杨宇欣：加大L4投入 无人值守场景更需要本土芯片

网易汽车4月15日报道

“未来占据市场主流的，一定是第三方独立的芯片供应商。”黑芝麻智能CMO杨宇欣的观点很明确。在他看来，随着产业走向成熟，边界会重新清晰，分工协作将成为主旋律。

智驾芯片的竞争格局已日趋明朗，开放生态的第三方芯片公司，被视作能够穿越周期的主角。黑芝麻智能的定位也很清晰：做算力底座，将模型和算法的选择权完全交给客户——这很像英伟达走过的路。

2026年初，黑芝麻智能完成对亿智电子的收购，一举补全了从入门级到高性能的全场景车规芯片版图。这意味着，其业务触角将延伸至更多端侧AI场景。

谈及具身智能业务，汽车被定义为“第一站”，而机器人则是自然而然的下一站。这个判断有其逻辑：无论是英伟达还是高通，都是穿越了自身原有的行业周期进入汽车领域，下一步，它们必然走向更广阔的端侧AI与具身智能战场。

过去一年的业绩提供了佐证。黑芝麻智能营收达到8.22亿元，同比增长73.4%，其中具身智能业务贡献了近亿元。对于无人值守场景，安全可靠是生命线。“作为本土供应商，我们更能理解并实现这种安全可靠的需求。”这成为黑芝麻智能今年加大在L4、Robotaxi和Robovan领域投入的核心动因。

以下是论坛采访实录：

问：很多国内车规芯片厂商，都面临上车难的问题。黑芝麻有哪些优势，为什么能量产这么快、这么好？

杨宇欣：我们的快速发展始于2020年，那正是中国高性能车规芯片的起步窗口期。当时车企面临的核心挑战是什么？是供应链。传统汽车供应链里，自动驾驶或AI芯片这类新玩家并不完善，这给了创业公司机会。同时，疫情导致的缺芯危机，让整个行业前所未有地意识到了本土供应链的战略价值——这一点至关重要。

当然，技术领先性是入场券。车企极其挑剔，产品创新力和性能必须满足其严苛需求。汽车行业有个特点：时间窗口非常关键。一次平台选型，可能决定未来两三代车型的供应链格局，错过了，下一个窗口期可能在一两年之后。把握住这个节奏，是第二个关键。

拿到定点只是开始，真正量产上车才是大考。客户服务能力成了分水岭。在最紧张的时候，我们的团队能和客户并肩作战，几十号人驻扎在一起解决问题。这种“零距离”的灵活服务，是国内供应链的独特优势，也是传统芯片巨头难以复制的。

最后，生态的扩展同样重要。行业越成熟，分工越细致。作为算力底座，我们能否提供丰富的生态选择，让客户根据自身需求自由组合，实现产品差异化？这是黑芝麻持续构建的能力。回过头看，2025年对许多芯片公司而言是一道分水岭。市场检验的结果是，头部玩家越来越集中，能留下的，都是经过了真刀真枪的实战考验。

问：黑芝麻的具身智能业务，现在处于什么阶段？未来会成为营收主力还是技术护城河？未来两到三年，真正能活下来并站稳的智驾芯片玩家有哪几类？我们的定位是？

杨宇欣：先说具身智能的定位。去年近1亿的收入，只是行业起步的信号。我们提出“汽车下一站是机器人”，并非空谈。产业链的重叠度超过50%，而汽车市场总量相对稳定，机器人领域则呈现爆发增长态势。对产业链上的玩家而言，向机器人拓展是自然而然的演进。汽车本身就是四自由度的具身智能，而机器人自由度更高，对物理世界的理解更复杂，对算力的需求也水涨船高。所以，具身智能是我们业务的自然延伸，汽车仍是当前基本盘，但我们必须为未来布局。

今年我们完成了战略升级，产品线从纯汽车扩展至更多端侧场景，具身智能是重中之重，新推出的芯片系列也为客户提供了更多选择。

关于未来玩家的格局，其实趋势已经很明显：市场将走向收敛。最终能占据主流的，大概率仍是第三方独立的芯片供应商。这是观察多个行业周期后得出的结论。你看英伟达，从PC穿越到AI；高通从手机演进到汽车，下一步瞄准具身智能。它们的共同点是：作为开放生态的算力底座提供者，穿越了周期。

