從智駕到 L4，汽車 AI 芯片戰局松動

智能駕駛商業化的競爭殘酷性在于，先出發的第一名優勢未必能長久穩固。

今年 2 月，比亞迪一口氣發布了 21 款智駕版車型，58 歲的掌門人王傳福一改此前 “無人駕駛是扯淡” 的論斷，公開稱 “下半場是智能化”。憑借年銷數百萬輛車的規模，比亞迪直接催化 “全民智駕” 這場熱潮。

規模普及還未結束，智駕又繼續被 AI 大模型驅動。理想、小鵬汽車一號位大談 AI，智駕技術路線從端到端，切換到 VLA、世界模型，不斷突破軟件上限。

特斯拉 “圖像輸入，控制輸出” 的端到端方案，也讓智能駕駛一步步向 L4 級自動駕駛逼近。國內互聯網公司已經下場布局，搶奪 Robotaxi 出行入口：小鵬的 Robotaxi 車型將接入高德平臺；哈羅、寧德時代與螞蟻集團將聯合推出前裝量產 Robotaxi；京東注冊了 Robotaxi 相關商標。

汽車 AI 芯片作為承載軟件模型、決定體驗上限的硬件底座，戰略價值愈發凸顯。特斯拉 FSD 搭載的新一代芯片 AI5 還未投入量產，但性能更強的 AI6、AI7 研發計劃就已經列在馬斯克案頭。

國內，盡管市場上英偉達、華為的智駕芯片已占據車企主流視野，但技術路線的劇烈變遷、車企對供應鏈自主權的渴求，讓整個汽車 AI 芯片戰局出現松動。

這給后發者創造了機會。據我們了解，AI 芯片公司黑芝麻智能面向城區智駕場景的 A2000 芯片，算力與英偉達、華為芯片相當，目前已經向客戶交付樣片，預計明年底量產。屆時，高階智駕芯片市場的格局也可能因此不同。

大算力之戰，軟硬一體之外，車企還有 “可選項” 嗎？

智能駕駛正嵌入車企的產品生態，但也伴隨著同質化的風險，為此車企們不惜每個季度投入數十億元，只為讓智駕更加擬人，像人一樣自如應對復雜交通場景、無目的漫游等。

車企們也將 AI 視為一號位工程。理想汽車今年從 “端到端” 迅速切換到 VLA（視覺-語言-動作）路線，CEO 李想認為 “VLA 是一個司機大模型，像人類的司機一樣工作的模型”。小鵬汽車同樣強調 AI，CEO 何小鵬稱，二季度內部叫停了第一代 VLA 方案，轉向有智能涌現的二代產品。

技術路線的演進未必會停下腳步，但大模型的特質決定了車端的模型會往數十億、百億參數規模發展。算力需求會持續膨脹。

當下，具備量產經驗與能力的高階智駕芯片公司包括英偉達、華為、高通、地平線等。看似陣營豐富，然而車企真正選擇時，可能還要權衡更多因素。

英偉達最新智駕芯片 Thor U，提供 700 Tops 算力，已經成為市場主流，搭載在理想、小鵬、極氪等車企產品。但芯片選型不僅關乎研發成本，還關乎供應鏈安全。地緣政治下，國際芯片企業的供應多少存在不確定性。

華為是有力的競爭者。但昇騰系列芯片和 MDC 計算平臺資源更多時候向鴻蒙智行合作伙伴傾斜，其 “軟硬件一體” 的打包方案，也限制了車企的選擇自由。

類似思路的還有地平線。地平線基于 J6P 開發的 HSD 方案于近期量產上市，但目前該芯片僅向地平線及合資公司開放。

仍然有車企在尋求智駕技術的自主權。比亞迪就在其天神之眼 C 平臺搭載了自研的高速 NOA（高速領航輔助駕駛），城市 NOA（城市領航輔助駕駛）方案也在自研中。

如果選擇軟硬件一體芯片方案，車企大概率需要讓渡一部分研發主權。自研方案意愿越強的車企，為此買單的可能越小。

理論上，軟硬件一體確實能發揮出更好的效率，特斯拉正是這一路徑的 “鼻祖”，這也是 “蔚小理” 花費 4-5 年時間自研智駕芯片的原因。然而，無論是蔚來神璣、小鵬圖靈、理想舒馬赫等自研芯片，目前仍優先保證內部供應，難以對外供給。大眾以 4.99% 的小鵬股權收購為前提，才換來明年新車搭載小鵬的智駕軟件與芯片。

