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网易汽车6月28日报道6月27日-29日，2022中国汽车供应链大会暨首届中国新能源智能网联汽车生态大会在湖北武汉举办，本届大会的主题为“融合创新、绿色发展——打造中国汽车产业新生态”，数百名来自全国各地的政府主管领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英汇聚一堂，共商绿色发展大计，助力构建“双循环”新发展格局。

其中，在6月28日上午举办的大会主论坛上，黑芝麻（参数丨图片）智能科技有限公司创始人兼CEO单记章发表精彩致辞。他表示，汽车有汽车的特点，逻辑运算、决策、控制同样都是非常重要的。GPU图形处理能力应用在座舱。同时，因为人工智能在推动智能驾驶的发展，所以它对传感器的处理，特别是图像处理，也非常重要，还有就是大脑功能的神经网络。“这是黑芝麻智能对应用场景对芯片架构需求的理解，我们是基于这些理解来设计我们的芯片。”

以下内容为现场演讲实录：

尊敬的各位领导、各位专家、各位媒体朋友，大家好！我是黑芝麻智能的创始人单记章，非常荣幸在这里分享我们对这个行业的一些理解。前面包括赵老师，各位专家讲了一些事情，比如说车里面软件是灵魂，软件定义汽车。

我们回顾一下，过去几十年的产业的发展，在PC时代，最早的时候我们在中关村攒机器，我们找一个主板，再找一个显卡，就能攒出个机器。后来我们看到PC一代一代升级，英特尔CPU的主频和能力。后来进入到手机时代，像小米每次发布，是高通的某一代芯片首发。华为出了新的手机，最厉害的还是芯片——麒麟芯片。虽然说，最终的应用，用户看到的都是软件的呈现，但是底层的技术是特别重要的，特别是核心芯片。汽车时代芯片更重要，现在全世界实际上还是一片混沌的状态，没有绝对的最强最领先的企业。中国在这一次汽车革命浪潮中，我觉得是非常有希望成为全球的领导者。当然我们希望这个领导者是黑芝麻智能，我们在为这个目标而努力。

我是学芯片的，做芯片做了几十年，供应链大会这两天讨论的主要议题中，确实提到非常多关于芯片荒，卡脖子等话题。我今天的演讲主题是国产大算力芯片的量产之路，这个主题在当前环境下是很应景的。

这两年，关于智能驾驶，新能源车的发展上行业慢慢有了共识；产业方面，技术路线和演进的方；法律法规慢慢落地，成为现实，比如，在欧洲L3的车已经可以上路，同样的中国对L3的一些法律法规也开始出台政策，逐步实施。然后是商业模式渐渐落地，早期所谓的智能驾驶，其实体验感是很不好的，也不够智能。现在，在底层技术的推动下，用户真正的刚需，逐渐清晰，比如说像高速巡航、自动泊车、还有城市内部道路的巡航。我们认为，当前的这个时间点，智能驾驶才真正进入了发展的快车道。我们从芯片行业里面的观察看到，今年，特别是2022年会是智能驾驶的一个爆发的时间点。当然这个爆发起来，会催生非常多的产业的商业机会，汽车行业迎来巨大的机遇，不光是汽车制造，包括新能源、共享、人机交互、芯片、人工智能，各个方面会带来巨大的机遇。

黑芝麻智能是做芯片的，我以芯片的发展为例，到2025年，SOC在整个汽车市场的出货量会接近1400万片，当然这个数量比起手机芯片的出货还是少很多，手机芯片的每年的出货量大概是几十亿片。但是汽车里面的芯片，单个芯片的价值是要远远高于手机的，所以这个汽车芯片的产值是十分可观的。在智能汽车时代，怎样推动智能驾驶的发展十分重要。前面几位嘉宾提到了特斯拉和他们的数据，我们从以下几个角度来理解特斯拉。第一是计算平台，数据在智能汽车领域是十分重要的，更重要的是这些数据是他们基于FSD这样一个十分强大的计算平台跑出来的。正是因为FSD才能让特斯拉跑出来的数据，跟大家不一样。我相信很多朋友应该是记得，特斯拉有一段时间是快破产了，华尔街非常不看好它，但是自从它推出FSD自动驾驶，特斯拉的股票一飞冲天。

