2025年黑芝麻智能研究报告：国产智能驾驶和机器人AI芯片先驱

黑芝麻智能：国产智能驾驶和机器人 AI 芯片先驱

产品矩阵：车规级和机器人 SoC 及解决方案的先驱

公司提供芯片、算法的全面产品组合，包括华山 A1000、A2000 系列和武当 C1200 系列 SoC、自动驾驶解决方案（BEST Drive、BEST Road、Patronus、FAD 和 SOM）以及智 能成像解决方案，辅以瀚海 ADSP 中间件平台、山海/ BaRT 等 AI 工具链的生态搭建。2023 年公司实现了总收入 3.12 亿元人民币，其中基于 SoC 的自动驾驶解决方案和基于算法的解 决方案分别占收入的 62.0%和 26.5%。24 年公司实现收入 4.74 亿元，同比增长 51.8%。 国外收入情况：公司过去三年披露的历史收入主要在国内，客户包括乘用车领域（吉利、 比亚迪、东风、一汽、江淮等）、商用车领域（重汽、三一等）、以及 V2X、机器人领域。 在下游拓展方面，我们认为公司未来中短期内出口至美国市场领域或不是战略重点，后续 跟随国内主机厂出海东南亚、欧洲等市场或是公司优先考虑的方向，美国提升关税对公司 业务和基本面预期影响有限。

智能汽车计算 SoC 产品丰富

公司的 SoC 产品分为华山和武当两个系列：（1）华山系列是专为自动驾驶设计。公司于 2020 年 6 月推出了华山 A1000/A1000L，并于 2022 年开始批量生产。截至 2023 年 12 月 31 日， 华山 A1000 系列 SoC 的累计出货量已超过 15.2 万片。2024 年 12 月 31 日，公司推出 A2000 家族系列产品，包括 A2000 Lite/A2000 和 A2000 Pro，A2000 Lite 专注于城市智驾，A2000 支持全场景通识智驾，而 A2000 Pro 则是为高阶全场景通识智驾设计，公司预计 2026 年 量产 A2000 系列。（2）武当系列 SoC 旨在满足智驾和座舱域的跨域计算需求。公司于 2023 年 11 月推出了 C1200 家族系列产品，包括 C1236 和 C1296 两款系列，公司计划于 2025 年开始量产。

华山系列： 华山A1000系列SoC专为自动驾驶设计，支持L3及以下应用的BEV（鸟瞰图）+Transformer 融合算法。截至 2024 年底，华山系列包括四种芯片——A1000、A1000L 和 A1000 Pro 和 A2000 系列，分别满足不同级别的自动驾驶需求。 1) 华山 A1000：是公司目前主力出货芯片。A1000 于 2020 年 6 月推出，据 Frost &Sullivan，其是中国首款具有高算力和自主 IP 核的自动驾驶 SoC。A1000 采用 16nm 工艺，在 INT8 精度下提供 58 TOPS 算力，支持处理多达 16 路高清摄像头 视频输入，符合 ISO 26262 ASIL-B 标准、AEC-Q100 2 级规定及相关环境指令（如 RoHS、HF、REACH）。目前华山 A1000 已经前装量产于吉利、比亚迪、东风、 一汽、江淮等多家 OEM 旗下车型。 2) 华为 A1000L：与华山 A1000 同时发布的还有其轻量版 A1000L，专为 L2 级自动 驾驶设计。A1000L 采用 16nm 工艺，在 INT8 精度下提供 16 TOPS 算力，支持 8 路高清摄像头输入，可以提供集成泊车与入门辅助驾驶的单芯片解决方案，提供具 性价比的 ADAS 功能。A1000L 与 A1000 共享系统架构，具备可互换的软件和硬件 组件，可兼容不同自动驾驶等级的车型方案。目前 A1000L 已获北汽集团前装量产 定点。 3) 华山 A1000 Pro：于 2021 年 4 月推出。据 Frost &Sullivan，A1000 Pro 是中国首 款算力超过 100 TOPS 的自动驾驶 SoC（INT8 精度下为 106+ TOPS），其支持多 达 20 路高清摄像头视频输入，适配城区及高速公路行车和泊车的多种自动驾驶应 用场景。 4) 华山 A2000：于 2024 年 12 月 31 日推出，包括 A2000 Lite、A2000 和 A2000 Pro 三款产品，采用 7nm 工艺，并配以新一代通用 AI 工具链 BaRT 和新一代双芯粒互 联技术 BLink 两大创新赋能。A2000 Lite 专注于城市智驾，A2000 支持全场景通识 智驾，而 A2000 Pro 则是为高阶全场景通识智驾设计。A2000 家族的芯片集成了 业界领先的 CPU、DSP、GPU、NPU、MCU、ISP 和 CV 等多功能单元，A2000Pro 算力是当前主流旗舰芯片的 4 倍，原生支持 Transformer 模型。产品组合全面覆盖 从 NOA 到 Robotaxi，从自动驾驶到机器人的广泛运用。

