[汽车之家 品牌活动报道] 2022年11月29日，黑芝麻智能在上海举办了媒体技术开放日活动，这家行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，成立于2016年。自成立以来，黑芝麻智能专注于高性能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，包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台，支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。
黑芝麻智能拥有芯片+汽车资深复合型团队、开放的生态及业务模式和自研核心技术等多项优势，并以大算力车规芯片引领国产芯片自主创新进程，核心团队均来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等业内顶尖公司，平均拥有15+年的汽车+芯片行业经验，这也助力黑芝麻智能成为行业领先的技术独角兽企业。
旗下的产品已经有多个序列，2019年8月，黑芝麻智能第一颗车规级智能驾驶芯片华山一号A500在国内首发，算力达5-10TOPS；2020年6月，第二代芯片华山二号A1000发布，算力达 58TOPS(INT8)，是第一款可以支持L2+自动驾驶的国产芯片；2021年4月，国产车规高性能芯片再升级，黑芝麻智能发布华山二号A1000 Pro。A1000 Pro于同年7月流片成功，算力最高达到惊人的196TOPS(INT4)，单颗芯片可以支持高级别自动驾驶功能，从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接。
在车规芯片领域，2022年是高性能车规芯片的量产年，黑芝麻智能的华山二号A1000系列芯片已处于量产状态，今年量产上车，A1000已经完成所有车规级认证，黑芝麻智能华山二号A1000系列是国内首个符合车规、达到量产状态的单芯片支持行泊一体域控制器的芯片平台。
在目前的技术发展路线上，除了支持更高阶L3及以上自动驾驶还需法规开放外，行泊一体是目前的主流方向以及智能化的必经过程。随着自动驾驶及辅助驾驶的装配率的快速提升，高速和低速状态融合到一个系统内成为了可能。换句话说，在日后推出的更高级别自动驾驶系统中，行泊一体就是必备的‘基础技能’。行车和泊车从两套单独的系统整合为一套，整个系统的功能和性能都有一定程度的提升，能够给予消费者多个不同场景之间无缝衔接的智能驾驶体验。基于黑芝麻智能华山二号A1000芯片打造的Drive Sensing解决方案，是业界唯一可量产搭载单SOC芯片的高阶行泊一体方案，支持L2++行车领航NOA、泊车HPA/AVP、3D 360环视全景、多路DVR等功能，帮助用户提升智能驾驶体验的同时也为车厂及零部件供应商提供大幅降本的可能。
黑芝麻智能也已经建立了完善的客户赋能体系，包含：自研车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU、华山系列自动驾驶计算芯片、山海人工智能开发平台、瀚海自动驾驶中间件、算法和Data Best数据闭环解决方案，全栈式自动驾驶解决方案，全维度赋能车厂安全、快速地实现产品落地。
除了在芯片研发上发力外，开发工具链是否完善是体现黑芝麻芯片易用性的重要指标。配合华山系列自动驾驶计算芯片，黑芝麻智能还发布了山海人工智能开发平台。它拥有50多种AI参考模型库转换用例，降低客户的算法开发门槛；能够实现QAT和训练后量化的综合优化，保障算法模型精度；支持动态异构多核任务分配，同时还支持客户自定义算子开发，完善的工具链开发包及应用支持，能够助力客户快速移植模型和部署落地的一体化流程。
目前黑芝麻智能公司已经与江汽集团、中国一汽、博世、上汽、上汽通用五菱、东风悦享、中科创达、亚太、保隆集团、经纬恒润、均联智行、所托瑞安、联友科技等在L2、L3级ADAS和自动驾驶感知系统解决方案上开展了一系列商业合作；算法和图像处理等技术已在智能汽车等领域实现布局和商业落地。
作为国内领先的车规芯片企业，这次技术开放日我们也专访到了黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣，黑芝麻智能高级产品市场总监王治中和系统架构高级经理钟鸣，以下为专访实录。
媒体：关于感知算法，大家现在研究的时间也比较长，越来越成熟了，包括您提到时序BEV是比较好的架构，感知算法是不是已经朝着越来越标准化的方向在走，假如更标准化的话，咱们的芯片和感知算法作为软硬一体的设计，作为一体来优化会不会是更有效率的方式。
第二个问题，现在主机厂都在说全站自研，咱们黑芝麻也在研究感知算法，假如说感知算法以后越来越标准，会不会不需要那么多厂商都自研这个东西，您怎么看今后这块的市场格局？
仲鸣：谓的标准，我的理解是对于输入输出的标准化，对中间的实现过程，差异还是比较大的。比如说大家现在看到的环视泊车，像360环视，基本上也是对上对下的接口是标准的，对用户的感受是标准的，但是中间的实践过程，各家有各自的knowhow存在，这会有一些差异。另一方面，对于软硬一体的事情，我们现在和一些算法供应商也在沟通，我们在使用工具链的时候，毕竟芯片是固定的，它有自己的特性，我们尽可能地让芯片通用化，但是每家芯片公司都有他门自己擅长的一方面，我们会和算法供应商沟通如何设计会更有效地利用我们的芯片，这是我们和Tier1之间深度合作的成果。
