小米投了一家汽車晶元公司，估值超120億

2022年10月17日15:12:05 熱門 1430

出品 | 虎嗅汽車組

作者 | 王笑漁

9月22日，虎嗅獲悉，自動駕駛計算晶元公司黑芝麻智能，宣布已於近日完成戰略輪及C輪融資兩輪融資。戰略輪及C輪兩輪融資投後估值近20億美元（約合人民幣129億元），黑芝麻智能正式步入「獨角獸」行列。

戰略輪由小米長江產業基金，富賽汽車等國內產業龍頭企業參與投資；C輪融資由小米長江產業基金領投，聞泰戰投、武岳峰資本、天際資本、元禾璞華、聯想創投、臨芯資本、中國汽車晶元產業創新戰略聯盟等跟投。

這也是小米在宣布造車後，對汽車上游核心晶元環節的第一筆投資。

本輪融資，將為公司的下一代高性能大算力自動駕駛平台的研發、公司的商業拓展、人才團隊提供資金支持。此外，目前C+輪融資也在順利推進中。

成立於2016年的黑芝麻智能無疑是幸運兒，在「國產替代」的大背景下，邁進晶元領域的「獨角獸」陣營，同時又被頭頂造車光環的小米所選中。一切都看似如此順風順水，但其背後必然也付出了諸多努力和嘗試。國產芯，在崛起。

一、小米造車，晶元先行

如果是十幾年前造燃油車，小米要可能要投資的是發動機、變速箱製造商。然而，日本愛信、德國采埃孚、美國艾利遜、加拿大麥格納等海外企業，直到2017年都佔據著近90%的自動變速箱市場份額。

如今再造純電動車，小米關注的不再是「老三件」，不再是馬力、扭矩這些機械參數。而是動力電池、大算力計算晶元所決定的續航里程、算力能力。

今年6月開始，小米開啟了「買買買」模式，一舉投資了多家動力電池、自動駕駛領域的公司。前幾次出手，小米都是在高級輔助駕駛系統演算法解決方案進行投資。而這一次，投資黑芝麻智能，是深入到底層的車規級自動駕駛計算晶元和平台研發上的布局。

黑芝麻智能科技，命名取自黑科技+芝麻開門，是一家車規級自動駕駛計算晶元和平台研發企業，成立於2016年，其業務最大的特點既是「軟硬皆施」。

因為相較於市場上其他自動駕駛晶元公司，黑芝麻智能不僅提供大算力計算晶元，還能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案。

要知道，今天的智能電動汽車正經歷分散式架構向域控制、中央集中式架構方向發展。傳統分散式硬體架構，面臨多維感知需求和海量非結構化數據處理的需求，一般每新增一個應用功能，便新增對應的感知、決策、執行。

以特斯拉為代表的造車新勢力，在汽車電子電氣架構上採用中央集中式架構，即用一個「電腦控制整車」。極簡的內飾之下，有一塊特斯拉自研的FSD晶元，其支撐了FSD系統實現每1.5毫秒2500次搜索的效率，預測可能出現的各種情況，並在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動駕駛路徑。

面對不斷演進的自動駕駛技術，特斯拉的做法始終沒有變——需求更高算力的晶元。但特斯拉的FSD晶元也走了不少彎路，從最早外購Mobileye EyeQ3與英偉達DRIVE PX2的晶元，到最終選擇自研的發展路徑。

Mobileye EyeQ系列晶元在ADAS行業長期處於「壟斷地位」，雖然它為車企提供晶元+演算法的軟硬一體方案，但基於「黑盒模式」的EyeQ 晶元讓車企無法進行更多的功能迭代。封閉模式一直被行業詬病，蔚來、理想汽車都在下一代產品中，選擇放棄Mobileye的方案。

所以說，國產車企其實也在重走特斯拉的老路，只不過國產晶元廠商的快速崛起，能加快從「外采」到「內供」的轉變。最典型例子是，作為中國汽車首家自主品牌一汽集團，在自動駕駛平台的合作上就選擇了黑芝麻智能。

從2019年底到2020年底，僅1年時間內，一汽集團及子公司就與黑芝麻智能公開進行了3次合作簽約，雙方在自動駕駛晶元、視覺感知演算法和數據，乃至智能駕駛平台領域，展開全方位的合作。

此次戰略融資，一汽集團、富奧汽車和德賽西威共同成立的富賽汽車參與投資。而黑芝麻智能與一汽合作的支持L3行車和L4泊車自動駕駛功能，將應用於紅旗旗艦SUV車型。

除此之外，當下新能源汽車市場里炙手可熱的幾家品牌上汽、東風悅享均為黑芝麻智能的客戶。

而據東吳證券研究所測算，到2025年AI晶元市場規模達92億美元，CAGR為45.0%，到2030年將達181億美元，十年複合增速為28.8%。可以預見的是，在隨著智能汽車市場的爆發，AI晶元的需求將被推上新高。

