第三方车载算力芯片的又一个春天正在徐徐展开，早早布局高算力芯片的玩家迎来了历史性机遇。

芯片自研还是外供，是汽车智能化时代主机厂面临的艰难抉择。作为行业标杆的特斯拉自研HW3.0，让不少车企效仿，但在HW4.0时代，特斯拉也采用了与博通合作的策略。

显然，随着智驾对算力的要求越来越高，专业的第三方供应商优势愈发明显。国内代表性的芯片供应商黑芝麻智能同样证明了这一点。

继去年底发布华山A2000芯片家族之后，今年初黑芝麻智能又成为比亚迪“天神之眼”智驾平台供应商。作为国内应用最广泛的芯片供应商之一，6月12日，黑芝麻智能也亮相香港“车博会”，进一步布局国际化。

而随着具身智能概念逐渐落地，算力芯片的想象空间还将继续扩展。

坚持高算力迎来回报

6月12日，2025香港“车博会”盛大开幕，香港特区行政长官李家超出席开幕式并发表致辞。黑芝麻智能携旗下华山、武当系列芯片及域控制器产品，亮相汽车科技与供应链展区。

其实，黑芝麻智能在香港早有布局。2023年底，黑芝麻智能与香港科技园公司达成合作，共同推动香港科技创新研发中心落地。

香港并不是一个很大的汽车消费市场，但由于其与国际市场接轨的独特优势，黑芝麻智能布局香港，透露出强烈的出海信号。

黑芝麻智能创始人兼CEO单记章在“车博会”上也谈到，香港独特的区位优势与资源禀赋，为汽车供应链布局提供了强劲助力，是黑芝麻智能全球战略的关键支点之一。

黑芝麻智能走向全球化，是中国新能源车出海大潮下的必然结果。

作为国内应用最广泛的智能驾驶和智能座舱芯片之一，黑芝麻智能的芯片已经广泛搭载在吉利、东风、一汽等主流车企的众多车型上，包括领克08、领克07、东风eπ007及eπ008等。

在主机厂纷纷“卷”向城区NOA等高阶智驾功能的趋势下，早早布局高算力芯片的黑芝麻，迎来了应用层面的收获期。

成立于2016年的黑芝麻智能，是国内最早把研发重心放在高算力芯片的厂商之一。

彼时，市场上能够落地的L1和初级L2智驾方案，即使个位数TOPS算力的芯片也能够满足。就算到了今天，高算力也还并非是行业标配，不少主机厂仍把成本控制作为第一要务。

但黑芝麻智能早在2020年就推出了58 TOPS算力的华山A1000高性能芯片，2021年发布的A1000 Pro算力则达到了106 TOPS。

作为对比，同时期特斯拉FSD芯片的单颗算力为72 TOPS。

黑芝麻智能的提前布局，踩中了高阶L2智驾风口。2022年以后，以小鹏为代表的国产车企开启了以城区NOA为标志的高阶L2时代，对智驾芯片算力的要求大幅提高，黑芝麻智能成为为数不多能够替代英伟达Orin的国产选择之一。

去年底，黑芝麻智能发布的华山A2000家族更是面向下一代AI大模型，A2000 Pro据称可达到1000 TOPS以上。

厚积薄发下，黑芝麻智能终于迎来商业化的收获期。2024年，黑芝麻营收大增51.8%，毛利率也大幅提升至41.1%。

具身时代空间广阔

衡量一款SOC芯片的性能，算力不是唯一标准，更重要的是与算法结合后的实际表现。

而在AI大模型技术爆发的时代，专用芯片的优势正逐步显现。

华山A2000家族引人关注的不止是算力，还在于其内置的业界最大规格NPU核心“九韶”。

所谓NPU，是专为神经网络设计的计算单元。尽管目前AI训练通常使用通用性更强的GPU，但这更多是因为GPU的生态较为完善。NPU作为专用芯片，是比GPU更加高效的解决方案，能够用更低算力实现与GPU相同的效果。

随着大模型技术进一步融入自动驾驶算法，端到端、VLA成为行业共识性的发展方向，这意味着，一块芯片能否更好地支持Transformer算法变得至关重要，NPU在智驾芯片领域也开始体现出自身的优势。

资料显示，九韶NPU支持包括INT8/FP8/FP16在内的混合精度，集成了针对高精度精细量化和Transformer的硬加速，能够简化开发者在量化和部署过程中的工作。

此外，九韶架构还具备低延时和高吞吐的三层内存架构，包括大容量高带宽的NPU专用缓存、核心模块片内共享缓存，以及对称的双数据通路和专用DMA引擎。提升了性能和有效带宽，降低了对外部存储带宽的依赖，在性能、带宽和成本之间取得了极致平衡。

对大模型算法更好的支持，也让车载算力芯片的应用场景进一步扩展到具身智能领域。

事实上，汽车自动驾驶本就是具身智能的表现形式之一，而随着算法通用性的提升，包括人形机器人在内的更多具身智能形式也迎来快速发展。

在 2025 上海车展上，黑芝麻智能已经展示了在具身智能领域的技术布局，以华山 A2000 家族与武当 C1200 家族分别负责机器人“大脑”和“小脑”的算力需求，形成 “双芯协同” 方案。

目前，黑芝麻智能已与傅利叶合作，为其“灵巧手”提供算力支持。

具身智能是远比自动驾驶更加波澜壮阔的应用场景，而在这场格局未定的竞争中，国产芯片企业的布局已经站在行业前沿。