算力芯片

❶ 全球汽车产业格局“刷新”，大算力芯片开启中国汽车新时代

7月7日，以“刷新”为主题的第十四届中国汽车蓝皮书论坛(CABF2022)在武汉中国车谷开幕。作为首日主论坛演讲嘉宾，黑芝麻智能创始人兼CEO单记章发表题为“大算力芯片开启中国汽车新时代”的主题演讲，探讨芯片如何“刷新”汽车行业的演进节奏。

黑芝麻智能创始人兼CEO单记章发表主题演讲

2022年是中国汽车产业的抉择之年，需要刷新心情，刷新认知，刷新环境，刷新未来。此次论坛由汽车商业评论主办，是中国汽车产业界的一大盛会，行业领军人物再聚，掀起新汽车时代的头脑风暴，演绎百家争鸣。

中国车企崛起，全球汽车产业格局“刷新”

在汽车向智能化、电动化的发展过程中，全球的汽车产业格局亦在发生变化，中国企业纷纷跻身主赛道。

根据CleanTechnica的统计数据，2022年1-5月全球新能源乘用车累计销量321万辆，其中，中国销量190万辆，全球市场占有率为59%，超越欧洲的82万辆和北美洲的41万辆。2022年1-5月全球新能源汽车品牌销量榜单TOP20中，中国品牌有10家，占据半壁江山；在全球新能源品牌车型销量榜单TOP20中，中国品牌车型占70%。

中金公司研究数据显示，到2025年，高级别自动驾驶渗透率将达到65.5%，中国智能驾驶芯片市场需求将达到1383万片。未来3-5年，智能驾驶迎来高速发展期，汽车行业将迎来巨大机遇。

智能驾驶的技术演进离不开大算力芯片的支撑，只有掌握核心IP才可能对芯片快速迭代。单记章在演讲开始时即分享：“我自己有一个梦想，我希望中国的智能汽车上的核心芯片是由我们中国公司做的。”

新一轮的智能汽车浪潮，叠加中国车企的崛起，为包括自动驾驶芯片在内的本土供应链企业创造了快速发展的机遇。单记章特别谈到了行业生态和本土供应链，“我们认为生态就是每个人做自己最强的，才能做得好。”他表示：“在智能电动汽车领域，中国车企发展速度领先全球，而本土的供应链体系是支撑中国自主品牌车企快速技术迭代的关键。”

国产大算力自动驾驶芯片量产，促进本土汽车产业发展

“智能电动车现在刷新越来越快，刷新出非常多新的商业价值、新的技术，用户需求越来越明确，法律法规也纷纷出台。”单记章指出：“当然，在刷新的过程中还受到很多因素制约。技术方面实际上还受到非常多底层的，特别是芯片的影响。”

做核心芯片需要解决非常多技术难题，同时汽车对安全要求十分高，相关技术和产品环节绝不能投机，这决定了大算力车规芯片的量产是一个长期的过程。

黑芝麻智能旗下华山二号A1000系列芯片，从确定产品定义到量产上车经过了三年多的时间，是首颗进入量产状态的国产大算力自动驾驶芯片，算力达58TOPS(INT8)-116TOPS(INT4)。

今年5月，黑芝麻智能与江汽集团达成平台级战略合作，多款思皓品牌量产车型将搭载华山二号A1000芯片。更多搭载华山二号A1000系列芯片的车型将陆续发布。

单记章强调：“我们在参与竞争的过程中，不只是拼算力、拼工艺、拼投入，同时拼创新点。”黑芝麻智能基于两大自主可控核心IP构建了核心竞争优势，包括车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU，让车辆“看得清”和“看得懂”。黑芝麻智能还是国内首家集齐了功能安全专家认证、功能安全流程认证、产品认证和ASPICE认证的自动驾驶芯片公司。

单记章表示：“黑芝麻智能致力于打造自动驾驶核心芯片，同时我们希望与Tier1、车厂、技术伙伴、投资机构等生态圈伙伴一起来打造本土的智能汽车供应链，打造开放的生态系统，推动中国智能驾驶的发展领先全球。”