我们自己研发算法其实是芯片验证路上的必经之路，如果说我们自己的算法没有在芯片上面跑起来的话，可能大家也不太相信这个芯片的成熟度。当然，我们也本着开放的心态，和更多的算法供应商或者Tier1以及车厂进行合作，让更好、更多的算法开发者能够投入到算法引发上或者是芯片落地项目上，这样更有利于整个行业或者整个芯片生态或者是整个项目的落地。
媒体：刚才听你们说芯片从测试到最后上车的时间都是比较长的，而且合作期限可能一签就是十年。对于目前的车企来说，我感觉他们是不是还没有考虑好，因为有的已经头部选择了全栈自研，但是还有很多车企，他们在外采的过程中存在什么样的顾虑，你们目前已经签约或者有意向的客户有哪些？
王治中：我们自己那么多人做芯片研发，芯片研发各个节点都是必走之路，你很难在某个时间节点上做时间压缩，比如生产设计流程可以压缩，带来的后果就是可能有考虑不到的地方或者怎么样，时间会压缩，但不会压缩很多。对于同级别的芯片来讲，生产制造流程，芯片流出来之后到生产上市大概一年半的时间，很难做压缩。大家看车厂有相关自研芯片的动作，最早是特斯拉，他的根源在于他当时的系统和算法做得相对比较好，比较完善，在市面上找不到一款合适的芯片去支撑他的算法或者架构，所以他是有确定的应用场景和需求，所以他设计了一款芯片去做这个事。国内的原因就更多了，到底是不是车厂已经有了成熟算法和应用场景，需要这么一款芯片。还是说这款芯片设计出来之后有一些其他的想法。
对于我们来讲，我们还是比较坚持术业有专攻，我们把全部精力投入到芯片设计上，把芯片做好，想的是怎么样配合我们的合作伙伴，把产业链条做好，最终服务各家车厂。
媒体：我这个问题提问杨总，友商一直在讲开放生态的问题，我们看到邀请函上您的演讲主题也涉及到这个话题，但是并没有展开讲，我想问问你们怎么看这个问题，怎么规划、怎么去做。
杨宇欣：您的问题特别好，所谓开放生态是要有边界的，作为芯片公司，我们的开放生态是面向客户需求可商业化落地的边界的开放生态，所以我们的开放生态针对性很强，比如说算法、传感器等等，我们并不会太多的把资源散在短期或者中期之内很难见效的平台上。公司发展阶段不同，商业成熟阶段不同，生态的概念要有不同。大家都叫开放生态，但实际上我们的开放生态更多面向商业落地的生态，每个合作伙伴要保证有足够的资源禀赋，我们能够实实在在得到商业利益的机会。而所谓大的生态，其实真正完全开放的生态是真正行业的领导者可以在短期甚至中期之内承受投入而不要求回报。这种生态什么人在做？比如谷歌最早推安卓的时候，他的生态是这么做的。他需要的是更广泛的生态，而商业回报是更长期的。在这个节奏上来讲，我们的划清边界的生态，需要更加有针对性，而不是没有明确目标的生态。而且这是生态本身的逻辑层面，技术逻辑层面就像刚刚Daniel讲的，技术层面我们要做得更加开放，第一点开始我们就没有把我们的算法和芯片绑定。从未来的发展方向来讲，我们没有把操作系统攥在自己手里，国内能做操作系统的人非常多，但是国内有能力推动生态做操作系统就很难了。过去这么多年科技时代发展，真正做成功操作系统的公司非常少。最近内部聊，有一种声音认为汽车行业会出现像安卓这样的新的操作系统，能够得到生态拥护的新的操作系统，我对这件事还是打问号的，因为已经有太多可用、可商业化的东西在了，所以汽车行业是不是真正需要一个全新的、能够覆盖完整生态的操作系统，其实不一定。
自动驾驶需要什么？安全、可靠、实时是商业化很好的选择，同时国内也有很多操作系统厂商起来，我们要求的就是做自动驾驶。座舱在海外还在以Linux为主的时候，中国已经被安卓一统天下了。因为座舱领域大量的应用生态可以利用安卓，为什么高通那么短时间内横扫了座舱行业，因为他把手机时代建立起来的安卓应用生态、兼容性等等都拿到座舱来了，而中国又都是安卓，所以这时候是不是有机会再起一个操作系统，我是打问号的。而且作为芯片公司来讲，我就得团结所有做操作系统的人、所有做中间件的人、所有做应用算法的人，这样才能真正从技术层面实现你的生态拓展。
媒体：您刚刚提到Tier2和车企的关系越来越密切，直接面对车企的时候，还把自己定位于Tier2，您觉得产业链还是链式的还是换成了网状、环状的方式进行，有些人说是可逆的，有些人说未来智能汽车发展还是会成链状，有些人说这个链状是不可逆的，不太会回到现在的情况了。您怎么看？
杨宇欣：没有绝对的链状或者网状，从它不同的维度来讲，商流仍然是链状，我的产品得卖给Tier1，Tier1卖给车厂。技术已经变成网状了，车企希望探索新的技术方向，别的不说，域控制器中国车厂跑得最快，域控制器怎么做，没有可以参考的，只能大家共同摸索和共创。还有其他的，包括我们今年和合作伙伴去验证1500万像素的摄像头，未来在ADAS系统或者自动驾驶系统里怎么应用等等，这已经变成相对技术流、相对网状的了，大家是技术合作、共同创新的维度，从这两个维度来讲，这是我看到的大家现在的关系。
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