編輯 | 黃大路
設計 | 甄尤美
近日，國產芯片巨頭、" 智駕芯片第一股 " 黑芝麻智能，接連釋放多個重磅消息。
2026 年 1 月，CES 展會現場，黑芝麻智能攜旗艦產品華山 A2000 芯片亮相，同時宣布該芯片獲準在全球范圍內銷售與應用。
時隔僅一個多月，2026 年 2 月 24 日，黑芝麻智能正式與國汽智控達成深度合作，拿下華山 A2000 芯片的首個量產方案項目定點，首批搭載該芯片的車型預計于 2026 年內實現落地，這也標志著這款歷經三年研發的芯片正式邁入商業化落地階段。
在后續舉辦的 2025 年業績交流會上，黑芝麻智能進一步披露：華山 A2000 已累計獲得多個量產定點，合作方涵蓋頭部車企及核心 Tier1，并計劃于 2026 年下半年正式啟動量產裝車。
這一系列密集動作的背后，是一顆歷經三年多打磨研發、采用了行業最領先 NPU 架構的芯片，在中外巨頭同臺競技的智駕芯片賽道上，在一場與時間、巨頭賽跑的競爭中，逐步迎來商業化落地的市場窗口。
而一路走來，從深耕車規研發，到密集量產落地，再到全球化的生態協同，這家始終位居駕駛芯片賽道前列的黑芝麻智能的路徑愈發清晰：構建屬于自己的商業坐標系。
一個前瞻性的技術選擇
時間撥回 2022 年。
英偉達等海外巨頭占據高端賽道，國內智駕產業加速崛起，彼時，黑芝麻智能已憑借 A1000 系列完成規模量產，在行業中站穩腳跟。
面對下一代芯片的技術路線選擇，黑芝麻智能跳出了行業普遍存在的短期思維，做出了具有前瞻性的戰略抉擇：聚焦自主新一代 NPU 架構研發，以極致算力效率與低時延為核心目標，提前布局高階智駕的長期發展需求，而非局限于當下的技術舒適區。
這一抉擇的背后，是對智駕行業未來發展的深刻洞察與長遠布局。" 我們當時判斷，隨著感知、規劃、控制等算法不斷演進，未來智駕芯片將面臨更高的算力效率與更低時延的核心需求，傳統技術路徑難以支撐長期迭代。"2026 年 3 月，黑芝麻智能 CMO 楊宇欣向《汽車商業評論》表示。
他進一步表示，智能駕駛芯片的核心價值，從來不是短期的技術適配，而是能否跟上行業迭代節奏，為用戶帶來更可靠、更高效的安全體驗——這正是自主 NPU 架構的核心價值，也是黑芝麻智能前瞻性布局的核心邏輯。
黑芝麻智能自主研發的新一代 NPU 架構，核心突破在于近存計算框架的創新，即將所有運算單元統一置于近存計算框架內，徹底消除核間調度及同步開銷，讓每一份算力都能得到高效利用，從根源上解決了傳統架構算力浪費的痛點。
同時，通過配置百 MB 級超大容量、8TB/s 超大帶寬的片內 SRAM，大幅提升數據吞吐能力，顯著降低處理時延，進一步提升實際算力利用率；
更重要的是，這種設計減少了對外部 DRAM 的依賴，使得芯片在同等算力規格下，實現了更低的功耗、更穩定的延遲與更高的效率，完美契合高階智駕的長期發展需求。
這條前瞻性路線的難度不言而喻。NPU 架構的挑戰，貫穿前端架構設計、后端實現、時序收斂、功耗與面積優化、軟件協同及最終的量產可行性等多個環節，不僅需要做出功能可用的方案，更要在性能、能效、成本與工程落地性之間找到精準平衡，確保產品可商用、可規模化。
更值得注意的是，7nm 工藝下單次流片成本至少數千萬元，一旦流片失敗，便將面臨巨額沉沒成本；而當時行業整體仍處于技術積累階段，高階智駕的市場需求尚未完全爆發，這種提前布局無疑需要足夠的戰略定力。
"2022 年立項時，內部確實有過多次深入討論。大家對新一代 NPU 架構方向的潛力予以認可，但同時也充分認識到這條路線的研發風險。" 楊宇欣回憶道。
