最近幾年，外部地緣政治矛盾激化了芯片產業國產替代的風潮；國內汽車產業的競爭壓力則推動芯片廠商以及自動駕駛服務商卷向了算力、算法。不過在智能汽車製作領域，從來都不是孤軍奮戰。
重慶仙桃數據谷所處的渝北區是西南地區最大的汽車製造業基地，整車廠及相關供應商數量可觀。汽車智能化時代所追求的算力、算法離不開整車廠提供的數據。走訪中我們注意到，隨著行業逐漸步入“電動化+智能化”的加速期，越來越多的汽車軟硬件企業積聚於此，其中，智能駕駛相關企業更是紛紛將自動駕駛大數據的運營和處理以及算法模型測試轉移至此。
作為這一輪供應鏈洗牌期的重要參與者，它們又是如何看待這一充滿機遇與挑戰共存的時刻？又如何在芯片國產替代潮驅動之下搶佔高地？
01
供應鏈突破
上海車展結束不久，一場大刀闊斧的高層人事變動突襲大眾汽車軟件子公司CARIAD。
由於自成立以來持續虧損，相應產品卻一再延遲，勉強上車後也是問題頻出，重組CARIAD的消息來得不算突兀。財報顯示，2021年CARIAD虧損13.3億歐元，2022年虧損擴大至20.7億歐元，2023年一季度虧損額就已達4.3億歐元，大重組後，公司董事會僅保留人力董事，包括CEO在內其他三名董事會成員全部更換。
CARIAD承載著大眾汽車向“軟件定義汽車”轉變的重任，主要任務包括開發全新車輛電子電氣架構、大眾汽車操作系統和大眾汽車雲等；在自動駕駛方面，CARIAD也曾計劃開發輔助駕駛和高級自動駕駛系統。
值得注意的是，大眾在整頓自家汽車軟件公司不久前，才宣佈投資24億歐元（約合人民幣168億元）與人工智能芯片研發和自動駕駛算法公司地平線合作，為中國市場開發自動駕駛輔助系統和自動駕駛解決方案。從另一個角度來看，這是否意味著，在中國這一智能電動汽車前沿陣地，傳統車企想做到全棧自研、並在智能化上取得先發優勢已經幾無可能？
大眾對待軟件子公司的態度同樣代表了許多轉型中的車企，“一些之前嘗試自研的車企逐步意識到，全棧自研需要投入巨大，且不是傳統車企或大部分初創車企擅長的領域。”一位自動駕駛企業人士說道，這些車企算賬就知道，一款新車研發成本就要一二十億元，想在智能化、電氣化上全包全攬更是賬都算不過來，因此目前行業裡的“自研熱”正在退潮。
而黑芝麻、中科創達、奧莫軟件等國產智能化供應商則加速上位，攪動著傳統汽車行業金字塔式“牢而不破”的供應鏈。
傳統汽車供應鏈崇尚精益生產模式，整個供應鏈體系就像金字塔：車企位於塔尖，經過充分競爭和高認證門檻篩選後的供應商往下逐級分佈。一般來說，一級供應商（Tier 1）直接向車企供貨，二級供應商（Tier 2）向一級供應商供貨，以此類推。
傳統汽車供應鏈模式
比如，博世等一級供應商按需向二級供應商採購算力芯片、軟件後模塊化集成，再以零部件的形式銷售給車企，這一過程中，車企並不會直接接觸芯片或算法軟件商。
但在汽車智能化時代，為了適應快速變化的市場，車企不得不直接與芯片、軟件等系統供應商進行聯合開發。在業內人士看來，主機廠現今需要更大的自主權，而不是被一級供應商控制著技術路線和產品結構；另一方面，與二級供應商直接溝通，整個產品的開發週期也會相應的縮短。
重慶仙桃數據谷一家國產高精定位芯片廠商研發人員告訴記者，目前一部分車企和芯片廠的合作已經與一級供應商同步進行，話語權比較強的車企在與不同的一級供應商合作時，還會指定對方選用自家汽車芯片。
