黑科技震撼发布！黑芝麻华山A2000系列芯片问世，自研NPU架构引领高阶智能驾驶与机器人革命

发布时间: 2025-01-02 09:55:39

来源: 国际电子信息产业

根据最新第三方数据，2024年前三季度，我国智能驾驶域控芯片市场海外品牌占比高达78%，而国内座舱域控芯片市场海外品牌占比更是达到了90%。这一数据清晰地表明，国外车规芯片供应商在中国市场依然占据着主导地位。面对这样的市场现状，国产高端汽车芯片正面对着一片广阔的‘蓝海’市场。

在智能驾驶域控芯片这片‘蓝海’中，国产高端芯片企业黑芝麻科技正积极寻求市场份额的快速增长。他们的最新举措是推出了基于下一代AI模型设计的高算力芯片平台——华山A2000系列。

随着2024年智能驾驶产业迎来‘上市潮’，众多产业链企业纷纷在资本市场亮相。要在竞争激烈的市场中扩大自己的份额，企业必须拥有竞争力强劲的产品。本文将深入介绍黑芝麻科技在高端芯片领域的战略布局，以及其最新推出的华山A2000系列芯片家族。

黑芝麻科技在高端芯片的布局

在2024年11月举行的进博会上，黑芝麻智能亮相并展示了其强大的产品阵容，包括华山A1000系列——华山A1000芯片和华山A1000L芯片，以及武当C2100系列——武当C2136芯片和武当C1296芯片。武当系列芯片致力于舱驾融合，以成本效益为核心，主要服务于主流车型；而华山系列则专注于NOA应用，以高性能和高端化为特点，其代表产品为A1000和A2000。

在展会中，黑芝麻智能联合领克系列、德赛西威等合作伙伴，展示了基于华山A1000芯片的自动驾驶解决方案和域控平台。同时，基于A1000芯片和C1236芯片的城市无图NOA演示方案也同期展出。另外，安波福利用黑芝麻智能的武当C1296芯片打造的单一芯片跨域融合解决方案也进行了展示。三方合作推出的“舱、行、泊车、中央网关、SOA、车控”一体化方案，实现了对智能座舱、智能辅助驾驶、自动泊车和车身控制四大领域的全面覆盖。

发力高阶智能驾驶市场，黑芝麻推出华山A2000家族芯片平台

根据工业和信息化部的最新数据，2024年上半年，我国乘用车市场中，L2级辅助驾驶新车的渗透率已达到55.7%，而在这些新车中，拥有领航辅助驾驶（NOA）功能的新车渗透率为11%。行业资深分析师指出，随着5G、人工智能、物联网等新一代信息技术的深度融合与应用，智能驾驶技术将从L2级别向更高级别的自动化发展，并且有望在中国率先实现大规模的商业化应用场景。

在智能驾驶技术的大潮中，端到端（E2E）技术和大型模型技术正日益成为推动行业进步的关键力量。黑芝麻科技预见，未来算法的发展将更加注重效率和性能的提升。随着智能驾驶行业迈进大模型时代，Transformer算法架构和混合模型设计将开创新的技术趋势。

在2024年的尾声，12月30日，黑芝麻科技发布了华山A2000系列芯片平台。华山A2000家族，作为面向下一代AI模型的芯片平台，致力于提供更高性能和更高效的解决方案。该家族包含A2000 Lite、A2000、A2000 Pro三款型号，以满足不同层次的自动驾驶需求。A2000 Lite专注于城市智能驾驶应用，A2000适用于全场景智能驾驶，而A2000 Pro则专为高级全场景智能驾驶而设计。

据了解，A2000系列芯片融合了行业尖端的CPU、DSP、GPU、NPU、MCU、ISP和CV等多种功能单元，实现了高度集成化，并具备了单芯片处理多项任务的能力。采用新一代ISP技术，具备4帧曝光和150dB的高动态范围（HDR），在隧道和夜间等低光照场景下表现更为出色，显著增强了图像处理能力。单芯片数据闭环的设计确保了在智能驾驶功能运行的同时，能够对全车数据进行脱敏、压缩、编码和存储，为算法的持续迭代和创新提供了坚固的基础。A2000系列芯片的计算力是当前市场主流旗舰芯片的4倍，且原生支持Transformer模型。

A2000系列的扩展性极强，支持多芯片算力的无缝扩展，适应不同级别的自动驾驶需求，产品线全面覆盖从NOA到Robotaxi等多种应用场景。此外，华山A2000系列芯片不仅适用于汽车，还能支持机器人和通用计算等多个领域。特别一提的是，A2000芯片能够满足机器人对“大小脑”的需求，助力机器人产业从原型开发迈向大规模生产。

同时，黑芝麻智能推出了自主研发的NPU新架构——“九韶”。九韶是黑芝麻智能为自动驾驶技术量身打造的高性能AI芯片的计算核心。新一代通用AI工具链BaRT和双芯粒互联技术BLink的创新结合，共同提升了“九韶”的计算性能，实现了灵活扩展，为A2000系列芯片的性能飞跃提供了强大支撑。

为了充分利用九韶NPU的强大潜力，黑芝麻智能开发了新一代通用AI工具链BaRT。BaRT支持多种流行框架和模型的转换，无缝兼容PyTorch推理API，并支持Python编程部署，极大地简化了开发者使用九韶架构进行AI模型开发和部署的过程。