编辑 | 黄大路
设计 | 甄尤美
近日，国产芯片巨头、" 智驾芯片第一股 " 黑芝麻智能，接连释放多个重磅消息。
2026 年 1 月，CES 展会现场，黑芝麻智能携旗舰产品华山 A2000 芯片亮相，同时宣布该芯片获准在全球范围内销售与应用。
时隔仅一个多月，2026 年 2 月 24 日，黑芝麻智能正式与国汽智控达成深度合作，拿下华山 A2000 芯片的首个量产方案项目定点，首批搭载该芯片的车型预计于 2026 年内实现落地，这也标志着这款历经三年研发的芯片正式迈入商业化落地阶段。
在后续举办的 2025 年业绩交流会上，黑芝麻智能进一步披露：华山 A2000 已累计获得多个量产定点，合作方涵盖头部车企及核心 Tier1，并计划于 2026 年下半年正式启动量产装车。
这一系列密集动作的背后，是一颗历经三年多打磨研发、采用了行业最领先 NPU 架构的芯片，在中外巨头同台竞技的智驾芯片赛道上，在一场与时间、巨头赛跑的竞争中，逐步迎来商业化落地的市场窗口。
而一路走来，从深耕车规研发，到密集量产落地，再到全球化的生态协同，这家始终位居驾驶芯片赛道前列的黑芝麻智能的路径愈发清晰：构建属于自己的商业坐标系。
一个前瞻性的技术选择
时间拨回 2022 年。
英伟达等海外巨头占据高端赛道，国内智驾产业加速崛起，彼时，黑芝麻智能已凭借 A1000 系列完成规模量产，在行业中站稳脚跟。
面对下一代芯片的技术路线选择，黑芝麻智能跳出了行业普遍存在的短期思维，做出了具有前瞻性的战略抉择：聚焦自主新一代 NPU 架构研发，以极致算力效率与低时延为核心目标，提前布局高阶智驾的长期发展需求，而非局限于当下的技术舒适区。
这一抉择的背后，是对智驾行业未来发展的深刻洞察与长远布局。" 我们当时判断，随着感知、规划、控制等算法不断演进，未来智驾芯片将面临更高的算力效率与更低时延的核心需求，传统技术路径难以支撑长期迭代。"2026 年 3 月，黑芝麻智能 CMO 杨宇欣向《汽车商业评论》表示。
他进一步表示，智能驾驶芯片的核心价值，从来不是短期的技术适配，而是能否跟上行业迭代节奏，为用户带来更可靠、更高效的安全体验——这正是自主 NPU 架构的核心价值，也是黑芝麻智能前瞻性布局的核心逻辑。
黑芝麻智能自主研发的新一代 NPU 架构，核心突破在于近存计算框架的创新，即将所有运算单元统一置于近存计算框架内，彻底消除核间调度及同步开销，让每一份算力都能得到高效利用，从根源上解决了传统架构算力浪费的痛点。
同时，通过配置百 MB 级超大容量、8TB/s 超大带宽的片内 SRAM，大幅提升数据吞吐能力，显著降低处理时延，进一步提升实际算力利用率；
更重要的是，这种设计减少了对外部 DRAM 的依赖，使得芯片在同等算力规格下，实现了更低的功耗、更稳定的延迟与更高的效率，完美契合高阶智驾的长期发展需求。
这条前瞻性路线的难度不言而喻。NPU 架构的挑战，贯穿前端架构设计、后端实现、时序收敛、功耗与面积优化、软件协同及最终的量产可行性等多个环节，不仅需要做出功能可用的方案，更要在性能、能效、成本与工程落地性之间找到精准平衡，确保产品可商用、可规模化。
更值得注意的是，7nm 工艺下单次流片成本至少数千万元，一旦流片失败，便将面临巨额沉没成本；而当时行业整体仍处于技术积累阶段，高阶智驾的市场需求尚未完全爆发，这种提前布局无疑需要足够的战略定力。
"2022 年立项时，内部确实有过多次深入讨论。大家对新一代 NPU 架构方向的潜力予以认可，但同时也充分认识到这条路线的研发风险。" 杨宇欣回忆道。
