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i黑马 09-23

小米投了一家汽车芯片公司,估值超 120 亿

来源 | 虎嗅 APP(ID:huxiu_com) 作者 | 王笑渔

9 月 22 日,虎嗅获悉,自动驾驶计算芯片公司黑芝麻智能,宣布已于近日完成战略轮及 C 轮融资两轮融资。战略轮及 C 轮两轮融资投后估值近 20 亿美元(约合人民币 129 亿元),黑芝麻智能正式步入 " 独角兽 " 行列。

战略轮由小米长江产业基金,富赛汽车等国内产业龙头企业参与投资;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。

这也是小米在宣布造车后,对汽车上游核心芯片环节的第一笔投资。

本轮融资,将为公司的下一代高性能大算力自动驾驶平台的研发、公司的商业拓展、人才团队提供资金支持。此外,目前 C+ 轮融资也在顺利推进中。

成立于 2016 年的黑芝麻智能无疑是幸运儿,在 " 国产替代 " 的大背景下,迈进芯片领域的 " 独角兽 " 阵营,同时又被头顶造车光环的小米所选中。一切都看似如此顺风顺水,但其背后必然也付出了诸多努力和尝试。国产芯,在崛起。

一、小米造车,芯片先行

如果是十几年前造燃油车,小米要可能要投资的是发动机、变速箱制造商。然而,日本爱信、德国采埃孚、美国艾利逊、加拿大麦格纳等海外企业,直到 2017 年都占据着近 90% 的自动变速箱市场份额。

如今再造纯电动车,小米关注的不再是 " 老三件 ",不再是马力、扭矩这些机械参数。而是动力电池、大算力计算芯片所决定的续航里程、算力能力。

今年 6 月开始,小米开启了 " 买买买 " 模式,一举投资了多家动力电池、自动驾驶领域的公司。前几次出手,小米都是在高级辅助驾驶系统算法解决方案进行投资。而这一次,投资黑芝麻智能,是深入到底层的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发上的布局。

黑芝麻智能科技,命名取自黑科技 + 芝麻开门,是一家车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业,成立于 2016 年,其业务最大的特点既是 " 软硬皆施 "。

因为相较于市场上其他自动驾驶芯片公司,黑芝麻智能不仅提供大算力计算芯片,还能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案。

要知道,今天的智能电动汽车正经历分布式架构向域控制、中央集中式架构方向发展。传统分布式硬件架构,面临多维感知需求和海量非结构化数据处理的需求,一般每新增一个应用功能,便新增对应的感知、决策、执行。

以特斯拉为代表的造车新势力,在汽车电子电气架构上采用中央集中式架构,即用一个 " 电脑控制整车 "。极简的内饰之下,有一块特斯拉自研的 FSD 芯片,其支撑了 FSD 系统实现每 1.5 毫秒 2500 次搜索的效率,预测可能出现的各种情况,并在其中找到最安全、最舒适、最快速的自动驾驶路径。

面对不断演进的自动驾驶技术,特斯拉的做法始终没有变——需求更高算力的芯片。但特斯拉的 FSD 芯片也走了不少弯路,从最早外购 Mobileye EyeQ3 与英伟达 DRIVE PX2 的芯片,到最终选择自研的发展路径。

Mobileye EyeQ 系列芯片在 ADAS 行业长期处于 " 垄断地位 ",虽然它为车企提供芯片 + 算法的软硬一体方案,但基于 " 黑盒模式 " 的 EyeQ 芯片让车企无法进行更多的功能迭代。封闭模式一直被行业诟病,蔚来、理想汽车都在下一代产品中,选择放弃 Mobileye 的方案。

所以说,国产车企其实也在重走特斯拉的老路,只不过国产芯片厂商的快速崛起,能加快从 " 外采 " 到 " 内供 " 的转变。最典型例子是,作为中国汽车首家自主品牌一汽集团,在自动驾驶平台的合作上就选择了黑芝麻智能。

从 2019 年底到 2020 年底,仅 1 年时间内,一汽集团及子公司就与黑芝麻智能公开进行了 3 次合作签约,双方在自动驾驶芯片、视觉感知算法和数据,乃至智能驾驶平台领域,展开全方位的合作。

此次战略融资,一汽集团、富奥汽车和德赛西威共同成立的富赛汽车参与投资。而黑芝麻智能与一汽合作的支持 L3 行车和 L4 泊车自动驾驶功能,将应用于红旗旗舰 SUV 车型。

除此之外,当下新能源汽车市场里炙手可热的几家品牌上汽、东风悦享均为黑芝麻智能的客户。

而据东吴证券研究所测算,到 2025 年 AI 芯片市场规模达 92 亿美元,CAGR 为 45.0%,到 2030 年将达 181 亿美元,十年复合增速为 28.8%。可以预见的是,在随着智能汽车市场的爆发,AI 芯片的需求将被推上新高。

二、算力既是实力

蔚来创始人、CEO 李斌曾提到了一个观点:" 马力加算力是定义高端智能电动汽车的新标准。"

