從自動駕駛到跨域融合，黑芝麻智能搶跑英偉達
英偉達想要實現的“One chip to rule them all”時代，正在被國內芯片初創公司率先搶跑。
去年英偉達推出了“人類有史以來最強自動駕駛芯片”DRIVE Thor，單顆算力高達2000 TOPS，還號稱可以實現一“芯”多用，同時集成自動駕駛、智能座艙、車載操作系統的計算需求。
黃仁勳將其稱爲“One chip to rule them all”，不僅刷新了自動駕駛芯片算力的“天花板”，還爲後續中央計算架構的推出奠定了先發優勢。
這無疑加大了車載芯片的國產替代難度，不過DRIVE Thor要到2025年才能量產，三年左右的時間差也給了國產芯片企業趕超的機會。
就在4月7日，在“芯所向 至未來 BEST TECH Day 2023”黑芝麻智能戰略發佈暨生態合作伙伴大會上，黑芝麻智能發佈了其全新產品線——武當系列智能汽車跨域計算平臺及其首款芯片C1200。
據介紹，C1200單顆芯片能夠滿足包括CMS（電子後視鏡）系統、行泊一體、整車計算、信息娛樂系統、智能大燈、艙內感知系統等跨域計算場景。
其覆蓋的計算需求遠超英偉達DRIVE Thor，這也是爲什麼黑芝麻智能創始人兼CEO單記章稱C1200是全球範圍內首個跨域融合計算芯片。
不僅如此，C1200今年下半年就會向客戶提供樣片，單記章在接受採訪時透露，希望C1200明年年底就可以量產上車，儘管時間非常有挑戰。
這意味着黑芝麻智能的“One chip to rule them all”不僅比英偉達集成的功能更多，還比DRIVE Thor提前一年實現量產。
更重要的是，在車企卷功能、卷價格、卷平臺、卷渠道的超級內卷時期，成本壓力已經從終端市場層層傳遞至車企和供應鏈，而黑芝麻智能的武當系列以及華山系列提供的更具性價比的方案，已經在競爭中表現出了優勢。
智能汽車芯片的國產替代正在加速實現。
01
從自動駕駛到跨域融合計算芯片
武當系列智能汽車跨域計算平臺及其首款芯片C1200的發佈，也標誌着黑芝麻智能的定位從“自動駕駛計算芯片的引領者”升級爲“智能汽車計算芯片的引領者”。
對於黑芝麻智能來說，這一戰略定位的改變，既是出於前瞻性的技術佈局考慮，也是應對企業現實經營的舉措。
在單記章看來，“芯片是量的市場，沒有量，芯片一定是虧本的”。在整個車載芯片市場，黑芝麻智能早期聚焦的自動駕駛芯片在規模上相對侷限。
去年黑芝麻智能的出貨量僅有幾萬片，今年大概會有幾十萬片的出貨量。對比之下，同時覆蓋智能座艙、智能駕駛、中央網關和高性能MCU四大領域芯片的芯馳科技去年出貨量已經過百萬，預計今年會翻番。
正如芯馳科技聯合創始人張強此前接受採訪時所說，在汽車行業，只做一款芯片產品是支撐不了公司發展的，汽車半導體公司如果要增加銷售額，增加客戶黏性，需要多種芯片產品系列才能滿足客戶的多元需求。
單記章在接受《出行範兒》等媒體採訪時也透露，智能駕駛芯片要達到100萬輛的裝車量時才能實現盈利。
要達到這樣的規模，單靠自動駕駛芯片顯然很難實現。
事實上，黑芝麻智能在成立後就不斷審視企業的戰略佈局，並很早就預判到：L2\L2+智能駕駛將成爲標配，車企對性價比的需求越來越高，從艙駕一體到電子電氣架構向集中式演變會是必然的趨勢。
基於這樣的預判，早在兩年多以前，黑芝麻智能就啓動了武當系列新品的研發，通過新的產品線堵蓋車內更多的計算需求。
黑芝麻智能CMO楊宇欣強調，在技術快速演進的智能汽車行業，持續創新的能力決定着一家芯片初創公司的生存命脈，即使在藍海市場也必須要不斷創新，而不是把別人走過的路照搬一遍。
這也是爲什麼行業都在提跨域融合的概念，或者發佈了艙駕一體、艙泊一體等方案，只有黑芝麻智能率先同行推出首款產品。
黑芝麻智能希望爲行業帶來顛覆式創新的產品和技術，滿足本土市場需求。爲了實現這一目標，單記章公佈了黑芝麻智能戰略定位三步走計劃：
第一步，聚焦自動駕駛計算芯片及解決方案，實現產品的商業化落地，形成完整的技術閉環；
第二步，根據汽車電子電氣架構的發展趨勢，拓展產品線覆蓋到車內更多的計算節點，形成多產品線的組合；
第三步，不斷擴充產品線覆蓋更多汽車的需求，爲客戶提供基於芯片的多種汽車軟硬件解決方案及服務。
隨着武當系列平臺及其首款芯片C1200的發佈，黑芝麻智能也正式進入到戰略第二階段。
按照黑芝麻智能的規劃，其華山系列芯片將會專注於自動駕駛，爲L3級及以上的自動駕駛產品提供服務，武當系列則聚焦在中央計算方面。
02
“新、準、強、高”
單記章認爲，汽車的電子電氣架構正在從分佈式的MCU的架構，逐漸過渡到域控，現在又過渡到行泊一體，再到多域融合，再到中央計算。而從域控走向中央計算架構，跨域融合是必由之路，真正的跨域需要從芯片做起。
作爲第一個“吃螃蟹”的企業，黑芝麻武當系列及首款芯片C1200的實力如何？
黑芝麻智能將武當系列芯片的優勢概括爲：“新”、“準”、“強”、“高”。