為提前規避技術風險，黑芝麻智能在項目啟動階段便推動前端、后端、軟件、工具鏈等團隊深度協同，確保關鍵問題能夠快速暴露、及時解決；同時引入有相關經驗的專家，幫助更早識別和拆解風險，最終達成內部共識：這條路雖然難，但值得走，也有能力把它走通。
最終促成內部達成統一意見的是一個樸素標準：用戶真正需要什么？" 對于智能駕駛芯片來說，用戶關注的并非架構概念本身，而是芯片能否帶來更高的性能、更低的時延、更可靠的安全體驗。" 基于這一判斷，黑芝麻智能認為，自主研發的新一代 NPU 架構雖難度更大，但更契合智能駕駛長期發展需求。
" 所以最后的統一，不是因為這條路容易，而是因為大家判斷：這條路雖然難，但值得走，也有能力把它走通。"
事實證明，這份前瞻性抉擇，成為了黑芝麻智能突圍的關鍵底氣。
當前，英偉達、小米自研芯片、地平線等玩家的量產產品持續涌現，自研芯片已成市場主流趨勢。并且隨著城市 NOA加速走向標配，高階智駕的算力門檻與效率要求正在全面躍升。這款歷經三年多淬煉的 A2000 芯片，正以自主架構的極致效率，劍指英偉達等主流玩家的核心陣地，邁出國產芯片突圍的一大步。
A2000 的底氣
當前，高階智駕的 AI 算力門檻已普遍提升至 200TOPS 以上，面向城市 NOA 與端到端大模型的旗艦方案，算力需求更是達到 500TOPS 乃至 1000TOPS 量級，芯片競爭已超越單純的算力數字比拼。架構效率、精度支持、集成能力與自主 IP，成為決定芯片核心競爭力的關鍵因素。
而這，正是黑芝麻智能 A2000 芯片的核心優勢所在。
黑芝麻智能的華山 A2000 家族芯片，性能直接對標行業最強旗艦芯片，可滿足從主流智駕到全場景高階智駕的多元化算力需求。
這種效率優勢的基礎，是 A2000 大幅提升了片上存儲（SRAM）容量。作為行業最領先 NPU 架構，其在芯片內部配置了大量存儲單元，大幅降低了對外部 DDR 內存的依賴，進而減少數據搬運。
" 正因如此，A2000 可通過規格上看似更少的帶寬實現更強的性能，這是其在架構上的重要創新。" 楊宇欣說。
精度支持是 A2000 技術規格的另一關鍵。楊宇欣透露，A2000 全面支持浮點計算，包括 FP8、FP16 等精度，" 除英偉達以外，我們在這方面的精度支持較為全面，不少國內同行產品暫未達到這一水平。"
對 FP8 等高精度的原生支持，是運行大模型、保障算法效果與動態范圍的重要前提，也是高端與中低端芯片的重要技術區分點。
集成化是 A2000 的另一大提升。A2000 將高性能 MCU 深度集成到單一 SoC 芯片內部——上一代 A1000 仍需外掛獨立 MCU 負責安全控制，而 A2000 實現了 " 單芯片同時承擔 AI 感知與安全控制 " 的雙重職能。通過獨創的 "3L" 層級化縱深安全架構，在單芯片內實現物理隔離的高性能計算域、確定性安全域與獨立安全域，功能安全等級達到汽車行業最高的 ASILD 級。
黑芝麻智能芯片產品及方案專家張松向《汽車商業評論》解釋了 MCU 集成背后的行業需求：" 當前汽車正朝著跨域融合或集中式架構發展，需要將智能化配置盡可能集中在數量更少的域控制器里，此前可能需要七八個，目前已縮減至兩三個。"
芯片的核心競爭力，還在于核心 IP 實現 100% 自主研發。張松強調，黑芝麻智能在圖像處理（ISP）和 AI 加速（NPU）這兩個核心模塊上完全自主研發，不受第三方 IP 授權方的技術限制，可根據客戶需求和市場變化快速響應、靈活調整。
他進一步說明：" 創業企業需具備自身核心技術。若核心 IP 全部外購，競爭力相對有限；一旦需要調整或提供技術支持，需依賴第三方，甚至產生額外成本；而自主研發的 IP，團隊可根據需求直接優化，靈活性更高。"
企業基因與發展邏輯