❷ 高算力芯片和普通芯片有什么区别

就像你看到的字面意思一样，计算能力强弱的区别。
高算力芯片规格更高，计算力更强悍，当然价格要贵很多。

❸ 国内首款！大算力自动驾驶芯片华山二号A1000已量产

随着智能新能源汽车产业的快速发展，自动驾驶功能已经逐渐成为新款上市车型的标配，而车规级大算力芯片将成为实现自动驾驶功能的基础。业内普遍认为，2022年将成为中国L2++级别自动驾驶汽车量产元年，也是国产大算力芯片量产的元年。经过几年的积累和快速发展，本土的车规芯片企业已经做好准备迎接量产的考验。

近日，黑芝麻智能的创始人兼CEO单记章在中国电动汽车百人会论坛上表示：“大算力SOC芯片、AI计算平台、良好的图像处理能力是自动驾驶演进的基础。黑芝麻智能研发的华山二号A1000自动驾驶计算芯片已经在功能安全、信息安全、可靠性方面完全成熟，将在今年实现量产上车，实现L2-L3级别自动驾驶的功能。

黑芝麻智能创始人兼CEO单记章强调：“黑芝麻智能的所有芯片都是严格按照车规要求进行设计开发。芯片‘上车’最重要的就是安全认证，我们肯定要‘持证上岗’。”黑芝麻智能已获得ASPICE CL2车规级软件认证、ISO 26262:2018 ASIL D功能安全流程认证、ISO26262功能安全产品ASIL B认证和AEC-Q100 可靠性认证，是国内首家集齐了功能安全专家认证、功能安全流程认证和产品认证的自动驾驶芯片公司，构建起完善可靠的车规认证体系。

目前，华山二号A1000芯片已投入规模生产，开始向行业客户持续发货，将于2022年内实现量产上车。

以自研实力推动中国自动驾驶产业发展

从2016年成立至今，黑芝麻智能基于自主可控技术自研两大车规级核心IP——NeuralIQ ISP 图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎，并将此作为自动驾驶芯片技术差异化的关键，现已发布了多款华山系列高性能大算力自动驾驶芯片。

据《中国智能交通产业生态发展战略研究》报告预计，到2035年，我国智能交通产业生态将处于全球领先水平。在智能新能源汽车领域，中国的汽车产业真正地第一次走在了全球前列，而这背后更需要本土汽车产业链的支持，以满足国内车厂的增长和定制化需求。

作为第一个实现国产大算力芯片量产上车的本土企业，单记章表示大算力车规芯片的量产是一条漫长和充满挑战的过程，黑芝麻智能将继续深耕行业，致力于通过领先的技术优势、完整的产品体系、开放的生态系统、灵活的商业模式，不断实现国产大算力芯片的量产落地，推动中国自动驾驶产业的发展。

❹ 基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮

5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。

基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，用于度量在1W功耗的情况下处理器能进行多少万亿次操作）。这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。

据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。

在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。 后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。

后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。

后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达 汽车 、中关村启航等国资基金。

❺ 简要介绍当前为人工智能提供算力的芯片类型及特点

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。
ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

❻ 36氪首发｜瀚博半导体获16亿B1、B2轮融资，主攻高端算力芯片

近日，36氪获悉，芯片设计独角兽企业「瀚博半导体」获16亿人民币的B-1和B-2轮融资，由阿里巴巴集团、人保资本、经纬创投和五源资本联合领投，国寿科创基金、Mirae Asset (未来资产)、基石资本、慕华科创基金（清华产业背景），以及老股东红点中国、耀途资本和元木资本跟投。

在这轮融资中，瀚博半导体引入了继快手之后的第二家互联网战略投资人——阿里巴巴。此次融资后，公司将持续完善产品矩阵，包括SV100系列产品线（云边AI推理和视频产品线）在国内外市场的大规模落地，加大图形GPU产品线的研发投入，并开始布局其他智能产品线。

瀚博半导体成立于2018年12月，公司位于上海，瀚博半导体创始人&CEO钱军提到，瀚博要做的是为像素世界提供算力的高端芯片。

根据Gartner的预测数据，全球人工智能芯片市场规模将在未来五年内呈现飙升， 从2018年的42.7亿美元成长至343亿美元，增长超过7倍。

AI芯片在2021年掀起融资热潮，国外市场有SambaNova Systems、Cerebras Systems、英国AI芯片独角兽Graphcore、Groq、以色列的AI芯片独角兽Hailo Technologies等AI芯片独角兽，国内也有着寒武纪、地平线等企业。

