一颗国产自动驾驶SoC的“自述”

俗话说“工欲善其事，必先利其器。”

20年前，芯片设计是中国IT行业的软肋。相关企业只有一百家，可用的高端“国产芯”很难找到。经过几十年的努力，越来越多的本土芯片设计公司进入全球视野，向以自动驾驶SoC为代表的海外巨头发起挑战。

“未来几年，汽车产业链上游的本土芯片企业有望与海外企业平分中国市场。”

黑芝麻智能首席营销官杨雨欣指出，全球芯片市场的格局随着汽车产业和区域汽车市场的发展规律而变化。比如在传统的分布式电子电气架构中，MCU是最复杂的板载芯片之一，对应的供应商主要是海外公司。

目前，汽车行业正在经历电动化、智能化的深刻变革，MCU、ECU等部件开始向域/区域控制器甚至中央一体化发展。尤其是自动驾驶技术的不断成熟，使得功能更复杂、性能更强大的AI计算芯片成为兵家必争之地。

其中既有英伟达、Mobileye、高通等海外玩家，也有黑芝麻智能、地平线等国内ic独角兽。谁会赢得更多，目前还不清楚。可以肯定的是，在中国新能源汽车打响海战的同时，自动驾驶芯片的本土供应商也将正式从幕后走向前台。

跟随并跑向领先。......

国内芯片产业起步较晚，自给率一直比较低。也是因为这个原因，“缺芯”曾经是中国电子信息产业心中的一根刺。直到近几年市场需求持续上升，国家给予大力支持，芯片行业整体完成了从0到1的过程。

“经过多年的努力，中国不仅在低端芯片领域拥有强大的竞争力，在高端芯片领域也摆脱了完全依赖国外产品的被动局面。”中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军在ICCAD 2021上表示。

不仅如此，自动驾驶计算芯片也被业界寄予厚望。

图片来源:黑芝麻情报

以黑芝麻智能为例，公司自主研发的华山二号A1000芯片已经完成了所有的车规认证，今年即将投入量产。包括姜奇集团旗下的多款思豪品牌量产机型，A1000芯片系列已经公布。据悉，该公司已获得10余家指定车企，其中大部分为乘用车。

杨雨欣强调，“黑芝麻智能希望成为汽车智能化发展的基地”。黑芝麻智能自2016年成立以来，专注于汽车级芯片的研发。“2018年，我们意识到芯片一定会成为推动汽车电子电气架构发展的关键力量。所以公司在2019年发布第一代芯片A500的时候，就提前开始了第二代芯片A1000的研发。”

时隔一年，这款NPU计算能力达到58TOPS的芯片正式上市。“2020年，我要给车企带50 T以上的芯片。他们不知道怎么用，因为他们从来没有用过。”据杨雨欣介绍，正因如此，A1000的很多评测和测试方法都是黑芝麻智能和车企一点一点“磨”出来的。

当时“蔚来小李”三大新势力中，蔚来的年交付量最高，只有4万多辆。毫不夸张的说，A1000踏上了新能源汽车产业革命的序幕，这也让黑芝麻智能受益匪浅。今年8月，公司完成总规模5亿美元的C轮和C+轮融资，估值接近20亿美元。

根据彭博新能源财经(BNEF)发布的最新报告，2025年，配备L2级驾驶辅助系统的汽车将占世界乘用车总销量的50%以上……有限的到2030年，L2和L3高级驾驶辅助系统(ADAS)的全球市场规模预计将达到2200亿美元。作为全球最大的新能源汽车生产和销售国，中国市场的渗透率将可能超过上述数字，这无疑给本土自动驾驶芯片企业带来机遇。

超越“计算能力”的测量维度

计算能力是自动驾驶AI芯片无法回避的关键词。

“数量越大越好”、“越大越高级”之类的说法，长期以来层出不穷。计算能力不仅成为芯片设计公司的宣传重点，也逐渐成为新车上市的核心卖点之一。加快汽车架构的升级改造，发展更高水平的自动驾驶能力，毫无疑问，要保证海量数据的高速流动，需要更高计算能力的处理芯片。

预计短期内，计算能力的军备竞赛仍将继续。有鉴于此，黑芝麻智能未来的产品规划将继续推进工艺节点，提升算力水平。在A1000的基础上，还在研发中的A2000将采用TSMC 7nm工艺，NPU计算能力将超过250TOPS。

“然而，当芯片计算能力越来越大时，需要付出的成本和代价对芯片制造商来说是挑战。”黑芝麻智能产品副总裁丁丁进一步指出。比如，在给定的设计条件下，如何在芯片中放置更多的硬件加速单元，这是一个考验芯片设计团队能力的问题。另外，随着计算能力的大幅提升，芯片最终能否量产也是未知数。

