最近，黑芝麻智能在活动上分享了一个数据：

到2025年，L2到L3级别自动驾驶的渗透率会超过70%。

与此同时，进入2023年，一个最深刻的感受是，很少有车企谈论“算力即王道”了。无论是立志将行泊一体作为标配，还是将高级辅助驾驶当作高级配置的车企们，在智能化趋势面前也有一个非常理性的共识：

算力性价比。

在这种形势下，芯片公司们的洞察也比想象中更快。

去年，黑芝麻智能大算力芯片华山A1000量产上车，国产大算力芯片通过车规级验证，并没有让这家自动驾驶芯片创业公司感到轻松，紧接着，在最近，黑芝麻智能又发布了早在两年多以前就启动研发的全新产品线——C1200智能汽车跨域计算芯片平台，主打性价比。

黑芝麻智能的技术演进，正迎合了如今主机厂对于L2+级智能驾驶场景落地的迫切，一如很多厂商所预测的：2023年将成为行泊一体爆发元年。

于此同时，随着电子电气架构的升级演进，跨域融合成为重要的技术趋势，这意味着，除了芯片，算法、软件、数据等领域对芯片企业提出了新的变革方向。

去年，英伟达发布的算力高达2000Tops的Thor芯片，已经揭示了随着中央计算架构的落地，一颗芯片将控制智能驾驶和座舱、车载等所有功能；高通也推出了RideFlex系统级芯片，同样布局舱驾一体。

高通、英伟达新一代芯片的量产时间预计在2024年，这也意味着智能化迭代正在加速到来。

当国际巨头们开启想要一统座舱和智驾的新战局时，中国本土芯片企业在这一技术趋势中，也在努力在技术创新与量产之间，为本土市场的需求而持续升级。

只造芯片是不够的

汽车市场价格战，成本压力一定会传导到上游供应链。

因此，黑芝麻智能创始人兼CEO单记章关于智能驾驶趋势讲了一个重要观点，他称，2023年，高性价比芯片会成为市场主流，利用50Tops的算力支持L2、L2+甚至L2++，已经成为市场的标准配置。

如果从L2+级大规模落地，行泊一体成为目前智能驾驶主流场景的趋势来看，技术方案能够尽可能发挥成本优势，是推动L2级智能辅助驾驶成为标配的关键。

如黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣所说，2022年之前，大家在场景没有那么清晰的时候是希望越来越高的算力。2023年开始在最优性价比的前提下，把L2作为标配是对自动驾驶这个看法的一个主流。

接下来的变革，已经转向核心的芯片、算法、软件、数据等领域。

这种趋势，对于芯片企业来说，会带来哪些考验？

首先，自动驾驶芯片企业要具有技术闭环能力；

其次，随着电子电气架构从分布式到集中式的演进，芯片企业的产品线也要不断拓宽；

同时，这些方案从成本角度来看，能够为车企实现最大程度的降本。

除了随着车企的域控架构升级进行技术路线升级，同时，黑芝麻智能也与很多下游合作伙伴在做行泊一体，最近亿咖通推出的舱驾一体中央计算平台Super Brain，就选用了黑芝麻A1000芯片。

从华山系列到武当系列，其实是黑芝麻智能应对不同场景的解决方案。

比如华山系列，主要面向自动驾驶场景，单记章表示，华山系列A1000芯片能够很好地支持最新的BEV算法，满足L3及以下自动驾驶场景的需求。

武当系列则面向跨域计算场景，能够覆盖座舱、智驾等智能汽车内部多个不同域的需求，具有多域融合的能力。

据黑芝麻智能产品副总裁丁丁介绍，C1200基于7nm先进制程，使用支持锁步的车规级高性能CPU核A78AE（性能高达150KDMIPS），和车规级高性能GPU 核G78AE，提供强大的通用计算和通用渲染算力；自研DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎，支持NOA场景；内置成熟高性能的Audio DSP模块和每秒在线处理1.5G像素的新一代自研NeuralIQ ISP模块；提供32KDIPMS的行业最高MCU算力；能同时处理大于12路高清摄像头的输入，支持高速率的MIPI。 

外设方面，C1200支持处理多路CAN数据的接入和转发，支持以太网接口并支持所有常用的显示接口格式，支持多屏输出，多路4K能力；支持双通道的LPDDR5内存颗粒，可满足跨域融合后的带宽需要。

C1200上开创性地实现了硬隔离独立计算子系统，独立渲染，独立显示，满足仪表控制屏的高安全性和快速启动的要求。同时，该子系统也可以灵活应用于自动驾驶、HUD抬头显示等需要独立系统的计算场景。

同时，C1200内置支持ASIL-D等级的Safety Island和国密二级和EVITA full的Security模块，并满足车规安全等级最高的可靠性要求。

黑芝麻智能希望C1200在2023年内提供样片，当然，这非常具有挑战。

“你不做这个，在客户那就拿不到机会，对我们Tier 1的合作来讲，把你的行泊一体做得有竞争力，要跟上游核心芯片厂商共同努力，怎么去降低成本，怎么在可控的成本内提高它的性能或者是交付的效率等等，这都是我们要解决的问题。”在杨宇欣看来，对于芯片企业来说，虽然对市场有自己的判断，也有自己的创新，但是这些都需要最终落地来证明。

