从智驾到 L4，汽车 AI 芯片战局松动

来源：晚点LatePost

智能驾驶商业化的竞争残酷性在于，先出发的第一名优势未必能长久稳固。

今年 2 月，比亚迪一口气发布了 21 款智驾版车型，58 岁的掌门人王传福一改此前 “无人驾驶是扯淡” 的论断，公开称 “下半场是智能化”。凭借年销数百万辆车的规模，比亚迪直接催化 “全民智驾” 这场热潮。

规模普及还未结束，智驾又继续被 AI 大模型驱动。理想、小鹏汽车一号位大谈 AI，智驾技术路线从端到端，切换到 VLA、世界模型，不断突破软件上限。

特斯拉 “图像输入，控制输出” 的端到端方案，也让智能驾驶一步步向 L4 级自动驾驶逼近。国内互联网公司已经下场布局，抢夺 Robotaxi 出行口入：小鹏的 Robotaxi 车型将接入高德平台；哈罗、宁德时代与蚂蚁集团将联合推出前装量产 Robotaxi；京东注册了 Robotaxi 相关商标。

汽车 AI 芯片作为承载软件模型、决定体验上限的硬件底座，战略价值愈发凸显。特斯拉 FSD 搭载的新一代芯片 AI5 还未投入量产，但性能更强的 AI6、AI7 研发计划就已经列在马斯克案头。

国内，尽管市场上英伟达、华为的智驾芯片已占据车企主流视野，但技术路线的剧烈变迁、车企对供应链自主权的渴求，让整个汽车 AI 芯片战局出现松动。

这给后发者创造了机会。据我们了解，AI 芯片公司黑芝麻智能面向城区智驾场景的 A2000 芯片，算力与英伟达、华为芯片相当，目前已经向客户交付样片，预计明年底量产。届时，高阶智驾芯片市场的格局也可能因此不同。

大算力之战，软硬一体之外，车企还有 “可选项” 吗？

智能驾驶正嵌入车企的产品生态，但也伴随着同质化的风险，为此车企们不惜每个季度投入数十亿元，只为让智驾更加拟人，像人一样自如应对复杂交通场景、无目的漫游等。

车企们也将 AI 视为一号位工程。理想汽车今年从 “端到端” 迅速切换到 VLA（视觉-语言-动作）路线，CEO 李想认为 “VLA 是一个司机大模型，像人类的司机一样工作的模型”。小鹏汽车同样强调 AI，CEO 何小鹏称，二季度内部叫停了第一代 VLA 方案，转向有智能涌现的二代产品。

技术路线的演进未必会停下脚步，但大模型的特质决定了车端的模型会往数十亿、百亿参数规模发展。算力需求会持续膨胀。

当下，具备量产经验与能力的高阶智驾芯片公司包括英伟达、华为、高通、地平线等。看似阵营丰富，然而车企真正选择时，可能还要权衡更多因素。

英伟达最新智驾芯片 Thor U，提供 700 Tops 算力，已经成为市场主流，搭载在理想、小鹏、极氪等车企产品。但芯片选型不仅关乎研发成本，还关乎供应链安全。地缘政治下，国际芯片企业的供应多少存在不确定性。

华为是有力的竞争者。但昇腾系列芯片和 MDC 计算平台资源更多时候向鸿蒙智行合作伙伴倾斜，其 “软硬件一体” 的打包方案，也限制了车企的选择自由。

类似思路的还有地平线。地平线基于 J6P 开发的 HSD 方案于近期量产上市，但目前该芯片仅向地平线及合资公司开放。

仍然有车企在寻求智驾技术的自主权。比亚迪就在其天神之眼 C 平台搭载了自研的高速 NOA（高速领航辅助驾驶），城市 NOA（城市领航辅助驾驶）方案也在自研中。

如果选择软硬件一体芯片方案，车企大概率需要让渡一部分研发主权。自研方案意愿越强的车企，为此买单的可能越小。

理论上，软硬件一体确实能发挥出更好的效率，特斯拉正是这一路径的 “鼻祖”，这也是 “蔚小理” 花费 4-5 年时间自研智驾芯片的原因。然而，无论是蔚来神玑、小鹏图灵、理想舒马赫等自研芯片，目前仍优先保证内部供应，难以对外供给。大众以 4.99% 的小鹏股权收购为前提，才换来明年新车搭载小鹏的智驾软件与芯片。

