黑芝麻智能：十年磨一"芯"，重構端側AI算力版圖

十年前，中國智能汽車產業剛剛起步，全產業鏈基礎薄弱，尤其是最核心的智能計算芯片環節，幾乎完全依賴進口。

正是在這樣的產業斷層中，黑芝麻（參數丨圖片）智能毅然入局，帶著填補國產高階智駕算力短板的決心，開啟了一場持續至今的技術遠征。

從自研核心IP起步，到相繼推出華山、武當兩大系列芯片，短短數年間，黑芝麻智能通過三代產品迭代，迅速成長為全球領先的智能汽車計算芯片供應商之一。

在此基礎上，2026年黑芝麻智能進一步提出戰略升維——從智能汽車計算芯片供應商向端側AI推理芯片平臺提供商跨越，目標將在汽車芯片上積累的感知、推理與計算能力，逐步復用到機器人、泛端側AI等更廣闊的推理場景。

當下，端側AI產業浪潮加速到來。從智能汽車到機器人、泛端側AI等推理場景，黑芝麻智能依托十年積累的算力技術底座，開啟一場從車走向萬物的能力遠征，重構全球端側AI算力新版圖。

三代芯片，三次躍遷

回顧過去十年，黑芝麻智能的出色成績，始于一個關鍵選擇：自研IP。

“所有東西都買過來的話，是沒有生命力的。”在黑芝麻智能創始人兼CEO單記章看來。

因此，在2016年公司正式成立后，黑芝麻智能第一件事便是自研NPU、ISP等核心IP。相較于外購IP，這種做法雖然耗時長、成本高、風險大，但一旦成功，卻是難以復制的技術壁壘。

而后的事實也證明，黑芝麻智能的這種“慢”，實則是另一種維度的“快”。

得益于自研IP打下的穩固基礎，2019年黑芝麻智能首顆車規級智能駕駛芯片一次流片成功，且此后的華山A1000、武當C1200、華山A2000也均是一次性流片成功，短短五年間快速完成了三代產品躍遷。

圖片來源：黑芝麻智能

2020年，黑芝麻智能正式發布華山A1000智駕芯片。作為國內首款支持L2/L2+級輔助駕駛的車規級SoC芯片，華山A1000采用了16nm工藝制程，物理算力達58 TOPS，而同期英偉達推出的Xavier系列芯片最高算力為32 TOPS，華山A1000因此成為16nm工藝下算力最強的車規芯片，并且是國內首款同時符合ISO26262 ASIL-B和AEC-Q100 Grade 2的車規芯片。

在此之前，國內智駕芯片市場以外資廠商占據絕對市場份額，而海外供應商的產品不僅價格高昂，在本地化支持和定制化服務方面，也存在明顯短板，中國汽車產業迫切需要一顆既能用得上、又用得起的本土智駕芯片。

華山A1000的出現，恰好填補了國產高算力智駕芯片的市場空白，不僅讓國內車企第一次擁有了真正可用的本土選擇，更用量產事實證明，國產高算力車規芯片這條路，不僅走得通，而且走得穩。

依托成熟可靠的產品力，華山A1000系列芯片先后獲得吉利、東風、比亞迪、一汽等多家頭部車企定點，落地吉利銀河E8/星耀8、領克07/08 EM-P、東風奕派eπ007/eπ008等車型，不僅成為國內生命周期最長的車規級智駕芯片之一，也是車企車型覆蓋最廣的芯片。

依托華山 A1000 積累的量產實踐與市場驗證基礎，2023年黑芝麻智能進一步推出行業首個智能汽車跨域計算芯片平臺——武當系列，及其首款芯片C1200系列。

圖片來源：黑芝麻智能

作為國內率先實現量產的本土艙駕一體芯片平臺，C1200系列最大的亮點是實現了跨域融合架構創新，通過單芯片即可全面覆蓋輔助駕駛、智能座艙、車身控制、網關等多個不同功能域的跨域計算需要，支持多樣化的人機交互、行泊一體、座艙娛樂、整車數據交互等豐富應用。

在傳統分布式架構中，智能座艙、智能駕駛、車身控制和網關等功能由各自獨立的ECU分別管控，不僅硬件冗余嚴重、成本高昂、迭代困難，跨域數據交互的延遲也難以支撐越來越復雜的“座艙-智駕”聯動場景。

針對這些痛點，武當C1200基于7nm車規級工藝，通過片內的統一算力調度與高速內存共享，讓智能座艙系統與智駕系統得以實現微秒級的數據互通。

今年4月，武當系列迎來量產里程碑，公司與東風達成平臺級深度合作，東風天元智艙Plus艙駕一體量產化平臺定點武當C1296芯片，單芯片艙駕融合方案率先裝車東風奕派007。后續雙方將同步推進技術落地，在今明兩年覆蓋東風旗下多款車型。

