作者 |張馬也

編輯 |德新

2025年伊始，如果說這年智能駕駛有什么確定性的關鍵詞，那「端到端智駕」與「大模型上車」一定是排序最靠前的那兩個。

上年末，一部分車企已經推送了基于端到端大模型架構的智駕系統，而2025年將是端到端智駕開始普及的年份。

由端到端的神經網絡驅動的新一代智駕系統，它不僅僅是車端算法的競爭，也是圍繞計算平臺、云端訓練、數據閉環全鏈路的競爭。作為車企發力端到端智駕的基石，高算力的智駕芯片，是其中核心的要素。

12月30日，黑芝麻智能發布新一代智能駕駛計算平臺——華山A2000家族，展現了其在高階智能駕駛領域的野心。目前，黑芝麻智能的計算平臺主要分為兩條線：

一是武當系列，以C1200家族為代表，將標準化的智能駕駛和座艙能力，融合到一個芯片中，幫助車企實現高性價比的艙駕融合，助力智駕普及；

二是華山系列，尤其A2000家族瞄準行業最前沿的技術，幫助車企落地最新的算法需求。

這次推出的華山A2000家族，就是黑芝麻針對新一代高階智駕的計算需求，給出的最優解答。

它包括三款產品，針對不同級別的智駕方案需求：

A2000 Lite，主打極致性價比，支持城市NOA解決方案；

A2000，作為新一代旗艦級的算力平臺，支持各種復雜場景通識智駕；

A2000 Pro，進一步翻倍算力和性能，面向高階全場景通識智駕甚至Robotaxi場景設計。

黑芝麻智能提出的全場景通識智駕概念，基于知識范式將駕駛場景的信息引入到知識增強的表示空間中，這些信息可以被推導為場景語義空間中的通用知識，隨后通過知識的反映來推斷場景，從而指導實現更好的智能駕駛體驗。

也就是說，讓AI模型具備人類的常識和知識，進而影響場景里的決策，讓車開得比老司機還好。

通識智駕具備實現高級感知、決策和執行的通用能力，能夠全面覆蓋城市道路、高速公路、晝夜變化以及各種氣候條件的不同場景。

黑芝麻智能產品副總裁丁丁對HiEV表示，A2000家族的計算效率相較當前主流旗艦芯片大幅領先 ，原生支持Transformer，整個產品組合覆蓋從NOA到Robotaxi的廣泛應用場景。

A2000將很快向行業客戶提供開發樣片，Lite和Pro也會稍晚陸續推出，預計2026年A2000將隨車企的量產車上市。

盡管目前在國內車市，中階和高階智駕正處在爆發的前夜，但真正能支持高階智駕落地，并且具備量產經驗的智駕計算平臺屈指可數。

這不僅因為前裝量產，對芯片性能和穩定性有著嚴苛要求，更在于它需要算法、工具鏈等整個生態系統的持續優化和迭代。

在「端到端」開始量產的當口，黑芝麻A2000家族的推出，可以說來得「正是時候」。

一、兼具旗艦性能和超高性價比

武當C1200家族是黑芝麻智能第一款基于7nm車規工藝設計的芯片，而A2000是第二款。

黑芝麻智能副總裁丁丁告訴我們，正是基于此前的經驗，A2000在7nm制程設計高算力芯片時，能做到更極致的性能，芯片性耗比和性價比也有進一步提升。

A2000集成了CPU、DSP、GPU、NPU、MCU、ISP和CV等多種計算單元，實現了高度集成化和單芯片多任務處理的能力。它使用新一代ISP技術，具備4幀曝光和150dB HDR，提升了圖像處理能力，在隧道和夜間等場景下表現更好。

黑芝麻智能方面披露，A2000家族性能范圍能夠覆蓋目前主流應用芯片的1 - 4倍。

丁丁透露，基于上述3個產品版型的域控價格，也希望通過芯片的高集成度和成本優勢，能夠助力客戶相較原有系統有數千元級的下降。

這在今天部分車企認知高階智駕成本偏高的背景下，具備相當不錯的價格競爭力，可以說是高階市場的「性價比王者」。

二、以擴展性和靈活性，支持最前沿算法架構

最近兩年內，智駕技術突飛猛進。樂觀的業者預計，一段式的端到端大模型可能在未來兩年內量產上車，甚至未來五年內，完全自動駕駛的Robotaxi能開始大規模普及。

丁丁也認可當前行業技術的演進非常快，「在過去的一年，可以看到原來BEV+Transformer，并沒有停留那么長時間，行業很快開始了多模態大模型以及端到端的算法的落地嘗試。」

A2000的研發立項于2022年，針對智駕算法快速演進的特點，黑芝麻也在設計過程中，對A2000進行了高度靈活的架構布局，包括適應當下最新的模型結構和算子類型，同時也為未來的更新做好準備。