作为上游供应商，其实芯片企业甚至需要比车企有更多对技术的前瞻判断，面对的永远是“将来的市场”。

在丁丁看来，C1200要拿的是增量市场，就是汽车里出现新的计算需求，同时在实现功能的前提降低成本，这是黑芝麻智能要拿的增量成本。对于黑芝麻智能来说，C1200更像是为拿下未来5-7年的市场作准备。

关于C1200的算力，黑芝麻智能此次并没有公布，但是对于武当系列跨域计算平台，丁丁重点强调了一个特点：极致性价比。

今年车企对实现功能都有一个要求：便宜

虽然目前国内主流车企在智能驾驶上以Orin芯片为标杆，而事实上，关于如何控制成本，车企已经在算账。

杨宇欣称，目前很多车企在采用英伟达的方案时，另外一个一定会有一个国产的方案来选择，互为AB点，成为主机厂从成本角度出发的一个新选择。

这种方案也印证了几个趋势：

几十T这个算力区间是未来非常主流的市场；

车厂回归理性，寻找最优的方案，来实现现在标配L2+的目标。

杨宇欣称，对于车厂来讲，A点、B点的技术要求、性能指标基本上是一样的，不会因为你是A点或者因为你是B点，对你的质量要求、成熟性降低要求。所以当达到相同标准的时候，商务条件、客户配合程度、商务模式的灵活程度，可能是大家在A点B点去争取份额的一个关键。

在最近的电动车百人会上，大疆车载也给出了成本能够达到5000元的新一代智能驾驶解决方案，并且在32Tops算力、不依赖高精地图的情况下，可以实现城区记忆行车功能。并且据称，已经获得了不少厂商的青睐。

“为什么今年方案主打的一个方向就是性价比，因为目标其实很简单，对车厂来讲达到我要的功能——便宜，这就是今年车厂所有的主流观点。”

作为创业公司，黑芝麻智能对市场形势的关注更加密切。

最近，地平线创始人余凯也提到一个观点：到2025年，真正要做的是在合理的性价比下，把高速NOA、环线的NOA这种封闭道路的自动驾驶体验做到丝般顺滑，而且价格不能太贵。

所以，不仅是黑芝麻智能，很多供应链上下游企业，都在想方设法通过降低成本来提高量产，抢占市场。

如果从在技术演进中，加入成本因素，武当系列对于车企未来控制成本的价值可能更大。

丁丁介绍，C1200能够灵活支持行业现在和未来的各种架构组合，单颗芯片满足包括CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景，为客户带来高价值和极具成本优势的芯片方案。

如果从节约成本来考虑，关于武当C1200到底能为主机厂省多少钱，可以从三个维度来理解：

对主芯片的替代：可以把原来用于座舱、自驾的几个主芯片进行替代以后，这里面就节省了小几百美金的成本。

域融合之后整个BOM上的节省，包括电源、内存、结构件等等，又有大几百美金的成本节省。

开源的重要性：如果采用C1200的方案，在实现了架构的融合之后，其实代表车厂能够把它软件上的能力更快的算出来，把价值带给消费者，从而反过来也能够给车厂带来很大的收益。

降成本是一方面，另一方面更多的是给车厂带来开源的作用。

此次黑芝麻智能公布了面向生态伙伴的华山开发者计划，除核心SOC外，还包括内存、电源管理和高速接口等，可以配合不同规格的底板，满足不同高要求应用场景的需求，安全性能稳定。

“开放”是华山开发者计划的关键词之一。对于所有开发者套件客户或基于华山SOM开展项目合作的客户，黑芝麻智能均会提供完整的核心板及参考底板的硬件设计方案。在基础软件层面，黑芝麻智能可提供完整的内核代码和SOC级别的技术支持，全力协助客户进行全程的产品开发和调试。

“便捷开发”是华山SOM的另一个关键词。黑芝麻智能不断开发和完善“瀚海”中间件平台，以便客户进行上层应用的开发。目前主要提供包括X86端、SOC端和MCU端在内的SDK，客户可以基于自身的应用场景选择相应中间件，以减少开发工作量。针对行业内通用的Apollo CyberRT、ROS1、ROS2、ZeroMQ、Iceoryx、SOME/IP等通信组件，都能提供较好支持。

从大算力芯片，到具有性价比的跨域计算平台，黑芝麻智能的技术演进，让我们看到了智能汽车从NOA大规模落地，到中央计算的技术发展到来之前，国产芯片企业的进化路线。

一如我们看到的，去年底，当英伟达、高通都在讲舱驾一体的时候，国产芯片企业在这个赛道实际上节奏并不慢。与此同时，在中国这个新能源汽车最大单一市场，作为中国本土芯片企业，需要去迎合更多本土需求。

杨宇欣说，去年在国际巨头们发布新产品的时候，C1200基本上已经完成产品的研发了，黑芝麻智能也同时认为，舱驾不是目的，是一个过程，在走向中央计算的过程中，这个域和域的融合会不断发生，考虑到舱驾的同时又往前考虑了一点。

这或许是对于中国本土芯片企业更大的挑战：他们也在赌技术演进的方向，而中国市场，无疑提供了更大技术创新的条件。