值得關注的是，此次黑芝麻智能與東風汽車的平臺級合作，也是“首個本土艙駕一體量產芯片+首個本土艙駕一體量產平臺”的強強聯合，標志著在艙駕融合領域，黑芝麻智能已經成功完成量產卡位。

目前，除了東風汽車，大陸集團、斑馬智行、均聯智行等也都基于武當芯片推出了高集成度的跨域量產方案。

如果說，華山A1000系列解決了國內在高算力智駕芯片領域“有沒有”的問題，武當系列解決了艙駕融合創新架構"好不好"的問題，那么A2000則瞄準的是更廣闊的物理AI賽道，旨在進一步推動中國芯片走向世界。

圖片來源：黑芝麻智能

作為黑芝麻智能專為物理AI打造的下一代高算力芯片平臺，華山A2000家族共包括四款產品：A2000N、A2000L、A2000U以及旗艦型號A2000X，單芯片算力最高達1000TOPS。該平臺既能覆蓋座艙AI化到Robotaxi的整車開發需求，還能夠廣泛應用于機器人大腦、AI BOX本地部署等泛端側AI領域。

A2000家族搭載了黑芝麻智能自研的九韶NPU架構，從設計之初即針對VLA大模型與世界模型做深度適配，原生支持大規模Transformer加速，旨在成為物理AI時代的通用算力底座。

當前華山A2000芯片已經斬獲頭部車企定點，覆蓋L2+至L3級全場景智能駕駛，即將于今年量產落地，正式邁入商業化應用階段。

屆時，在三代芯片的協同發力下，預計黑芝麻智能今年芯片出貨量將遠超千萬顆。

跨界具身智能，開啟第二增長曲線

在汽車業務完成從"跟跑"到"并跑"的跨越之后，黑芝麻智能將目光投向了更廣闊的市場。

2025年11月，黑芝麻智能舉辦“多維進化 智賦新生”機器人平臺產品發布會，重磅發布面向全腦智能時代的“SesameX?”多維具身智能計算平臺，以及首批機器人合作伙伴名單，正式將業務版圖從智能汽車延伸至具身智能機器人領域。

圖片來源：黑芝麻智能

SesameX?是面向全腦智能的機器人商業化部署平臺，從硬件、軟件、工具鏈到模型生態，均是由黑芝麻智能全棧自研。平臺搭載Kalos、Aura、Liora三款核心模組，構建48-600TOPS的梯度化算力體系，精準匹配從送餐機器人、迎賓機器人等低速輪式機器人，到多足機器人、智能機械臂等，再到具身智能人形機器人的全品類研發需求。

黑芝麻智能為何選擇此時切入機器人賽道？答案藏在兩重邏輯中。

首先是市場邏輯，具身智能正在成為全球科技產業的下一個競爭高地。

過去兩年，大模型技術的突破性進展，將AI從"數字世界的對話者"推向了"物理世界的行動者"。當AI不再局限于生成文字和圖像，而是需要理解三維空間、做出實時決策、執行物理動作時，機器人便成了承載這一變革的天然載體。

在SesameX?發布會上，單記章預判，下一個十年，屬于“機器人新紀元”，到2030年，預計各種形態的機器人將大量走進人們的日常生活，與人類共同進化；到2040年，各種機器人的年銷量預計將突破10億臺，市場規模將達到萬億美元。

其次是技術邏輯，汽車與機器人的底層邏輯高度一致，均為"軟件+硬件"復合架構，且均依賴多模態感知與AI推理實現智能化。

這意味著，黑芝麻智能在汽車領域積累的車規級安全體系、異構計算架構、視覺感知能力，恰恰也是具身智能最需要的核心能力，可以系統性復用于機器人場景，形成"一次投入、多場景復用"的乘數效應。

例如黑芝麻智能在輔助駕駛跨域計算里的異構算力，可以為具身智能提供多維度計算支持；其先進的視覺感知技術，包括多攝像頭數據融合、動態時空分辨率調節以及低延遲實時處理機制等，同樣可以賦予具身智能出色的感知能力。

SesameX?的安全設計，也是以ASIL-D車規級安全標準為基礎，全面對標ISO 26262、ISO 13849、EC 61508等國際功能安全基礎標準，將經汽車行業驗證的車規級安全能力系統性遷移至機器人場景，進而構建業界首個從物理層到數據層的完整六層安全體系，實現“不傷人、不做錯、不想錯、不泄漏”的全方位安全目標。

從這一點來說，黑芝麻智能切入機器人領域，并非簡單的跨界轉型，而是一次車規技術、經驗與整體能力的自然溢出。

目前，這一跨界邏輯正在被市場快速驗證。

圖片來源：黑芝麻智能

據蓋世汽車梳理，在具身智能領域，黑芝麻智能已先后與云深處、傅利葉智能、聯想、智平方、自變量、極智嘉、云跡科技、均勝電子等數十家行業龍頭達成戰略合作，其中部分合作項目已實現商業化部署，相關成果廣泛應用于四足機器人、航運智能巡檢等場景實現規模化交付。

