1：车联网万亿市场开启：企业如何分食“蛋糕”

　　[ 亿欧导读 ]?东风吹来，万亿车联网市场如何掘金

　　作者丨何奇

　　编辑丨郝秋慧

　　寒冬之下，仍有风口。

　　2020年，遭遇凌寒的车市，坏消息不断，面对突如其来的疫情，更是雪上加霜。但车联网似乎正孕育新一轮上涨机遇。

　　从11部委联合下发《智能汽车创新发展战略》，到34亿元规模的新基建，政策频频示好车联网，国家战略规划成为推动车联网发展的巨擘。此外，不久前，车联网领域完成了一笔新的融资——上海博泰获得了数亿元东风集团战略投资。

　　此前，囿于商业模式，车联网始终处在摸索时期。

　　车联网引入的各种新技术给人们的出行带来了无限的想象力。回到现实，车联网产业链冗长，玩家众多，面对万亿级市场，企业如果没有一套成熟的商业模式则无法分享“蛋糕”。

　　当前，车联网的主要玩家有：软件平台型企业、纯技术型企业、硬件设备厂商、互联网应用以及部分OEM厂商。参与主角有传统跨界也有创新入局。

　　随着车联网产业日趋成熟，其盈利模式也正在从传统的服务授权、技术支持、通信流量收费，朝着广告、大数据等增值服务方向收费转变。

　　从目前市场表现来看，车联网尚未规模爆发，其前装市场的主导权牢牢掌握在主机厂手中，服务模式皆以定制化为主。智能汽车功能虽趋同，但核心系统千人千面。

　　单从智能汽车为核心的车联网产业链来看，与车联网相关的服务和产品主要围绕用户交互体验和车辆驾驶安全延展。车联网产业整体呈现百家争鸣之态势，万亿级市场规模却也受限于商业模式桎梏。

　　车联网群雄逐鹿，企业如何掘金

　　生存之道

　　“你好，斑马”、“嗨，NOMI”，一句简单的语音口令，汽车与互联网便能实现连接。

　　车联网让驾驶体验变得丰富且有温度，背后离不开强大的软件技术。自“软件定义汽车”逐步成为汽车产业发展共识之后，它在整车中扮演的角色地位不断提升。

　　2019年，全球第一大汽车集团大众宣布，从2025年前所有新车型都将使用vw.OS汽车操作系统。为了完成这一计划，大众专门成立了Car.Software部门，准备将内部研发的软件从目前的不到10%提高到60%以上。

　　在车联网产业链中，从底层的车联网操作系统，到车联网运营平台，再到上层的应用服务，互联网及软件服务企业均盘踞于此。

　　亿欧汽车总结发现，软件服务商与车企合作的模式有两种：

　　一是提供相关软件服务，这类企业被称为第三方服务商，如博泰车联网，其客户有一汽、东风、长安、保时捷、一汽大众、一汽奥迪、上汽大众等。

　　博泰车联网创始人应宜伦认为，车联网是汽车进入产业互联网的关键，其对汽车零售、金融、保险、服务、出行等场景至关重要，需要主机厂更加开放。

　　二是合资成立车联网技术企业。早在2015年，上汽与阿里合资成立斑马，从一开始主要服务上汽自主品牌车型，到后来逐步开放能力，为东风雪铁龙、长安福特等车企提供服务。目前斑马以软件开发包的方式提供给行业合作伙伴，车企在此基础上接入差异化的生态和技术。

　　其次，腾讯与长安汽车合资成立的梧桐车联也是典型的代表，主要整合腾讯车联的基础能力和腾讯核心生态资源，提供具备智能化、网联化、数据服务能力的产品和服务。

　　除此之外，车企也会投资车联网垂直领域的创新企业。

　　亿咖通便是吉利控股集团战略投资、独立运营的科技生态企业，旗下智能网联系统GKUI已经应用到吉利的全系车型当中。

　　车联网上层的软件应用主要涉及前台式互动体验，包含地图导航、音视频娱乐、通信、新闻资讯等。这类企业整体服务于主机厂，例如喜马拉雅、快手等，搭载斑马系统的的车型，便可通过车载屏幕观看直播视频等；BAT等天生自带应用生态的企业，也会将互联网中积累的应用，部分移植到汽车内，像移动支付、淘宝、微信等应用。