当然，不光是计算平台本身，还包括它有一个非常创新的电子电气架构，推动电子电气架构的发展。另外一个就是因为它有强大的计算平台，它的软件可以快速升级。我们可以看到，特斯拉的软件升级速度非常快，是因为和过去的电子电气架构不一样，它这个平台是预留了很多能力的。不光是简单的一些计算能力，后面我们有介绍。当然，还有一点，特斯拉是用摄像头，以这个作为它的主要传感器，我们的理解不太一样，我们的理解是它用成熟可靠的零部件，来推动它的智能化的发展。特斯拉有自己的创新能力，基于自研的计算平台，不断迭代。同时特斯拉也很保守，因为车是涉及到人的生命的，所以它尽量用成熟可靠的零部件。我相信当雷达、激光雷达这些传感器变得成熟，变得成本可接受，特斯拉一定也会用的。

计算平台的演进其实是和需求相关的。在PC时代，我们要的是通用计算能力，所以需要逻辑计算的CPU，和做图形的GPU，因此PC的芯片架构是CPU+GPU。手机时代，最重要的功能是支付，玩游戏、拍照，所以手机里面的计算能力，主要集中在CPU+GPU+图像处理。到了汽车时代，需求显然也是不一样的，汽车有汽车的特点，逻辑运算、决策、控制同样都是非常重要的。GPU图形处理能力应用在座舱。同时，因为人工智能在推动智能驾驶的发展，所以它对传感器的处理，特别是图像处理，也非常重要，还有就是大脑功能的神经网络。这是黑芝麻智能对应用场景对芯片架构需求的理解，我们是基于这些理解来设计我们的芯片。

电子电气的架构和芯片的架构是相辅相成的，是互相推进，互相促进的作用。最早的MCU，从分布式的到域控到中央计算。在MCU时代，可能是40纳米的制程就已经非常先进了，后来变是一些SOC，做成域控单元。再后来，到今年2022年，很多人都在做行泊一体，有多芯片的，单芯片的，我们很自豪做出单芯片支持行泊一体，然后是多域融合，再后来是中央计算。当然中央计算这个概念非常大，就是需要的计算能力可能是巨大无比的，光靠单一芯片可能是不一定能实现的。所以，在这个架构上，应该是SOC，我们实现很强大的计算能力，现在像英伟达他们宣布，他们是1000T单芯片的算力。但是有可能，我们整个的中央计算需要的算力，可能远超1000T，就变成了像类似于计算机里面的这种刀片式的架构。当然，包括高速的互联，这个和别的东西不太一样，有高速低延时的连接要求。

基于我们对技术和行业的理解，黑芝麻智能推出了华山系列几代的自动驾驶计算芯片，我们现在的主力产品是在A1000，这是我们今年主要量产的芯片，我们去年发布的芯片是A1000Pro，应该是中国当前算力最高的一个芯片。今年底，我们会宣布我们的A2000，当然我们也在布局下一代的芯片A3000，会超过1000T的算力。当然制造工艺，也是非常先进，我们会用到5纳米。为什么要推到后面去，主要的原因是我们是做车规级，车规级的5纳米工艺，现在还不成熟。

除了芯片，芯片本身还要解决非常多的问题，一个是封装的技术，现在单芯片做到上千T的算力，单个的die是非常大的问题，良品率假如说做到500平方米，可能只有20%，非常低，这是不现实的。先进的封装用2.5D，3D的封装，在车振动的环境下，高低温非常苛刻的情况下，封装需要做非常多的工作。另外一个就是隔离的技术，因为这里面多域融合，会需要有硬件隔离，或者是用所谓的软隔离，虚拟化这些也都需要。还有一个，多芯片之间的高速低延时的互联，这个也是特别重要的。当然核心IP是更重要的，我就不再多讲，大家都在提这个事情，核心技术自主可控。

另外一个，我想分享的点就是，早期的一些车规的芯片，可能不涉及到功能安全，可以加速它的量产，但是包含功能安全，和苛刻环境的要求之后，真正能加速的，最低要求的时间，其实是必要的，我们是非常认真对待这个事情，因为涉及到生命。从芯片开始，到测试封装完成，我们认为两年的时间可能是必不可少的，有可能加速，但是大概是这个时间。从芯片测试完成之后，真正地要去做到量产，一年半到两年的时间，这个是我们认为必不可少的，因为涉及到ACQ100的认证，2022功能安全的认证，还有夏季冬季测试，还有包括软件本身的认证，非常多的规范要求。

