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36氪 09-22

自动驾驶计算芯片公司「黑芝麻智能」获战略轮和 C 轮融资,小米长江产业基金领投

文 | 王艺瑾

36 氪获悉,自动驾驶计算芯片公司 " 黑芝麻智能 " 宣布已完成战略轮和 C 轮融资,融资金额未透露,投后估值近 20 亿美元。战略轮融资的投资方包括小米长江产业基金、富赛汽车等;C 轮融资由小米长江产业基金领投,闻泰战投、武岳峰资本、天际资本、元禾璞华、联想创投、临芯资本、中国汽车芯片产业创新战略联盟等跟投。融资主要用于下一代高性能大算力自动驾驶平台的研发、人才引进、市场拓展和商业化。

这是小米宣布造车后、对汽车上游核心芯片环节的第一笔投资。黑芝麻智能告诉 36 氪,他们目前正在推进 C+ 轮融资。

黑芝麻智能成立于 2016 年,同年获得北极光创投的 A 轮融资,2018 年宣布完成近亿人民币 A+ 轮战略融资,由蔚来资本领投,芯动能投资基金、北极光创投等跟投;2019 年完成 B 轮融资,由君联资本旗下专业半导体基金君海创芯领投,上汽集团、SK 中国、招商局集团旗下招商局创投、北极光创投、达泰资本、风和资本等跟投。

" 软件定义汽车 " 是汽车智能化的发展趋势。只有强大的计算平台 " 预埋 ",才能支撑软件的不断迭代。比如,特斯拉预装 " 大算力 " 芯片 SoC,可以为后续的 OTA 升级提供足够的算力和冗余。

黑芝麻智能的目标就是研发性能最强、算力最高的国产自动驾驶计算芯片,提供自动驾驶、车路协同解决方案,包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台。该公司核心团队来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等公司,平均拥有超过 15 年的汽车和芯片行业经验。

黑芝麻智能相关负责人告诉 36 氪,与国内大多数芯片公司不同,他们没有一开始就研发芯片,而是先自研核心 IP,虽然耗时,但长远来看,可以缩短芯片设计周期、节约设计成本、降低芯片设计难度、提高产品的性能和可靠性。

目前,黑芝麻智能基于两大核心自研 IP(NeuralIQISP 图像信号处理器、高性能深度神经网络算法平台 DynamAI NN 引擎)发布了多款芯片产品:

2019 年 8 月,发布第一颗车规级智能驾驶芯片华山一号 A500,算力达 5-10TOPS;

2020 年 6 月,发布第二代芯片华山二号 A1000,算力达 58-116TOPS,是第一款可以支持 L2+ 自动驾驶的国产芯片,将作为智驾大脑应用于红旗旗舰 SUV 车型;基于华山二号 A1000 自动驾驶芯片,开发了新一代车路协同路侧感知计算平台 "FAD Edge",后续将升级到 A1000 Pro 计算平台。

2021 年 4 月,发布华山二号 A1000 Pro,并在 7 月流片成功。INT8 算力为 106TOPS,INT4 算力为 196TOPS,是国内算力最高的自动驾驶计算芯片,也是国内目前唯一能够满足 ISO 26262 ASIL D 级别的功能安全要求的大算力芯片。基于单颗、两颗或者四颗 A1000 Pro,黑芝麻的 FAD 全自动驾驶平台将能够满足 L3/L4 级自动驾驶功能的算力需求。目前,该芯片已经打通感知算法,计划在 2022 年年底实现车型量产上市。

除了芯片自身性能以外,开发工具链是否完善也是芯片易用性的重要指标。为了配合华山系列自动驾驶芯片,黑芝麻智能发布了山海人工智能开发平台。根据介绍,该平台有 50 多种 AI 参考模型库转换用例,能降低客户的算法开发门槛,实现 QAT 和训练后量化的综合优化,保障算法模型精度,支持动态异构多核任务分配,支持客户自定义算子开发。

黑芝麻智能相关负责人告诉 36 氪,他们已经与中国一汽、博世、上汽、东风悦享、中科创达、亚太、保隆、均联智行、速腾聚创、所托瑞安、纽劢科技、联友科技等企业在 L2 和 L3 级 ADAS 和自动驾驶感知系统解决方案上进行一系列商业合作。

例如,黑芝麻智能与一汽集团达成了从前沿技术研发、基础平台建设到量产项目的深度合作。其中包括:2019 年,一汽集团与黑芝麻智能宣布将在自动驾驶芯片、视觉感知算法和数据等领域进行合作;2020 年,一汽智能网联开发院与黑芝麻智能宣布将联合开发基于华山二号 A1000 的智能驾驶平台,一汽南京与黑芝麻智能宣布将共同研发红旗芯算一体化自动驾驶平台,应用于红旗旗舰 SUV 车型。

黑芝麻智能相关负责人提到,随着汽车电子架构加速升级,域控制器 / 中央计算平台被广泛使用,到 2025 年,AI 芯片市场规模将达到 91 亿美元,到 2030 年,AI 芯片市场规模可达 181 亿美元。

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