访谈黑芝麻智能：用一颗芯片推动四域融合

在汽车电动化进程中，最直观的变化，无疑是燃料的转变，汽车的血脉中流动的不再是燃油，而变成了电流。然而，电动化转型带来的影响是更加深刻的，是重新打造汽车骨骼的革命性变化。

当汽车内越来越多的功能由电线连接，不同功能跨域融合成为了汽车进化的必然方向。如何将控制域、座舱域、驾驶域更好地协同，芯片作为智能汽车的大脑起到了关键作用。

黑芝麻智能作为国产芯片的佼佼者，也在去年推出了武当芯片，用一颗芯片替代四颗芯片，将座舱、驾驶、车身和网关融合协同。这不仅是技术的进步，同时也为产业链带来了成本的控制，助力NOA等智能驾驶功能进一步下放到更多中低价位车型上，推动“科技平权”的实现。

基于汽车跨域融合的趋势，黑芝麻智能作为芯片供应商，如何看待国内外技术环境的变化，如何应对大模型的爆发，又将与那些车企进一步合作？

近日，在中国电动汽车百人会论坛上，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣接受了媒体访谈，分享了国产芯片供应商对智能汽车发展的看法。

以下为现场访谈速记： 

主持人：简单请杨总介绍一下目前黑芝麻的情况。

杨宇欣：百人会我们每年都参加，感觉百人会特别像每年年初汽车行业总结过去，给新的一年定调的活动。

我们在业务方面的进展，去年无论收入还是出货增加了很多。之前我们芯片主要专注在中高阶自动驾驶，现在大家看到中高阶的自动驾驶特别NOA越来越普及，未来pipeline里面的车型上市的节奏会越来越快。前两天东风发布的新能源奕派007搭载我们的芯片，去年领克、北汽的合创搭载我们的芯片，今年很多车企的量产希望大家期待。

在新的产品上，黑芝麻还是一直希望通过技术产品的创新，能够给车企和合作伙伴带来更多的价值，特别面向现在竞争特别是成本压力非常大的情况，我们去年发布的武当系列芯片，我们也在行业里面全球第一个提出来四域融合，大家讲中央计算，真正谁在中央计算上做了什么，怎么做，行业还在探索，我们先迈出一步，基于我们对客户需求的了解和对未来市场走势的把握。我们去年推出武当芯片，下面有展示，也把车里面现在四域的功能融合在一起，一颗芯片替代原来四颗芯片，包括座舱、驾驶、车身和网关，也是全球第一个，我们已经把芯片拿出来，现在给很多客户送样，大家可以期待下个月的车展会跟国内和海外客户的正式合作发布，今天不太方便说，车展上会有正式发布，也是国内第一个这个领域的芯片落地的进展。我们的A1000芯片也会持续更多出货，这是去年的情况。今年的目标，中高算力特别中算力的平台普及，NOA功能做到更多的主流车型上，现在下探到15万以下的车，去年15万—25万的车为主，这个也是我们今年工作的重点。

另外，今年的目标拿到定点，C1200最快年底之前能够进入量产状态，真正整车的SOP目标在明年初。

这是我们的一些情况，下面针对具体问题再做交流。

媒体：请教一个专业问题，咱们是使用首款发布搭载了ARM架构的产品，用这个架构为我们产品提供了哪些赋能？我们跨域融合的。最近ARM有一些动作，推出汽车子系统，这个对行业会产生什么样的影响？接下来是不是还有一些更深入的合作？

杨宇欣：我15年前在ARM，是ARM国内第一个做maketing的。首先我们的芯片一直沿用ARM架构，我们做产品的时候，ARM当时性能最高面向车规的ARM处理器，ARM过去的发展围绕着消费电子起来，未来车的量越来越大，面向汽车行业推出专门通过车规认证的ARM处理器。我们是国内第一个推出基于ARM最先进的CPU以及GPU的核，CPU叫A78AE，前两天发布新的是下一代了，A78AE和G78AE是当时我们在芯片产品设计时和发布时ARM在车规里面性能最高的CPU和GPU产品。我们不是国内第一个买的，但是是第一个推出产品的。车规设计要求更复杂一些，我们产品的设计能力、技术能力在国内这方面还不错，我们第一个拿出产品。

