戰(zhàn)略輪由小米長江產(chǎn)業(yè)基金，富賽汽車等國內(nèi)產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè)參與投資;C輪融資由小米長江產(chǎn)業(yè)基金領(lǐng)投，聞泰戰(zhàn)投、武岳峰資本、天際資本、元禾璞華、聯(lián)想創(chuàng)投、臨芯資本、中國汽車芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟等跟投。

　　這也是小米在宣布造車后，對汽車上游核心芯片環(huán)節(jié)的第一筆投資。

　　本輪融資，將為公司的下一代高性能大算力自動駕駛平臺的研發(fā)、公司的商業(yè)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。

　　成立于2016年的黑芝麻智能無疑是幸運兒，在“國產(chǎn)替代”的大背景下，邁進芯片領(lǐng)域的“獨角獸”陣營，同時又被頭頂造車光環(huán)的小米所選中。一切都看似如此順風(fēng)順?biāo)?，但其背后必然也付出了諸多努力和嘗試。國產(chǎn)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(fā)動機、變速箱制造商。然而，日本愛信、德國采埃孚、美國艾利遜、加拿大麥格納等海外企業(yè)，直到2017年都占據(jù)著近90%的自動變速箱市場份額。

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

　　今年6月開始，小米開啟了“買買買”模式，一舉投資了多家動力電池、自動駕駛領(lǐng)域的公司。前幾次出手，小米都是在高級輔助駕駛系統(tǒng)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(guī)級自動駕駛計算芯片和平臺研發(fā)上的布局。

　　黑芝麻智能科技，命名取自黑科技+芝麻開門，是一家車規(guī)級自動駕駛計算芯片和平臺研發(fā)企業(yè)，成立于2016年，其業(yè)務(wù)最大的特點既是“軟硬皆施”。

　　因為相較于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(xié)同解決方案。

　　要知道，今天的智能電動汽車正經(jīng)歷分布式架構(gòu)向域控制、中央集中式架構(gòu)方向發(fā)展。傳統(tǒng)分布式硬件架構(gòu)，面臨多維感知需求和海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的需求，一般每新增一個應(yīng)用功能，便新增對應(yīng)的感知、決策、執(zhí)行。

　　以特斯拉為代表的造車新勢力，在汽車電子電氣架構(gòu)上采用中央集中式架構(gòu)，即用一個“電腦控制整車”。極簡的內(nèi)飾之下，有一塊特斯拉自研的FSD芯片，其支撐了FSD系統(tǒng)實現(xiàn)每1.5毫秒2500次搜索的效率，預(yù)測可能出現(xiàn)的各種情況，并在其中找到最安全、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(shù)，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(fā)展路徑。

　　Mobileye EyeQ系列芯片在ADAS行業(yè)長期處于“壟斷地位”，雖然它為車企提供芯片+算法的軟硬一體方案，但基于“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(yè)詬病，蔚來、理想汽車都在下一代產(chǎn)品中，選擇放棄Mobileye的方案。

　　所以說，國產(chǎn)車企其實也在重走特斯拉的老路，只不過國產(chǎn)芯片廠商的快速崛起，能加快從“外采”到“內(nèi)供”的轉(zhuǎn)變。最典型例子是，作為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(nèi)，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(shù)據(jù)，乃至智能駕駛平臺領(lǐng)域，展開全方位的合作。

　　此次戰(zhàn)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(yīng)用于紅旗旗艦SUV車型。

　　除此之外，當(dāng)下新能源汽車市場里炙手可熱的幾家品牌上汽、東風(fēng)悅享均為黑芝麻智能的客戶。

　　而據(jù)東吳證券研究所測算，到2025年AI芯片市場規(guī)模達92億美元，CAGR為45.0%，到2030年將達181億美元，十年復(fù)合增速為28.8%?？梢灶A(yù)見的是，在隨著智能汽車市場的爆發(fā)，AI芯片的需求將被推上新高。

　　二、算力既是實力

　　蔚來創(chuàng)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(biāo)準(zhǔn)?！?/p>

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

　　原來傳統(tǒng)汽車的分布式架構(gòu)，一般可實現(xiàn)低級別輔助駕駛，由于需要處理的傳感器信息相對較少，采用 MCU芯片即可滿足運算要求。

　　隨著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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，僅依靠傳統(tǒng)MCU芯片不能滿足指數(shù)級增長的運算需求。那么這個時候，AI芯片的搭載就可以實現(xiàn)算得快、準(zhǔn)、巧。

