量产条件的芯片里，除了海外友商，（自动驾驶AI芯片）绝对算力上最高的芯片；而且从功能角度，横向比较竞品，自动驾驶应用上我们没有任何功能短板”。

A1000从流片，到完成所有功能验证，以及量产提供给客户，也经历了一年半到两年的时间。“我们的A1000从2020年开始走过了非常严格的车规量产之路。到今天为止，所有的PPAP文件都准备好，随时可以上车量产。”

而在芯片之外，各种配套软件“我们过去年两年内也花了非常多资源在投入”，“今年年中我们对黑芝麻自动驾驶中间件做了产品发布，客户可以用我们的中间件做快速的产品化落地。”另外还有神经网络加速器及工具链，“行业里几个顶级的AI公司、算法公司都在我们芯片的工具链上成功移植了他们的自动驾驶感知算法。”以及国内外操作系统的各种支持工作；当然还有Autosar相关的“提前预集成和测试验证工作”。

黑芝麻自己把A1000/A1000L的应用朝向三个大类：“（1）高阶的就是巡航（NOA）结合地图数据，做到上下匝道、点对点自动变道等；（2）现在很热的、装配率很快要提高的5V5R应用——原来要用两个芯片两个盒子做，我们单芯片就能解决行车和泊车的融合问题；（3）低速的泊车应用——以前泊车用的芯片算力低，实际会遇到很多场景识别不了、泊不进去的情况，我们的芯片因为有足够的算力，能提升泊车的实际体验。”

A1000L与A1000更具体的定位如上图所示（其中也加入了英伟达的产品做定位参考-Xavier和发布没多久的Orin）。包括如前所述A1000L提供更准确的泊车体验，以及将“主动安全L2的摄像头功能和环视泊车低速功能融合在一起，也就是行泊一体”；

对于算力更高的A1000而言，“未来真正可以在自动驾驶上大规模应用的市场可能就在这一档”，“不管是叫L3-、L2++还是L2.9，这是L4/L5全自动驾驶真正到来之前最具备实际意义的功能”；A1000可实现的“自动驾驶NOA级别的功能应用，在高架上通勤能允许你有累计10分钟的脱手，这能够给体验带来实际的好处，甚至产生经济效益”。

正在研发中的A2000是一颗集成度更高的芯片，“解决原来系统上需要用多芯片解决的问题，同时算力带来提升”。

丁丁在主题演讲中也展示了现有两家客户，在实际项目中的应用，包括NOA领航、AVP泊车、L2+行车等；据说A1000的AI算力也能协助座舱的智能化实现。上面这张图上展示了一些落地的板子，虽然都经过了模糊化处理，大约要等下游客户的正式发布。其中有应用多颗A1000做高安全冗余的自动驾驶系统，以及5V5R行泊一体系统。

“昨天我们还在一个客户那里做测试，是用我们的芯片做机械车位的泊车。机械车位泊车很难，这对图像处理的车位识别准确度提出了很高的要求。对于芯片来说，要求算力足够大、工具链足够好、识别出来的信息足够准确。”丁丁说。

上面这张图总结了黑芝麻当前已公开的战略合作项目。“这两年是我们业务发展最快的两年。””我们的商业化进展很快。”黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣说，“现在定点的车企数量超过10家，大多数是乘用车，有20%是商用车。我们会等车企认可以后，再做发布。”在活动现场，黑芝麻也摆了不少样品，这些“都是客户在研、实际会量产的产品”。

“进展还是符合我们地预期的。”现阶段“我们的资源也不能散得太开，所以我们会专注现在的客户，将产品量产合作落地。”杨宇欣谈到，“我们还是会更专注把资源放在头部有量的车企身上，明年会有很多车企量产，基本贯穿全年。我们对明年的前景还是比较乐观的。”

