近年来，中国智能驾驶芯片市场格局正悄然发生变化。过去，英伟达、Mobileye等国际巨头凭借强大的技术背景和完善的生态系统，牢牢掌控着市场的主导权。然而，随着国内智能驾驶芯片企业的迅速崛起，中国智能驾驶产业正逐步从依赖外部技术走向自主创新。
根据权威市场研究机构弗若斯特沙利文的数据，2023年，按出货量计算，英伟达、地平线以及黑芝麻智能成功跻身全球车规级高算力SoC供应商前三名。这一成绩不仅彰显了国内企业在智能驾驶芯片领域的巨大进步，也预示着未来市场竞争将更加激烈。
黑芝麻智能作为其中的佼佼者，其产品线涵盖了华山和武当两大系列。华山系列主要针对智能驾驶领域，而武当系列则专注于舱驾融合。其中，华山A1000作为黑芝麻智能的代表性产品，凭借其卓越的性能和市场定位，成功在智能驾驶芯片市场站稳脚跟。在A1000所处的时代，市场上大多数智能驾驶芯片仍为小算力芯片，主要应用于一体机，难以实现高阶智能驾驶功能。而黑芝麻智能A1000则以其大算力优势，成为市场上除英伟达外唯一的选择。
近日，黑芝麻智能再度发力，推出了专为下一代AI模型设计的高算力芯片平台——华山A2000家族。该家族包括A2000 Lite、A2000和A2000 Pro三款产品，分别针对不同等级的自动驾驶需求。A2000 Lite专注于城市智能驾驶，A2000支持全场景通识智能驾驶，而A2000 Pro则专为高阶全场景通识智能驾驶设计。这一系列产品的推出，标志着黑芝麻智能在智能驾驶芯片领域迈出了坚实的一步。
黑芝麻智能能够取得如此成绩，离不开其前瞻性的市场布局和深厚的技术积累。据了解，早在A1000实现量产并推向市场后，黑芝麻智能便启动了A2000系列的前期市场分析和调研。公司内部对A2000的定位非常明确，即要用更高的性价比和计算效率，面向更先进的算法和更高阶的智能驾驶功能。因此，A1000和A2000在设计时就有着明显的区隔，前者主要面向高速NOA和记忆行车能力，而后者则面向城市NOA及全场景通识智能驾驶等更复杂场景。
在性能上，A2000原生支持Transformer模型，这一特点使其成为市场上的重要卖点。近年来，随着特斯拉等企业的引领，Transformer架构在智能驾驶领域得到了广泛应用。它能够将2D图像复原至3D视角，使得自动驾驶方案的环境感知能力有了质的飞跃。而黑芝麻智能A2000的推出，无疑将进一步推动智能驾驶技术的发展。
除了性能上的优势外，黑芝麻智能还非常注重工具链的建设。工具链是一颗芯片能否有生态能力和持久生命力的保证。对芯片公司来说，能够提供适配的软件算法以及量产落地服务，与产品本身同样重要。黑芝麻智能不仅提供完善的客户算法定制服务，还支持第三方算法移植，以及多种算法交付方式等商业模式。这些举措大大降低了客户的应用门槛，推动了智能驾驶技术的普及。
在华山系列自动驾驶计算芯片的基础上，黑芝麻智能还推出了山海人工智能开发平台和瀚海自动驾驶中间件平台。这些平台的推出，为智能驾驶技术的快速量产提供了有力支持。截至2024年6月30日，华山A1000芯片已成功应用于领克08EM-P、东风eπ 007等车型，并获得了多家OEM及Tier1的量产意向订单。
黑芝麻智能创始人兼CEO单记章曾表示，配合不同的开发工具，芯片之上每一层软件都可以进行定制和替换。这不仅给了客户和合作伙伴更多的灵活性，还借助合作伙伴的能力拓展了更多场景。这一理念在A2000系列上得到了进一步体现。A2000系列采用了黑芝麻智能自研的NPU新架构——九韶。这一架构支持智驾大模型的实时推理，降低了算法计算的延迟，为处理复杂计算任务提供了强有力的支撑。
九韶NPU采用了领先的大核架构，具备高算力、高能效和高带宽等特点。它支持包括INT8/FP8/FP16在内的混合精度，集成了针对高精度精细量化和Transformer的硬加速，简化了开发者在量化和部署过程中的工作。九韶架构还具备低延时和高吞吐的三层内存架构，提升了性能和有效带宽，降低了对外部存储带宽的依赖。
为了充分发挥九韶架构的潜力，黑芝麻智能还研发了新一代通用AI工具链BaRT。BaRT支持多种流行框架和模型的转换，原生兼容PyTorch的推理API，支持Python编程部署。这使得开发者能够更加便捷地利用九韶架构进行AI模型的开发和部署。同时，BaRT还支持业界主流的Triton自定义算子编程，允许开发者使用Python语言编写Triton自定义算子，进一步加速了AI模型的部署。
在市场竞争方面，尽管英伟达等国际巨头依然占据一定优势，但国内企业如黑芝麻智能等正在迅速崛起。随着智能驾驶技术的不断发展和普及，市场对高算力、高性能芯片的需求将越来越高。而黑芝麻智能凭借其在技术、产品、生态等方面的优势，有望在未来的市场竞争中占据更大的份额。