一家企業的產品，往往與其內在發展基因密切相關。
從 A1000 到 A2000，兩代芯片間隔六年，卻始終遵循同一套底層研發邏輯。
楊宇欣將公司的產品決策概括為：技術前瞻性、市場客戶的迭代節奏、算力與成本的平衡點，三者缺一不可。" 公司既要兼顧技術領先性，也要貼合產業化節奏，這需要一支長期穩定的團隊提供支撐。"
這一決策邏輯有明確的實踐支撐。A1000 于 2020 年發布，當時其 58TOPS 的稠密算力處于市場領先水平，截至目前，它仍是 16nm 及以下全球范圍內算力最高的量產芯片之一。" 這款五年前發布的芯片，至今仍在商用車市場保持穩定出貨——其生命周期，正是對上述決策邏輯的有力印證。" 楊宇欣說。
" 產品推出過早，可能具備技術領先性，但容易成為行業參考，讓同行借助相關技術實現商業化落地，這并不符合商業邏輯。" 楊宇欣表示。因此，黑芝麻智能的產品判斷始終注重綜合性，同時考量技術趨勢與客戶的落地節奏。
支撐這一發展邏輯的，是一支穩定的核心團隊。楊宇欣透露，黑芝麻智能的 VP 級核心成員自創業以來基本保持穩定；核心技術人員也未出現大規模變動。人才的連續性，確保了黑芝麻智能對技術路線的判斷保持一致性。
張松表示，黑芝麻智能自創立之初便聚焦高算力智駕芯片賽道，未涉足低端芯片市場的價格競爭。這種 " 技術上追求突破、產品上注重落地 " 的發展基因，使得黑芝麻智能的每一代產品都處于當時的算力前沿，而非跟隨行業選擇更易落地的安全路線。
從單點算力到生態協同
當 AI 大模型上車與艙駕一體化成為行業主流趨勢，車載芯片的競爭已超越單純的算力參數比拼，軟件生態的配套能力成為影響芯片實際落地的關鍵因素。
楊宇欣向《汽車商業評論》解釋了這一行業邏輯："AI 芯片與傳統芯片存在差異，傳統芯片憑借清晰的技術文檔即可被客戶應用，而 AI 芯片對頂層軟件和算法模型存在較強依賴，因此 AI 芯片企業需具備相對全面的全棧技術能力。"
基于這一需求，黑芝麻智能在 2026 年初推出 FAD2.0 開放平臺。
該平臺支持全 FP16/FP8 浮點及 INT4/INT8 等多種精度計算，兼容成熟第三方軟件生態，且將支持 OpenVLA 等前沿架構，助力車企與算法廠商靈活整合資源，避免被單一技術體系限制。目前，元戎啟行、Nullmax（紐勱科技）等頭部算法廠商已對該平臺進行深度適配。
在客戶服務方面，駐場制度是黑芝麻智能的特色之一。張松告訴《汽車商業評論》介紹，黑芝麻智能會根據項目規模，向客戶現場派駐相應規模的團隊，" 團隊規模可能為幾十人，甚至一兩百人，直接在客戶辦公場所，與客戶協同開展開發、問題排查等工作 "。這一服務模式與英偉達等海外廠商形成明顯區別。
他以問題響應時效為例說明：" 從問題提出、內部響應到最終解決，通常可在一周內完成，部分情況下可縮短至三天以內。而英偉達等海外廠商，若涉及芯片底層問題，國內技術支持團隊需向國外團隊發郵件溝通，往返反饋周期可能長達一個月。"
這種效率差異背后也存在成本考量，項目周期延長會增加客戶的人力投入，客戶核心需求仍是兼顧性價比與實用性。
在客戶合作策略上，黑芝麻智能側重與核心伙伴開展深度協同，而非追求合作數量。關于合作伙伴的選擇標準，楊宇欣說：" 我們作為行業頭部企業，會優先選擇頭部合作伙伴。"
同時他明確了合作邊界，" 我們不會涉足合作伙伴的核心業務領域，這是我們的原則。合作是雙向選擇，核心是雙方在商業利益、經營理念及市場判斷上達成共識。"
這些合作并非簡單的供需關系，從芯片研發、方案定制到量產落地，黑芝麻智能表示，他們會根據車企具體需求提供定制化技術支持。