为提前规避技术风险，黑芝麻智能在项目启动阶段便推动前端、后端、软件、工具链等团队深度协同，确保关键问题能够快速暴露、及时解决；同时引入有相关经验的专家，帮助更早识别和拆解风险，最终达成内部共识：这条路虽然难，但值得走，也有能力把它走通。
最终促成内部达成统一意见的是一个朴素标准：用户真正需要什么？" 对于智能驾驶芯片来说，用户关注的并非架构概念本身，而是芯片能否带来更高的性能、更低的时延、更可靠的安全体验。" 基于这一判断，黑芝麻智能认为，自主研发的新一代 NPU 架构虽难度更大，但更契合智能驾驶长期发展需求。
" 所以最后的统一，不是因为这条路容易，而是因为大家判断：这条路虽然难，但值得走，也有能力把它走通。"
事实证明，这份前瞻性抉择，成为了黑芝麻智能突围的关键底气。
当前，英伟达、小米自研芯片、地平线等玩家的量产产品持续涌现，自研芯片已成市场主流趋势。并且随着城市 NOA加速走向标配，高阶智驾的算力门槛与效率要求正在全面跃升。这款历经三年多淬炼的 A2000 芯片，正以自主架构的极致效率，剑指英伟达等主流玩家的核心阵地，迈出国产芯片突围的一大步。
A2000 的底气
当前，高阶智驾的 AI 算力门槛已普遍提升至 200TOPS 以上，面向城市 NOA 与端到端大模型的旗舰方案，算力需求更是达到 500TOPS 乃至 1000TOPS 量级，芯片竞争已超越单纯的算力数字比拼。架构效率、精度支持、集成能力与自主 IP，成为决定芯片核心竞争力的关键因素。
而这，正是黑芝麻智能 A2000 芯片的核心优势所在。
黑芝麻智能的华山 A2000 家族芯片，性能直接对标行业最强旗舰芯片，可满足从主流智驾到全场景高阶智驾的多元化算力需求。
这种效率优势的基础，是 A2000 大幅提升了片上存储（SRAM）容量。作为行业最领先 NPU 架构，其在芯片内部配置了大量存储单元，大幅降低了对外部 DDR 内存的依赖，进而减少数据搬运。
" 正因如此，A2000 可通过规格上看似更少的带宽实现更强的性能，这是其在架构上的重要创新。" 杨宇欣说。
精度支持是 A2000 技术规格的另一关键。杨宇欣透露，A2000 全面支持浮点计算，包括 FP8、FP16 等精度，" 除英伟达以外，我们在这方面的精度支持较为全面，不少国内同行产品暂未达到这一水平。"
对 FP8 等高精度的原生支持，是运行大模型、保障算法效果与动态范围的重要前提，也是高端与中低端芯片的重要技术区分点。
集成化是 A2000 的另一大提升。A2000 将高性能 MCU 深度集成到单一 SoC 芯片内部——上一代 A1000 仍需外挂独立 MCU 负责安全控制，而 A2000 实现了 " 单芯片同时承担 AI 感知与安全控制 " 的双重职能。通过独创的 "3L" 层级化纵深安全架构，在单芯片内实现物理隔离的高性能计算域、确定性安全域与独立安全域，功能安全等级达到汽车行业最高的 ASILD 级。
黑芝麻智能芯片产品及方案专家张松向《汽车商业评论》解释了 MCU 集成背后的行业需求：" 当前汽车正朝着跨域融合或集中式架构发展，需要将智能化配置尽可能集中在数量更少的域控制器里，此前可能需要七八个，目前已缩减至两三个。"
芯片的核心竞争力，还在于核心 IP 实现 100% 自主研发。张松强调，黑芝麻智能在图像处理（ISP）和 AI 加速（NPU）这两个核心模块上完全自主研发，不受第三方 IP 授权方的技术限制，可根据客户需求和市场变化快速响应、灵活调整。
他进一步说明：" 创业企业需具备自身核心技术。若核心 IP 全部外购，竞争力相对有限；一旦需要调整或提供技术支持，需依赖第三方，甚至产生额外成本；而自主研发的 IP，团队可根据需求直接优化，灵活性更高。"
企业基因与发展逻辑
一家企业的产品，往往与其内在发展基因密切相关。