五源资本合伙人刘凯表示：“作为AI技术的底层驱动，全球的AI芯片领域都在经历爆发性的增长。我们观察到，在美国，自2016年前后诞生了几十家AI芯片的初创公司，经历了近5年的发展，这一领域在美国已经成长出众多独角兽级别的创业企业。在业务进展层面，不同的AI芯片企业围绕DSA架构，纷纷快速迭代产品、形成差异化竞争能力，且大部分企业已经进入行业落地阶段，未来数年将进入大规模量产出货阶段。”

瀚博半导体的产品矩阵共有三块，一是AI推理+视频加速卡，2021年7月，瀚博半导体世界人工智能大会上发布了公司首款服务器级别AI推理芯片SV102及通用加速卡VA1，该芯片即将量产上市；二是图形GPU，主要用于云 游戏 、云桌面、云渲染相关的一些图形产品；三是其它智能产品。

据悉，瀚博半导体的首款云端推理AI芯片SV102已在和战略合作伙伴合作，即将量产上市。

瀚博在团队优势上，一是，创始团队主要出自AMD第一颗7nm GPU团队，有着丰富的芯片设计、量产经验，整个团队曾有上百颗GPU流片的经验；

二是，瀚博首先选择了AI+视频的赛道。钱军总曾在发布会上表示，计算机视觉任务占据了AI市场的大部分，视频流占据数据流的 70%，而且比例持续攀升，市场空间大，且有落地应用场景。

瀚博半导体创始人&CEO钱军表示：“在即将过去的2021年，我们亲眼见证了芯片核心技术在各类新兴应用领域焕发的勃勃生机，这是半导体从业者最好的时代。伴随着互联网视频直播、短视频、计算机视觉、自然语言处理、云 游戏 、云桌面、云渲染、元宇宙等现象级应用的极速发展，数据中心算力需求的不断增加，下游客户对芯片、硬件、软件等各个方面都有了更高的期待。瀚博将继续延展各条产品线，进一步扩大行业领先优势。”

在创始团队上，公司创始人兼CEO钱军有25年以上高端芯片设计经验，离职前在AMD任高级总监，全面负责GPU（图像处理器）和AI服务器芯片设计和生产，现在市场上绝大多数的AMD Radeon图像处理器和AI服务器芯片都是由其带队开发。

创始人兼CTO张磊是前AMD Fellow，有23年以上芯片和IP架构设计的丰富经验，负责AI、深度学习，视频编解码和视频处理领域。

公司目前拥有超300名研发工程师，分布于上海、北京、深圳、西安、成都和加拿大多伦多。

人保股权公司投资部负责人舒琬婷表示：“瀚博首款芯片聚焦AI加速和视频处理，可大幅降低互联网公司数据中心TCO，能有效解决互联网在线视频厂商的痛点，具有广阔的市场空间。公司创始人及核心团队具备世界顶级的算法、芯片设计及量产能力，在芯片设计、AI和视频处理领域积累深厚。异构计算加速卡将在互联网视频直播、短视频、云 游戏 、云桌面、云渲染等场景中发挥关键作用，公司的产品发展潜力巨大。”

经纬创投合伙人王华东表示：“视频类产品已经成为现在用户端使用的第一大应用类别，行业需要更高实时性、更强算力的视频处理技术及对应的集成电路产品。瀚博具有稀缺的高性能AI+视频集成电路研发能力，同时在核心IP沉淀的积累也能扩展新的集成电路类别。”

❼ 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强

升腾 910 采用了 7nm+ EUV 工艺，并用上了 Da Vinic 达芬奇架构。华为官方在发布时提到，升腾 910 的运算能力相当于 50 个当前最前的 CPU，它的训练速度也是比目前最强的 AI 芯片还要强 50%-100%。

根据华为官方公布的测试数据，升腾 910 已经达到了设计规格预期。升腾 910 的 FP16 算力达到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力达到 512 Tera-OPS。重要的是，升腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，明显低于设计规格的 350W。

升腾 910 总体技术表现超出预期，已经把升腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如，在典型的 ResNet50 网络的训练中，升腾 910 与 MindSpore 配合，与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，显示出接近 2 倍的性能提升。

