黑芝麻智能单记章：国产大算力芯片的量产之路

6月27日-29日，2022中国汽车供应链大会暨首届中国新能源智能网联汽车生态大会在湖北省武汉经济开发区举行。本次大会的主题是“融合创新与绿色发展——构建中国汽车产业新生态”。大会由工业和信息化部、湖北省人民政府、中国机械工业联合会共同指导，中国汽车工业协会、武汉市人民政府共同主办，武汉市经信局、武汉经济技术开发区管委会、武汉智慧汽车产业促进会、汽车地平线协办，东风汽车、黑芝麻智能、地平线为合作伙伴。蓝兔自由行、蓝兔梦想家和东风沈峰豪吉作为官方服务用车，为会议嘉宾提供出行服务。其中，黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO单在6月28日上午举行的大会主论坛上发表了精彩演讲。以下为现场演讲:

各位领导，各位专家，各位媒体朋友，大家好！我是黑芝麻智能的创始人山张继，我非常荣幸在这里分享我们对这个行业的一些理解。在赵老师面前，专家们讲了一些东西，比如车内软件是灵魂，软件定义汽车。

我们来回顾一下过去几十年行业的发展。PC时代，最早的时候，我们在中关村存机器。我们找了个主板，然后找了个显卡，就可以省一台机器了。后来我们看到了PC一代又一代的升级，Intel CPU的主频和能力。后来进入了手机时代。小米每次发布都是第一代高通芯片。华为有新手机，最厉害的是芯片——麒麟芯片。虽然最终的应用，用户看到的是软件的呈现，但底层技术尤为重要，尤其是核心芯片。汽车时代，芯片更重要。现在世界其实是一片混乱，没有绝对最强最领先的企业。在这波汽车革命中，我认为中国很有希望成为全球领导者。当然，我们希望这个领导者是黑芝麻智能，我们也在为这个目标努力。

我是学芯片的，做芯片几十年了。这两天供应链大会讨论的主要话题中，确实有很多关于芯片短缺和卡脖子的话题。我今天演讲的主题是国产大计算芯片的量产之路，在当前环境下非常合适。

近两年，业界对智能驾驶和新能源汽车的发展逐渐达成共识。行业、技术路线及演变；法律法规逐渐落地，成为现实。比如欧洲的L3车已经可以上路了。同样，我国关于L3的一些法律法规也已经出台并逐步实施。然后商业模式逐渐落地，早期所谓的智能驾驶其实很烂，不够智能。现在，在底层技术的驱动下，用户的真实需求逐渐清晰，比如高速巡航、自动泊车、城市道路巡航等。我们认为，在这个时间点上，智能驾驶真正进入了发展的快车道。从芯片行业的观察可以看出，今年，尤其是2022年，将是智能驾驶的爆发期。当然，这种爆发会催生很多行业的商机，汽车行业会迎来巨大的机会，不仅仅是汽车制造，包括新能源、共享、人机交互、芯片、人工智能，还有方方面面。

黑芝麻智能做芯片。我以芯片的开发为例。到2025年，整个汽车市场SOC的出货量将接近1400万片。当然这个数字还是比手机芯片少很多。手机芯片年出货量大概几十亿片。但是汽车单个芯片的价值远高于手机，所以这个汽车芯片的产值是非常可观的。

在智能汽车时代，如何推动智能驾驶的发展非常重要。前面的嘉宾提到了特斯拉和他们的数据。我们从以下几个角度来理解特斯拉。首先是计算平台，数据在智能汽车领域非常重要，更重要的是这些数据是基于FSD这样一个非常强大的计算平台跑出来的。就是因为FSD，特斯拉才能用完数据，这点和大家不一样。相信很多朋友应该还记得，有一段时间特斯拉要破产了，华尔街对此非常悲观，但是自从推出FSD autopilot之后，特斯拉的股票一路飙升。