在此背景下，开放的、具备量产的 AI 芯片平台成为行业稀缺品。还活跃在市场上的开放型芯片平台包括黑芝麻智能、爱芯元智等。

黑芝麻智能此前推出了华山 A1000、A2000、武当 C1200 三款产品，分别针对高速 NOA、城市 NOA/ 更高阶 L3 与 L4 自动驾驶、跨域融合等场景。爱芯元智的三款产品则主要聚焦于基础智驾与高速 NOA 场景。

其中，黑芝麻智能 A2000 系列算力覆盖 200+ Tops 至 1000+ Tops，已进入车企测试阶段，更有机会成为车企的 “可选项”。

这也是智驾商业化竞争的残酷之处，先出发的第一名优势未必能长久稳固。技术的每一次 “换挡”，都可能让行业看似稳定的行业格局发生变化，这为后来者留出空间。

L3/L4“双重冗余”，扩大芯片市场空间

从智驾到 L3/L4 级自动驾驶，是完全不同的产品逻辑：驾驶的责任方从驾驶员移至系统，责任主体也由个人转为车企或出行平台。

Robotaxi 正成为车企竞争的新焦点。据高盛报告，中国 Robotaxi 市场预计将从 2025 年的约 5400 万美元快速增长至 2030 年的 120 亿美元，到 2035 年更将达到 470 亿美元的规模，年复合增长率超 96%。

特斯拉为此设计了没有方向盘、踏板和后视镜的 Cybercab，专门用于 Robotaxi 运营。特斯拉在近期的股东大会上宣布，Cybercab 无人驾驶电动车将在明年 4 月德州超级工厂量产，预计 5-10 秒生产一辆，年产能从 50 万飙升至 200 万-500 万。其目标是将每英里自动驾驶成本降至 0.20 美元以下。

小鹏汽车何小鹏也表示，明年将有 3 款三款不同型号的 Robotaxi 车型量产，有 5 座、6 座、7 座版本，并于 2026 年开始投入试运营；今年 4 月广汽埃安与滴滴宣布，预计 2025 年底量产交付 robotaxi 车型，明年进行区域运营。

一些车企则聚焦于 L3 级自动驾驶的推进。华为引望智能驾驶产品线总裁李文广在近日公开论坛上判断，预计 2026 年实现高速 L3 规模商用、城区 L4 试点商用，预计 2027 年实现城区 L4 规模商用。

但从 L2 级智驾到 L3 级 /L4 级自动驾驶，不仅仅要考虑技术升级，更要全方位完善车辆冗余硬件、交通法规、保险法规等。

以小鹏为例，其 Robotaxi 车型就将配备 6 套备份冗余系统，覆盖算力、转向、感知、能源、刹车与通讯，单车算力规划达 3000 Tops。

不同的芯片硬件需要同时运转不同的软件模型，才能防止单一驾驶模型失效、车辆失控。在感知层面，激光雷达、毫米波雷达与摄像头的融合方案，本质上也是一种硬件冗余策略。

换句话说，车企的 L3/L4 自动驾驶需要 “双倍” 甚至 “多倍” 硬件投入，这天然地会扩大单车芯片的用量和市场空间。

可预见性的市场需求，也对芯片玩家提出更高要求。

一款汽车芯片的流片往往需要 3-4 年时间，想要精准踩中市场的需求，芯片企业必须在规划早期提前预判技术的走势。例如，当前多数智驾模型的底层架构已转向 Transformer，若芯片无法原生支持，很可能无缘于主流供应链。

据公开信息，黑芝麻智能针对高级智驾的 A2000 就原生支持 Transformer 模型，三个版本分别为 A2000 Lite、A2000、A2000 Pro，能够覆盖从 NOA 到 Robotaxi 的场景需求，解法相对灵活。

