當前，汽車產業正經歷從電動化向智能化的深刻轉型，半導體技術的演進成為推動這一變革的核心引擎。隨著后摩爾時代”的到來，規模定律以大模型和NPU（神經網絡處理器）為代表，重塑了計算范式，從硬件驅動計算轉向算法驅動計算。這一背景下，智能輔助駕駛作為關鍵應用場景，正加速汽車全場景智能化的實現。
同時，中國本土品牌在技術創新和供應鏈整合上展現出強勁勢頭，但面臨成本壓力、方案兼容性等挑戰。黑芝麻智能作為專注于汽車計算SoC芯片的領軍企業，致力于通過平臺化解決方案，為行業提供安全、高效的芯片底座，助力智慧出行邁入新時代。根據高工榜單數據，黑芝麻智能在2024年中國市場傳統自主品牌乘用車NOA行泊一體域控計算方案供應商中，市場份額達12.15%，排名第三。
2025年7月22日，黑芝麻智能產品管理總監周勇在2025第八屆智能輔助駕駛大會上表示：在汽車智能化浪潮中，企業需“以人為本，以終為始”，將安全作為第一準則，并強調“慢思考、快行動”的策略，避免盲目追求算力競爭，而應聚焦算法效率與平臺化創新，以高性價比方案賦能全場景出行。
周勇 | 黑芝麻智能產品管理總監
以下為演講內容整理：
半導體發展推動汽車智能化新紀元
半導體技術的百年演進從摩爾定律時代過渡到規模定律時代，驅動汽車產業從電動化上半場進入智能化下半場。摩爾定律時代以晶體管數量和芯片工藝制程提升為核心，催生了CPU、GPU等處理器的出現；芯片制程從微米級向納米級、從40nm到2nm的迭代，計算速度實現快速增長。規模定律時代，計算凡事從硬件驅動轉向算法驅動，算法架構從CNN/LSTM演進到Transformer，NPU的出現大幅突破計算能力，推動大模型進入端側推理，賦能千行百業開啟全新的智算時代。
圖源：演講嘉賓素材
汽車智能化現狀與多維挑戰
汽車智能化在業務與應用層面向座艙、輔助駕駛和底盤等多域加速滲透，大模型的應用加速了這一趨勢。座艙域應用由傳統的DMS、語音助手等逐步過渡到基于LLM/VLM的多模態感知以提升交互體驗；輔助駕駛域受益于BEV+Transformer和端到端模型演進，實現從感知到決策的智能化；底盤域則依托模型控制優化車身姿態管理。黑芝麻智能作為汽車計算SoC芯片公司，聚焦于輔助駕駛和智能座艙。
圖源：演講嘉賓素材
當下汽車產業化在不斷加速，在燃油車時代汽車生命周期很長，一般是8年一大改、4年一小改。現在時代，新品牌、新車型層出不窮，每個車型的生命周期相較于過去顯著縮短，新車研發周期從燃油車時代的3~4年壓縮至現在的18個月。面臨汽車產業化和智能化加速，主機廠和Tier-1客戶面臨很多挑戰，總結下來有4點：極限成本、方案兼容性、算法快速迭代和應用下沉，這些挑戰源于：汽車芯片方案車規級要求與消費電子消規級的差異，汽車平臺開發驗證周期長，傳統開發流程下汽車電子電器架構的各個模塊每次都需要重新開發、重復造輪子的現象非常明顯，算法迭代更新太快。對于主機廠來說，如何統籌規劃高中低端車型、平衡好性能和成本、打破內卷，已經成為從“規模擴張”到“價值深耕”轉型的關鍵命題。
平臺化解決方案：華山與武當系列創新
黑芝麻智能作為汽車行業Tier2，專注于車載SoC芯片研發，推出華山系列和武當系列，構建平臺化方案應對行業痛點。公司愿景是成為智能汽車計算芯片引領者，團隊背景強大，超過1000名員工中研發人員占比85%，包括40余名博士，核心團隊來自頂尖半導體、ADAS及AI應用公司。華山系列定位輔助駕駛計算芯片，包括A1000、A2000，其中A1000是本土首款車規級高算力芯片；武當系列聚焦跨域融合計算芯片，包含C1236、C1296，為全球首款車規級跨域融合芯片。
圖源：演講嘉賓素材
針對高端車型與經濟車型的分層需求，公司提出安全智能底座架構，通過武當C1200家族實現一芯集成汽車必備計算功能，類似豐田TNGA架構，提供長生命周期平臺。該方案中，武當C1200可連接攝像頭、毫米波雷達、ZCU和ECU，支持座艙安全屏顯與控制，經濟車型單芯片實現艙行泊一體，高端車型搭配華山A2000實現高階輔助駕駛。平臺化優勢在于兼顧成本與性能，避免重復造輪子，并通過工具鏈優化加速量產。
高等級輔助駕駛關鍵要素與A2000突破
實現高等級輔助駕駛需四大關鍵要素：高算力+高帶寬、友好通用的工具鏈、平臺化系列化及全棧化解決方案。高算力支持高階迭代和大模型帶寬需求；工具鏈需快速適配算法供應商，支持新算子、新模型擴展；平臺化要求芯片組合覆蓋高中低配置；全棧化則需芯片+算法同步適配，提供參考模型和數據閉環工具縮短量產周期。黑芝麻智能的華山A2000家族于2025年CES發布，代表新一代突破：集成高安全NPU支持冗余校驗，新存算架構三層設計平衡性能與成本，原生支持Transformer，產品組合覆蓋領航輔助駕駛到Robotaxi；
圖源：演講嘉賓素材
此外，超高集成度融合CPU、DSP、GPU、NPU、MCU和ISP/CV六合，全新ISP支持4幀曝光和150dB HDR，自研RISC-V調度核心實現單芯片數據閉環，靈活擴展支持多芯片算力。NPU核心采用九韶架構，優化計算效率；工具鏈BaRT（Black Sesame acceleration Run Time）提升易用性。A2000不僅賦能智能汽車，還擴展至具身智能和端側AI，通過搭配武當C1200滿足機器人不同算力需求的大小腦應用，繼承車規高可靠性。
技術落地與產業協作實踐
黑芝麻智能通過開放合作加速技術落地，武當C1200已支持城市NOA場景應用，實現無圖城市輔助領航和高速場景處理。該芯片優化了算法效率，例如在城市道路中處理機動車、行人無保護左轉等復雜場景。
企業代表強調，汽車智能化需全產業鏈協同，芯片公司需與算法伙伴緊密配合，以安全、高效平臺縮短量產周期。黑芝麻智能堅持慢思考快行動，避免無效算力內卷，聚焦算法優化和成本控制。
圖源：演講嘉賓素材
未來展望與挑戰
展望未來，汽車智能化將持續深化，但挑戰并存。一方面，大模型端側推理將賦能全場景出行，預計2030年乘用車滲透率超80%，智能汽車領先者將主導全球市場；另一方面，成本壓力、算法快速迭代和安全合規需產業鏈協同。黑芝麻智能作為長期主義者，將持續創新華山和武當系列，拓展具身智能和端側AI，通過平臺化方案應對挑戰。企業需平衡創新與風險，以“芯”力領航，成就智慧出行新時代。黑芝麻智能將踏實踐行內功修煉，以全棧化AI芯片賦能主機廠和消費者，推動中國技術全球輸出。