　　依附于智能网联汽车，软件企业在车联网领域的前景巨大。

　　不过在产业爆发前期，车企掌握着前装市场的主动权，可随意选择车联网系统及相关软件服务商，通过免费使用形式来培养车主使用习惯，不断积累用户数量。

　　借势突围

　　除了具备强大的软件系统，一台智能汽车还要有一系列支撑硬件。

　　根据功能划分，车联网硬件可以分为数据采集部件、数据运算部件、数据回传部件和功能性部件。

　　处在车联网产业链的上游和中游，硬件企业包括各类元器件和芯片生产企业、终端设备厂商。?相较于软件服务，车联网终端设备厂商的服务模式较为单一，以卖硬件设备为主，不过“上车”的流程会更加繁琐，与具体车型有一段较长的适配周期。

　　以车规级芯片为例，地平线CEO余凯认为，车规级芯片量产开发周期长、难度大，是硬核科技，需要长跑道创新。一款芯片的计算架构设计、后端设计以及流片仅是“万里长征第一步”，后面要经历12-18个月的车规级认证系统方案开发，24-36个月的车型导入和测试验证，最后才是量产部署和迭代升级。

　　车联网是芯片厂商的必争之地，功能各异的的智能芯片，像计算芯片、存储芯片、感知芯片、通信芯片支撑起了汽车产业的智能网联化。

　　因此，除了有恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半导体等传统的汽车电子芯片玩家，还有像英特尔、英伟达、高通等芯片巨头强势入局，也有地平线、黑芝麻智能科技等中国本土创新企业。

　　在车联网中游，涉及到的车载终端硬件并不复杂，包括车载摄像头、激光/毫米波雷达、ADAS高级驾驶辅助系统、OBU、车载T-BOX等。以T-BOX为例，其作为智能网联汽车应用场景实现的重要硬件基础，已经逐渐成为汽车的标配。

　　终端硬件市场可分为前装和后装，目前主要以前装市场为主。

　　4月9日，在国务院联防联控机制召开的新闻发布会上，国家发展改革委产业发展司副司长蔡荣华表示，全国汽车保有量大约2.6亿辆，千人汽车保有量从原来不到10辆已快速增长到180多辆，达到了全球平均水平。另外，中国新车销量虽有下滑趋势，但已达到两千万的规模。

　　在亿欧汽车看来，车联网终端设备市场有巨大的潜力待挖掘。

　　以博世、大陆为首的一级供应商，凭借在产品研发上的先天优势，牢牢把控前装市场，通过行业定制、智能终端销售、收取服务费等模式获利；以互联网企业为主的模式正在兴起，其重点在后装市场发力，能够提供丰富的智能车载终端产品和服务组合。

　　随着智能网联汽车发展，产业链将趋于成熟，所涉及的硬件逐渐成为汽车标配，相关企业的价值将进一步提升。

　　箭在弦上

　　在传统模式之下， 汽车售出以后，消费者与车企之间的直接联系出现脱节，缺乏用户粘性。

　　当前，传统的商业模式正在重构，车企开始向汽车服务提供商的角色转变，并迫切希望建立与车辆地持续连接，更好地与消费者互动，利用车联网，车企可以为车主提供更具价值的增值服务，如智能辅助驾驶、车队管理、场景联动等解决方案。

　　随着车联网生态的不断丰富完善，广告、服务、内容等增值服务将成为未来车联网市场规模增长的主要驱动力之一。同时，车联网服务与应用广泛涵盖乘用车和商用车，并向互联网应用、汽车服务业、保险业、营运车辆等行业延伸。

　　以车联网+车险为例，驾驶员在车祸中受伤，无法呼救。通过车载传感信息反馈，保险公司判断这是一起严重事故，立刻主动通过车载系统与客户联系，利用数据分析推算人员伤情、作好急救准备，并调派救援资源。