从 A1000 到 A2000，两代芯片间隔六年，却始终遵循同一套底层研发逻辑。
杨宇欣将公司的产品决策概括为：技术前瞻性、市场客户的迭代节奏、算力与成本的平衡点，三者缺一不可。" 公司既要兼顾技术领先性，也要贴合产业化节奏，这需要一支长期稳定的团队提供支撑。"
这一决策逻辑有明确的实践支撑。A1000 于 2020 年发布，当时其 58TOPS 的稠密算力处于市场领先水平，截至目前，它仍是 16nm 及以下全球范围内算力最高的量产芯片之一。" 这款五年前发布的芯片，至今仍在商用车市场保持稳定出货——其生命周期，正是对上述决策逻辑的有力印证。" 杨宇欣说。
" 产品推出过早，可能具备技术领先性，但容易成为行业参考，让同行借助相关技术实现商业化落地，这并不符合商业逻辑。" 杨宇欣表示。因此，黑芝麻智能的产品判断始终注重综合性，同时考量技术趋势与客户的落地节奏。
支撑这一发展逻辑的，是一支稳定的核心团队。杨宇欣透露，黑芝麻智能的 VP 级核心成员自创业以来基本保持稳定；核心技术人员也未出现大规模变动。人才的连续性，确保了黑芝麻智能对技术路线的判断保持一致性。
张松表示，黑芝麻智能自创立之初便聚焦高算力智驾芯片赛道，未涉足低端芯片市场的价格竞争。这种 " 技术上追求突破、产品上注重落地 " 的发展基因，使得黑芝麻智能的每一代产品都处于当时的算力前沿，而非跟随行业选择更易落地的安全路线。
从单点算力到生态协同
当 AI 大模型上车与舱驾一体化成为行业主流趋势，车载芯片的竞争已超越单纯的算力参数比拼，软件生态的配套能力成为影响芯片实际落地的关键因素。
杨宇欣向《汽车商业评论》解释了这一行业逻辑："AI 芯片与传统芯片存在差异，传统芯片凭借清晰的技术文档即可被客户应用，而 AI 芯片对顶层软件和算法模型存在较强依赖，因此 AI 芯片企业需具备相对全面的全栈技术能力。"
基于这一需求，黑芝麻智能在 2026 年初推出 FAD2.0 开放平台。
该平台支持全 FP16/FP8 浮点及 INT4/INT8 等多种精度计算，兼容成熟第三方软件生态，且将支持 OpenVLA 等前沿架构，助力车企与算法厂商灵活整合资源，避免被单一技术体系限制。目前，元戎启行、Nullmax（纽劢科技）等头部算法厂商已对该平台进行深度适配。
在客户服务方面，驻场制度是黑芝麻智能的特色之一。张松告诉《汽车商业评论》介绍，黑芝麻智能会根据项目规模，向客户现场派驻相应规模的团队，" 团队规模可能为几十人，甚至一两百人，直接在客户办公场所，与客户协同开展开发、问题排查等工作 "。这一服务模式与英伟达等海外厂商形成明显区别。
他以问题响应时效为例说明：" 从问题提出、内部响应到最终解决，通常可在一周内完成，部分情况下可缩短至三天以内。而英伟达等海外厂商，若涉及芯片底层问题，国内技术支持团队需向国外团队发邮件沟通，往返反馈周期可能长达一个月。"
这种效率差异背后也存在成本考量，项目周期延长会增加客户的人力投入，客户核心需求仍是兼顾性价比与实用性。
在客户合作策略上，黑芝麻智能侧重与核心伙伴开展深度协同，而非追求合作数量。关于合作伙伴的选择标准，杨宇欣说：" 我们作为行业头部企业，会优先选择头部合作伙伴。"
同时他明确了合作边界，" 我们不会涉足合作伙伴的核心业务领域，这是我们的原则。合作是双向选择，核心是双方在商业利益、经营理念及市场判断上达成共识。"
这些合作并非简单的供需关系，从芯片研发、方案定制到量产落地，黑芝麻智能表示，他们会根据车企具体需求提供定制化技术支持。