《汽車商業評論》認為，隨著 A2000 芯片量產訂單的持續落地，軟件生態配套的重要性在實際項目中得到進一步驗證——完善的合作伙伴網絡不僅助力芯片更快適配 L2-L3 級乘用車、商用車及 L4 級無人駕駛等多元場景，也在一定程度上緩解了行業內普遍存在的 " 算力強勁但落地困難 " 的問題。
" 任何一個產業從爆發走向成熟，分工細化是必然規律。芯片、算法、集成、整車，每個環節的技術壁壘和核心能力各不相同，讓最專業的角色做最擅長的事，整體效率才能最大化。黑芝麻智能的戰略定位很清晰：專注算力底座，堅持開放平臺，把選擇權和創新空間留給合作伙伴。" 楊宇欣表示。
這番話的背后，是這家芯片企業對產業分工的獨特理解。在 " 全棧自研 " 成為行業熱詞的當下，這家公司選擇了一條被英偉達、高通驗證過的路徑——專注底層算力，構建開放生態。
無論是面向高階智駕的華山 A2000 家族，還是主打艙駕一體的武當 C1296，這一邏輯貫穿始終。分工協作不是口號，而是產業長期演進的必然結果；開放生態不是選擇，而是穿越周期的底層能力。
從車載到端側AI 的全場景布局
當行業仍將黑芝麻定義為車載芯片廠商時，這家公司正將戰線向具身智能和端側 AI 延伸。
" 汽車是端側推理算力要求最高的場景，我們已完成完整的技術和商業閉環，隨著市場演進，會進一步挖掘更多場景。" 楊宇欣向《汽車商業評論》表示，它的核心邏輯是：以汽車這一端側 AI 要求最高的場景，完成技術與商業的閉環，再向相關性較高的場景延伸。
黑芝麻智能自創立以來，核心戰略未發生重大調整。其核心發展路徑為：以汽車這一端側 AI 要求最高的場景，完成技術與商業的完整閉環，再向相關性較高的場景延伸，構建覆蓋智能汽車、具身智能、通用端側 AI 推理的全場景智能生態，實現從 " 智能汽車計算芯片引領者 " 向 " 端側 AI 推理芯片領導者 " 的轉型。
具身智能是其優先延伸的方向。楊宇欣在 2025 年的一份 PPT 中提出判斷：" 汽車的下一站，就是機器人。" 這一判斷的核心依據，是機器人產業鏈與汽車產業鏈的高度重疊，以及兩者相通的模型技術基礎。
在具身智能領域，黑芝麻智能以車規技術遷移為核心，形成了系統化的落地布局。2025 年 11 月，黑芝麻智能發布業界首個全棧自研、符合車規安全標準的 SesameX 多維具身智能計算平臺，構建起 " 機器人全腦體系 "。
依托車規級芯片的高可靠性、低延遲、高安全性優勢，SesameX 平臺針對性解決機器人行業存在的 " 大小腦失衡、安全無保障、系統割裂、算法難進化 " 四大問題，將智能駕駛領域的感知、決策、控制技術體系，應用于機器人的運動控制、環境交互、自主認知等場景。
目前，黑芝麻智能已與云深處、傅利葉智能、聯想、天問人形機器人等產業鏈頭部企業建立深度合作，其相關產品已在四足機器人、航運智能巡檢、服務機器人等場景實現規模化交付。2025 年，黑芝麻智能具身智能業務實現營收 9630 萬元，成為企業新的重要增長板塊。
針對智駕行業的發展走向，楊宇欣給出了具體的時間判斷。"L3 基本是人機共駕的終點，進一步升級至 L4，不僅是技術層面的突破，更涉及商業模式的變革。"
在泛 AI 端側領域，黑芝麻智能聚焦高價值場景實現突破。該公司以端側 AI 影像為核心賽道，相關方案累計搭載設備超 5 億臺，覆蓋消費電子、智能終端、工業邊緣等多個場景。
針對消費電子領域的發展趨勢，黑芝麻智能與理想汽車合作，為其首款 AI 眼鏡 Livis 提供定制化影像算法與算力支持，同時推進與多家頭部廠商的 AI 眼鏡研發項目，將車規級產品的低功耗、高實時性優勢，延伸至便攜智能終端領域。
同時，該黑芝麻智能開放工具鏈與生態接口，聯合算法廠商、硬件伙伴打造定制化解決方案，以應對端側 AI 場景分散、需求多元的行業特點。