　　与此同时，通过传感器判断撞击位置和程度，预判维修方案，发送维修信息给附近的维修厂，并要求零配件供应商准备物料供应。保险科技企业CCCIS中国（CCC Information Services Inc）已经让这样的场景走进现实。

　　围绕车企增值服务的商业模式将成为车联网发展的主要方向。

　　当前，受到数据与信息安全桎梏，尤其在中国市场，车联网产业整体还处在规模爆发的前夜，增值服务的价值凸显存在于设想当中。在高新兴集团高级副总裁吴冬升看来，车联网产业目前还在摸着石头过河，通过车联网积累大数据，在很大程度上能够孕育出新的商业模式，可以与智慧出行、金融保险等业务相结合。

　　中国信通院在《车联网白皮书（2018 年）》中预测，未来随着产业链各个价值主体的探索和创新，或将能产生满足不同用户需求的平台生态模式，平台企业将从平台租赁、大数据产品、增值服务等费用中获利。

　　5G商业落地，将催生更多车联网商业模式出现。

　　随着国家对5G基建项目的政策指导和资金投入，车联网将迎来规模化部署。根据中国信通院的预测，从2020年到2025年，我国5G网络的投资，运营企业的投入将要达到1.1万亿元。中国工程院院士邬贺铨表示，5G网络建设和服务会带动数据中心跟云服务的发展，车联网是5G的重要生长点，5G也将是汽车产业的机遇。

　　纵观中国车联网产业，发展还在起步阶段，商业模式仍很模糊，因此，各方企业需要探索出能够实现可持续发展的模式。

　　面对车联网万亿级市场规模，只有探索出一条明朗的商业模式，才能以优雅的姿态分食蛋糕。

　　本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

　　2：智能驾驶芯片争夺战

　　全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。

　　根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2023 年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000 万辆，L1/L2 级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7%。

　　就从眼前来看，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命，其股价不断创造新高，总市值已突破2000 亿美元。

　　这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。

　　1、国内智能驾驶市场蓄势待发

　　我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌、自主品牌、造车新势力们在 ADAS 功能与智能驾驶系统的量产上车上，呈现出你追我赶的态势。

　　据佐思产研统计，今年前 4 个月，国内市场的 L2 级自动驾驶系统的装配率已达10.6%。

　　其中，丰田、沃尔沃这样的传统品牌，以及吉利、领克、几何，还有长城魏派、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。

　　造车新势力更不用说，蔚来的 NIO Pilot、小鹏的 XPilot、威马的 Living Pilot 以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中。

　　特别是理想汽车最近拿到美团的融资，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。

　　L3 自动驾驶的市场也在不断扩大，自 2017 年奥迪推出新 A8 标榜量产全球首个 L3 自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马 L3 级自动驾驶功能。

　　其中就包括了广汽新能源的 Aion LX/Aion V、上汽荣威已上市的 Marvel X 和待上市的 Marvel R，还有今年受到广泛关注的长安 U-NIT 和比亚迪汉。

　　不过受限于国内的法律法规还未明确，这些车型上所搭载的 L3 自动驾驶功能尚未开放，但后市可期。

　　而针对更高级别的 L4 自动驾驶，近期有两大比较重磅的行业动态：

　　其一是沃尔沃与 Waymo 牵手了，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成 Waymo 的自动驾驶技术；