❽ 特斯拉芯片算力排行

第一的是英伟达:全球图形处理芯片的王者，在汽车自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier，单芯片算力30tops，首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021年即将量产的英伟达Orin是Xavier的升级版，采用台积电7nm制程，性能提升接近7倍，单芯片算力200tops，性能超越特拉斯HW3.0。更牛逼的是它可以使用两颗Orin Soc和两颗安培GPU组合形成的DRIVE Pegasus Robotaxi自动驾驶平台，性能可以达到2000TOPS，能实现L4-L5级别的自动驾驶。目前已经确认理想和小鹏下一代车型将采用英伟达Orin芯片。

②Mobileye:属于英特尔旗下的芯片公司，目前量产的EyeQ4芯片，算力2.5tops，能实现L2级别的移动辅助驾驶，目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片，性能提升10倍，算力达到25tops，能实现L3级别的自动辅助驾驶，领克zero将采用EyeQ5H，采用的双芯片组合，算力达到50tops，值得期待。

③高通:作为移动芯片领域绝对王者，高通也是非常重视汽车芯片，不仅杀入了车机芯片，推出了骁龙820A吸引了诸如理想One，小鹏P7等造车新势力的青睐。更是在自动驾驶芯片领域一步到位推出了高通的Snapdragon Ride自动驾驶平台。王者的实力就是不一般，一经推出，就站在了制高点。高通Snapdragon Ride平台支持L1-L5级别的自动驾驶，芯片总算力高达700tops，功耗仅为130W，比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的汽车最早要2023年才会推出市场，敬请期待吧。

④华为:华为早在2018年10月就发布了升腾310，12nm制程，也是一颗自动驾驶AI芯片，其单芯片算力16tops，华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600，算力352tops，是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片，支持L3-L4级别的自动驾驶。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新车HBT将搭载华为MDC600芯片，非常值得期待。

⑤地平线:国内人工智能芯片的佼佼者，目前已经量产的征程2，芯片制程28nm，单芯片算力4tops，超越了EyeQ4芯片，目前搭载于长安Uni-T和奇瑞大蚂蚁。2020年9月26日，发布了征程3，单芯片算力5tops，芯片制程16nm。2021年地平线将直接跳过征程4，发布征程5，性能提升近20倍，单芯片算力达到96tops，组合芯片可以达到192-384tops，性能全面超越特斯拉HW3.0，非常值得期待。

⑥黑芝麻:国内自动驾驶芯片的后起之秀，2020年6月发布的华山二号A1000芯片，芯片制程16nm，单芯片算力40-70tops，超越了英伟达Xavier，功耗仅为8w，能效比全球领先。其组合的多芯片FAD方案算力最高达280tops，全面超越特拉斯HW3.0。黑芝麻华山二号芯片有望搭载到明年蔚来中大型轿车ET7上面，敬请期待。

⑦零跑:零跑属于国内造车新势力的第二梯队成员，目前已经推出零跑S01和零跑T03两款车型。今年广州车展发布了旗下首款中型SUV零跑C11搭载了零跑自主研发的自动驾驶芯片凌芯01，成为除了特斯拉外，全球唯二自主研发自动驾驶芯片的汽车厂商（蔚来今年也宣布芯片自研，预计蔚来自研芯片要2023年才会推出）。凌芯01采用28nm制程，功耗4w，单芯片算力4.2tops，领先EyeQ4。零跑C11采用的是双芯片方案，算力8.4tops，支持L2-L3价格的自动辅助驾驶。

❾ 闪电快讯 - 黑芝麻智能单记章：一款大算力芯片从测试到量产至少需要2年

随着软件定义 汽车 成为新的共识，自动驾驶逐渐走上时代的风口。

6月28日，黑芝麻智能创始人单记章在中国 汽车 供应链大会上表示，不同于早期的野蛮生长，关于智能驾驶如今，整个产业逐渐在商业模式、技术路线、演化路径、法律法规等多维度形成了一定共识，与此同时，在底层技术的推动下，用户对于高速巡航、自动泊车、城市道路巡航等场景需求也逐渐清晰，当前，自动驾驶才真正进入了发展快车道，2022年，将是自动驾驶爆发的关键拐点。