行业早期，边界是模糊的，车企干Tier1的活，芯片公司做方案，都是为了快速落地。但产业成熟后，分工协作必然回归，边界重新清晰。这正是黑芝麻坚持的方向：做核心的芯片算力底座，团结算法伙伴和车企，构建开放生态。

问：像英伟达以及国内其他竞品，他们在做软件，甚至做开源动作。黑芝麻为什么没有选择这个方向？另外，黑芝麻在体量上还没有上一个台阶，您觉得这个时间点是什么时候？

杨宇欣：首先澄清一点，我们并非不做软件。我们有全栈解决方案和专业的算法团队，可以提供给车企。但关键在于选择权在客户手中——他们可以用我们的，可以用第三方的，也可以自研。我们与一些友商的核心区别在于，我们不会去做一级供应商的活儿，更多是与Tier1协同。这一点上，我们的模式其实更接近英伟达。

模型和算法可以分开看。底层模型更接近硬件，匹配度决定性能；上层算法则像在操作系统上开发的应用。英伟达可以凭借其影响力开源模型，引导生态。对我们而言，现阶段更务实的是与客户紧密合作，用算力平台支持他们的选择。开源往往是行业龙头，在资源极度充沛时采取的战略，本质是为了将技术方向引导至对自身架构更友好的路径，这与商业模式并不冲突。

关于体量，这确实与最初的产品战略有关。我们从中高算力切入，虽然收入持续增长，但在出货规模上，确实不如那些从入门级芯片起步的公司。但情况正在改变。随着对亿智电子的收购完成，我们补上了入门级芯片的拼图。今年将推出高性价比的入门级产品，实现车规场景的全覆盖，这将成为规模增长的新引擎。

同时，我们的产品梯队已经形成：A1000芯片已进入生命周期后期但仍在出货；武当系列今年开始上量；而备受期待的A2000芯片，作为国内少数能支持城市NOA全浮点精度、原生支持Transformer的开放平台芯片，预计今年达到量产水平，明年大规模放量。系列化的产品布局，将给客户带来更丰富的选择。

问：追问一下，黑芝麻何时能上量？贡献上量的是入门级芯片还是高阶智驾客户？

杨宇欣：上量的节奏与汽车行业的出量规律深度绑定。例如，我们的A2000芯片对标英伟达Thor，而Thor本身也刚起步。真正的放量，将来自于普惠级城市NOA的普及，这正是我们武当系列以及A2000家族中入门款芯片（覆盖约200T算力）瞄准的市场。

实际上，我们已经有了相当的积累。A1000和武当系列C1200的累计出货量已超百万片。接下来，A2000将逐步替代现有的中阶智驾芯片。行业算力需求在快速攀升，去年中阶算力还在50T左右，今年已普遍提升至200T。

入门级芯片的加入，将是出货量跨越的关键。中高阶芯片让我们达到了百万级出货，而入门级芯片有望推动今年AI芯片总出货量突破千万片。在国内，年出货过千万片的AI端侧芯片公司屈指可数。通过全场景覆盖，我们瞄准的正是端侧市场的广阔未来。

问：黑芝麻智能会在哪些应用场景进行战略布局和技术积累？

杨宇欣：我们的技术根基源于汽车体系。而拓展的方向，具身智能无疑是重中之重。一个明显的趋势是：机器人能力越强，其潜在的破坏力也越大，安全可靠就成了重中之重。去年发布的SesameX具身智能平台，正是将我们在汽车领域积累的所有安全可靠技术，迁移到了机器人领域。

同时，通过收购，我们成功覆盖了更多端侧AI场景。从智能驾驶，扩展到端侧机器人、入门级机器人，乃至智能眼镜、无人机等领域。技术积累正在新场景中爆发价值。

问：黑芝麻智能在智驾领域更多放在硬件和底层算力平台，但去年发了机器人领域的多维计算平台。是不是在具身智能领域，你们比智驾更偏向平台化和生态建设？

杨宇欣：确实，两个领域的商业模式有所不同，这源于发展阶段和业态的差异。汽车行业的参与者都是成熟公司，技术能力强，分工明确。而机器人领域仍处于商业化起步阶段，场景碎片化，头部公司更专注于解决其特定场景的独特问题。