ARM推出新的子系统的意思，ARM会把它的一些不同种类的处理器面向未来比较大的通用应用，把它整合成相对完整的子模块，对芯片公司的好处是大家都知道车规整个芯片设计满足各种车规认证，设计周期会比较长，消费级芯片大概八个月左右，车规级芯片一年半到两年时间。ARM子系统的好处，ARM说得更权威，我们芯片公司的理解，可以帮我省一些子系统设计的工作。我拿到这些IP我也要把它根据各自之间的工作关系在芯片上做实现，ARM做子系统的好处，我可以省一些在不同ARM核之中的设计工作，直接拿过来在芯片里面特定放一块，那就把这些功能都实现了。ARM从它的角度来讲，一方面可以更好用客户用它的核，用更多的核，另外一方面帮助客户降低一些设计的投入或者周期，这是我们的理解。

媒体：ARM用的ASIC架构缺乏灵活性，大家转向RISC-V，是不是对于一些合作伙伴反而增加了局限性？

杨宇欣：ARM在全球生态系统特别是软件生态系统上最成熟的一个体系，你能找到基本基于ARM之上所有的不同种类的操作合作伙伴，中间件、软件、算法等等。我们做大芯片支持的软件系统非常复杂，我们一定会去更倾向于选择软件生态非常成熟的体系。您说的它跟RISC-V比，RISC-V现在相对来说是偏开源的架构，有两个问题，RISC-V做大核虽然灵活，但是有可能在软件系统兼容性上面会因为它的过于灵活而产生额外的软件开发工作，基于不同的芯片厂商，基于相同的一套ASIC开发代码实现的CPU核，可能在功能性能上有一些差别。在软件上我要再做单独的适配才有可能把面向通用架构的东西在我这上面跑起来，这是一个问题。

另外一个问题，ASIC软件生态成熟度跟ARM比起来还是有一定差距，对整个汽车行业大家又希望缩短研发周期，系统功能越来越复杂，在这个情况下，我们作为创业公司也好，作为面向汽车行业也好，成熟稳定肯定是我们选择的第一优先级，这也是选ARM架构。在汽车行业做大芯片的人，我还没看到有人选RISC-V做主CPU，从CPU，我们芯片里面也有RISC-V的核，拿开源做小的核自己用，做一些内部控制，不会开放给客户，开放给客户，客户又得去学习我核的架构，额外增加软件成本，我会自己做一些芯片内部调度和控制的小核，我只是自己用，开放给客户的更多是熟悉ARM架构的核。

媒体：现在车企间的价格战蛮厉害，供应链的压缩空间也是越来越小，您这边对于成本上面的优化还是有什么其它的应对措施，方不方便透露一下？

杨宇欣：其实我们看成本的降低有两个维度，一个维度明天有一个演讲也会提到，一方面按照传统的降本思路去降本，跟车企一样，车企往下压供应商便宜点儿，我们也是往下压供应商便宜点儿，我们的生产、封装、测试等等，随着量的增加，成本会下降。同时，我们会给客户提供一个完整的解决方案，基于我们的芯片提供软件和硬件的参考设计，我们也会帮助客户在周边的整个硬件设计器件选型上帮助客户降本，降本有两个维度，一个维度我在实现功能的前提下减少一些器件的使用，另外一方面选择能符合要求，成本更便宜的一些器件，这是相对传统的大家都在用的降本方式。随着芯片量的增加和系统的成熟度，原来系统不够成熟的时候要多加器件或者软件会多更多的机制来避免可能出现问题，但是它越来越成熟，反而可以把它做得更精简一点。我们的A1000芯片现在大规模量产，整个A1000本身芯片的优化，以及围绕着A1000芯片不同方案的成本优化，这是我们一直在做的，这是一个维度。另外一个维度，我们怎么从颠覆性的创新帮客户降本，我们去年推出武当系列，武当系列为什么是全球第一个提出四域融合的，有几个原因。