除了車企研發節奏的變化外，這種供應鏈網狀協作模式的出現，根本動力仍是芯片。中美脫鉤預期和延宕許久的缺芯危機共同作用下，國產芯片廠商順勢擠入供應鏈中。
為了應對可能到來的地緣政治風險，車企尤其是有國資背景的車企近年都打造了一套國產芯片備用方案，國產芯片頭部公司的首批客戶幾乎都來自央企：地平線2020年的第一個客戶是長安汽車，黑芝麻智能芯片A1000 pro的首批客戶包括一汽集團，國產芯片廠商芯馳科技首個大單則是為一汽旗下紅旗部分車型提供網關芯片。
此外，汽車智能化一向對整車算力要求頗高，一輛智能汽車需要用到幾十甚至上百顆芯片來負責不同的控制域，如座艙娛樂、駕駛、胎壓監測等等。而如今的汽車智能化路徑則對底層芯片提出了更高的要求。特斯拉主導的技術路線是將多個傳統汽車的電子控制單元（ECU）簡化為左車身、右車身和中央等三個控制域，高端汽車不得不關注芯片的算力、算法，芯片廠商的重要性因此再度提升。
03
專訪黑芝麻智能
行業熱度促進技術路線變革
芝麻智能科技CMO 楊宇欣
黑芝麻智能科技有限公司（下稱黑芝麻智能）是一家專注於視覺感知技術與自主IP的AI芯片開發企業，如今已經是國產智能汽車計算芯片“領頭羊”之一。旗下核心產品包括華山系列自動駕駛芯片、瀚海ADSP自動駕駛中間件平臺。
今年四月，黑芝麻智能推出了全新產品線“武當”系列芯片，主打跨域計算，是業內首個智能汽車跨域計算芯片平臺，覆蓋座艙、智駕、網關等不同領域，具有多種融合功能。此外，其研發及銷售中心遍佈武漢、上海、重慶等地，作為智能汽車市場重要參與者，我們希望與黑芝麻智能通過專訪的形式可以更立體地呈現出當下國內自動駕駛技術的發展情況，以及自研芯片的應用與突破。
《電腦報》：黑芝麻智能汽車芯片“從0到1”這個過程中最關鍵的一步在哪？
中國智能新能源車的發展，並不靠著一味的跟隨戰術，而是靠換道超車的顛覆式創新實現的超越，芯片也一樣。
首先，自研芯片要有技術創新，才能在業界站穩腳跟。比如我們在圖像技術上，能夠實現各種複雜光線條件下清晰成像；在車規級神經網絡技術，我們能用同樣的成本實現雙倍的性能；我們的封裝技術同樣可以在提高芯片良率的同時降低成本；新的架構體系，可以讓客戶最大化地利用芯片性能，這都是實現量產上車的基礎。
其次就是人才積累。不管哪個行業人才都是最重要的，黑芝麻的團隊的構成使我們能擁有多年芯片及汽車行業的經驗積累。我們核心團隊基本都是來自博世、OV、英偉達、安霸、微軟、高通、華為、中興等業內頂尖公司，平均擁有15年以上的汽車+芯片行業經驗。
《電腦報》：車規級高性能計算芯片從研發到正式上車，一般要經過哪些環節？
汽車行業因為要保證安全性，所以門檻極高，可以說是嚴苛。以我們華山系列自動駕駛芯片為例，從完成產品定義開始，流片、封測、車規認證和算法工具鏈ready，功能安全認證到最終客戶驗證、量產上車，經歷了超過3年的時間。
這已經算非常快的了，況且華山二號A1000系列芯片還是首個量產的符合車規、單芯片支持行泊一體域控制器的國產芯片平臺。
上車並不是結束，還需要不斷優化。自動駕駛芯片的研發離不開數據、算力和算法，現在我們已經跑出了一整套完備的流程體系：從算法體系到數據閉環能力、軟件體系，再到靈活合作方式的產業鏈，足以為合作車企提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案。
