2020年汽車芯片行業競爭加劇 呈現多方角逐的局面。這里面包括恩智浦、瑞薩等傳統汽車芯片商高通、英偉達等主打半導體公司特斯拉、蔚來等造車新勢力整車廠和寒武紀為代表的國內AI芯片初創公司。

而隨著國外芯片斷供 國內造車極度缺“芯”后 當前急需國產高算力的芯片打破國外龍頭企業的壟斷。

在此格局之下 芯片創業公司如何殺出一條血路？

自2016年開始研發車規級芯片的黑芝麻智能在這股大潮中乘勢而起 四年內自主研發兩款芯片 成為眾多創業中的新星。黑芝麻智能CMO楊宇欣也切身體會到 這幾年間芯片行業已經從之前資本的冷視到現在的火熱追捧。

四年內研發2顆車規級芯片

要研發一顆幾納米的芯片并不容易 除了要投入巨額的資金外 往往還需要一個高精尖團隊耗費數年的時間。

此前 芯片領域需求量最大的場景一直都在手機和電腦上。一臺手機大概需要十顆芯片 計算機的芯片數量更是超出想象 除了CPU、GPU這樣的大芯片之外還有非常多的小芯片。依托于這個市場起來了一批芯片巨頭。

由于技術門檻頗高 企業之間的市場占有率與技術水平往往差距較大 一旦技術領先就會變成寡頭 并在較長時間內壟斷市場份額。這些壟斷技術長期握在英偉達、英飛凌、高通、博通、恩智浦等外企手中。

如今 芯片行業從需求端再一次爆發了嶄新的機遇 即智能汽車場景。

汽車行業迎來前所未有的大變革。在這過程中 各大互聯網科技企業已進入車聯網項目多時 而汽車硬件裝備也早早為智能汽車時代做了諸多努力 其中一個便是凝聚精血的最底層的小小芯片。

有百年歷史的汽車 最早從機械結構、燃料發展、生產制造 迭代發展到現在 創新焦點也從機械等方向轉移到核心芯片、人工智能、電子架構和電池技術上。而這些技術的進步都對算力要求越來越高。

例如 幫助汽車感知周圍環境的傳感器在汽車智能發展中的地位越來越重要。隨著汽車內傳感器數量越來越多 對芯片算力的要求也越來越高 以L4、L5級別自動駕駛為例 就需要500-1000T算力 而算力則是由面向自動駕駛的核心計算芯片來提供的 所以芯片未來成了自動駕駛發展最重要的基礎和驅動力。

據IDC預計 2020年全球汽車領域的半導體市場收入約為319億美元 2024年將達到約428億美元 到2030年 每輛汽車的車載AI芯片平均售價將達1000美元 整個車載AI芯片市場的規模將達到1000億美元 成為半導體行業最大的單一市場。

從全球未來汽車智能化發展來看 從2022年到2025年整個自動駕駛從L1到L5滲透率會到50%以上 2025年將達到60%以上。據iResearch數據顯示 到2025年 預計中國智能駕駛汽車產量超過1600萬輛 占全球四分之一。

其中 L1/L2裝機率將在2023年到達頂峰。2023年開始 很多車廠會推出自動駕駛L3級別的車 L3級別自動駕駛功能成為主流車型標配。

沒有選擇當下已成紅海的L1/L2級別的自動駕駛 黑芝麻智能瞄準了即將爆發的市場 開始了L2+/L3級別的自動駕駛芯片研發之路。

不過這是衡量后的一個選擇。“一個是成熟的市場 一個是馬上爆發的市場 如何抉擇？”楊宇欣表示 當時市場上L1/L2級別的自動駕駛已經是紅海市場 客戶雖然有需求 但是面臨的選擇也比較多 要想突圍要么比別人做得好 還要比別人做的便宜才有機會。目前車廠也更加關注L2+/L3市場 而從L2往L3過度的時候 對芯片的算力要求是非常高的 因此 這是一個突圍的機會。

最終 根據對市場的判斷和自身的技術特點 黑芝麻智能選擇了即將爆發的L2+/L3市場。

“大算力芯片是自動駕駛技術的基礎 核心芯片是未來軟件定義汽車的基礎 這是國內急需攻克的領域。現在 自動駕駛芯片和計算平臺主要由英特爾、英偉達來提供 在當前的歷史背景下 對國內廠商是非常好的創新機會。”

目前 黑芝麻智能對標英偉達 已研發兩款芯片。繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛芯片華山一號（HS-1）A500 后 又在今年6 月推出了相較于前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2）A1000和A1000L 兩個系列產品的推出相隔僅 300 多天。

打造護城河：2個核心IP

國內智能汽車領域的芯片公司迎來了齊心蓄力的一年。有業內人士認為 這個窗口期可能就在這三年。但當下國內的智能駕駛芯片面臨著諸多挑戰。

黑芝麻智能聯合創始人兼COO劉衛紅曾表示 大家當前面臨著三大挑戰：國產化、量產和高技術門檻。

首先 芯片斷供之后 當前急需國產高算力的芯片打破國外龍頭企業的壟斷。一方面 國產AI芯片能夠降低自動駕駛系統成本。而另一方面 功能定制化需要開放合作的芯片平臺 定制化的功能開發 需要深入對接和強有力的客戶支持。