一个原因，中国市场现在发展更快，大家在保证功能性能的同时，对成本的压力很大，你在传统降本的方式不能满足的前提下，只能从架构的方式，原来四核芯片的功能放到一颗芯片，四颗芯片要四套成本，本身芯片成本有大幅度的下降，这是首先面对中国市场的需求。中央计算的架构发展随着域和域之间的逐步融合，并不会一步到位，所有东西都塞到一起，域和域之间的逐步融合，从技术可行性来讲，现在融的四个域之间的关系或者在整个电子电气架构里面的功能性能可合并的空间更大，这个好处就是我们经常对外讲，希望25万车里面的功能我们都能放到15万车里面，通过功能的实现。一颗C系列C1200系列的芯片可以把855级别稍强一点性能的座舱，高速的NOA功能，再加上车身的控制MCU，再把一颗数据交换的网关芯片都塞到一颗芯片里面。从芯片本身的成本，一颗芯片代替四颗，再加上系统本身，一个系统代替四个系统，帮助客户更好地降低成本。电动车里面电子的部分占用的成本越来越高，这是我们的一个思路。

媒体：今年在车规芯片领域整个行业内会不会有一些新的变化？现在的新势力和传统车企有很多都在做自研芯片，您对此有什么看法？

杨宇欣：关于车企自研芯片，车企当然有它的资源，有它的需求去做芯片，这个无可厚非。全球很多大的企业都有自研芯片的产品。另外，自研芯片和第三方芯片供应商仍然是一个博弈的过程。比如手机行业现在已经非常成熟了，手机行业里面现在自研芯片的苹果完全自研，三星部分自研，华为部分自研，剩下所有手机厂商通过高通、联发科的芯片，在成本差异化和技术领先性时间点方面做一个博弈。车企自己研发芯片，确实在成本或者技术的领先性或者量产的周期上能够实现比第三方芯片公司的优势，那当然可以自研，这是一个博弈的过程。有些东西最差异化的部分选择自研，比如斌哥接受采访，蔚来选择做芯片做了一个非常高端的芯片，那个芯片可能在最主打的旗舰车型里面成为主力，其它一些车型可能还是会选用其它的芯片供应商。这个对于我们来讲，对车企的选择来讲，最后是一个价值的核算。我们相信我们还是有很多的机会和车企合作，即使它有自研的芯片，通过我们搜集全行业的需求，我们有非常多的车企跟我们合作，这个量相对来说也比单独几家车企的量大，带来的成本优势还是会跟这些车企有合作的空间。这是我们的看法。

媒体：我们看到A1000已经在领克08，包括合创、东风奕派车型上进行了量产，接下来咱们怎么通过跟智驾公司的合作一起迅速去扩大规模？这是第一个问题。

第二个问题，C1200目标今年拿到定点，咱们比较倾向哪些车企？

第三个问题，怎么看TI包括高通海外芯片都在逐渐落地，怎么看未来几年的芯片市场格局？

杨宇欣：其实A1000一个很重要的点，大家发现现在很多车企的智驾平台都在整个集团内拉通平台化的研发，智驾平台投入比较大，跟原来小系统相比投入要大很多，对很多车企的智驾平台战略希望进行一次平台的研发，更多用在不同的车企。刚才说的无论跟吉利的合作，跟东风的合作，跟很多其它车企的合作，包括一汽等等，我们都是更偏向于平台化的定点，并不只是通过现在拿下一个车型，而更多是很多车型。像吉利领克08用我们的，银河E8也是用我们的平台，后面还会有很多的车型应用。东风也是，奕派第一款用，第二款也会用，这个都是平台化的，这方面我们更多去跟一个车企把合作加深，不断地为它不同的车型创造价值。跟其它的合作伙伴合作，我们更多是一个开放合作的方式，包括一级供应商的选择，我们给客户建议，客户也可以自己选择，包括我们现在跟更多算法的合作伙伴合作，后面有几款车量产，都会用到算法合作伙伴的产品。这是我们现在的一个方式。

我讲过很多次，芯片公司的商业模式还是一个量的游戏，我们倾向于能给我们更多量的客户。国内现在谈的有大的一级供应商，也有大的车企，无论在行业的示范效应，未来对产品的期待程度和能带来的量比较可观的客户。