《汽车商业评论》认为，随着 A2000 芯片量产订单的持续落地，软件生态配套的重要性在实际项目中得到进一步验证——完善的合作伙伴网络不仅助力芯片更快适配 L2-L3 级乘用车、商用车及 L4 级无人驾驶等多元场景，也在一定程度上缓解了行业内普遍存在的 " 算力强劲但落地困难 " 的问题。
" 任何一个产业从爆发走向成熟，分工细化是必然规律。芯片、算法、集成、整车，每个环节的技术壁垒和核心能力各不相同，让最专业的角色做最擅长的事，整体效率才能最大化。黑芝麻智能的战略定位很清晰：专注算力底座，坚持开放平台，把选择权和创新空间留给合作伙伴。" 杨宇欣表示。
这番话的背后，是这家芯片企业对产业分工的独特理解。在 " 全栈自研 " 成为行业热词的当下，这家公司选择了一条被英伟达、高通验证过的路径——专注底层算力，构建开放生态。
无论是面向高阶智驾的华山 A2000 家族，还是主打舱驾一体的武当 C1296，这一逻辑贯穿始终。分工协作不是口号，而是产业长期演进的必然结果；开放生态不是选择，而是穿越周期的底层能力。
从车载到端侧AI 的全场景布局
当行业仍将黑芝麻定义为车载芯片厂商时，这家公司正将战线向具身智能和端侧 AI 延伸。
" 汽车是端侧推理算力要求最高的场景，我们已完成完整的技术和商业闭环，随着市场演进，会进一步挖掘更多场景。" 杨宇欣向《汽车商业评论》表示，它的核心逻辑是：以汽车这一端侧 AI 要求最高的场景，完成技术与商业的闭环，再向相关性较高的场景延伸。
黑芝麻智能自创立以来，核心战略未发生重大调整。其核心发展路径为：以汽车这一端侧 AI 要求最高的场景，完成技术与商业的完整闭环，再向相关性较高的场景延伸，构建覆盖智能汽车、具身智能、通用端侧 AI 推理的全场景智能生态，实现从 " 智能汽车计算芯片引领者 " 向 " 端侧 AI 推理芯片领导者 " 的转型。
具身智能是其优先延伸的方向。杨宇欣在 2025 年的一份 PPT 中提出判断：" 汽车的下一站，就是机器人。" 这一判断的核心依据，是机器人产业链与汽车产业链的高度重叠，以及两者相通的模型技术基础。
在具身智能领域，黑芝麻智能以车规技术迁移为核心，形成了系统化的落地布局。2025 年 11 月，黑芝麻智能发布业界首个全栈自研、符合车规安全标准的 SesameX 多维具身智能计算平台，构建起 " 机器人全脑体系 "。
依托车规级芯片的高可靠性、低延迟、高安全性优势，SesameX 平台针对性解决机器人行业存在的 " 大小脑失衡、安全无保障、系统割裂、算法难进化 " 四大问题，将智能驾驶领域的感知、决策、控制技术体系，应用于机器人的运动控制、环境交互、自主认知等场景。
目前，黑芝麻智能已与云深处、傅利叶智能、联想、天问人形机器人等产业链头部企业建立深度合作，其相关产品已在四足机器人、航运智能巡检、服务机器人等场景实现规模化交付。2025 年，黑芝麻智能具身智能业务实现营收 9630 万元，成为企业新的重要增长板块。
针对智驾行业的发展走向，杨宇欣给出了具体的时间判断。"L3 基本是人机共驾的终点，进一步升级至 L4，不仅是技术层面的突破，更涉及商业模式的变革。"
在泛 AI 端侧领域，黑芝麻智能聚焦高价值场景实现突破。该公司以端侧 AI 影像为核心赛道，相关方案累计搭载设备超 5 亿台，覆盖消费电子、智能终端、工业边缘等多个场景。
针对消费电子领域的发展趋势，黑芝麻智能与理想汽车合作，为其首款 AI 眼镜 Livis 提供定制化影像算法与算力支持，同时推进与多家头部厂商的 AI 眼镜研发项目，将车规级产品的低功耗、高实时性优势，延伸至便携智能终端领域。
同时，该黑芝麻智能开放工具链与生态接口，联合算法厂商、硬件伙伴打造定制化解决方案，以应对端侧 AI 场景分散、需求多元的行业特点。