得益于此，2025年黑芝麻智能具身智能業務已實現近億元營收，毛利率高達48.7%，由此帶動黑芝麻智能整體毛利率持續超過40%，成為其新的業務增長極。

有理由相信，接下來隨著SesameX?平臺與更多具身機器人企業的合作從定點走向量產，在更多場景陸續落地，黑芝麻智能的具身智能業務必將繼續保持高增長態勢。

從智能汽車到具身機器人，黑芝麻智能正在用一套技術底座，同時撬動兩個萬億級市場。

下一個十年，做全球端側AI推理芯片的引領者

縱觀黑芝麻智能的十年遠征，從智能汽車計算芯片起步，到逐步將能力延伸至機器人，甚至更廣闊的端側場景，這條路并非簡單的多元化擴張，而是基于一個清晰的戰略判斷：端側推理，是AI從數字世界走向物理世界的必經之路。

從跟跑到并跑，再到部分領域領跑，黑芝麻智能已經用十年走完了別人數十年的路。

下一個十年，黑芝麻智能的目標是：要做未來全球覆蓋面最廣的端側AI推理芯片No.1。

圖片來源：黑芝麻智能

過去十年，人工智能的迭代升級幾乎由云端驅動 ，大模型依托數據中心完成訓練、迭代，參數規模從億級躍升至萬億級。

但一個更深層的趨勢正在浮現：AI的能力邊界正在從虛擬數字世界，加速向真實物理世界滲透落地。當一輛車需要在一秒內判斷是剎車還是避讓，當一個機器人需要在雜亂的環境中精準抓取某個物品，極端實時性、高可靠性的物理場景需求，云端固有的傳輸延遲、帶寬受限、環境適配短板愈發凸顯。

這意味著，AI必須走向端側，在本地完成實時感知、推理與決策。而端側推理芯片，正是這場變革的關鍵底座。

圍繞"全系AI芯片+全場景解決方案"的戰略目標，2026年初，黑芝麻智能宣布戰略收購億智電子，成為完善全梯度端側芯片版圖的重要一環。

億智電子深耕低功耗端側 AI 芯片與配套解決方案，擁有成熟自研 IP 與完善輕量化產品體系，產品可廣泛應用于智能車載、智慧安防、智能家居等端側AI領域，恰好填補了黑芝麻智能在低功耗端側場景的空白，與黑芝麻智能在高性能車規芯片、成熟算法及整車市場渠道上的優勢形成高度互補。

完成業務整合后，黑芝麻智能形成"高算力場景全覆蓋+低功耗場景精準適配"雙輪驅動的產品矩陣——華山系列主要面向高算力智駕，武當系列面向中央計算，億智系列面向低功耗端側AI，SesameX?平臺面向機器人全棧開發，形成從0.5TOPS-1000TOPS、覆蓋車規/消費級兩大標準、貫通智能汽車、機器人、泛端側AI的全場景覆蓋能力。

值得一提的是，在端側AI的廣闊版圖中，黑芝麻智能其實已經取得了顯著的落地成果。

圖片來源：黑芝麻智能

在AI影像領域，黑芝麻智能的解決方案累計搭載設備已超過5億臺，成功躋身全球三大供應商之一。其中2025年，黑芝麻智能來自智能影像解決方案的收入近4000萬元，同比增長7.9%，毛利率高達84.7%。

這背后，理想汽車首款AI眼鏡Livis便搭載了黑芝麻智能的AI影像解決方案，涵蓋HDR融合、MFNR多幀降噪、視頻EIS防抖、夜景增強、人像美化等影像算法，全面覆蓋夜景、人像等高頻用戶使用場景。另外，黑芝麻智能還有多個AI眼鏡合作項目正在推進當中。

這意味著，在更廣泛的端側AI市場，黑芝麻智能已經是經過市場檢驗的“實戰派”。從智能汽車到AI影像，從機器人到泛端側AI，其技術底座正在端側AI的每一個關鍵場景中釋放價值。

站在十年新起點，依托智能汽車、具身智能和泛端側AI三大業務的協同共振，黑芝麻智能的增長邏輯正從“單引擎”升級為“三引擎”驅動——智駕芯片構筑穩健的基本盤與產業底盤，具身智能開啟高速增長的“第二曲線”，泛AI則是廣闊的增量空間。

三個賽道，三重動能，印證著同一個判斷：黑芝麻智能在端側AI每一個關鍵場景中的落子，都不是一錘子買賣，而是一場以長期主義為底色的持續進化。