因此，我们的SesameX平台选择了软硬一体的平台化路径。它提供了从通信协议、核心模组，到操作系统、中间件、算子库的完整体系。我们通过与众多机器人公司交流，提取了它们共性的底层研发需求，打包成平台。这样做的目的是双赢：对我们是一次投入、多次复用；对客户，则能大幅减少通用技术的研发成本，让他们更聚焦于自身场景的创新。这就是我们在具身智能领域的布局逻辑。

问：华山A2000今年实现量产，具身智能也开始创收，但财报显示净利润承压。如何在控制成本、推动量产的同时，稳步扩大市场份额并实现扭亏为盈？

杨宇欣：观察2025到2026年的数据，我们的利润率保持了相对稳定，同时投入也在收窄，这是业务进展中的主动调整。必须承认，目前国内该领域的公司多数仍处于亏损状态，但趋势是亏损面在持续收窄。保持合理的利润率水平，是行业共同的目标。

我们的路径很清晰：紧跟行业发展速度，快速拓展业务。去年营收增长超过70%，今年将继续保持高增速。巩固现有优势，确保收入大幅增长，同时在规模效应下控制边际成本，扭亏为盈的目标就会水到渠成。

问：近期Momenta、元戎等多家智驾算法公司密集赴港递表，您怎么看这一轮竞速？会不会加剧对上游芯片溢价能力的压力？

杨宇欣：开个玩笑，我们算是赴港上市的“开路先锋”。作为18C第一股和智能汽车AI芯片第一股，我们率先探明了这条路。

从行业角度看，这恰恰说明竞争进入中局，牌桌上的玩家在收敛，上市是头部公司发展的必经阶段。当一级市场的投资热点从芯片、智驾转向AI大模型、Agent、具身智能时，二级市场就成了业务成熟的智驾公司必然的选择。港股流程灵活，受到硬科技企业青睐是好事。

但眼下扎堆递表，等待周期可能比我们当时更长，这是个挑战。成功上市，意味着在业务、技术、资本三个维度真正站上了牌桌。在这个需要持续巨额投入的AI相关行业，资本的力量不可或缺。

关于溢价压力，核心始终是价值。全球AI产业链是倒三角结构，越往底层，玩家越少。在国内，能提供高算力、全浮点、原生支持Transformer，且有持续技术路线图的开放芯片平台，屈指可数。溢价权来自于你为客户创造的价值，以及双方共同为终端用户提供的价值。目前来看，我们并不担心这个问题。

问：2025-2026年多起Robotaxi事故被归因于感知延迟或规控算力不足。您认为主流智驾芯片在应对长尾场景时，算力冗余做到多少TOPS才算安全？

杨宇欣：这并非一个简单的TOPS数字问题。就像几年前行业用500T甚至更高算力做高速NOA一样，在技术探索期，并没有一个公认的冗余算力标准，大家更多是基于自身技术理解来布局。Robotaxi目前仍处试验阶段，出现问题也是技术迭代的一部分。

当前行业提升安全性的路径主要有两条：一是横向扩展系统架构，增加冗余备份；二是纵向提升单点算力，增强算法处理能力。两种路线并存。

一个积极的信号是，Robotaxi商业化进程今年明显加速，技术已趋于成熟。黑芝麻智能除了推进L3量产，在L4领域也在积极布局。我们的武当系列成熟芯片足以承担L4系统的安全冗余功能；而A2000家族芯片，更是可以作为L4高阶智驾的主算力平台。接下来，与国内头部产业链企业深化合作，加快L4从示范运营走向普及，是重点方向。

还有一个关键点：在无人值守的Robotaxi、Robovan场景下，市场对本土化芯片方案的需求可能更为迫切。在中国复杂的道路环境下运行，安全可靠是最高准则，本土供应商在响应速度、理解深度和服务保障上具备天然优势。这已成为行业与主管部门的共识，也是我们今年加大该领域投入的核心原因之一。