二、算力既是實力

蔚來創始人、CEO李斌曾提到了一個觀點：「馬力加算力是定義高端智能電動汽車的新標準。」

誠然，今天距離完全自動駕駛可能還有很長的距離，但關於算力的實力儲備已經迫在眉睫。算力的競賽有點像以前燃油車的發動機功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能沒有。

原來傳統汽車的分散式架構，一般可實現低級別輔助駕駛，由於需要處理的感測器信息相對較少，採用 MCU晶元即可滿足運算要求。

隨著高級別智能駕駛的到來，則需要處理更大量的圖片、視頻等非結構化數據，僅依靠傳統MCU晶元不能滿足指數級增長的運算需求。那麼這個時候，AI晶元的搭載就可以實現算得快、准、巧。

比如，L3級別自動駕駛產生的數據量是2.3GB/s，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數據量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS 以上。而如果考慮功能安全的冗餘備份，算力需求可能還要翻倍。

當車企在標杆高級別自動駕駛能力時，晶元算力就成了首要指標。

蔚來新款旗艦車型ET7搭載了4顆英偉達Orin晶元，號稱算力可達1016TOPS。但其實，只有兩枚用於自動駕駛計算和決策，一枚做冗餘，一枚用於訓練神經網路模型，自動駕駛過程中實際使用算力在762TOPS。

智己汽車目前使用的是英偉達Xavier晶元，算力在30-60TOPS之間，支持攝像頭+雷達感知的感測器布局方案。接下來，智己也會將晶元升級為多枚英偉達Orin X晶元，據公開披露其算力在500-1000+TOPS之間。

華為在自動駕駛界的開山之作，北汽ARCFOX阿爾法 S 華為HI版，就搭載了華為定製開發的計算平台MDC810，算力達到了400+TOPS。

國產芯的另一個代表，黑芝麻智能則在2021年4月，黑芝麻智能發布華山二號A1000 Pro，同年7月流片成功，意味著可以開始大規模生產。

這顆晶元採用16nm工藝製程，在INT8的算力為106TOPS，INT4的算力達到了196TOPS，典型功耗 25W，也意味著整體能效比高達8TOPS/W。

在功能應用方面，能夠支持包括自動泊車，城市道路到高速公路場景的高級別自動駕駛。此外，這款晶元也同樣支持多塊晶元級聯，形成一個更強大的算力平台。

放眼當下的行業，算力競賽已經開始拉開帷幕。Mobileye EyeQ5的算力是24TOPS，英偉達Xavier是30TOPS，英偉達Orin的高算力版本Orin X是200TOPS，華為MDC是48-160TOPS，特斯拉FSD是144TOPS。單從數字來看，黑芝麻智能的晶元算力水平，確實不輸外資企業。

「晶元算力不斷創新高，很大程度上是源於車企對新商業模式的思考。」

黑芝麻智能科技CEO單記章曾在採訪中表示：「車企現在產生了一個新模式，即在車內進行硬體預埋後，通過軟體升級來賺錢。車企不是特別了解未來需要多大的算力，但可以先把算力預埋進去，之後再去升級它的功能。」

比如，蔚來ET7、智己L7售價均超過40萬元，相當於傳統豪華車企的C級車水平。對於品牌底蘊和製造基礎尚不構成壁壘的新造車們，可以靠產品的科技屬性和服務生態去突破。但對於智能汽車而言，更重要的是可升級、可進化。

自動駕駛技術的研發，永遠不是一蹴而就的，在硬體基礎之上，更需要關注開發生態、配套軟體和工具鏈的搭建。

為了配合高算力的晶元，黑芝麻智能開放了名為「山海」的人工智慧開發平台。該開放平台擁有超過50種AI參考模型庫轉換用例，可以有效幫助車企客戶降低演算法開發的門檻。換而言之，黑芝麻智能可根據車企的需求提供晶元+演算法的整體方案，車企也可以在晶元上寫入自己的演算法。

此外，黑芝麻智能還與保隆、所託瑞安、紐勱科技在內的感測器廠商、演算法廠商合作，打造出一套標準化的FAD參考平台，能夠進行快速部署，幫助提升車廠及自動駕駛企業客戶的系統開發效率。

最後，還針對車路協同場景應用，黑芝麻智能還開放了車路協同路側計算平台：FAD Edge。該平台可以將雲端的計算下沉到邊緣層，在邊緣計算節點完成絕大部分計算，滿足車路協同超低延時需求。

寫在最後

在PC時代和手機時代，當應用和軟體在大規模發展的前夕都是硬體先行，因為硬體的迭代周期長，軟體的迭代周期短，所以在軟體的快速迭代和擴展功能性能的前提，是需要先把硬體的性能和算力備足。

汽車行業現在開始進入到的階段，恰恰就是：汽車行業開始電子化，甚至是消費電子化趨勢的一個很重要的體現。

正如黑芝麻智能CMO楊宇欣所說，車企第一步是希望能留有足夠多的硬體和算力的冗餘，才能給軟體的演算法和創新留足夠大的空間，這也是為什麼現在大家都先要求算力，並且目前市場上對算力的要求，比想像的迭代還要快。

換而言之，算力的躍升就是幫我們把格局打開。