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2025年，对中国而言是个关键节点

在黑芝麻围绕自家芯片所做的参考设计和自动驾驶方案中，比较有趣的一个例子是黑芝麻设计了一套“全国产化的自动驾驶方案”，即围绕A1000这颗主芯片，外围关键器件都尝试用国产。这个过程“确实会遇到很多困难，因为自动驾驶系统的大量关键器件，目前很多国产芯片无法做到车规级量产”。丁丁谈到。

“我们有一定的责任和义务，对系统中的其他芯片提前做验证。”“这件事我们会持续去做，一代一代地演进或优化。我们希望能在未来2-3年内，围绕A1000真正把全国产化方案推给车厂。”

黑芝麻智能产品市场总监王治中说：“这离真正上车落地还有一段距离。困难包括有些芯片还不是车规级的、有些车规级要求达不到等等。但我们会提前把这块的布局或准备工作做好，真正的落地还是要根据全产业链的节奏来做。”

“这几年很多客户都希望建立一个尽量基于国产的供应链体系。”杨宇欣说，即便要做全国产化目前还比较困难，“但我们要找潜在、有合作价值的合作伙伴，先形成一套自主的解决方案。大家一起逐渐把系统做得更完善，这是中长期的过程。”“我认为2025年中国很多关键节点都会有车规芯片厂商，2025年是个关键节点。”

FAD全自动驾驶计算平台

实际上2025年也是在黑芝麻看来汽车E/E架构真正走向中央计算的开端。“那时候会有性能足够强的芯片做支撑。”杨宇欣表示，“我们乐观估计，中国车企或者上游芯片企业，到那时有机会与全球的企业在中国市场平分天下。”

因为“传统MCU都是欧美日企业，而现在以智能驾驶或自动驾驶为代表的新型汽车芯片是以计算为主，不再是以控制为主。国内就有以黑芝麻为代表的独角兽，借助资本和知识积累，借助市场快速发展、崭露头角。”在黑芝麻眼中，分布式E/E架构时期MCU，以及往域控融合过渡的SoC，都是国外厂商占据主导；但在多域融合时代，国内厂商就已经开始变得主动和领先了。

这就又回到了汽车E/E架构的变迁问题。此前我们写过好些这方面的文章来谈E/E架构变迁对于产业链的变革，供应链单链结构调整，乃至此间价值重心的转移；显然在黑芝麻看来，这更是国内汽车电子相关企业后来居上的契机。

“2020-2025年这5年，我们认为是产业链重构的机会。”前不久IICShenzhen活动上，杨宇欣在接受采访时就提到，“我们处在中国汽车产业逐渐引领全球，同时带动汽车上游供应链快速发展的时代。”其中尤其表现在“中国的自动驾驶技术是走在世界前面的，我们很多技术落地实践和商业化进展快于全球。”

杨宇欣给了几组数据，包括1-8月中国新能源车销量全球占比63%、新能源车超额达成渗透率目标（国家目标2025年达成20%渗透率，实际今年已经接近30%）、中国新能源品牌车型销量（全球销量TOP20中，14家是中国品牌），高级别自动驾驶渗透率预估（2025年预计66%新增车会预置L2以上自动驾驶功能）、产业链发展情况等。“中国具备全球最大的市场，也具备全球发展最快的产业链。”这股发展风潮会带动本土供应链走向成熟，“因为只有本土供应链才能更好地支持本土车企的发展。”

包括技术发展方向，“我们现在在引领市场，我们要自己定义技术发展方向”；技术发展节奏上，“中国车企迭代速度非常快，需要上游供应链跟着节奏迭代”；无论技术支持还是商业模式，“我们都能更好地满足国内车企的需求”。

所以不难理解黑芝麻为什么会尝试去做全国产化的自动驾驶方案，或者说很早就开始这方面的筹备和布局。因为在黑芝麻看来，这套全国产化方案是总有一天可达成的；并且这样的方案很有机会成为2025年之后国内汽车市场发展的关键营收点，也是客户非常需要的。