核心在于，黑芝麻智能 A2000 芯片没有采用行业内常见的堆砌多个小计算核心的做法，而是内置了一颗业内规格最大的 NPU（神经网络处理单元）核心。这种设计让芯片在运行各种 AI 模型时，效率提升了一倍，而且更省电、也更容易被开发者调用。

此外 A2000 还把 CPU、GPU、NPU 等各种功能单元都整合在一起，支持同时处理多种任务，单芯片支持城市 NOA，也可通过多芯片联动满足 L4 级需求。

随着自动驾驶融入更多 AI 模型，汽车 AI 芯片的边界也在扩展。据黑芝麻智能介绍，A2000 不仅支持智驾，还支持机器人和通用计算等多个领域。

A2000 能在同一颗芯片上部署端到端 + VLM 或者自动驾驶 + LLM，还能支持 DeepSeek-V3/R1 模型的运行。通过与 C1200 家族芯片的配合使用，能够满足机器人的 “大小脑” 需求。

“量产” 是信任起点，“规模化量产” 是生存关键

随着智驾规模放量，技术溢价也可能因市场竞争加剧而摊薄。据了解，一些向车企供应城市 NOA 的供应商，单车软件授权费用正在不断降低。一些智驾公司不得不通过芯片与软件一体的策略维持更高的价值与利润。

但从生态分化角度来看，苹果、特斯拉类型公司往往只有一个，而安卓领域往往能容纳更多参与者，也有机会探索更多方向。

在汽车 AI 芯片领域，英伟达、高通、黑芝麻智能等走开放模式的独立芯片公司，依然会是车企的重要选项。独立芯片公司的挑战在于，如何说服客户使用，跨越 0-1 的信任门槛。

2022 年，英伟达初代智驾芯片 Xavier 正是与小鹏合作，在高速 NOA 场景完成验证，才进入规模使用阶段。英伟达 OrinX 芯片也因为蔚来单车搭载 4 颗的实践，才确立了行业主流地位。

后来者也同样需要标杆案例来建立信心。高通在与零跑等车企探索舱驾一体芯片的机会；黑芝麻智能则是早期在江淮、吉利等量产车型中，与车企建立起产品互信、工程能力互信。这些是每个芯片公司崛起的必经之路。

据了解，基于黑芝麻智能 A1000 芯片的领克 08 高速 NOA 方案，从启动到落地仅用时 12 个月。这是黑芝麻智能芯片规模出货的起点。如果面向城区智驾的 A2000 顺利量产，黑芝麻智能将能参与更核心的智驾芯片竞争，与英伟达、华为、地平线直接较量。

然而，仅提供芯片硬件并不足以打动车企。“要发挥一颗 AI 芯片的作用很复杂，如果不具备完整的整套解决方案能力，很难说服合作伙伴和客户在你的芯片上投入开发，所以需要先证明自己。” 黑芝麻智能 CMO 杨宇欣在接受采访时说道。

以 A1000 项目为例，黑芝麻智能在工具链上进行了大规模投入。经过多个量产项目的磨合，其工具链已能符合客户的使用需求，并支持第三方算法公司的软件部署。据介绍，黑芝麻智能约 1000 名员工中，研发占比 80%，软硬件人员比例接近 1/3，软件团队覆盖驱动、底层软件、工具链与模型优化。

黑芝麻智能仍然坚持开放平台的路线，依靠标准化的芯片方案与算法公司、Tier1 形成合作生态，跑通商业模式。一些智驾算法公司已经基于黑芝麻智能芯片平台开发出量产方案。

不仅智驾公司，黑芝麻智能也在向机器人领域扩展。今年以来，黑芝麻智能陆续与具身智能公司云深处、傅立叶等进行战略合作，基于华山 A2000、武当 C1236 芯片打造机器人的 “大脑” 与 “小脑” 协同方案。

总的来说，黑芝麻智能正在推进中、高算力芯片的技术路径、工程能力、成本控制与生态策略的全面验证。随着高阶智驾逐步规模普及，市场对大算力、开放芯片平台的需求会迫切。黑芝麻智能 A2000 入场后，战局将更加激烈。