当然不仅仅是计算平台本身，它还有非常创新的电子电气架构，推动电子电气架构的发展。另一个是因为它有强大的计算平台，软件可以快速升级。我们可以看到特斯拉的软件升级速度非常快，因为它不同于以往的电子电气架构，它的平台预留了很多能力。不仅仅是一些简单的计算能力，我们后面会介绍。当然，还有一点。特斯拉使用摄像头作为其主要传感器。我们的理解不一样。我们的理解是，它用成熟可靠的零部件来推动其智能化发展。特斯拉有自己的创新能力，基于自研的计算平台，不断迭代。同时，特斯拉也很保守，因为汽车关系到人们的生活，所以尽量使用成熟可靠的零部件。相信等雷达、激光雷达等传感器成熟，成本可以接受的时候，特斯拉一定会用。

计算平台的演进其实和需求有关。在PC时代，我们要的是一般的计算能力，所以逻辑计算需要CPU，图形需要GPU，所以PC的芯片架构是CPU+GPU。在手机时代，最重要的功能就是支付、玩游戏、拍照，所以手机中的计算能力主要集中在CPU+GPU+图像处理。汽车时代，需求明显不同。汽车有汽车的特点，逻辑运算、决策和控制也很重要。GPU图形处理能力应用于驾驶舱。同时，由于人工智能正在推动智能驾驶的发展，对于传感器的处理，尤其是图像处理，以及大脑功能的神经网络也非常重要。这是黑芝麻智能对应用场景的芯片架构需求的理解，我们基于这些理解来设计我们的芯片。

电子电气架构和芯片架构相辅相成，相互促进。最早的MCU，从分布式域控制到中央计算。在MCU时代，40 nm的工艺可能已经很先进了，后来变成了一些SOC，做成域控制单元。后来到今年2022年，很多人都在做业务集成，包括多芯片和单芯片。……我们很自豪能够制造出单个芯片来支持业务集成，然后是多领域集成，然后是中央计算。当然，中央计算的概念很大，就是需要的计算能力可能是巨大的，单个芯片可能无法实现。所以在这个架构中，应该是SOC，我们做到了强大的计算能力。现在和英伟达一样，宣布自己是1000T单芯片的计算能力。但是有可能我们整个中央计算需要更大的计算能力，可能远远超过1000T，在一台计算机里变成像这样的刀片架构。当然包括高速互联，这个和其他东西不一样，有高速低延迟的连接要求。

基于我们对技术和行业的理解，黑芝麻智能推出了几代华山系列自动驾驶计算芯片。我们现在的主要产品是A1000，这是我们今年主要的量产芯片。我们去年发布的芯片是A1000 Pro，应该是目前国内性能最强的芯片。今年年底，我们将宣布我们的A2000。当然，我们也在布局下一代芯片A3000，将超过1000T的计算能力..当然制造工艺也很先进，我们会用5纳米。为什么要推到后面？主要是我们做的是车规级5纳米工艺，还不成熟。

除了芯片，芯片本身也要解决很多问题。一个是封装技术。现在单个芯片就能实现上千吨的计算能力，单个管芯就是一个非常大的问题。如果500平米的话，可能只有20%，很低了。这是不现实的。高级封装使用2.5D和3D封装。在车辆振动的环境下，高低温都很苛刻，封装需要做很多工作。另一个是隔离技术，因为多域集成需要硬件隔离，或者所谓的软隔离和虚拟化。还有多个芯片之间的高速低延时互连，也是特别重要的。

还有一点我想分享的是，汽车仪表早期的一些芯片可能不涉及功能安全，可以加快其量产速度，但实际上要真正加快包括功能安全和恶劣环境要求后的最小时间。我们非常认真地对待这件事，因为它涉及到生命。从芯片开始到完成测试封装，我们认为可能需要两年时间，也可能会加速，但也就差不多这个时间。芯片测试完成后，需要一年半到两年的时间进行量产，我们认为这是必不可少的，因为这涉及到ACQ100认证，2022功能安全认证，夏季和冬季测试，以及软件本身的认证，还有很多规范要求。

我还为此写了一个供应链。今天好像所有的嘉宾都共享了很多供应链，我就不多说了。我只想说一下我从半导体行业的理解。半导体本身，芯片本身就是一个全球化的产业，因为芯片投入非常巨大，就是要销往世界各地，尽量把研发成本分摊到每个芯片上。所以虽然全球化、本地化、区域化很重要，但是我们可能需要布局更多的筹码，不仅仅是在本地化方面，更是在全球范围内。

