两家自动驾驶相关企业完成新一轮融资

黑芝麻智能完成C+轮融资，智驾科技MAXIEYE完成C1轮融资，两家企业同处自动驾驶赛道，前者做芯片，后者做解决方案。

文 | 苏黎

编辑 | 殷浪浪

出品 | 数智界

黑芝麻智能完成C+轮融资

8月8日，黑芝麻智能科技(上海)有限公司（以下简称黑芝麻智能）完成C+轮融资，武岳峰科创领投，兴业银行集团、广发信德、汉能基金等机构跟投。至此，黑芝麻智能完成 C 轮和 C+轮全部融资，募资总规模超5亿美元。

本轮融资完成后，黑芝麻智能拟进一步提升核心技术、芯片产品的研发及商业化能力，全面提速旗下自动驾驶芯片的量产应用。

黑芝麻智能成立于2016年，创始人单记章毕业于清华大学无线电系，创办这家公司之前，单记章在图像处理和视觉感知领域从业长达20年，主导研发的产品被广泛应用于汽车、手机和安防等多个领域。

黑芝麻智能专注于大算力计算芯片与平台等技术领域的高科技研发，能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。

目前，黑芝麻智能的核心产品是车规级自动驾驶计算芯片和瀚海自动驾驶中间件平台。

• 在自动驾驶计算芯片领域，黑芝麻智能发布了华山系列产品，华山二号A1000是车规级大算力自动驾驶芯片、华山二号A1000L是自动驾驶感知芯片、华山二号A1000 Pro是超高性能车规级自动驾驶计算芯片
• 瀚海自动驾驶中间件平台，可以帮助客户快速简便地接入并使用华山系列芯片的处理能力，并帮助开发者快速开发出智能驾驶应用方案并完成部署落实应用。

在商业化方面，今年5月份，黑芝麻智能与江汽集团达成平台级战略合作，江汽集团旗下思皓品牌的多款量产车型将搭载华山二号A1000系列芯片。

同时，黑芝麻智能和江汽、一汽、上汽等车企以及博世、中科创达等企业在L2、L3级ADAS和自动驾驶感知系统解决方案上开展一系列商业合作。

根据观研报告网发布的《中国算力芯片行业发展趋势分析与投资前景预测报告（2022-2029年）》（以下简称《报告》），在汽车算力芯片领域，欧美日等国外芯片厂商把持关键技术，国内汽车大算力芯片自给率不足10%、国产化率不足5%。

单记章在第十四届中国汽车蓝皮书论坛发表演讲时表示，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。以华山二号A1000系列芯片为例，从确定产品定义到量产上车经过了三年多时间。

对于车规级算力芯片的发展趋势，《报告》显示，英伟达、高通等外资品牌独占市场的局面逐渐被打破，以地平线、黑芝麻智能、寒武纪等为代表的中国品牌逐渐加入了战局，2022年将会是我国国产大算力车规芯片的量产年，国产车规级大算力芯片或将进入量产时代。

智驾科技MAXIEYE获C1轮联合战略投资

同一天，智能驾驶公司智驾科技MAXIEYE（以下简称智驾科技）宣布获得了韦豪创芯、沄柏资本、爱芯元智C1轮联合战略融资。

智驾科技MAXIEYE创始人兼CEO周圣砚表示：“中国智能驾驶技术的行业格局开始从单打独斗逐渐走向生态共荣。”未来，几方也将在战略资源上互相协同，释放跨界合作生态势能，共同为汽车智能化及未来出行创造价值。

本轮资金，智驾科技将主要用在智能驾驶高阶技术研发投入，以及为乘用车L2以上规模化量产做供应链储备。

智驾科技成立于2016年，是一家智能驾驶和智慧出行领域的核心技术服务商，提供全工况、多场景、跨平台的辅助驾驶（ADAS）和自动驾驶（ADS）系统产品及解决方案，覆盖L0-L4技术和服务闭环。

• 智驾科技的产品可分为智能驾驶系统、智能视觉感知系统和乘用车及商用车解决方案，明星产品是MAXIPILOT 1.0全速智能巡航系统和NOM领航辅助驾驶系统。
• 关于智能驾驶系统，智驾科技基于自研的MAXI-NET深度学习网络模型，通过从感知到规控的全栈自研，实现系统运行过程的类人高度实时性、类人高度并行、类人极低能耗。

• 智能视觉感知系统领域，智驾科技通过多网络交叉实验、实时角度稳态误差补 偿等技术，实现误差＜5%的感知，在确保低漏检的前提下，将AEB误制动降到最低。

智驾科技还同时在乘用车和商用车领域布局。

• 乘用车领域，智驾科技聚集高性价比L2和高阶智能化两条产品线，为车企及C端客户提供驾乘方案和服务体验；
• 在商用车领域，通过智慧化方案赋能产业。

8月2日，智驾科技与地平线宣布达成战略合作，在高阶智能驾驶技术研发、产品打造和产业化落地等维度深化合作，运用智驾科技的自动驾驶软件算法能力、AI+汽车强工程化落地能力和量产经验，加速L2++功能为代表的下一代智能驾驶方案量产落地，共建“软硬联合”的生态体系。

在第四届光+智能汽车技术高峰论坛中，智驾科技运营总监杨腾飞发表演讲：从驾驶辅助到自动驾驶，是一个量变引起质变的过程，目前仍然处于并将长期处于自动驾驶初级阶段，即驾驶辅助。驾驶辅助已经进入量产落地阶段，而自动驾驶的真正落地应用，还需要迈过诸多困难。