所以除了算力，黑芝麻智能还打算在芯片结构上寻求创新。例如，将更多的域功能集成到一个SoC中，并增强功能安全性和其他属性。值得一提的是，目前A1000系列最关键的两个核心部件NPU和ISP都是黑芝麻智能自主研发的。不仅如此，围绕A1000的全国产化计划也在有序推进。

图片来源:黑芝麻情报

如果芯片本身有一个固定的“智商值”，那么AI算法就是最大限度的利用这个智商值。感知算法主要是对车载传感器采集的数据进行处理，过滤掉有用的信息，生成感知结果，进而让自动驾驶汽车拥有更聪明的“大脑”。

感知作为自动驾驶系统的第一子集，决定了后续决策规划和控制的实际效果。就像AI的基石在于数学，核心在于算法一样，更高层次的自动驾驶感知对算法的要求也更加苛刻。为此黑芝麻自主研发了前向感知算法，主要目标是检测车辆、车道线和目标。

同时，黑芝麻智能还开发了适配华山系列芯片的AI工具链，方便开发者将感知算法部署到A1000系列芯片上。今年上半年，这家国内自动驾驶芯片供应商正式发布了瀚海-ADSP自动驾驶中间件平台，已经能够从芯片、算法、软件、工具链等各个维度对主机厂进行全方位赋能。

其实黑芝麻智能还在思考一个可能需要更长时间的问题。“当芯片的计算能力越来越大，复杂度越来越高的时候，车企要想重新投入一个新的平台，将面临不小的挑战。如何让我们的芯片平台长期或者更好地服务于客户不同的应用需求，是我们下一步考虑的重点。“丁丁说，这其实包含了黑芝麻智能对未来产品规划的思考。

连横《1+1 >》；2"

从“不可用”升级到“可用”，从“跟跑”升级到“跟跑”，代表了国产芯片的先进之路。在这场涉及整个汽车产业链的巨大变革浪潮中，国产自动驾驶SoC能否进一步实现直线或弯道超车充满悬念，但仍被寄予厚望。

从汽车行业来看，国内新能源汽车市场和自动驾驶市场呈现出前所未有的活力。一批本土自动驾驶公司已经走在世界前列。与此同时，根据IDC发布的最新数据，中国L2自动驾驶技术在乘用车市场的渗透率正在增加，今年第二季度达到26.6%。

在杨雨欣看来，自动驾驶目标的实现，一定不是单个车企或者产业链某个环节的单个公司的结果。相反，它必须是产业链和供应链在连横共同创新的结果。

事实上，本土供应链也能更好地支持国内新能源汽车企业的发展。主要原因有三:第一，产品更先进的公司往往可以自己定义技术的发展方向，同时在制定标准方面具有比较优势。对于一个芯片供应商来说，这更多体现在话语权上；

其次，市场普遍认为，新能源汽车的创新周期从传统燃油车的四年大幅缩短至两年。特别是中国汽车企业的技术迭代已经走在世界前列，上游供应商需要跟上甚至领先其步伐，及时应对新的市场需求；最后，本地芯片供应商可以为附近的车企提供解决方案，这也是海外芯片厂商加大在中国市场投入的重要原因。

正如半导体行业协会(SIA)10月份发布的报告所述，IC设计公司和汽车制造商共同定义和优化芯片，可以更有效地处理车载传感器收集的数据，同时定制的芯片也可以确保芯片关键功能的安全性。或许在未来，定制化的自动驾驶SoC可以成为车企寻求差异化玩法的关键武器。

在此之前，国产芯片仍需要不断升级、突破、创新。

写在最后

SIA在上述报告中还指出，美国的芯片设计行业正面临三大挑战:研发投入增加、设计人才供应减少、芯片交易受到关税和出口限制的影响。从前面两点来看，芯片的功能越来越复杂，开发成本不断上升，尤其是工艺先进的芯片，烧钱更多。

从2006年到2020年，从最初的65nm到5nm，对应的芯片设计成本增加了18倍以上。门票越来越贵了。除了国家层面的税收优惠政策，获得更多投资成为芯片或更高级别的自动驾驶SoC企业“活下去”的必要条件。

同时，根据SIA的预测数据，到2030年，美国的集成电路设计师人数将增加到6.6万人，年净增长率不到1%。要保证目前美国46%的芯片设计市场份额，大约需要8.8万名IC设计人才，缺口可能超过2万人。除了提高生产力，行业还迫切需要培养更多的设计人才。

以上三个挑战不仅限于美国，实际上也面临着R&D费用增加和中国人才供给不足的挑战。对于单个企业来说，投资和人才缺一不可；对于整个行业来说，这也是决定我们能否做到“领先”的关键因素。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”