简单介绍一下我们公司。前面是我们对行业的理解。我们公司制造芯片，但芯片本身不仅仅是芯片。你要用芯片，包括数据，算法，软件，工具。今年我们很自豪，也就是说我们量产的华山二代1000的芯片是目前国内最强大的计算芯片之一。我们公司早期做规划的时候，战略性的放弃了计算能力特别低的，比如Mobileye的EyeQ4的芯片，还有我们一直支持到现在的L2+L2的芯片。现在我们得到了许多汽车制造商的支持。前段时间我们向江淮宣布今年要量产。我们以后会有更多的发布会介绍我们华山芯片的量产情况。

当然这个芯片本身的核心IP，我们刚才说的信号处理很重要，当然图像处理也很重要，另外就是大脑中的神经网络。事实上，神经网络在最近几年发展得非常快，从过去的全连接网络到后面，直到现在，我们的神经网络已经适应了所有这些……架构变化，我们的核心IP。另外，还有车规的形象。我们手机拍的照片和车上拍的完全不一样。一个很大的挑战是第一个传感器的数量巨大，所以它要处理的数据量非常大。此外，它们都是高度动态的。我们用手机拍照，往往是亮而不暗的。汽车是不允许的，必须同时拍照。这是我们的两个核心IP。

另外，数据本身特别重要，但是如何使用它实际上需要数据闭环，包括数据采集、数据标注、数据清洗、数据应用、在线软件模拟、应用模拟，还有一整套工具。我们也在围绕我们的芯片构建这样一个环境。我们用我们的芯片制作了一个数据采集系统。我们可以同步采集十几个摄像头，或者几十个摄像头加上激光雷达，毫米波雷达，GPS，车身信息以及各种信息，我们可以记录下包括所有这些传感器的未处理的那一套，同时存储。其实很有挑战性。我们用我们的芯片来做这个。

另外，刚才说的生态是数据的生态。其实我明白不是很成熟，但是我觉得这是一个非常大的市场。是什么样的东西？大家都觉得苹果手机很成功，但我觉得苹果最成功的不仅仅是手机，而是它的应用市场生态。在手机的基础上开发各种应用，和大家交易，非常成功。我相信汽车应该有一个更大的生态。当然，汽车和手机不一样，主要靠数据驱动创新。在这个数据的基础上，我们可以拥有更多的人，不需要在这方面投入。它可以开发它的智能，开发新的算法，开发新的应用，在这个生态中进行交易。还有一个数据量的问题，就是说一个特斯拉公司拿到了很多数据，但是中国有中国的特点。在政府的帮助下，我们如何将所有这些汽车制造商的数据集聚集在一起，以便每个人都可以交易和使用它们？我相信我们将能够做得很好。这是我最早说的。为什么我相信中国的芯片会成为智能驾驶时代的全球领导者？这是我的自信，这是一个很重要的因素。

算法也很重要。虽然是数据驱动，但是算法本身也很重要。为了让客户更快的使用我们的芯片，做出他的解决方案，我们开发了各种方向。有汽车周围的3D环境感知和驾驶员在汽车中的行为。在停车的场景里，很近，但是我要把所有的位置都看清楚。这些算法都达到了量产状态。

另一个是工具，包括中间件和工具链本身。我们也开放。我们已经开发了这个东西，但我们可以用白盒交付它。客户可以基于我们开发，也可以不开发。我们分模块，没有我们的模块也可以自己开发。我们保持开放的态度。6月27日-29日，2022中国汽车供应链大会暨首届中国新能源智能网联汽车生态大会在湖北省武汉经济开发区举行。本次大会的主题是“融合创新与绿色发展——构建中国汽车产业新生态”。大会由工业和信息化部、湖北省人民政府、中国机械工业联合会共同指导，中国汽车工业协会、武汉市人民政府共同主办，武汉市经信局、武汉经济技术开发区管委会、武汉智慧汽车产业促进会、汽车地平线协办，东风汽车、黑芝麻智能、地平线为合作伙伴。蓝兔自由行、蓝兔梦想家和东风沈峰豪吉作为官方服务用车，为会议嘉宾提供出行服务。其中，黑芝麻智能科技有限公司创始人兼CEO单在6月28日上午举行的大会主论坛上发表了精彩演讲。以下为现场演讲:

各位领导，各位专家，各位媒体朋友，大家好！我是黑芝麻智能的创始人山张继，我非常荣幸在这里分享我们对这个行业的一些理解。在赵老师面前，专家们讲了一些东西，比如车内软件是灵魂，软件定义汽车。

我们来回顾一下过去几十年行业的发展。PC时代，最早的时候，我们在中关村存机器。我们找了个主板，然后找了个显卡，就可以省一台机器了。后来我们看到了PC一代又一代的升级，Intel CPU的主频和能力。后来进入了手机时代。小米每次发布都是第一代高通芯片。华为有新手机，最厉害的是芯片——麒麟芯片。虽然最终的应用，用户看到的是软件的呈现，但底层技术尤为重要，尤其是核心芯片。汽车时代，芯片更重要。现在世界其实是一片混乱，没有绝对最强最领先的企业。在这波汽车革命中，我认为中国很有希望成为全球领导者。当然，我们希望这个领导者是黑芝麻智能，我们也在为这个目标努力。

我是学芯片的，做芯片几十年了。这两天供应链大会讨论的主要话题中，确实有很多关于芯片短缺和卡脖子的话题。我今天演讲的主题是国产大计算芯片的量产之路，在当前环境下非常合适。

近两年，业界对智能驾驶和新能源汽车的发展逐渐达成共识。行业、技术路线及演变；法律法规逐渐落地，成为现实。比如欧洲的L3车已经可以上路了。同样，我国关于L3的一些法律法规也已经出台并逐步实施。然后商业模式逐渐落地，早期所谓的智能驾驶其实很烂，不够智能。现在，在底层技术的驱动下，用户的真实需求逐渐清晰，比如高速巡航、自动泊车、城市道路巡航等。我们认为，在这个时间点上，智能驾驶真正进入了发展的快车道。从芯片行业的观察可以看出，今年，尤其是2022年，将是智能驾驶的爆发期。当然，这种爆发会催生很多行业的商机，汽车行业会迎来巨大的机会，不仅仅是汽车制造，包括新能源、共享、人机交互、芯片、人工智能，还有方方面面。

黑芝麻智能做芯片。我以芯片的开发为例。到2025年，整个汽车市场SOC的出货量将接近1400万片。当然这个数字还是比手机芯片少很多。手机芯片年出货量大概几十亿片。但是汽车单个芯片的价值远高于手机，所以这个汽车芯片的产值是非常可观的。

在智能汽车时代，如何推动智能驾驶的发展非常重要。前面的嘉宾提到了特斯拉和他们的数据。我们从以下几个角度来理解特斯拉。首先是计算平台，数据在智能汽车领域非常重要，更重要的是这些数据是基于FSD这样一个非常强大的计算平台跑出来的。就是因为FSD，特斯拉才能用完数据，这点和大家不一样。相信很多朋友应该还记得，有一段时间特斯拉要破产了，华尔街对此非常悲观，但是自从推出FSD autopilot之后，特斯拉的股票一路飙升。

当然不仅仅是计算平台本身，它还有非常创新的电子电气架构，推动电子电气架构的发展。另一个是因为它有强大的计算平台，软件可以快速升级。我们可以看到特斯拉的软件升级速度非常快，因为它不同于以往的电子电气架构，它的平台预留了很多能力。不仅仅是一些简单的计算能力，我们后面会介绍。当然，还有一点。特斯拉使用摄像头作为其主要传感器。我们的理解不一样。我们的理解是，它用成熟可靠的零部件来推动其智能化发展。特斯拉有自己的创新能力，基于自研的计算平台，不断迭代。同时，特斯拉也很保守，因为汽车关系到人们的生活，所以尽量使用成熟可靠的零部件。相信等雷达、激光雷达等传感器成熟，成本可以接受的时候，特斯拉一定会用。