　　其二则是滴滴自动驾驶终于宣告落地，在上海嘉定开启试运营。

　　在这之前，包括百度、Pony.ai、文远知行以及AutoX在内的诸多自动驾驶厂商都已经落地了 Robotaxi 服务，其规模还将持续扩大。

　　全球咨询管理公司麦肯锡在 2018 年曾发布过一份自动驾驶研究报告，其指出中国未来很有可能成为全球最大的自动驾驶汽车市场。

　　至 2030 年，中国自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过 5000 亿美元。

　　从高级辅助驾驶功能到 L3 级自动驾驶乘用车再到 L4 级的 Robotaxi，如此规模庞大的智能汽车增量市场，给各类新兴的供应商培育出无限的产品落地机会。

　　无论是算法、传感器，还是芯片等领域，势必有一批供应链新星强势崛起。

　　2、算法让位于芯片，市场格局亟待突破

　　自动驾驶最早期的一批玩家主要是在算法层面进行开发和改进，特别是以深度学习为核心的人工智能技术的发展，加快了汽车自动化的进程。

　　Waymo 之所以在自动驾驶领域走在全球最前列，很大程度上得益于其自 Google 无人车创立以来多年的算法积累。

　　近 5 年内，国内也诞生了一大批自动驾驶算法公司，BAT、滴滴、小马智行、文远知行、Momenta 等等，这些企业都开发出了自己的算法体系。

　　即使起步稍晚，但这些公司正迎头赶上，尝试将以往与国外企业间的算法鸿沟逐渐填平。

　　近 2 年内，很多国内的 OEM 也纷纷建立起创新中心、人工智能技术中心，不断从算法层攻克自动驾驶难题。

　　可以肯定的是，目前国内的自动驾驶算法实力已经处在全球领先的水平，算法已不再是制约自动驾驶技术发展的高墙。

　　在算法之外，则是自动驾驶的传感器配套。

　　面向低级别的自动驾驶，毫米波雷达+摄像头的组合已经足够支撑，这类传感器已有很多国际 Tier 1 和国内供应商保障供给。

　　而应用于高级别自动驾驶的激光雷达，这个市场也已经从几年前的一枝独秀发展至百花齐放，包括大疆 Livox、禾赛科技以及速腾聚创等等。

　　各家的产品都已开始广泛部署在自动驾驶车型上。

　　目前整体的传感器成本还有下降空间，但大规模量产已经指日可待。

　　总体来看，自动驾驶研发中来自传感器部分的短板正在逐步被修复。

　　这样，未来自动驾驶发展的重点还在于计算硬件上，也就是我们常说的自动驾驶芯片。

　　自动驾驶车辆上有大量的传感器，而算法精进正需要这些传感器不断收集外部数据，遍历各种极端情况，不断进化。

　　自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把钥匙。

　　业内一般认为，实现L2 自动驾驶需要的计算力在10 TOPS左右，L3需要的计算力为30 – 60 TOPS，L4需要的计算力大于100 TOPS，L5需要的计算力至少为1000 TOPS。足够高的算力只是对自动驾驶芯片的一部分要求，其在功耗表现以及安全性、稳定性方面还必须满足车载环境的需求，这里涉及的内容很广，包括了温度、湿度、振动、粉尘以及电磁兼容性等等。

　　大家都知道芯片设计的门槛颇高，现在广泛应用在消费电子设备中的芯片，在全球也只有少数的企业能够设计并大规模制造，而车规级芯片的开发难度又远高于消费电子芯片。

　　更进一步看，应用于自动驾驶的感知芯片，其设计难度又要比普通的车规芯片要高。

　　毫不夸张地说，应用于自动驾驶的车规级感知芯片，可以称得上是芯片设计领域的「珠峰」。

　　迄今为止，全球能够实现量产的具备大算力的自动驾驶芯片也就只有 Mobileye、英伟达以及特斯拉等几家大厂。

　　根据 Mobileye 公布的最新数据，其 Eye 芯片已经售出超过 5400 万片，被搭载在全球超 5000 万辆汽车上，其客户包含了 BBA 在内的顶级车企。

　　特斯拉曾经很长一段时间采用的是 Eye 系列芯片来驱动 Autopilot 系统。

　　在国内，蔚来 ES6/ES8、理想 One、广汽新能源 Aion LX 等车型也纷纷采用了 Eye4 作为其驾驶辅助系统的核心。

　　Mobileye 这样的战绩在市面上基本难逢敌手，这也是英特尔为何要在 2017 年斥巨资收购这家公司的原因。

　　GPU 霸主英伟达这几年也凭借其推出的高性能计算平台收获诸多客户，国内包括滴滴、Pony.ai、文远知行、AutoX 在内的 Robotaxi 运营商都采用了英伟达的自动驾驶计算平台。