20年前，芯片设计是中国IT行业的软肋。相关企业只有一百家，可用的高端“国产芯”很难找到。经过几十年的努力，越来越多的本土芯片设计公司进入全球视野，向以自动驾驶SoC为代表的海外巨头发起挑战。

“未来几年，汽车产业链上游的本土芯片企业有望与海外企业平分中国市场。”

黑芝麻智能首席营销官杨雨欣指出，全球芯片市场的格局随着汽车产业和区域汽车市场的发展规律而变化。比如在传统的分布式电子电气架构中，MCU是最复杂的板载芯片之一，对应的供应商主要是海外公司。

目前，汽车行业正在经历电动化、智能化的深刻变革，MCU、ECU等部件开始向域/区域控制器甚至中央一体化发展。尤其是自动驾驶技术的不断成熟，使得功能更复杂、性能更强大的AI计算芯片成为兵家必争之地。

其中既有英伟达、Mobileye、高通等海外玩家，也有黑芝麻智能、地平线等国内ic独角兽。谁会赢得更多，目前还不清楚。可以肯定的是，在中国新能源汽车打响海战的同时，自动驾驶芯片的本土供应商也将正式从幕后走向前台。

跟随并跑向领先。......

国内芯片产业起步较晚，自给率一直比较低。也是因为这个原因，“缺芯”曾经是中国电子信息产业心中的一根刺。直到近几年市场需求持续上升，国家给予大力支持，芯片行业整体完成了从0到1的过程。

“经过多年的努力，中国不仅在低端芯片领域拥有强大的竞争力，在高端芯片领域也摆脱了完全依赖国外产品的被动局面。”中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军在ICCAD 2021上表示。

不仅如此，自动驾驶计算芯片也被业界寄予厚望。

图片来源:黑芝麻情报

以黑芝麻智能为例，公司自主研发的华山二号A1000芯片已经完成了所有的车规认证，今年即将投入量产。包括姜奇集团旗下的多款思豪品牌量产机型，A1000芯片系列已经公布。据悉，该公司已获得10余家指定车企，其中大部分为乘用车。

杨雨欣强调，“黑芝麻智能希望成为汽车智能化发展的基地”。黑芝麻智能自2016年成立以来，专注于汽车级芯片的研发。“2018年，我们意识到芯片一定会成为推动汽车电子电气架构发展的关键力量。所以公司在2019年发布第一代芯片A500的时候，就提前开始了第二代芯片A1000的研发。”

时隔一年，这款NPU计算能力达到58TOPS的芯片正式上市。“2020年，我要给车企带50 T以上的芯片。他们不知道怎么用，因为他们从来没有用过。”据杨雨欣介绍，正因如此，A1000的很多评测和测试方法都是黑芝麻智能和车企一点一点“磨”出来的。

当时“蔚来小李”三大新势力中，蔚来的年交付量最高，只有4万多辆。毫不夸张的说，A1000踏上了新能源汽车产业革命的序幕，这也让黑芝麻智能受益匪浅。今年8月，公司完成总规模5亿美元的C轮和C+轮融资，估值接近20亿美元。

根据彭博新能源财经(BNEF)发布的最新报告，2025年，搭载L2 d级的汽车……ver辅助系统将占全球乘用车总销量的50%以上。到2030年，L2和L3高级驾驶辅助系统(ADAS)的全球市场规模预计将达到2200亿美元。作为全球最大的新能源汽车生产和销售国，中国市场的渗透率将可能超过上述数字，这无疑给本土自动驾驶芯片企业带来机遇。

超越“计算能力”的测量维度

计算能力是自动驾驶AI芯片无法回避的关键词。

“数量越大越好”、“越大越高级”之类的说法，长期以来层出不穷。计算能力不仅成为芯片设计公司的宣传重点，也逐渐成为新车上市的核心卖点之一。加快汽车架构的升级改造，发展更高水平的自动驾驶能力，毫无疑问，要保证海量数据的高速流动，需要更高计算能力的处理芯片。

预计短期内，计算能力的军备竞赛仍将继续。有鉴于此，黑芝麻智能未来的产品规划将继续推进工艺节点，提升算力水平。在A1000的基础上，还在研发中的A2000将采用TSMC 7nm工艺，NPU计算能力将超过250TOPS。

“然而，当芯片计算能力越来越大时，需要付出的成本和代价对芯片制造商来说是挑战。”黑芝麻智能产品副总裁丁丁进一步指出。比如，在给定的设计条件下，如何在芯片中放置更多的硬件加速单元，这是一个考验芯片设计团队能力的问题。另外，随着计算能力的大幅提升，芯片最终能否量产也是未知数。