计算平台的演进其实和需求有关。在PC时代，我们要的是一般的计算能力，所以逻辑计算需要CPU，图形需要GPU，所以PC的芯片架构是CPU+GPU。在手机时代，最重要的功能就是支付、玩游戏、拍照，所以手机中的计算能力主要集中在CPU+GPU+图像处理。汽车时代，需求明显不同。汽车有汽车的特点，逻辑运算、决策和控制也很重要。GPU图形处理能力应用于驾驶舱。同时，由于人工智能正在推动智能驾驶的发展，对于传感器的处理，尤其是图像处理，以及大脑功能的神经网络也非常重要。这是黑芝麻智能对应用场景的芯片架构需求的理解，我们基于这些理解来设计我们的芯片。

电子电气架构和芯片架构相辅相成，相互促进。最早的MCU，从分布式域控制到中央计算。在MCU时代，40 nm的工艺可能已经很先进了，后来变成了一些SOC，做成域控制单元。后来到今年2022年，很多人都在做业务集成，包括多芯片和单芯片。……我们很自豪能够制造出单个芯片来支持业务集成，然后是多领域集成，然后是中央计算。当然，中央计算的概念很大，就是需要的计算能力可能是巨大的，单个芯片可能无法实现。所以在这个架构中，应该是SOC，我们做到了强大的计算能力。现在和英伟达一样，宣布自己是1000T单芯片的计算能力。但是有可能我们整个中央计算需要更大的计算能力，可能远远超过1000T，在一台计算机里变成像这样的刀片架构。当然包括高速互联，这个和其他东西不一样，有高速低延迟的连接要求。

基于我们对技术和行业的理解，黑芝麻智能推出了几代华山系列自动驾驶计算芯片。我们现在的主要产品是A1000，这是我们今年主要的量产芯片。我们去年发布的芯片是A1000 Pro，应该是目前国内性能最强的芯片。今年年底，我们将宣布我们的A2000。当然，我们也在布局下一代芯片A3000，将超过1000T的计算能力..当然制造工艺也很先进，我们会用5纳米。为什么要推到后面？主要是我们做的是车规级5纳米工艺，还不成熟。

除了芯片，芯片本身也要解决很多问题。一个是封装技术。现在单个芯片就能实现上千吨的计算能力，单个管芯就是一个非常大的问题。如果500平米的话，可能只有20%，很低了。这是不现实的。高级封装使用2.5D和3D封装。在车辆振动的环境下，高低温都很苛刻，封装需要做很多工作。另一个是隔离技术，因为多域集成需要硬件隔离，或者所谓的软隔离和虚拟化。还有多个芯片之间的高速低延时互连，也是特别重要的。

还有一点我想分享的是，汽车仪表早期的一些芯片可能不涉及功能安全，可以加快其量产速度，但实际上要真正加快包括功能安全和恶劣环境要求后的最小时间。我们非常认真地对待这件事，因为它涉及到生命。从芯片开始到完成测试封装，我们认为可能需要两年时间，也可能会加速，但也就差不多这个时间。芯片测试完成后，需要一年半到两年的时间进行量产，我们认为这是必不可少的，因为这涉及到ACQ100认证，2022功能安全认证，夏季和冬季测试，以及软件本身的认证，还有很多规范要求。

我还为此写了一个供应链。今天好像所有的嘉宾都共享了很多供应链，我就不多说了。我只想说一下我从半导体行业的理解。半导体本身，芯片本身就是一个全球化的产业，因为芯片投入非常巨大，就是要销往世界各地，尽量把研发成本分摊到每个芯片上。所以虽然全球化、本地化、区域化很重要，但是我们可能需要布局更多的筹码，不仅仅是在本地化方面，更是在全球范围内。

简单介绍一下我们公司。前面是我们对行业的理解。我们公司制造芯片，但芯片本身不仅仅是芯片。你要用芯片，包括数据，算法，软件，工具。今年我们很自豪，也就是说我们量产的华山二代1000的芯片是目前国内最强大的计算芯片之一。我们公司早期做规划的时候，战略性的放弃了计算能力特别低的，比如Mobileye的EyeQ4的芯片，还有我们一直支持到现在的L2+L2的芯片。现在我们得到了许多汽车制造商的支持。前段时间我们向江淮宣布今年要量产。我们以后会有更多的发布会介绍我们华山芯片的量产情况。