支撑黑芝麻智能全场景布局的核心，是其车规级技术的降维优势。经过多年在智能驾驶领域的深耕，其已建立起严苛的车规级设计、测试、量产体系，积累了大规模量产交付与安全合规经验。将这种能力迁移至具身智能、工业边缘等场景时，黑芝麻智能形成了显著差异化优势——相比普通消费级芯片，其产品在可靠性、稳定性、安全性上表现更突出。
黑芝麻智能的全场景布局并非盲目扩张，而是基于自身核心优势的延伸，顺应行业发展趋势。
当前，端侧 AI 进入全场景融合阶段，国际巨头已启动生态扩张，国内企业则多陷入单点竞争的同质化困境。
黑芝麻智能以车载芯片为基础，向具身智能、泛 AI 领域延伸，既避开了国内市场的同质化价格竞争，又凭借车规级技术的差异化优势，抢占高端端侧 AI 市场，为国产端侧 AI 产业提供了 " 从单点突破到全场景协同 " 的发展路径。
尽管面临技术适配、生态构建、巨头壁垒等挑战，但依托车规级技术壁垒、开放生态战略及长期发展定力，黑芝麻智能正逐步构建覆盖 " 智能汽车 + 具身智能 + 泛端侧 AI" 的全场景竞争力，朝着 " 端侧 AI 推理芯片领导者 " 的目标推进。
全球化的下一步
2026 年 1 月 A2000 通过美国政府审查，黑芝麻成为国内唯一通过此类审查的智驾芯片企业。
" 从创立之初，黑芝麻便在美国、新加坡设立了研发中心，这是从公司很早就布局的，也是为了更好地面向全球市场。" 杨宇欣说。" 我们一直坚信，全球化的第一步，一定来自于国内客户不断向全球的拓展。" 目前已有产品跟随国内车企客户在全球范围出货。
黑芝麻智能芯片产品及方案专家张松进一步分析，传统车企的国产化率要求越来越高、成本压力越来越大，这两个维度足以推动 A2000 进入更多主流车企的供应链，并随之走向全球。
在海外市场的拓展上，黑芝麻智能选择了相对审慎的路径——依托本地生态合作伙伴，而非事事亲力亲为。" 我们更依赖在全球范围内领先的合作伙伴或 Tier1 来做，我们不可能所有事情都自己摸，人家都是几十年的公司，我们今年才是成立第十年。" 杨宇欣说。
杨宇欣也坦言，国内外客户的诉求存在明显差异：" 国内客户愿意跟你一起做一些技术的突破和探索，海外客户更依赖于体系化和成熟的流程规范 "。这也是黑芝麻智能在出海策略上选择依托成熟合作伙伴、循序渐进的重要考量。
在谈到公司的长远愿景时，杨宇欣提到了手机行业的遗憾——中国手机厂商蓬勃发展，却没有培育出一个世界级的手机芯片设计公司。
" 相信在汽车、端侧 AI 发展的大潮之下，中国还是有希望成长出在世界上占有一席之地的 AI 芯片公司。" 杨宇欣如此说道。
2026 年，黑芝麻智能成立第十年。 " 能走过第一个十年的公司，其实也是一个里程碑。" 杨宇欣感慨，语气里有一种克制的欣慰。
十年，在科技行业是一个不短的跨度：足够见证一个市场从萌芽到格局基本成型。从 A500 到 A1000 再到 A2000，三代芯片，黑芝麻智能完成三次架构跃迁。
在车载领域，推动 A2000 量产落地规模化，引领国产车载芯片发展；在具身智能、泛 AI 领域，完善 SesameX 平台布局，以车规级技术的 " 降维打击 " 优势拓展更多应用场景；在生态领域，持续推进开放赋能，凝聚更多合作伙伴，构建全场景智能生态——这，是黑芝麻智能在第二个十年开启之际，摆在自己面前的三条战线。
A2000 量产定点的落地，是这种蛰伏开始兑现的信号。随着 2026 年下半年量产装车的启动，这场关于芯片的竞争，才刚刚进入真正的考验期。
这是第十年的判断，也是第二个十年的赌注。
请关注《汽车商业评论》兄弟媒体
参加
2026 第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛
共论转折
点击扫码报名
▼