在此背景下，開放的、具備量產的 AI 芯片平臺成為行業稀缺品。還活躍在市場上的開放型芯片平臺包括黑芝麻智能、愛芯元智等。

黑芝麻智能此前推出了華山 A1000、A2000、武當 C1200 三款產品，分別針對高速 NOA、城市 NOA/ 更高階 L3 與 L4 自動駕駛、跨域融合等場景。愛芯元智的三款產品則主要聚焦于基礎智駕與高速 NOA 場景。

其中，黑芝麻智能 A2000 系列算力性能媲美英偉達旗艦芯片，能夠覆蓋城市NOA到Robotaxi全場景智能駕駛，已進入車企測試階段，更有機會成為車企的 “可選項”。

這也是智駕商業化競爭的殘酷之處，先出發的第一名優勢未必能長久穩固。技術的每一次 “換擋”，都可能讓行業看似穩定的行業格局發生變化，這為后來者留出空間。

L3/L4“雙重冗余”，擴大芯片市場空間

從智駕到 L3/L4 級自動駕駛，是完全不同的產品邏輯：駕駛的責任方從駕駛員移至系統，責任主體也由個人轉為車企或出行平臺。

Robotaxi 正成為車企競爭的新焦點。據高盛報告，中國 Robotaxi 市場預計將從 2025 年的約 5400 萬美元快速增長至 2030 年的 120 億美元，到 2035 年更將達到 470 億美元的規模，年復合增長率超 96%。

特斯拉為此設計了沒有方向盤、踏板和后視鏡的 Cybercab，專門用于 Robotaxi 運營。特斯拉在近期的股東大會上宣布，Cybercab 無人駕駛電動車將在明年 4 月德州超級工廠量產，預計 5-10 秒生產一輛，年產能從 50 萬飆升至 200 萬-500 萬。其目標是將每英里自動駕駛成本降至 0.20 美元以下。

小鵬汽車何小鵬也表示，明年將有 3 款三款不同型號的 Robotaxi 車型量產，有 5 座、6 座、7 座版本，并于 2026 年開始投入試運營；今年 4 月廣汽埃安與滴滴宣布，預計 2025 年底量產交付 robotaxi 車型，明年進行區域運營。

一些車企則聚焦于 L3 級自動駕駛的推進。華為引望智能駕駛產品線總裁李文廣在近日公開論壇上判斷，預計 2026 年實現高速 L3 規模商用、城區 L4 試點商用，預計 2027 年實現城區 L4 規模商用。

但從 L2 級智駕到 L3 級 /L4 級自動駕駛，不僅僅要考慮技術升級，更要全方位完善車輛冗余硬件、交通法規、保險法規等。

以小鵬為例，其 Robotaxi 車型就將配備 6 套備份冗余系統，覆蓋算力、轉向、感知、能源、剎車與通訊，單車算力規劃達 3000 Tops。

不同的芯片硬件需要同時運轉不同的軟件模型，才能防止單一駕駛模型失效、車輛失控。在感知層面，激光雷達、毫米波雷達與攝像頭的融合方案，本質上也是一種硬件冗余策略。

換句話說，車企的 L3/L4 自動駕駛需要 “雙倍” 甚至 “多倍” 硬件投入，這天然地會擴大單車芯片的用量和市場空間。

可預見性的市場需求，也對芯片玩家提出更高要求。

一款汽車芯片的流片往往需要 3-4 年時間，想要精準踩中市場的需求，芯片企業必須在規劃早期提前預判技術的走勢。例如，當前多數智駕模型的底層架構已轉向 Transformer，若芯片無法原生支持，很可能無緣于主流供應鏈。

據公開信息，黑芝麻智能針對高級智駕的 A2000 就原生支持 Transformer 模型，三個版本分別為 A2000 Lite、A2000、A2000 Pro，能夠覆蓋從 NOA 到 Robotaxi 的場景需求，解法相對靈活。