《電腦報》：全球缺芯的三年是國產汽車芯片廠商追趕的窗口期，但是芯片危機一過，誰能構建起核心競爭力才能存活。黑芝麻智能的核心競爭力在哪裡？
一個是我上面說的人才優勢，其次就是開放的生態、業務模式以及自研核心技術等多項優勢。黑芝麻給自己在供應鏈的定位是Tier2，我們是要打造一個自動駕駛的高性能平臺，為客戶全維度賦能。
我認為，自研技術優勢主要在於核心芯片。別看現在全球自動駕駛芯片市場火爆，但這一賽道技術門檻高、市場門檻高、資金門檻高，真正能量產落地的企業極少。
況且我們的芯片是基於自主研發的兩大核心IP打造，自研車規級低功耗神經網絡加速器NPU——DynamAI NN引擎與自研車規級圖像處理核心ISP——NeuralIQ ISP 。IP是指芯片中具有獨立功能的電路模塊的成熟設計，也是自動駕駛芯片技術差異化的關鍵。
《電腦報》：在和具體車企的合作中，芯片廠商怎麼在保護核心算法的同時為整車廠提供定製化的空間？您如何看待“降價上車”這一策略？
整車廠都有自己的需求，這很正常，我們也提供給客戶算法定製服務，支持第三方算法移植、多種算法交付方式等合作模式。畢竟我們是要實現產品的落地，應用是首要的。
關於“降價上車”，我認為，以消費者真實需求為牽引，現在整個智能汽車產業的焦點其實都在逐步聚焦於性價比。
現在行業已從一味追求高指標或者高性能的自動駕駛的功能模塊，轉向兼顧性能與性價比。性價比帶來發展新技術的底氣，是推動智能汽車規模化、可持續發展的重要環節。
未來3~5年內，大家會發現L2以及無限接近L3的高階輔助駕駛將作為智能車輛標配持續佔領市場。我們在過去這兩年內一直致力於在保證性能的前提下，提供高性價比的產品。黑芝麻智能目前能夠實現支持10V（攝像頭）NOA功能的行泊一體域控制器BOM成本控制在3000元人民幣以內，支持50-100T物理算力，幫助車企解決成本壓力。我們當然還是會繼續推動成本優化，今年內成本還有機會進一步下探。
《電腦報》：武當平臺的第一款產品芯片C1200（7nm製程），算力可以覆蓋智能座艙、智能駕駛等不同的域，但這兩個控制域一般被視為兩個差異極大的體系，黑芝麻為什麼選擇挑戰這一路線？
自動駕駛所需要的芯片，固然需要算力強大，但絕不僅僅是AI計算單元的簡單堆疊。
我們把一輛智能車的計算需求來看大概分成七大類：通用CPU、AI神經網絡處理、圖像渲染、專用的CV計算，音頻音效處理以及高效安全的實時性算力。在不同的計算場景下，這些算力其實可以以不同規格進行不同的組合使用，以滿足不同的需要。
正是產業的熱度督促我們選擇更深度的“軟硬件”融合方案。在智能汽車時代，我們的車載計算芯片需要能夠組合這些不同算力類型，以滿足越來越集中化、中央化的電子電氣架構演進所需，所以在芯片設計上，黑芝麻會不斷完善架構來更好地將原本來自不同域的多個功能，以實用、易用、好用的方式集成於一體。上述的“單芯片”方案就是很好的例子。
黑芝麻仙桃數據谷辦公場地
《電腦報》：選擇落地重慶仙桃數據谷主要原因是什麼？
主要考慮到重慶的汽車主機廠多，供應鏈生態較好，便於集中開展業務。比如，在市場拓展方面，仙桃數據谷在行業活動中會給我們企業比較多的引薦機會；在人才引入領域，園區與高校的合作頻繁，我們校招活動也很便捷，產生了一定的集約效應。