诚然,今天距离完全自动驾驶可能还有很长的距离,但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用,但不能没有。

原来传统汽车的分布式架构,一般可实现低级别辅助驾驶,由于需要处理的传感器信息相对较少,采用 MCU 芯片即可满足运算要求。

随着高级别智能驾驶的到来,则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据,仅依靠传统 MCU 芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候,AI 芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。

比如,L3 级别自动驾驶产生的数据量是 2.3GB/s,对算力要求在 129TOPS 以上;L4 级别自动驾驶数据量达到 8GB/s,对算力要求达到 448TOPS 以上。而如果考虑功能安全的冗余备份,算力需求可能还要翻倍。

当车企在标杆高级别自动驾驶能力时,芯片算力就成了首要指标。

蔚来新款旗舰车型 ET7 搭载了 4 颗英伟达 Orin 芯片,号称算力可达 1016TOPS。但其实,只有两枚用于自动驾驶计算和决策,一枚做冗余,一枚用于训练神经网络模型,自动驾驶过程中实际使用算力在 762TOPS。

智己汽车目前使用的是英伟达 Xavier 芯片,算力在 30-60TOPS 之间,支持摄像头 + 雷达感知的传感器布局方案。接下来,智己也会将芯片升级为多枚英伟达 Orin X 芯片,据公开披露其算力在 500-1000+TOPS 之间。

华为在自动驾驶界的开山之作,北汽 ARCFOX 阿尔法 S 华为 HI 版,就搭载了华为定制开发的计算平台 MDC810,算力达到了 400+TOPS。

国产芯的另一个代表,黑芝麻智能则在 2021 年 4 月,黑芝麻智能发布华山二号 A1000 Pro,同年 7 月流片成功,意味着可以开始大规模生产。

这颗芯片采用 16nm 工艺制程,在 INT8 的算力为 106TOPS,INT4 的算力达到了 196TOPS,典型功耗 25W,也意味着整体能效比高达 8TOPS/W。

在功能应用方面,能够支持包括自动泊车,城市道路到高速公路场景的高级别自动驾驶。此外,这款芯片也同样支持多块芯片级联,形成一个更强大的算力平台。

放眼当下的行业,算力竞赛已经开始拉开帷幕。Mobileye EyeQ5 的算力是 24TOPS,英伟达 Xavier 是 30TOPS,英伟达 Orin 的高算力版本 Orin X 是 200TOPS,华为 MDC 是 48-160TOPS,特斯拉 FSD 是 144TOPS。单从数字来看,黑芝麻智能的芯片算力水平,确实不输外资企业。

" 芯片算力不断创新高,很大程度上是源于车企对新商业模式的思考。"

黑芝麻智能科技 CEO 单记章曾在采访中表示:" 车企现在产生了一个新模式,即在车内进行硬件预埋后,通过软件升级来赚钱。车企不是特别了解未来需要多大的算力,但可以先把算力预埋进去,之后再去升级它的功能。"

比如,蔚来 ET7、智己 L7 售价均超过 40 万元,相当于传统豪华车企的 C 级车水平。对于品牌底蕴和制造基础尚不构成壁垒的新造车们,可以靠产品的科技属性和服务生态去突破。但对于智能汽车而言,更重要的是可升级、可进化。

自动驾驶技术的研发,永远不是一蹴而就的,在硬件基础之上,更需要关注开发生态、配套软件和工具链的搭建。

为了配合高算力的芯片,黑芝麻智能开放了名为 " 山海 " 的人工智能开发平台。该开放平台拥有超过 50 种 AI 参考模型库转换用例,可以有效帮助车企客户降低算法开发的门槛。换而言之,黑芝麻智能可根据车企的需求提供芯片 + 算法的整体方案,车企也可以在芯片上写入自己的算法。

此外,黑芝麻智能还与保隆、所托瑞安、纽劢科技在内的传感器厂商、算法厂商合作,打造出一套标准化的 FAD 参考平台,能够进行快速部署,帮助提升车厂及自动驾驶企业客户的系统开发效率。

最后,还针对车路协同场景应用,黑芝麻智能还开放了车路协同路侧计算平台:FAD Edge。该平台可以将云端的计算下沉到边缘层,在边缘计算节点完成绝大部分计算,满足车路协同超低延时需求。

写在最后

在 PC 时代和手机时代,当应用和软件在大规模发展的前夕都是硬件先行,因为硬件的迭代周期长,软件的迭代周期短,所以在软件的快速迭代和扩展功能性能的前提,是需要先把硬件的性能和算力备足。

汽车行业现在开始进入到的阶段,恰恰就是:汽车行业开始电子化,甚至是消费电子化趋势的一个很重要的体现。

正如黑芝麻智能 CMO 杨宇欣所说,车企第一步是希望能留有足够多的硬件和算力的冗余,才能给软件的算法和创新留足够大的空间,这也是为什么现在大家都先要求算力,并且目前市场上对算力的要求,比想象的迭代还要快。

换而言之,算力的跃升就是帮我们把格局打开。

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