　　比如，L3級別自動駕駛產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是2.3GB/s，對算力要求在129TOPS以上;L4級別自動駕駛數(shù)據(jù)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余備份，算力需求可能還要翻倍。

　　當(dāng)車企在標(biāo)桿高級別自動駕駛能力時，芯片算力就成了首要指標(biāo)。

　　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，只有兩枚用于自動駕駛計算和決策，一枚做冗余，一枚用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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?jǐn)z像頭+雷達感知的傳感器布局方案。接下來，智己也會將芯片升級為多枚英偉達Orin X芯片，據(jù)公開披露其算力在500-1000+TOPS之間。

　　華為在自動駕駛界的開山之作，北汽ARCFOX阿爾法 S 華為HI版，就搭載了華為定制開發(fā)的計算平臺MDC810.算力達到了400+TOPS。

　　國產(chǎn)芯的另一個代表，黑芝麻智能則在2021年4月，黑芝麻智能發(fā)布華山二號A1000 Pro，同年7月流片成功，意味著可以開始大規(guī)模生產(chǎn)。

　　這顆芯片采用16nm工藝制程，在INT8的算力為106TOPS，INT4的算力達到了196TOPS，典型功耗 25W，也意味著整體能效比高達8TOPS/W。

　　在功能應(yīng)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(lián)，形成一個更強大的算力平臺。

　　放眼當(dāng)下的行業(yè)，算力競賽已經(jīng)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，華為MDC是48-160TOPS，特斯拉FSD是144TOPS。單從數(shù)字來看，黑芝麻智能的芯片算力水平，確實不輸外資企業(yè)。

　　“芯片算力不斷創(chuàng)新高，很大程度上是源于車企對新商業(yè)模式的思考?！?/p>

　　黑芝麻智能科技CEO單記章曾在采訪中表示：“車企現(xiàn)在產(chǎn)生了一個新模式，即在車內(nèi)進行硬件預(yù)埋后，通過軟件升級來賺錢。車企不是特別了解未來需要多大的算力，但可以先把算力預(yù)埋進去，之后再去升級它的功能?！?/p>

　　比如，蔚來ET7、智己L7售價均超過40萬元，相當(dāng)于傳統(tǒng)豪華車企的C級車水平。對于品牌底蘊和制造基礎(chǔ)尚不構(gòu)成壁壘的新造車們，可以靠產(chǎn)品的科技屬性和服務(wù)生態(tài)去突破。但對于智能汽車而言，更重要的是可升級、可進化。

　　自動駕駛技術(shù)的研發(fā)，永遠不是一蹴而就的，在硬件基礎(chǔ)之上，更需要關(guān)注開發(fā)生態(tài)、配套軟件和工具鏈的搭建。

　　為了配合高算力的芯片，黑芝麻智能開放了名為“山?！钡娜斯ぶ悄荛_發(fā)平臺。該開放平臺擁有超過50種AI參考模型庫轉(zhuǎn)換用例，可以有效幫助車企客戶降低算法開發(fā)的門檻。換而言之，黑芝麻智能可根據(jù)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、所托瑞安、紐勱科技在內(nèi)的傳感器廠商、算法廠商合作，打造出一套標(biāo)準(zhǔn)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(yè)客戶的系統(tǒng)開發(fā)效率。

　　最后，還針對車路協(xié)同場景應(yīng)用，黑芝麻智能還開放了車路協(xié)同路側(cè)計算平臺：FAD Edge。該平臺可以將云端的計算下沉到邊緣層，在邊緣計算節(jié)點完成絕大部分計算，滿足車路協(xié)同超低延時需求。

　　寫在最后

　　在PC時代和手機時代，當(dāng)應(yīng)用和軟件在大規(guī)模發(fā)展的前夕都是硬件先行，因為硬件的迭代周期長，軟件的迭代周期短，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(yè)現(xiàn)在開始進入到的階段，恰恰就是：汽車行業(yè)開始電子化，甚至是消費電子化趨勢的一個很重要的體現(xiàn)。

　　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余，才能給軟件的算法和創(chuàng)新留足夠大的空間，這也是為什么現(xiàn)在大家都先要求算力，并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。