所謂“新”就是採用了創新的融合架構，通過異構隔離技術，把不同算力根據不同場景，以及不同規格和安全要求，進行搭配組合，支持汽車電子電氣架構的靈活發展。
據黑芝麻智能產品副總裁丁丁介紹，黑芝麻智能武當系列基於自研的Extreme Speed Data Exchange Infrastructure(ESDE) ，能夠提供高效、安全可靠的數據底座，可以向上承載智能汽車7大算力類型在內的計算需求：通用CPU、AI神經網絡處理、圖像渲染、專用的CV計算、音頻音效處理以及高效安全的實時性算力。
“準”則是準確的市場定位，武當系列瞄準的是海量的L2+級別智能駕駛及融合計算應用市場，單SoC就可以提供人機交互、行泊一體、數據交換能力。
“強”則是指強大的家族設計，基於先進的工藝構建計算平臺，家族化的產品可以應對不同的計算需求。
基於自研低延遲、高吞吐數據交換架構ESDE打造的武當系列產品線，一方面能夠安全地隔離不同功能安全等級要求的算力組合；另一方面，低時延處理並傳輸大流量數據，以充分利用算力，讓算力規格不只是擺設。
“高”則是指高車規要求，黑芝麻智能的三代車規SoC都是一次性流片成功，C1200內置支持ASIL-D等級的Safety Island和國密二級和EVITA full的Security模塊，並滿足車規安全等級最高的可靠性要求。
武當系列首款產品C1200基於7nm先進製程，這是當前芯片行業發展中最先進的芯片製程之一，在同樣的尺寸要求下，7nm進程的芯片密度更高，性能更出色，功耗更低，且面積更小。
C1200使用支持鎖步的車規級高性能CPU核A78AE（性能高達150KDMIPS），和車規級高性能GPU 核G78AE，提供強大的通用計算和通用渲染算力；自研DynamAI NN車規級低功耗神經網絡加速引擎，支持NOA場景。
C1200還內置了成熟高性能的Audio DSP模塊和每秒在線處理1.5G像素的新一代自研NeuralIQ ISP模塊；提供32KDIPMS的行業最高MCU算力；能同時處理大於12路高清攝像頭的輸入，支持高速率的MIPI。
外設方面，C1200支持處理多路CAN數據的接入和轉發，支持以太網接口並支持所有常用的顯示接口格式，支持多屏輸出，多路4K能力；支持雙通道的LPDDR5內存顆粒，可滿足跨域融合後的帶寬需要。
C1200上開創性地實現了硬隔離獨立計算子系統，獨立渲染，獨立顯示，滿足儀表控制屏的高安全性和快速啓動的要求。同時，該子系統也可以靈活應用於自動駕駛、HUD擡頭顯示等需要獨立系統的計算場景。
對於車企來說，C1200可以靈活支撐各種電子電氣架構，根據企業需求來進行定製化設計。
03
質變式的成本降低
在自動駕駛場景，黑芝麻智能已經推出華山系列芯片，是首個將量產的符合車規、單芯片支持行泊一體域控制器的國產芯片平臺。其中華山二號A1000單顆芯片算力58-116TOPS，能夠支持最新的 BEV 算法，滿足 L3 及以下自動駕駛場景的需求，已經獲得東風、吉利、合創等車企量產定點，預計今年量產上車。
楊宇欣在接受《出行範兒》等媒體採訪時表示，接下來黑芝麻智能的兩個平臺系列產品會同時向前推薦，在華山系列基礎上推出跨域融合的武當系列，也給客戶提供了更多選擇。
“市場仍然還在演變，從域控架構到中央計算，要迭代多少代產品才能進入成熟期，這個對每個公司都是考驗。”楊宇欣認爲，現在行業清晰的共識是，通過高性價比的方案把L2+做成標配。
過去四年，國內乘用車的L2（L2+）的滲透率不斷提升，乘用車領域佔有率達到了29%，而在新能源車領域更是達到44%。黑芝麻智能認爲，到2025年，L2到L3級別自動駕駛的滲透率將會超過70%。而隨着自動駕駛技術開始走向成熟，到2030年之前L3級自動駕駛將會批量落地。
也就是說，智能駕駛功能會逐步從高端車型向中低端車型普及，當“價格戰”開始從銷售終端向主機廠和供應鏈傳導，高達數萬元的智能駕駛解決方案顯然已經不能被車企和用戶接受。
在這樣的行業共識下，供應商只有真刀真槍去拼技術、成本、客戶服務能力。
此前大疆車載發佈了其低算力的純視覺智駕解決方案，BOM成本下探至5000元左右。在中國電動汽車百人會論壇（2023）上，黑芝麻智能也公佈了高性價比的產品方案。
據楊宇欣介紹，黑芝麻智能10V（攝像頭）NOA功能的行泊一體域控制器BOM成本控制在3000元人民幣以內，支持50-100T物理算力，並且成本還有進一步下探的空間。
隨着出貨量不斷增加，黑芝麻華山系列芯片A1000的成本會越來越有優勢。作爲一個相對成熟的芯片，它會不斷的去做量變級的成本優化，隨着系統的成熟，隨着你前期很多開發成本的攤薄，A1000的成本也會不斷下降。
對於黑芝麻智能來說，武當系列C1200芯片可以實現“質變式”的成本降低。
在楊宇欣看來，通過壓縮周邊的軟硬件的周邊，只能做到簡單數量級的降低成本，做更多數量級的降本必須要從整個系統層面去做創新，包括跨域、多域架構的創新等，在保證技術迭代性能提升的同時，實現成本優化。