对此，单记章表示，随着自动驾驶的势能崛起，不仅是整车制造，包括新能源、共享出行、人机交互、芯片设计等在内，整个 汽车 产业链将迎来巨大的市场机遇。比如，以黑芝麻智能所在的芯片产业为例，按照单记章的预计，2025年，整个 汽车 市场的SOC芯片出货量将会接近1400万。相较于手机芯片当前高达数十亿的出货量，这一数量看似微不足道，但总体产值却十分可观。

但在芯片的设计层面，不同于PC时代的CPU+GPU架构、手机时代的CPU+GPU+图像处理的架构，电动车时代的芯片架构在强调逻辑运算、决策控制之外，还需要将应用场景纳入考量。比如，车规级芯片的GPU图形处理主要应用于座舱层面，更强调自动驾驶场景下对传感器的数据处理。

在电子电气机构层面，整个产业正在从分布式向集中式演化。但在单记章看来，中央计算需要的计算能力无比巨大，光靠单一芯片可能无法实现，最终很有可能是演变成类似于刀片式的架构。为此，黑芝麻智能在当前主力产品A1000的基础上，今年年底将会推出新一代A2000芯片，此外，下一代A3000芯片也已经开始启动，按照规划，A3000芯片会采用5纳米制程、算力将超过1000T。

除了技术层面的问题，单记章表示，整个芯片产业目前要解决的问题非常多，比如，最典型的就是封装的技术，当下，单芯片要做到上千T的算力，单个产品的良品率非常低，可能只有20%左右，采用更先进的3D的封装技术，也会面临更苛刻的高低温考验，此外，隔离技术也要同步进化。面对当下的产业现实，单记章认为，一款大算力芯片从测试到量产，至少需要两年左右的时间。

❿ 黑芝麻杨宇欣：国产大算力芯片的现在与未来

“到了智能驾驶，传统的汽车芯片厂商开始慢慢掉队，我有问过这些传统的汽车芯片厂商，你们怎么看这些大算力的芯片？‘我们战略性的放弃’。”

9月14日，黑芝麻科技在北京举办了一场技术开放日活动。会上，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣对于当下的中国汽车芯片发展表达了几个重要观点：

他认为，未来中国和美国讲成为汽车芯片博弈的最重要的两方；此外，2025年将是一个关键节点，在2025年之前还没有上车的芯片商，将在这一轮汽车芯片的发展浪潮中落败。此外，杨宇欣还对汽车产经说，未来国内做大算力汽车芯片的公司，只会剩下三两家。

在智能化浪潮冲击汽车行业，同时地缘政治影响芯片行业的多重因素下，作为国内新兴的汽车芯片企业，黑芝麻科技越来越受到行业、媒体以及投资者们的关注。如今，大算力自动驾驶芯片已经成为智能电动车的“标配”，而黑芝麻科技的A1000芯片，已经上了车。

美国英伟达限令对“意识形态”的影响很大

首先美国对英伟达限制并没有涉及到汽车产品。但它对行业的影响在哪？大家突然发现脑子上多了一把刀，虽然有可能举刀人说这辈子不会放下。

之前我们基本上密集接到大量客户的电话，无论是加紧合作的加紧项目推进的要求，还是之前只是联系还没有正式启动合作的客户。我们发现车企从集团领导方面都在过问汽车大算力芯片或者核心的计算芯片，国产化替代的进程。即使有10%的可能性，我也做好100%的备份。虽然我们对汽车行业短期没有质的影响。但我相信对国产芯片，不光是芯片可能整个智能汽车国产化替代速度会加快。

大家不知道什么时候有或多或少的限制，以前判断美国不一定对民用市场动手，但实际上这对芯片的限制涉及到民用市场了，这个大家稍微有点始料不及。所以我觉得这个对汽车行业总体来说，短期之内没有影响。但是在意识形态上面的影响，我觉得还是挺大的。大家觉得还是要尽快在国内找各种解决方案的备份。

芯片法案包括之前EDA工具被限。芯片法案对中国半导体产业的影响，美国更多希望未来全球半导体产业拉回美国，代价可能是成本增加，所以要补钱。虽然政治正确很重要，但是也要算账。短期对中国没有影响，但是这个是让中国技术跟美国技术的赛跑变得更加重要的。比如说EDA工具7纳米以下有影响，但是到5纳米更先进的制程没有影响。在中国这些头部的或者是大芯片的产业大量转向更先进制程的时候，中国自己的体系是否有可替代方案？这就是一个问号，这是大家需要去博弈的。另外其他芯片法案很多还是在法国建档，影响倒还好，但总体上给国内汽车芯片半导体产业敲了一个警钟，限制只会越来越多。