所以除了算力，黑芝麻智能还打算在芯片结构上寻求创新。例如，将更多的域功能集成到一个SoC中，并增强功能安全性和其他属性。值得一提的是，目前A1000系列最关键的两个核心部件NPU和ISP都是黑芝麻智能自主研发的。不仅如此，围绕A1000的全国产化计划也在有序推进。

图片来源:黑芝麻情报

如果芯片本身有一个固定的“智商值”，那么AI算法就是最大限度的利用这个智商值。感知算法主要是对车载传感器采集的数据进行处理，过滤掉有用的信息，生成感知结果，进而让自动驾驶汽车拥有更聪明的“大脑”。

感知作为自动驾驶系统的第一子集，决定了后续决策规划和控制的实际效果。就像AI的基石在于数学，核心在于算法一样，更高层次的自动驾驶感知对算法的要求也更加苛刻。为此黑芝麻自主研发了前向感知算法，主要目标是检测车辆、车道线和目标。

同时，黑芝麻智能还开发了适配华山系列芯片的AI工具链，方便开发者将感知算法部署到A1000系列芯片上。今年上半年，这家国内自动驾驶芯片供应商正式发布了瀚海-ADSP自动驾驶中间件平台，已经能够从芯片、算法、软件、工具链等各个维度对主机厂进行全方位赋能。

其实黑芝麻智能还在思考一个可能需要更长时间的问题。“当芯片的计算能力越来越大，复杂度越来越高的时候，车企要想重新投入一个新的平台，将面临不小的挑战。如何让我们的芯片平台长期或者更好地服务于客户不同的应用需求，是我们下一步考虑的重点。“丁丁说，这其实包含了黑芝麻智能对未来产品规划的思考。

连横《1+1 >》；2"

从“不可用”升级到“可用”，从“跟跑”升级到“跟跑”，代表了国产芯片的先进之路。在这场涉及整个汽车产业链的巨大变革浪潮中，国产自动驾驶SoC能否进一步实现直线或弯道超车充满悬念，但仍被寄予厚望。

从汽车行业来看，国内新能源汽车市场和自动驾驶市场呈现出前所未有的活力。一批本土自动驾驶公司已经走在世界前列。与此同时，根据IDC发布的最新数据，中国L2自动驾驶技术在乘用车市场的渗透率正在增加，今年第二季度达到26.6%。

在杨雨欣看来，自动驾驶目标的实现，一定不是单个车企或者产业链某个环节的单个公司的结果。相反，它必须是产业链和供应链在连横共同创新的结果。

事实上，本土供应链也能更好地支持国内新能源汽车企业的发展。主要原因有三:第一，产品更先进的公司往往可以自己定义技术的发展方向，同时在制定标准方面具有比较优势。对于一个芯片供应商来说，这更多体现在话语权上；

其次，市场普遍认为，新能源汽车的创新周期从传统燃油车的四年大幅缩短至两年。特别是中国汽车企业的技术迭代已经走在世界前列，上游供应商需要跟上甚至领先其步伐，及时应对新的市场需求；最后，本地芯片供应商可以为附近的车企提供解决方案，这也是海外芯片厂商加大在中国市场投入的重要原因。

正如半导体行业协会(SIA)10月份发布的报告所述，IC设计公司和汽车制造商共同定义和优化芯片，可以更有效地处理车载传感器收集的数据，同时定制的芯片也可以确保芯片关键功能的安全性。或许在未来，定制化的自动驾驶SoC可以成为车企寻求差异化玩法的关键武器。

在此之前，国产芯片仍需要不断升级、突破、创新。

写在最后

SIA在上述报告中还指出，美国的芯片设计行业正面临三大挑战:研发投入增加、设计人才供应减少、芯片交易受到关税和出口限制的影响。从前面两点来看，芯片的功能越来越复杂，开发成本不断上升，尤其是工艺先进的芯片，烧钱更多。

从2006年到2020年，从最初的65nm到5nm，对应的芯片设计成本增加了18倍以上。门票越来越贵了。除了国家层面的税收优惠政策，获得更多投资成为芯片或更高级别的自动驾驶SoC企业“活下去”的必要条件。

同时，根据SIA的预测数据，到2030年，美国的集成电路设计师人数将增加到6.6万人，年净增长率不到1%。要保证目前美国46%的芯片设计市场份额，大约需要8.8万名IC设计人才，缺口可能超过2万人。除了提高生产力，行业还迫切需要培养更多的设计人才。

以上三个挑战不仅限于美国，实际上也面临着R&D费用增加和中国人才供给不足的挑战。对于单个企业来说，投资和人才缺一不可；对于整个行业来说，这也是决定我们能否做到“领先”的关键因素。

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