支撐黑芝麻智能全場景布局的核心，是其車規級技術的降維優勢。經過多年在智能駕駛領域的深耕，其已建立起嚴苛的車規級設計、測試、量產體系，積累了大規模量產交付與安全合規經驗。將這種能力遷移至具身智能、工業邊緣等場景時，黑芝麻智能形成了顯著差異化優勢——相比普通消費級芯片，其產品在可靠性、穩定性、安全性上表現更突出。
黑芝麻智能的全場景布局并非盲目擴張，而是基于自身核心優勢的延伸，順應行業發展趨勢。
當前，端側 AI 進入全場景融合階段，國際巨頭已啟動生態擴張，國內企業則多陷入單點競爭的同質化困境。
黑芝麻智能以車載芯片為基礎，向具身智能、泛 AI 領域延伸，既避開了國內市場的同質化價格競爭，又憑借車規級技術的差異化優勢，搶占高端端側 AI 市場，為國產端側 AI 產業提供了 " 從單點突破到全場景協同 " 的發展路徑。
盡管面臨技術適配、生態構建、巨頭壁壘等挑戰，但依托車規級技術壁壘、開放生態戰略及長期發展定力，黑芝麻智能正逐步構建覆蓋 " 智能汽車 + 具身智能 + 泛端側 AI" 的全場景競爭力，朝著 " 端側 AI 推理芯片領導者 " 的目標推進。
全球化的下一步
2026 年 1 月 A2000 通過美國政府審查，黑芝麻成為國內唯一通過此類審查的智駕芯片企業。
" 從創立之初，黑芝麻便在美國、新加坡設立了研發中心，這是從公司很早就布局的，也是為了更好地面向全球市場。" 楊宇欣說。" 我們一直堅信，全球化的第一步，一定來自于國內客戶不斷向全球的拓展。" 目前已有產品跟隨國內車企客戶在全球范圍出貨。
黑芝麻智能芯片產品及方案專家張松進一步分析，傳統車企的國產化率要求越來越高、成本壓力越來越大，這兩個維度足以推動 A2000 進入更多主流車企的供應鏈，并隨之走向全球。
在海外市場的拓展上，黑芝麻智能選擇了相對審慎的路徑——依托本地生態合作伙伴，而非事事親力親為。" 我們更依賴在全球范圍內領先的合作伙伴或 Tier1 來做，我們不可能所有事情都自己摸，人家都是幾十年的公司，我們今年才是成立第十年。" 楊宇欣說。
楊宇欣也坦言，國內外客戶的訴求存在明顯差異：" 國內客戶愿意跟你一起做一些技術的突破和探索，海外客戶更依賴于體系化和成熟的流程規范 "。這也是黑芝麻智能在出海策略上選擇依托成熟合作伙伴、循序漸進的重要考量。
在談到公司的長遠愿景時，楊宇欣提到了手機行業的遺憾——中國手機廠商蓬勃發展，卻沒有培育出一個世界級的手機芯片設計公司。
" 相信在汽車、端側 AI 發展的大潮之下，中國還是有希望成長出在世界上占有一席之地的 AI 芯片公司。" 楊宇欣如此說道。
2026 年，黑芝麻智能成立第十年。 " 能走過第一個十年的公司，其實也是一個里程碑。" 楊宇欣感慨，語氣里有一種克制的欣慰。
十年，在科技行業是一個不短的跨度：足夠見證一個市場從萌芽到格局基本成型。從 A500 到 A1000 再到 A2000，三代芯片，黑芝麻智能完成三次架構躍遷。
在車載領域，推動 A2000 量產落地規模化，引領國產車載芯片發展；在具身智能、泛 AI 領域，完善 SesameX 平臺布局，以車規級技術的 " 降維打擊 " 優勢拓展更多應用場景；在生態領域，持續推進開放賦能，凝聚更多合作伙伴，構建全場景智能生態——這，是黑芝麻智能在第二個十年開啟之際，擺在自己面前的三條戰線。
A2000 量產定點的落地，是這種蟄伏開始兌現的信號。隨著 2026 年下半年量產裝車的啟動，這場關于芯片的競爭，才剛剛進入真正的考驗期。
這是第十年的判斷，也是第二個十年的賭注。
請關注《汽車商業評論》兄弟媒體
參加
2026 第十八屆軒轅汽車藍皮書論壇
共論轉折
點擊掃碼報名
▼
