來源：高科技與產業化
自動駕駛汽車作為未來數字城市的基礎，不只是汽車行業內的事。隨著人工智慧技術的發展，未來開放的城市道路、半封閉城市間的道路和封閉的園區裡，都會用自動駕駛技術去賦能。整個技術演進從汽車行業開始。傳統汽車行業的創新仍集中在燃油技術、生產技術等方面。進入智慧駕駛時代後，很多新的數字化應用到車裡，創新開始圍繞著晶片、人工智慧、電子架構等方面展開。
黑芝麻智慧成立於2016年，是目前行業領先的車規級自動駕駛計算晶片和平臺研發企業，專注於大算力計算晶片與平臺等技術領域的高科技研發，能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案，支撐自動駕駛產業鏈相關產品方案的快速產業化落地。
現在汽車行業的從業人員基本是從ICT行業來的，帶來了很多新的技術。汽車本身研發迭代的速度也在加快，從原來可能四五年一代，縮短到兩三年一代。而到未來的無人駕駛時代，車將作為城市裡的基礎設施，負責把人或者物運到地點，那時候的創新將圍繞人工智慧和大資料的運營管理。
汽車智慧化發展的核心是什麼？就是需要有一個高效能高算力的晶片。過去這些年，所有智慧化裝置都需要一個大腦，這個大腦提供計算能力，支撐軟體的發展，支援效能邊界的發展。汽車行業越來越像電子行業，回顧過去兩代電子行業PC和手機的發展，早期都是硬體先行。如果晶片沒準備好，手機或者PC也沒法達到所希望功能和效能。所以每個時代都成就了偉大的晶片公司。像PC時代的英特爾、英偉達，手機時代的高通。而在汽車時代，這些傳統的巨頭也正在進入該領域，但也會有新的晶片公司成長的機會。
如今業內談及自動駕駛都在講算力。算力很重要，是自動駕駛最核心的驅動力。但我們認為，自動駕駛的發展只有算力是不夠的，更多需要的是一個多元化的，或者相對來說擁有各種各樣能力的綜合體。在介紹黑芝麻智慧定位的時候，為了讓客戶理解，會說我們是AI晶片。但實際上黑芝麻更準確的定位是做異構多核架構的計算晶片。我們一顆晶片裡有各種不同的計算能力，包括CPU提供邏輯的算力，NPU提供推理人工智慧的算力，ISP 提供影象處理的能力，GPU提供3D加速的能力等。所以隨著自動駕駛的發展，對計算能力的要求不斷提升，而計算能力不只包括算力。我們做晶片時，一直希望提升晶片整體的綜合計算能力，這是未來支撐汽車智慧化發展的一個關鍵。
未來，汽車會出現非常多、不同的晶片。燃油車一輛車大概有500顆晶片，而現在的新能源智慧汽車大概有800到1000顆晶片。這並不是在原來基礎上進行疊加，而是出現了很多新的效能和功能要求。我覺得這是一個非常重要的發展趨勢，這也給晶片公司創造了很多新的機會。作為一個創業公司，想要切入一個相對傳統、相對成熟的行業，機會在哪裡？一定要等待技術革命的出現。因為只有出現了技術革命，創業公司才有機會靠自己的新技術與傳統巨頭去競爭。我們比較幸運踩中了這個時間點和這個賽道。
未來汽車電子電器架構的變化，會從傳統分散式架構走向域控制器架構再走向中央計算平臺架構。大概到明後年，國內主流車企的主流車型使用的都將是域控制器架構。同時，黑芝麻智慧已經開始與車廠探討再下一代中央計算架構的需求。因為做晶片的時間週期是很長的，特別是做車規的高效能晶片。我們在做的晶片，可能在過去中國半導體行業裡從來沒有人做過。一方面，我們現在的晶片能夠支撐汽車產業向下一代域控制架構演進，另一方面，我們也在為再下一代的中央計算架構做準備。未來車裡的資訊或者資料就會成為智慧汽車的血液，而整個電子電器架構的發展是服務於這個血液的流轉。
硬體架構的發展，其目的是實現汽車行業的“軟體定義汽車”。軟體定義汽車在技術和商業模式上給汽車行業提供了更多的想象力。現在軟硬體開始解耦，這是一個很大的變化，對整個硬體架構是有要求的。我的觀點是，軟體永遠要等硬體準備好才行。硬體特別是晶片是整個系統功能效能的邊界。如果晶片不支援它的功能，軟體做得再好也跑不起來。所以對整個硬體體系提出了要求，要提供硬體的冗餘、包括算力的冗餘，感測器的冗餘。這樣在未來軟體升級擴充套件的時候，硬體才不會成為瓶頸。
每個級別的自動駕駛到底需要多少算力？這個問題沒有人能回答。可以從裡往外和從外往裡兩個維度來考慮。從外往裡就是，多少算力能好賣。因為現在算力是賣點，現在已經有少數使用者線上下4S店買車時會詢問算力。
