車東西（公衆号：chedongxi）作者 | 俞嶽編輯 | 曉寒

就在今早，國内自動駕駛芯片頭部企業黑芝麻智能宣布，今年已經完成數億美金的戰略輪和C輪兩輪融資，其中小米長江産業基金都是領投方。

今年兩輪融資完成後，黑芝麻智能的估值接近20億美元，正式步入超級獨角獸行列。據了解，黑芝麻智能的C 輪融資也正在順利進行中。

黑芝麻智能此次獲得多家頭部投資機構及産業戰略投資，在資本投資的基礎上，也将為黑芝麻智能提供雄厚的産業鍊戰略資源的支持。與此同時，黑芝麻智能正通過構建堅實的資本、産業和技術壁壘，持續吸引行業頂尖人才、引領技術創新、推動産品的大規模量産落地。

從整個行業來看，當前“新四化”正加速汽車産業變革，汽車AI芯片行業也迎來了發展的黃金時期。根據預測，2025年AI芯片的市場規模将達到91億美元，2030年達到181億美元。

顯然，黑芝麻智能在此時獲得數億美元大額融資，代表産業投資者在看好AI芯片市場的同時，也更看好黑芝麻智能未來的發展。對于國内自動駕駛芯片行業來說，汽車AI芯片的春天已經到來。

黑芝麻智能今年完成的兩輪融資中，戰略輪由小米長江産業基金，富賽汽車等國内産業龍頭企業參與投資；C輪融資由小米長江産業基金領投，聞泰戰投、武嶽峰資本、天際資本、元禾璞華、聯想創投、臨芯資本、中國汽車芯片産業創新戰略聯盟等跟投。

值得注意的是，在這兩輪融資中，都有小米長江産業基金參與投資，這代表頭部資本對黑芝麻智能十分看好。

一汽集團、富奧汽車和德賽西威共同成立的富賽汽車，在黑芝麻智能戰略輪中參投。目前，富賽汽車正計劃深化與黑芝麻智能在資本和商業領域的合作。

武嶽峰資本、元禾璞華、臨芯資本等C輪融資參投方同樣看好黑芝麻智能，這些投資機構參投代表國内專注硬科技和半導體領域的專業投資機構對黑芝麻智能的看好。

▲黑芝麻智能參加今年上海車展

2016年成立的黑芝麻智能，目前已經獲得五輪融資。

2016年11月，黑芝麻智能完成A輪融資，投資方為北極光創投，融資金額未披露。

2017年10月，黑芝麻智能完成A 輪融資，蔚來資本領投，北極光創投、芯動能投資跟投，融資金額為1億元人民币。

2019年4月，黑芝麻智能完成B輪融資，君海創芯領投，上汽集團、SK中國、北極光創投、招商局創投等機構跟投，融資金額為1億美元（約合6.47億元人民币）。

▲黑芝麻智能總部

黑芝麻智能不斷獲得融資，且融資規模不斷增大，這表明整個汽車行業對車用AI芯片持續看好。而面對幾年内就将擴大至百億規模的AI芯片市場，黑芝麻智能抓住了快速增長的機遇期。

黑芝麻智能此次公布兩輪融資後，其估值接近20億美元，也就是超過百億人民币，成為自動駕駛芯片超級獨角獸。根據介紹，黑芝麻智能的C 輪融資也正在順利推進中。

上周召開的2021世界新能源汽車大會上，黑芝麻智能創始人兼CEO單記章發表主題演講，并公布了黑芝麻智能的最新量産計劃。

▲單記章在2021世界新能源汽車大會上發表演講

單記章說道：“去年，黑芝麻智能發布了華山二号A1000系列芯片，今年已經獲得了多個車型定點。”

今年，黑芝麻智能發布華山二号A1000 Pro芯片，是當前國内算力最高、性能最強的車規級芯片之一。

華山二号A1000 Pro采用16nm制程打造，其中CPU擁有16核心，為Arm v8架構。同時，這顆芯片最大的亮點在于使用了兩個黑芝麻智能自研的核心IP——圖像處理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN神經網絡加速器，兩個核心都滿足車規級标準。