為A2000系列芯片提供性能底座的，是 黑芝麻智能自研的全新NPU架構「九韶」。

九韶NPU具有高算力、高能效和高帶寬的特點，這是智能駕駛技術向更高階迭代的基礎。

相比于市面上部分NPU采用小核堆疊的方式設計，九韶NPU采用了大核為主的架構。通常，大核的設計相比于小核堆疊，能夠執行更復雜的神經網絡模型和算法，并且有更高的數據吞度量。

丁丁告訴我們，「全新設計的一代大核架構，它特點是會算得非常快，我們也加入了很多調度機制，讓它在多模型、多應用的切換上，能夠以高效的方式執行。」

黑芝麻智能認為，「大核會逐漸成為AI ASIC的主流。」

此外，九韶的內存架構，也為高吞吐量和低延時專門優化，包括大容量高帶寬的NPU專用緩存、核心模塊片內共享緩存，以及對稱的雙數據通路和專用DMA引擎，這樣一來既提升了性能和有效帶寬，降低了對外部存儲帶寬的依賴，在性能、帶寬和成本之間極致平衡。

NPU架構不僅針對特定的算子或算法進行優化，而是更多從數據處理格式、計算方式上，對大量的卷積運算、向量運算等運算核預留了可靈活配置可編程的能力。

在大模型強相關的數據架構方面，針對不同的運算核都進行了數據流轉的優化，以便在不同的運算組合下，數據吞吐都不會成為計算的瓶頸。

配合新一代大核架構的NPU設計，黑芝麻智能還推出了兩項技術創新以發揮大核的優勢：

新一代通用AI工具鏈BaRT；

新一代雙芯粒互聯技術BLink。

BaRT是黑芝麻全新打造的工具鏈，支持多種神經網絡的主流框架和模型轉化，并原生兼容PyTorch的推理API，支持Python編程部署，大大降低了開發者的使用門檻，幫助車企對AI算法進行快速遷移部署。

BLink技術的引入，則為未來算力擴展提供了靈活方案，支持Cache一致性互聯的高效芯片間通信，能夠擴展支持更大規模模型的算力需求，為算法長期演進做好準備。

丁丁說，「能夠同時具備強大算力、完善工具鏈支持、成熟量產經驗的企業將在競爭中占據優勢。

在同樣保證很高的性能和效率的前提下，我們會讓芯片具備更好的一個擴展性和靈活性。它就會有更好更長的生命周期，客戶的粘性也會更大。」

三、加速端到端量產

華山A2000，無論從架構設計，還是推出的市場節點來說，可以說是為端到端而生的。丁丁認為，多模態的大模型以及One Model的端到端模型，無疑是下一個階段的主旋律。

為此，黑芝麻也做了兩手準備：

一方面，黑芝麻與第三方算法公司緊密合作，針對端到端模型以及新一代的計算平臺進行移植開發完整的智駕量產方案。這部分的工作預計明年上半年可以完成，并在實車上進行測試驗證。

2026年將是華山A2000芯片全面普及的開始。

另一方面，黑芝麻智能也在開發高階的端到端參考方案。

在A2000發布的前不久，黑芝麻智能推出支持華山及武當芯片的端到端算法參考方案，這個參考模型可以讓更多客戶作為基礎，在已經和硬件優化適配過的模型上，調整車企自有的算法，以及進行進一步的數據訓練。

該參考方案采用One Model架構，一端可輸入攝像頭、激光雷達、4D毫米波雷達、導航地圖等信息，另一端直接輸出駕駛決策所需要的信息，即本車的預期軌跡。整個方案在決策規劃單元引入了VLM視覺語言大模型，和PRR行車規則的概率化表征子模塊，進一步提升了智駕系統的決策規劃能力。

目前，黑芝麻智能的端到端參考方案分為標準版和高階版兩個版本。前者在單顆武當C1200家族中算力平臺上即可部署，而后者在華山A2000家族上運行可以發揮出全部實力。

之所以如此，是因為「智駕都開發周期越來越短，客戶更期待的不是單個芯片的能力，而是盡快獲得全棧的軟件算法和功能的支持」。

不過從商業模式上，黑芝麻還是以服務客戶為目標，有一定的靈活度，主要還是提供給客戶更好用的工具，更接近產品化的參考。

今年，整個汽車行業在智能駕駛突飛猛進的同時，也經歷了價格戰、倒閉、整合等風波。

但丁丁表示，他對行業的未來仍舊持樂觀的態度。「車的數量并沒有少，并且在智駕的裝配率，尤其是高階智駕的裝配率上，一定是越來越多，所以我們還是非常樂觀」。

隨著端到端浪潮席卷而來，華山A2000系列無疑將進一步推動黑芝麻出貨量的成長，鞏固其在智能駕駛計算解決方案領域的行業地位。