第三个问题，TI和高通越来越多落地的动力是什么？前几年大家在讲智驾的时候更多作为一个卖点，在卖点里面用户能够buy in的点，包括新的名词，包括算力，包括你本身平台在消费者人群中的认可程度，就拿英伟达举例，英伟达本身是一个toC品牌，大家都知道英伟达，再加上这几年人工智能很火，大家都在说英伟达，英伟达是代表先进生产力的品牌，这都是一个卖点。英伟达是智驾平台里面成本最高的，在中高端车型、旗舰车型上配置是make sense，这几年智驾越来越多。未来智驾就是空调座椅，就是一个标配的东西，而且标配到所有车上面的智驾功能没有太多的差异化，实现路径可能有差异化，我用三个摄像头你用四个，我用五个毫米波雷达你用六个，给用户带来的体验标准是非常一样的，比如高速NOA希望五百公里都不接管，无论是这种实现方式还是那种实现方式，都可以，这是大家都在追求的。主流车型去年15万—25万，今年10万—15万的车开始加入L2+功能的时候，不是说拿出来更多卖点的东西，而是如何用更低成本实现跟别人一样的体验。行泊一体我们第一个开始讲，我们第一个开始讲中算平台，TI也好，高通也好，现在量产的都是中算力订单，算力在30—80T，当年我们的A1000产品定义的时候2018年、2019年，那时候大家觉得是不是太高了？现在50G上下我们一直认为是中算力主力的平台，做到高速的NOA50T算力上下是够了，单芯片我们今年推的7V方案，一颗芯片支持七个摄像头，不用加激光雷达，成本相对非常可控。在这方面讲，其实中算力平台在量上会比较大。

媒体：问一个人工智能的问题，去年11月份在昆山说人工智能现在很多车内应用都是围绕着人工智能计算来实现的，人工智能计算对于芯片架构的要求跟传统软件有很大的区别，这两年尤其OpenAI非常火，这股势头对于咱们黑芝麻来说在芯片架构上的影响是落地前的爆发前期的概念性的，还是真的对你们有影响，已经在做一些调整？

杨宇欣：这个问题特别好，我们演讲也会提到，我们在非常严肃看大模型上车的问题，大模型在过去一两年的发展其实对很多行业特别是专注在技术的行业从业人员来讲这两年冲击还是蛮大的，没想到现在人工智能能够突飞猛进这么快。其实技术发展规律来讲，过去几十年都是这样，合久必分，分久必合。过去这几年的资源都投到通用大模型，OpenAI都是通用大模型，没有太多的行业属性，可以用在各个行业。很多特定行业垂直领域并不是说全部都需要用一个巨大的通用模型，就跟我们讲英伟达的GPU什么AI应用都能弄，但是又不够对某一个垂直场景的AI足够优化，我们在汽车领域出现一些相对垂直的大模型，我们看汽车，其它领域也会出现。还是二八原则，80%的长尾应用通用大模型都能干，没法做太多垂直化的优化，而20%的大应用像车里面座舱的交互是大应用，自动驾驶是大应用，20%应用里面还是专门值得为它去做垂直的行业的大模型，我们就在看。这是第一句话。

第二句话，现在未来发展的瓶颈，大家越来越不放在模型本身，而是算力和能耗，OpenAI奥特曼投七万亿做芯片，要做这种芯片需要大量的投入。黄仁勋说的是能源的问题，未来AI竞争是能源的竞争。芯片公司怎么用一个高效的方式去支持大模型这是我们考虑的问题。芯片行业大家讲的是PPA，性能、功耗和成本，我们怎么在里面找平衡，我们今年发布下一代的A2000芯片，目标是能够支持车端的自动驾驶大模型，我们的C1200正在进行座舱交互的大模型，上了大模型之后座舱会更聪明，不自觉跟它聊起天来，我现在的车上就是“小度小度，导航去哪儿”，以后可以跟它聊，有更多有效的输入。从芯片设计角度来讲，我们再去更新我们自己的NPU，我们研发自己的IP，下一代NPU原生支持大模型，能够更好地高效运行。这个是今年会发布A2000里面用到的NPU，怎么运用大模型的同时，还能尽量好地控制功耗和面积，这个是我们在考虑的事情。