核心在于，黑芝麻智能 A2000 芯片沒有采用行業內常見的堆砌多個小計算核心的做法，而是內置了一顆業內規格最大的 NPU（神經網絡處理單元）核心。這種設計讓芯片在運行各種 AI 模型時，效率提升了一倍，而且更省電、也更容易被開發者調用。

此外 A2000 還把 CPU、GPU、NPU 等各種功能單元都整合在一起，支持同時處理多種任務，單芯片支持城市 NOA，也可通過多芯片聯動滿足 L4 級需求。

隨著自動駕駛融入更多 AI 模型，汽車 AI 芯片的邊界也在擴展。據黑芝麻智能介紹，A2000 不僅支持智駕，還支持機器人和通用計算等多個領域。

A2000 能在同一顆芯片上部署端到端 + VLM 或者自動駕駛 + LLM，還能支持 DeepSeek-V3/R1 模型的運行。通過與 C1200 家族芯片的配合使用，能夠滿足機器人的 “大小腦” 需求。

“量產” 是信任起點，“規模化量產” 是生存關鍵

隨著智駕規模放量，技術溢價也可能因市場競爭加劇而攤薄。據了解，一些向車企供應城市 NOA 的供應商，單車軟件授權費用正在不斷降低。一些智駕公司不得不通過芯片與軟件一體的策略維持更高的價值與利潤。

但從生態分化角度來看，蘋果、特斯拉類型公司往往只有一個，而安卓領域往往能容納更多參與者，也有機會探索更多方向。

在汽車 AI 芯片領域，英偉達、高通、黑芝麻智能等走開放模式的獨立芯片公司，依然會是車企的重要選項。獨立芯片公司的挑戰在于，如何說服客戶使用，跨越 0-1 的信任門檻。

2022 年，英偉達初代智駕芯片 Xavier 正是與小鵬合作，在高速 NOA 場景完成驗證，才進入規模使用階段。英偉達 OrinX 芯片也因為蔚來單車搭載 4 顆的實踐，才確立了行業主流地位。

后來者也同樣需要標桿案例來建立信心。高通在與零跑等車企探索艙駕一體芯片的機會；黑芝麻智能則是早期在江淮、吉利等量產車型中，與車企建立起產品互信、工程能力互信。這些是每個芯片公司崛起的必經之路。

據了解，基于黑芝麻智能 A1000 芯片的領克 08 高速 NOA 方案，從啟動到落地僅用時 12 個月。這是黑芝麻智能芯片規模出貨的起點。如果面向城區智駕的 A2000 順利量產，黑芝麻智能將能參與更核心的智駕芯片競爭，與英偉達、華為、地平線直接較量。

然而，僅提供芯片硬件并不足以打動車企。“要發揮一顆 AI 芯片的作用很復雜，如果不具備完整的整套解決方案能力，很難說服合作伙伴和客戶在你的芯片上投入開發，所以需要先證明自己。” 黑芝麻智能 CMO 楊宇欣在接受采訪時說道。

以 A1000 項目為例，黑芝麻智能在工具鏈上進行了大規模投入。經過多個量產項目的磨合，其工具鏈已能符合客戶的使用需求，并支持第三方算法公司的軟件部署。據介紹，黑芝麻智能約 1000 名員工中，研發占比 80%，軟硬件人員比例接近 1/3，軟件團隊覆蓋驅動、底層軟件、工具鏈與模型優化。

黑芝麻智能仍然堅持開放平臺的路線，依靠標準化的芯片方案與算法公司、Tier1 形成合作生態，跑通商業模式。一些智駕算法公司已經基于黑芝麻智能芯片平臺開發出量產方案。

不僅智駕公司，黑芝麻智能也在向機器人領域擴展。今年以來，黑芝麻智能陸續與具身智能公司云深處、傅立葉等進行戰略合作，基于華山 A2000、武當 C1236 芯片打造機器人的 “大腦” 與 “小腦” 協同方案。

總的來說，黑芝麻智能正在推進中、高算力芯片的技術路徑、工程能力、成本控制與生態策略的全面驗證。隨著高階智駕逐步規模普及，市場對大算力、開放芯片平臺的需求會迫切。黑芝麻智能 A2000 入場后，戰局將更加激烈。

題圖來源：《速度與激情7》