為什麼中國的車企開始提供1000T平臺的概念？雖然技術上實現挑戰非常大，但首先就佔住了賣點的高地。但是商業上要合理，比如拓展性是不是合理，成本投入是不是合理等。另一方面，從裡往外看，我到底要實現什麼場景，基本上現在的算力我覺得都能支撐車廠的需求。我相信在接下來3~5年，對算力的需求會趨於理智。當對自動駕駛的場景認識足夠深刻，行業的共識比較統一時，算力本身的數字就沒那麼重要了。
所以對晶片廠來講早期壓力比較大，車廠對算力的迭代要求極快，而且數字越來越高。除了汽車，車路協同在國內自動駕駛行業也被談論得很多，而且不僅僅是汽車行業的人，包括智慧城市、政府、行業標準組織等都在談。因為大家認為，車路協同應該是推動自動駕駛在中國快速落地的主要技術方向。車路協同是“雲- 邊- 端”的“三位一體”，包括雲端的智慧交通管理平臺、邊緣側的感知系統和車端的感知系統。車的感知範圍是有限的，大概為200米到300米。但路段的感知系統可以幫車去無限延伸它的感知距離，從而做出更準確的自動駕駛判斷。
黑芝麻智慧的定位是做自動駕駛的算力平臺。我們的平臺包括核心的算力，也包括演算法、完整的自動駕駛解決方案，還有路端的感知系統。我們可以實現從感知到融合定位決策控制一系列功能。我們的團隊很有特色，可能是國內這個領域唯一一個有20年以上汽車行業經驗，也有20年以上晶片行業經驗的團隊。我們是“老兵創業”，汽車行業也好，晶片行業也好，都需要非常長時間的積累。這包括技術的積累、對行業的理解，對資源的積累。我們定位還是Tier 2，會服務Tier 1 和車廠。
黑芝麻智慧的晶片搭載了自主開發的核心IP，這也是與國內其他晶片廠商比較大的區別。一般晶片廠商或者晶片設計公司還是透過整合第三方IP的方式來進行晶片設計。而我們有兩個核心IP，ISP影象處理和NPU神經網路加速器，一個解決了“看得清”的問題，一個解決了“看得懂”的問題也就是眼睛和大腦。這兩個決定了自動駕駛的效能和差異點。全球最領先的自動駕駛技術公司的兩個IP 全部都是自研，包括特斯拉、英偉達、高通、Mobileye、華為。國內應該只有華為和黑芝麻智慧兩個IP可以實現自研。高效能車規的IP在市場上是買不到第三方的。所以要不就自己做，要不然就湊合使用消費級，這對我們的挑戰還是蠻大的。
黑芝麻智慧現在已經發布了兩代四顆晶片，從2019年釋出第一代晶片，到現在我們主推的第二代A1000系列。去年釋出了A1000和A1000L，算力從十幾TOPS到五十幾TOPS不等。今年4月釋出了A1000Pro，7月份流片回來，現在開始給客戶進行測試。算力可以達到106TOPS，去年和今年釋出的晶片都是國內目前為止效能最高的自動駕駛晶片。明年會推出算力250TOPS以上的晶片，可以覆蓋從L2到L4全場景的自動駕駛算力平臺。
另外，晶片的商業模式決定了黑芝麻智慧必須開放。我們可以提供從開發到量產完整的工具鏈。整個技術體系內，從硬體到軟體到應用到演算法全部是解耦的，可以根據客戶的需求自由去替換裡面的部分。很多客戶都是基於自己的應用、自己的演算法搭載到黑芝麻智慧晶片上。現在公司也拿到了完整的車規認證。第一是團隊的認證，因為車規設計非常複雜，首先團隊要拿到車規晶片設計的培訓和認證，才能去做車規晶片設計。然後是產品和流程的認證。黑芝麻智慧是國內第一個把這三證都湊齊的公司。
我們現在應該也是國內最快能提供下一代高低速融合域控制器解決方案的公司。原本車裡低速和高速是兩個ECU，域控制器的架構需要把所有行車與泊車放在同一個盒子即同一個域控制器。它對算力的要求，對綜合計算能力的要求都更高。我們應該會是國內最快量產的平臺。
黑芝麻智慧是小米決定做車之後投資的第一家跟車相關的公司，應該也是唯一一家做自動駕駛晶片的公司，我們其他投資人中也有非常強大的產業資源。
未來，黑芝麻智慧希望能透過技術優勢、產品體系、開放的生態還有靈活的商業模式去支撐自動駕駛的發展。這一波是中國汽車產業提升全球地位非常重要的機會。無論是新能源還是智慧化，中國都走在最前面。我相信10年或15年以後，全球前十大車企中可能有一半是中國企業。而伴隨著這些中國企業的發展，也將會成長出世界級的車載晶片公司，黑芝麻智慧希望能有機會與他們一起成長。
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