　　最近上市的小鹏 P7 上还搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xavier的自动驾驶域控制器 IPU 03。

　　特斯拉自不必说，正是认识到自动驾驶芯片本身的重要性，马斯克才狠下心来不惜投入重金研发出了 FSD。

　　可以肯定的是，FSD 不会对外供应，毕竟 FSD 将是特斯拉未来的核心竞争力，而且特斯拉自己的需求就完全可以养活其芯片开发团队。

　　在这样的市场格局之下，车企们都要认真思考未来如何构建自己的自动驾驶芯片供应链。

　　目前看来，Mobileye 的芯片和其算法是紧密耦合的，并且是打包出售，车企的自主权很小，若想用自行开发的算法几乎不太可能，所以业内对 Mobileye 的评价就是过于封闭。

　　而车企们要使用英伟达的芯片，门槛也很高，高昂的入会费用和联合开发费用并非一般企业承受得了。

　　据说小鹏汽车和和德赛西威为了开发 P7 上的自动驾驶域控制器，向英伟达支付了近 8 位数美金的会员费。

　　口口声声要在汽车智能化以及自动驾驶领域实现全球领先的中国汽车产业，如今在自动驾驶芯片上受制于人、仰人鼻息。

　　「国产自动驾驶芯片」需要加速走上舞台，成为真正的主角。

　　好在，国内企业中不乏这样的进取者。

　　3、国产自动驾驶芯片的突围

　　这些年，国内也涌现出了很多深耕自动驾驶芯片领域的优秀企业，他们都希望在中国这个庞大的智能汽车市场里分得一杯羹。

　　巨头之中，华为已经确认将依托旗下海思半导体，进军智能驾驶计算芯片和平台领域，其推出的昇腾 AI 芯片以及 MDC 将担起国产智能驾驶芯片崛起的重责。

　　而在诸多创新公司中，黑芝麻智能科技也称得上是自动驾驶「国产芯」的典型代表。

　　黑芝麻相继在 2019 年 8 月和 2020 年 6 月推出了两代自动驾驶芯片「华山一号」和「华山二号」，而且在性能与能效比上已经可以与国外竞争对手抗衡。

　　以今年 6 月黑芝麻最新推出的华山二号 A1000 芯片为例，其在算力上达到了 40 - 70 TOPS，相应的功耗为 8 W，能效比超过 6 TOPS/W，这个数据指标目前在全球范围处于领先水平。

　　之所以能实现如此高的算力，离不开黑芝麻自研的核心 IP——DynamAI NN引擎。

　　这个引擎采用大算力的架构，支持多形态、多精度运算；具备可适配量化、结构化剪裁以及支持稀疏加速等优势，同时还配备了自动化开发工具。

　　感知技术是黑芝麻引以为傲的核心优势，而A1000 是一款非常典型的感知芯片。

　　这颗芯片内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。

　　非常值得一提的是，A1000 因为集成了黑芝麻自研的 NeuralI ISP 流水线 路高清摄像头接入。

　　这对于严重依赖视觉感知的自动驾驶系统来说是非常大的助益。

　　在芯片架构层面，黑芝麻还打造了多层异构性 TOA 架构。

　　这个架构将黑芝麻核心的光控技术、图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。

　　TOA 架构具备可扩展性，支持多芯片级联扩展，这也是为什么以华山二号芯片为基础打造的 黑芝麻 FAD 计算平台能够兼容从 L2 自动驾驶到 L4 级自动驾驶的原因。

　　目前，针对低级别?ADAS场景，客户可以基于低算力版本芯片 A1000L 搭建一个算力为 16 TOPS、功耗为 5W 的计算平台。

　　而针对高级别?L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 A1000 芯片并联起来，实现高达 280 TOPS 算力的计算平台。