国产汽车芯片市场的蓬勃发展会持续多久？

大家关注很多做汽车芯片的企业，汽车芯片非常难做，以前做芯片设计都会绕着走。

因为，第一，投入大。无论是IP、人才、研发成本都要比消费级和工业级芯片高很多。第二周期长，芯片本身研发周期到客户认证的周期，到客户认证之后研发产品的周期都很长。需要企业有足够多的资金储备，足够长的忍耐力，以及足够强的战略坚定性。另外，汽车芯片不像其他工业或者消费体的市场。后者的时间窗口比较宽松，只要你产品做出来，有一定的优势你就找到客户能开始卖。但是汽车芯片不太一样，因为汽车行业很保守，不愿意用新的供应商的产品，更别说你是创业公司了。

不过我觉得这一拨给本土的汽车芯片企业的机会是非常明显的，以前可能连机会都没有。因为新的技术迭代，带来了可选的范围越来越少。车企一方面不得不去选择更加创新的技术公司的产品，另外一方面为了保证未来不会再出现芯片供应短缺的问题，就要去培养本土的供应商。

虽然现在汽车芯片在蓬勃发展，但是我觉得这几年非常关键，就是2025年能不能上车。我认为2025年将是非常重要时间节点。届时，大多数关键环节汽车芯片都已经有跑出来的本土供应商了。所谓跑出来不是批量上车，或者成熟大规模应用。是说芯片已经有了，客户已经在用，或者在开发产品。

因为车企培养自己供应链体系的时候，当你关键供应商已经有了国产的供应商以后，它再替换另外一家国产供应商的动力会成几何级数下降。对车企来讲，要培养一个成熟的供应商，开始批量出货，特别是我们复杂的大芯片的供应商需要投入大量的人力、物力。他好不容易花很长时间，和人力、物力培养成了一个供应商，如果没有特殊原因基本没有换的动力。

所以大家一定要赶快跑。2025年之前如果能上车，进入汽车厂商供应链体系，未来的机会很多。如果2025上不了车，跟你相同领域的其他人上了车，基本上机会就非常小了。

我们其实算比较幸运，进入这个市场比较早，而且比较坚定的一直做这件事。我们现在已经有芯片，然后开始逐渐进入量产的这个阶段了。但是我相信这个领域还会有很多的国内芯片公司跑出来，但是时间很宝贵。

黑芝麻要做全球自动驾驶计算芯片引领者

介绍一下黑芝麻智能，我们定位是全球自动驾驶计算芯片引领者，希望通过自己领先的芯片技术，包括结合我们芯片技术之上的软硬件算法的能力，赋能产业形成面向车和路的不同的解决方案。我们融了大概五亿美金，借助这个时代的大潮能有充足的资金进行技术的迭代。

黑芝麻2016年成立，核心团队基本上都来自清华，来自汽车和芯片两个领域。2018年商业化落地，到2020年发布了第一代芯片，验证了我们的技术和产品。同时我们方案落地跟车企紧密的合作，2021年和2022年都是快速发展的阶段。2021年很多生态合作开始落地，我们路端方案开始量产，以及还发布了最新的A1000系列的芯片，也完成了C轮的融资，小米投资人投了我们。2022年继续推进我们的业务，产品开始量产落地。

我们跟江淮发布，其实是我们2021年定的点，因为我们非常尊重车企自己的意愿，不是合作定了，就推着车企，车企定了一段时间之后，认可你的能力以后才愿意一起发布PR。我们今年发布了江淮的合作，这个月应该还有更多车企合作的发布，以及前段时间也公布了C+轮的融资。

我们团队其实是很有特色的，看了一下国内做这个领域很多要么是汽车行业出来，要么是芯片行业出来，像我们这种能够结合了芯片圈和汽车圈两个领域非常资深的专家的很少。在芯片领域我们有20年以上芯片设计经验，我们的团队开发了上百颗SoC的流片，IP方面的设计也有十年以上的经验，开发出首个图像处理IP。汽车团队也是20年以上的汽车行业从业经历，之前有汽车量产的经验，同时也实现了之前在其他汽车里面的产品领域五年3000倍的业务增长。