其次 產品設計需滿足整車量產要求。這對算法軟件的適配性、芯片功耗體積、能效比和性價比 以及芯片平臺系統的開發交付能力有很高的整體考量。同時 產品質量需達到車規級標準 保證功能安全和性能可靠 但是通過相關認證難度大、耗時長。

再者 AI芯片開發需要承擔來自技術、人力和IP等方面高昂的研發費用 引發巨大前期成本投入。傳統汽車產業存在固有市場壁壘 量產落地復雜度高、周期長 需要芯片供應商具備自我造血能力以及很強的與頭部整車廠長期戰略合作的實力。

縱觀國內的車規級芯片新老玩家 傳統汽車半導體出身的團隊在算法軟件開發能力和資源上相對欠缺 電子消費芯片出身的團隊則對汽車、車規了解不透徹 行業立足需要既懂芯片又懂車的融合背景。

為此 黑芝麻智能便組織了一幫做了二十年芯片和做了二十年汽車的人組成的團隊 背景大都是清華。

今年11月 黑芝麻智能再次將一位專家納入囊中 宣布任命全球計算機視覺與人工智能領域頂尖級專家、前奇點汽車自動駕駛首席科學家黃浴博士擔任黑芝麻智能自動駕駛技術研究副總裁 負責黑芝麻智能自動駕駛實驗室。

因此 黑芝麻智能雖然是一家年輕的企業 但其研發實力不容小覷。

黑芝麻智能的第一顆芯片花了三年時間 闡明背后原因時 楊宇欣表示 第一 車規芯片非常難做。第二 企業要跟全球最領先的汽車公司在技術性能上做對標 需要有自己的核心武器 以圖像處理和NPU兩個核心IP為基礎 黑芝麻智能構建了芯片的核心競爭力。

“一般芯片公司都是通過采購通用IP的方式做這件事 而自動駕駛人工智能芯片競爭 不僅要拼算力 更要打造核心IP。”楊宇欣表示。

為什么做這兩個IP？這涉及到自動駕駛核心芯片里最重要的兩個環節。

首先是圖像處理。攝像頭是自動駕駛技術體系里面十分重要的傳感器 隨著攝像頭數量增加 像素的增加 要處理的數據越來越多。

人工智能行業里有一句話 如果你的數據質量差會消耗更多的算力 算法變得更復雜 而且得不出很好的推理感知結果。“我們高規格圖像處理ISP能夠保證把所有攝像頭采集進來數據每一楨都采集清楚 后端推理可以用更少算力更簡單的算法得到更準確的結果。”

其次 大家很難買到高性能的車規級IP。另外 NPU是未來自動駕駛非常重要的核心算力。

黑芝麻智能自研的核心IP可以做到5-6TOPS/W 能夠提供非常高的能效比 而算力達到40-70TOPS的華山二號A1000芯片典型功耗在8W以內。

“自動駕駛人工智能芯片最重要的技術指標不單單是算力 更重要的是能效比 每瓦能夠提供多少算力。隨著未來汽車的發展 車都變成電車 功耗對整個系統穩定性 電源部分設計 都有很多影響。一個幾百瓦功耗的設備和幾十功耗的設備是完全不同的 能效比變得非常重要。”

楊宇欣表示 當前主要合作對象為主流車廠 現已經拿著黑芝麻智能的芯片著手開發產品了 預計將在2022年開始量產。

目前公司有300多人。黑芝麻智能創始人兼CEO單記章曾頗為驕傲地對媒體表示：“4年多了 總監級別沒有離職的。”

資深芯片投資人 華登國際合伙人王林曾說過這么一個現象：國內很多芯片企業因為投資熱 所以人才容易出走創業 導致行業愈加零散 相比國外的不斷兼并壯大 非常不利于行業長期發展。那么 黑芝麻智能是如何打造自身團隊凝聚力的？

楊宇欣表示 大家愿意一起奮斗有幾個核心點。“首先是公司所在賽道和發展前景足夠好 能讓大家有源源不斷的成就感支撐去奮斗；再者是要讓大家能在我們的平臺上去做全世界領先的技術 這是這些技術大牛們的追求。與此同時 相對合理的薪酬能夠保證員工的生活質量。最后 相對簡單的公司文化更適合技術人員。”

隨著華山系列芯片產品不斷完善 黑芝麻智能將完成涵蓋L2-L4級自動駕駛產品的布局 聯合院校及科研機構 傳感器廠商等積極打造產業生態。

截至目前 黑芝麻智能已完成B輪融資 速度不可謂不快 股東中包括北極光創投、上汽集團、SK中國、招商局集團旗下招商局創投、風和資本等。楊宇欣也切身體會到 這幾年間芯片行業已經從之前資本的冷視到現在的火熱追捧。

“盡管有些泡沫 但是資本市場對國產半導體創業公司的重視并非壞事 反而能給優秀的企業創造機會 創業公司要抓住這個好時機。”他認為 未來十年是半導體的黃金十年 也是汽車行業的黃金十年。 責任編輯:tzh