　　可扩展模式也是目前大多数主流自动驾驶芯片厂商所采用的策略，英伟达的 Drive AGX Pegasus、采埃孚的 Pro AI 也都是采用这样的模式。

　　在华山二号之后，黑芝麻还计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，其算力将超越 200 TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。200 TOPS 的算力水平将追平英伟达的 Orin 芯片。

　　而在软实力层面，相比于 Mobileye 的封闭以及英伟达高昂的入会门槛，黑芝麻的体系更加开放且更具性价比。

　　这体现在：黑芝麻的华山芯片拥有完善的工具链、开放的软硬件平台，支持车企进行自主可控的创新。

　　这一点也许能让「苦 Mobileye 久矣」的 OEM 们看到曙光。

　　整体来看，黑芝麻已经开发出了自动驾驶所需的感知算法、核心 IP、芯片系统架构以及工具链等等，形成了成熟的产品体系。

　　而这些产品背后的关键，当然还是团队。

　　自动驾驶芯片产品涵盖的是两大重要产业：芯片产业和汽车产业。

　　一个团队要打造出这样的尖端产品，少不了汽车背景和芯片背景两方面人才的加持，黑芝麻的团队正好形成了这样的良性互补。

　　黑芝麻联合创始人兼 CEO 单记章（右）黑芝麻联合创始人兼 COO 刘卫红（左）

　　黑芝麻的联合创始人兼 CEO单记章此前是图像芯片公司 OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有 100 多项专利。

　　联合创始人兼 COO刘卫红先后就职通用汽车、博世，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和 Tier 1 都有深厚的任职经验。

　　一个出身自芯片行业，另一个来自汽车制造业，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地。

　　针对团队的构成，刘卫红曾经提到，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法，又懂得计算架构的开发人员。」

　　目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近 300 名员工，团队成员很多曾就职于 OV、安霸、高通、英伟达等芯片公司，平均从业经验超过 15 年 。

　　4、自动驾驶芯片量产急行军

　　自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。

　　自动驾驶芯片的车规级，不但包含了芯片本身的可靠性、稳定性、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。

　　黑芝麻新近推出的 A1000 芯片，从设计之初就朝着车规级的目标迈进。

　　它符合芯片 AEC-100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别。

　　芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为 ASIL-D。

　　为此，A1000 芯片采用的是 ARM车规级的 CPU 和 GPU。

　　在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的 16nm 产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标。

　　此前的 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。

　　据悉，搭载这款芯片的首款车型将在2021 年底量产。

　　另外，黑芝麻的华山一号 A500 芯片也已开启量产，其与国内头部车企针对 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。

　　相较于传统的汽车电子芯片厂商，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口。

　　这个时间窗口也就在这两年中，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。

　　黑芝麻的 A1000 芯片已于今年 6 月发布，在量产进程中踏准了市场的节奏。

　　在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈。

　　头部是 Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。

　　如黑芝麻一样的 AI 芯片公司将成为重要的后起之秀。

　　智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。

　　在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与 Mobileye 和英伟达这样的国际巨头展开角逐，未来就是吸纳客户、建立起生态，修建自己的护城河。

　　单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC 时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有 ARM 为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和 ARM。

　　智能汽车的大势已成，「Big things start small」。

　　巨大的产业机遇之下，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头

　　我们且行且看。

　　本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

　　3：苏州黑芝麻信息科技有限公司怎么样

　　简介：苏州黑芝麻信息科技有限公司聚焦于慢性肾脏病患者，把治疗从院内延伸到院外，实现远程疾病数据监测和管理，通过移动互联网技术研发院内外软件系统，帮助医生对患者生活方式进行有效管理。
法定代表人：吕军
成立时间：2015-07-10
注册资本：200万人民币
工商注册号：
企业类型：有限责任公司
公司地址：苏州市相城区元和街道嘉元路959号元和大厦607-1室

　　4：最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

　　芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralI ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么给我们留下了很大的想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

　　5：000716黑芝麻 到底什么情况

　　12.8元,13元左右

　　6：黑芝麻股票为什么从13变成6了

　　送股分红了。除权后的价。