这个我也写了一个供应链，好像是今天各位嘉宾分享供应链的很多，我就不多讲，我是从半导体行业来说一下我的一点理解。半导体本身，芯片本身是一个全球的产业，因为芯片的投入非常巨大，是要卖到全世界，尽量分摊研发成本到每一片的芯片上。所以虽然是全球化，本地化，地域化非常重要，但是我们对芯片来讲，可能是要多地布局，不光是说在本地化，同时需要扩展到全球。

简单介绍一下我们公司，前面是我们对行业的理解，我们公司是做芯片的，但是芯片本身其实不只是芯片，芯片你要用起来，包括数据、算法、软件、工具。我们今年非常自豪的就是说，我们量产的华山二号1000的芯片，是当前中国性能最好的一个大算力芯片，我们公司早期做规划的时候，我们战略的放弃了特别低的算力，像Mobileye的EyeQ4的芯片，我们到现在所支持L2+L2这样规格的芯片，现在我们得到了非常多车厂的支持，前一段时间我们跟江淮宣布，我们今年会量产。我们后面会有更多的发布会，去介绍我们的华山芯片的量产。

当然这个芯片本身核心IP，我们刚才说的信号处理非常重要，当然图像处理也很重要，另外就是大脑部分的神经网络。神经网络其实这几年发展的非常快，从过去的全连接的网络发展到后面，一直到现在，我们的神经网络要适应这些所有的架构的变化，我们的核心IP。另外就是车规的图像，我们在手机上面的拍照和车上是完全不一样的，很大的一个挑战就是，第一个传感器的数量巨大，所以它所要处理的数据量非常大。另外都是高动态的，我们拿手机拍照，经常是亮的拍得到，暗的拍不到，车是不允许的，必须同时拍到，这是我们的两个核心IP。

另外数据本身特别重要，但是怎么用起来，实际上需要做数据闭环，包括数据的采集，数据的标注，数据的清洗，数据的应用，在线的软件仿真，应用仿真，整个的一套工具，我们也在围绕我们的芯片，打造这样的环境。我们用我们的芯片，做了一个数据采集系统，我们可以把十几个摄像头，或者几十个摄像头加上激光雷达，毫米波雷达，GPS，车身信息，各种信息同步采集下来，而且我们可以把包括这些所有传感器的未处理的这一套记录下来，同时存储起来，其实是非常挑战，我们用我们的芯片把这个做起来。

另外刚才提到的生态，就是数据的生态，其实我理解，不是非常成熟，但是我觉得这是一个非常大的市场，是什么样的一个东西呢？大家认为苹果手机很成功，但是我认为苹果最成功的不只是手机，是它的应用市场生态，在手机的基础上开发各种应用，大家去交易，这个是它非常成功的。我相信车应该是有一个更大的生态，当然车和手机不太一样，主要是依赖于数据驱动创新。在这个数据的基础上，我们可以有更多的人，不用去在这方面进行投入，它可以去发挥它的聪明才智，开发新的算法，开发新的应用，可以在这个生态上交易。另外还有一个数据量的问题，就是说特斯拉一家公司得到了非常多的数据，但是中国有中国的特点，我们可以借助政府的力量，怎么样去把所有这些车厂公司的数据集聚在一起，让大家可以交易，可以使用。我相信，我们一定是能够做得非常好，这是我最早说的，我为什么对中国公司，在智能驾驶时代，我们的芯片会成为全球的领导者，这是我的信心，这是一个很重要的因素。

算法也是特别重要的，虽然是数据驱动，但是算法本身也是特别重要，我们公司为了让我们的客户更快地用我们的芯片，做出他的解决方案，我们开发了各种方向的。有车周围的3D环境感知，车内的驾驶员行为，在泊车的场景下，非常近距离，但是我所有的位置都要看得清楚，这些算法我们都达到量产状态。

另外一个就是工具，包括中间件，工具链本身，我们也是保持开放，我们把这个东西开发完，但是我们可以白盒交付，客户可以基于我们这个开发，也可以不用，我们分成模块化，可以不用我们的模块自己开发，我们保持一个开放的态度。

另外我想说一件事情，大家都在提国产供应链，我们自己觉得有一个责任，我们是做一个核心的芯片，核心智能驾驶的芯片，我们在我们这个芯片的基础上，我们找了所有国内的提供芯片的各种供应商，我们一起打造了一个全国产的预控制器，不能说100%，几乎是99%是国产的，我希望哪一天可以做到100%国产。

我们希望和一级供应商、主机厂，还有各种技术提供商、资本，我们希望去打造中国的智能驾驶生态，推动中国智能驾驶的发展，谢谢大家！

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）

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