黑芝麻智能自研的DynamAI NN神經網絡加速器算力非常巨大，A1000 Pro芯片還支持INT8稀疏加速，其中INT8算力為106TOPS，INT4算力達到196TOPS。

此外，A1000 Pro的整體功耗也僅有25W。

A1000 Pro芯片支持16路高清攝像頭輸入，能夠支持泊車、城市道路自動駕駛和高速路自動駕駛，甚至能夠無縫銜接。

單記章透露，2022年黑芝麻智能将發布A2000芯片，這顆芯片将支持L4/L5級自動駕駛，采用7nm工藝打造，單顆芯片算力将超過250TOPS。

A2000芯片相比今年發布的A1000 Pro芯片，AI性能更有大幅提升。

憑借過硬的技術和研發實力，黑芝麻智能的芯片正在加速前裝量産進程。而在此之前，黑芝麻智能推出的華山一号A500芯片，其實已經進入了後裝市場。

與此同時，黑芝麻智能發布的A1000、A1000 Pro芯片在算力上正在對标國際大廠，在行業内已經穩穩立足前沿。

在上周舉行的2021世界新能源汽車大會上，單記章指出，車輛對算力的需求正在不斷增大。

他指出，針對自動駕駛而言，圖像處理成為芯片最核心的能力之一。其中圖像處理器每秒鐘的處理能力需要達到20億像素以上。

同時，神經網絡處理器的計算能力也十分重要。他指出，L3級自動駕駛需要超過100TOPS的AI算力，如果想要實現L4/L5級自動駕駛，則需要上千TOPS的算力。

此外，随着自動駕駛等級的提升，CPU算力也需要随之提升。他指出，L4級自動駕駛需要200K DMIPS的CPU算力，L5級自動駕駛可能需要500K DMIPS的CPU算力，這就意味着，自動駕駛SoC的設計會愈加複雜。

在計算能力之外，車内還需要大量數據通量。

單記章說道：“信息将成為智能汽車的血液，高速流轉需要電子電氣架構不斷演進支撐。”

此前，汽車幾乎全部采用分布式架構，每個ECU之間非常低速連接。當前，汽車電子電氣架構正在轉變為域控制器架構，提升了信息傳輸速度。

未來，汽車電子電氣架構将轉變為中央計算平台，信息傳輸速度将大大提高。

單記章還說道，面向未來的自動駕駛，單車智能雖然十分重要，但也需要車路協同設備輔助感知，讓車輛實現更安全、穩定的自動駕駛，車路協同已經成為智慧交通最重要的發展趨勢之一。

在此之前，黑芝麻智能面向車路協同路側感知場景推出了FAD Edge計算平台。通過實時計算芯片、高效精準的感知算法，以及多場景圖像處理能力，FAD Edge能夠加速智慧公路和智慧城市建設。

▲黑芝麻智能FAD Edge

FAD Edge基于華山二号A1000芯片打造，可實現最高232TOPS的算力，支持多路感知數據接入以及多種類型傳感器接入。在功能上，FAD Edge具備多路感知設備數據融合算法，可以對交通參與者檢測和分類，通過V2X系統與車輛連接。

同時，華山二号A1000芯片從設計之初，就是面向車規級自動駕駛進行安全研發，因此FAD Edge的耐用性非常高，可以滿足惡劣環境的應用要求。

黑芝麻智能的芯片，同時也是國内芯片自主化發展的一個縮影。預計今年，黑芝麻智能将逐步布局自動駕駛芯片的前裝量産落地，加速國内汽車AI芯片的自主化進程。

面向未來出行場景，黑芝麻智能已經擁有從5TOPS到196TOPS多款自動駕駛芯片布局，由此能夠滿足從L2級輔助駕駛到L4級自動駕駛的全場景應用。

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