自动驾驶SoC发展的未来思考

最后来谈谈黑芝麻对于自动驾驶SoC未来走向的几点思考，或许对我们理解行业的未来也有参考价值。

首先是算力——黑芝麻自诞生至今，对于自家芯片算力的宣传，以及对自动驾驶技术高算力的看重是显而易见的。去年杨宇欣还说“芯片边界决定了自动驾驶舞台大小”，芯片边界的一部分就是算力。

黑芝麻开发中的A2000是“超250T”的自动驾驶芯片；另外在几位演讲者的演讲中多少都提到了英伟达。可见算力还是黑芝麻对于智能驾驶发展未来强调的关键。所以也不难理解，黑芝麻在自研NPU会标称理论算力和包括Mobilenetv2、Resnet50等网络的benchmark等数据的宣传。

“除了英伟达Orin以外，A1000是放的AI子系统上算力最大的一个芯片。”丁丁说，“我们对于算力的理解，是在特定芯片给定条件下，如何放入更多硬件的算力加速单元，这是比较考验设计团队能力的。”“包括我们未来的芯片，从宣传和市场角度，我们还是会说芯片的硬件算力是多少。而‘等效算力‘的优化是客户和我们一起配合，把算力发挥到最好的后续工作，并不代表整个芯片的能力。”这大概已经称得上算力的迷思了。

“是不是算力会一直朝着越来越高的方向发展，可能每家都有不同的看法。”从L2“往后走，自动驾驶到了L3、L3+以后，到底需要多少算力、路径如何、天花板在哪儿，大家还在摸索阶段。短期内，我们认为（算力）军备竞赛还会存在。”

“但从芯片设计角度，是不是要一味追求大算力，我们也有不同的思考。因为芯片做大，成本、可量产性都是挑战。”所以黑芝麻的思考在于“后续新产品规划，一方面我们会继续提高算力，另一方面我们也在做结构上的创新——如何通过结构创新，解决计算芯片遇到的其他痛点”。

第二，在于“回归汽车行业本身的属性”，包括车规和安全问题——如功能安全与信息安全。“某些芯片设计企业从消费类转过来，并不是从芯片设计之初就做完全车规的计划；还有信息安全、功能安全也很重要。”

似乎在芯片规划和定义之初就以所在领域为出发点，同时将安全融入到开发全生命周期流程内，是所有产品一直以来倡导的理念。不过好像真正能将其践行到位的，唯有汽车和医疗这类关乎生命安全的领域。而“回归汽车行业本身”在此就显得尤为关键。

最后，“如何在一代芯片上衍生出更多平台化方案”，“形成芯片产品组合”，“这也是我们思考角度”。这一点谈的，应该是从芯片下游应用开发的角度考虑，在芯片迭代或做不同芯片的迁移时，迁往新平台的成本可能会很高的问题。则这个思考关乎的应当是平滑过渡和生态黏性问题。

“后续我们会花很多精力去看，如何让我们的芯片平台更长时间或更好地服务客户不同的应用需求。这对我们芯片的平台化也提出了新的考验，这是我们自己对未来芯片和产品规划的思考。”丁丁表示。这个高度的思考，就颇有点儿召唤行业共同走向成熟的意思了。

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杨宇欣在讲话中提到：“自动驾驶只是我们进入市场的第一个产品线而已，未来我们会拓展更多产品线。”这一点从黑芝麻预期的中央化电子电气架构布局，以及上述自动驾驶SoC未来走向的“思考”就能想象得到。

不过黑芝麻对于自己和行业的定位也更有意思。“以前汽车里的芯片数量少，很多所谓的汽车芯片公司，汽车芯片只是其产品线中的一条，或者只是公司的一个事业部。”杨宇欣说，“相信未来随着汽车芯片数量和种类的增加，单依靠汽车芯片本身就可以成长为成功的汽车芯片企业，这也是我们黑芝麻现在努力的方向。”这大概也是随汽车E/E架构变迁，新旧时代交替本身体现出两个时代不同企业间的差异。