当然这个芯片本身的核心IP，我们刚才说的信号处理很重要，当然图像处理也很重要，另外就是大脑中的神经网络。事实上，神经网络在最近几年发展得非常快，从过去的全连接网络到后面，直到现在，我们的神经网络已经适应了所有这些……架构变化，我们的核心IP。另外，还有车规的形象。我们手机拍的照片和车上拍的完全不一样。一个很大的挑战是第一个传感器的数量巨大，所以它要处理的数据量非常大。此外，它们都是高度动态的。我们用手机拍照，往往是亮而不暗的。汽车是不允许的，必须同时拍照。这是我们的两个核心IP。

另外，数据本身特别重要，但是如何使用它实际上需要数据闭环，包括数据采集、数据标注、数据清洗、数据应用、在线软件模拟、应用模拟，还有一整套工具。我们也在围绕我们的芯片构建这样一个环境。我们用我们的芯片制作了一个数据采集系统。我们可以同步采集十几个摄像头，或者几十个摄像头加上激光雷达，毫米波雷达，GPS，车身信息以及各种信息，我们可以记录下包括所有这些传感器的未处理的那一套，同时存储。其实很有挑战性。我们用我们的芯片来做这个。

另外，刚才说的生态是数据的生态。其实我明白不是很成熟，但是我觉得这是一个非常大的市场。是什么样的东西？大家都觉得苹果手机很成功，但我觉得苹果最成功的不仅仅是手机，而是它的应用市场生态。在手机的基础上开发各种应用，和大家交易，非常成功。我相信汽车应该有一个更大的生态。当然，汽车和手机不一样，主要靠数据驱动创新。在这个数据的基础上，我们可以拥有更多的人，不需要在这方面投入。它可以开发它的智能，开发新的算法，开发新的应用，在这个生态中进行交易。还有一个数据量的问题，就是说一个特斯拉公司拿到了很多数据，但是中国有中国的特点。在政府的帮助下，我们如何将所有这些汽车制造商的数据集聚集在一起，以便每个人都可以交易和使用它们？我相信我们将能够做得很好。这是我最早说的。为什么我相信中国的芯片会成为智能驾驶时代的全球领导者？这是我的自信，这是一个很重要的因素。

算法也很重要。虽然是数据驱动，但是算法本身也很重要。为了让客户更快的使用我们的芯片，做出他的解决方案，我们开发了各种方向。有汽车周围的3D环境感知和驾驶员在汽车中的行为。在停车的场景里，很近，但是我要把所有的位置都看清楚。这些算法都达到了量产状态。

另一个是工具，包括中间件和工具链本身。我们也开放。我们已经开发了这个东西，但我们可以用白盒交付它。客户可以基于我们开发，也可以不开发。我们分模块，没有我们的模块也可以自己开发。我们保持开放的态度。另外，我想说一件事。大家都在说国内的供应链。我们感到有责任。我们是核心芯片，核心智能驱动芯片。在我们芯片的基础上，我们找到了国内所有的芯片供应商。我们共同建立了一个国家预控机构。不能说是100%，差不多99%是国产的。希望有一天能百分百国产。

我们希望与一流的供应商、原始设备制造商以及各种技术提供商和资本合作。我们希望构建中国智能驾驶生态，推动中国智能驾驶的发展。谢谢大家！

注:本文根据现场速记整理，未经主讲人审核。仅供参考。请勿转载！另外，我想说一件事。大家都在说国内的供应链。我们感到有责任。我们是核心芯片，核心智能驱动芯片。在我们芯片的基础上，我们找到了国内所有的芯片供应商。我们共同建立了一个国家预控机构。不能说是100%，差不多99%是国产的。希望有一天能百分百国产。

我们希望与一流的供应商、原始设备制造商以及各种技术提供商和资本合作。我们希望构建中国智能驾驶生态，推动中国智能驾驶的发展。谢谢大家！

注:本文根据现场速记整理，未经主讲人审核。仅供参考。请勿转载！

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