武当系列 ：针对 L2+自动驾驶及跨域计算需求，武当 C1200 家族产品于 2023 年 4 月发布，据 Frost &Sullivan，C1200 系列是中国首个专门为跨域计算设计的 SoC，包括 C1236 和 C1296 两 款产品。C1200 集成了 CPU、GPU、NPU、DSP、ISP、MCU 及数据交换功能，通过自 主研发的 ESDE 架构提供高效、安全且可预见的基础，满足安全级别要求并实现跨域计算 任务的安全硬隔离。此外，C1200 支持大规模数据的低延迟处理与传输，充分利用算力以 实现性能和利用率最大化。武当 C1200 SoC 采用 7nm FFC 汽车工艺设计，能够处理多达 12 路高清摄像头视频输入。公司创新设计隔离计算子系统（隔离岛）可独立呈现和显示不 同域的信息，满足控制台对安全、安保及快速启动的严格需求，同时灵活适用于自动驾驶 和 HUD（抬头显示器）等独立系统计算的场景，符合 ISO 26262 ASIL-D 标准以及 EVITA 完整规格的最高安全标准。

自动驾驶解决方案涵盖乘用车、商用车、V2X

（1）乘用车解决方案

公司基于自身的芯片架构，同步为下游乘用车客户开发了智能驾驶硬件平台和自动驾驶解 决方案，以充分发挥车规级计算 SoC 的潜力。公司推出了瀚海平台和山海工具链，实现了 软件与硬件的解耦，从而为汽车 OEM 提供灵活的封装选项，以满足多样化的需求，支持快 速的本地化适配、部署和定制。在自动驾驶解决方案方面，支持智能驾驶系统、安全系统 和 V2X 解决方案的各种功能，覆盖 L2 至 L3 及以上的自动驾驶级别。 其核心解决方案包括 BEST Drive、Drive Sensing、Drive Brain 和 Drive Turing。其中，BEST Drive 覆盖从传感器信息收集到决策和执行的闭环解决方案，适用于 L1 至 L2 级 ADAS 及 L3 级域控制；Drive Sensing 专注于 L2+级自动驾驶及泊车功能；Drive Brain 基于高性能 SoC 支持多传感器应用及高精度地图导航；Drive Turing 则以 A2000 SoC 为基础，开发下 一代中央计算自动驾驶解决方案，具备强大算力及高安全性。

（2）商用车主动安全系统 – Patronus

公司自主开发的商用车主动安全系统 Patronus，通过精心设计的结构及材料选择，为商用 车 OEM 及一级供应商提供可靠且具性价比的解决方案。Patronus 支持针对商用车及小型 货车的定制化服务，结合控制器、芯片、算法及移植工具，根据客户需求量身打造。该系 统具备多样化功能，包括精准的 ADAS 行车配线、驾驶员监控系统（DMS）以检测疲劳或 分心等行为、盲区监控系统（BSD）识别障碍物及车辆，以及车内外周视监控，全面提升 车辆的安全性能和使用灵活性。

（3）V2X 边缘计算解决方案 – BEST Road

公司的 BEST Road 解决方案专为 V2X 边缘计算设计，旨在推动智能化和电子化车辆市场 的快速发展，特别是面向新兴的路侧自动驾驶市场。该方案利用 A1000 SoC 提供超过 50 TOPS 的算力，结合高清感知算法、多场景图像处理及多传感器融合，赋能智能交通应用。 其功能包括：支持 300 米范围内的车辆及目标高精度感知，车牌识别精度高于 95%，事件 识别精度高于 95%；实现多达 300 米的车牌感知及跟踪；以及雷达与摄像头的融合，轨迹 误差控制在 50 厘米以内。 公司还开发了基于华山系列 SoC 的 FAD 平台和华山 SOM，为客户提供灵活的开发与测试 服务以及高可靠性和安全性的定制化解决方案。FAD 平台支持单芯片或双芯片选择，通过 自主研发的软件算法和工具实现即插即用的便捷功能，简化用户体验。华山 SOM 集成内存、 存储、电源管理及丰富的接口组件，专为高可靠性应用场景量身定制，帮助客户快速开发 适用于汽车、机器人及其他边缘计算产品的解决方案。

发展历史：专注汽车级 SoC 解决方案，历时八年从初创到规模量产

黑芝麻智能成立于 2016 年 7 月，已迅速成长为汽车级高算力 SoC 及基于 SoC 的智能汽车 解决方案的领先供应商。公司成立初期即获得北极光创投首轮投资，并于 2018 年与博世、 一汽集团建立合作关系，2019 年获得招商局集团和上汽集团的战略投资。2020 年，黑芝 麻智能推出华山 A1000 系列芯片，正式进军自动驾驶解决方案市场。2021 年发布升级版华 山 A1000 Pro，2022 年获蔚来资本和吉利的投资，华山 A1000 SoC 成功搭载于吉利和东 风。 2023 年，公司进一步突破，发布了武当系列跨领域 SoC，满足智能汽车日益复杂和多样化 的功能需求，同时深化与一汽集团在新能源领域的合作。2024 年 9 月搭载 2 颗 A1000 的 领克 08 产品落地全国都能开的 NOA。

公司核心高管具备强大的技术背景。董事会主席、执行董事兼首席执行官单记章先生在半 导体行业拥有超过 20 年的经验，曾任职于全球知名的成像半导体公司 OmniVision Technologies Inc，其最后职务是软件工程部门的副总裁。执行董事兼总裁刘卫红先生在汽 车行业拥有超过 20 年的经验，积累了丰富的行业专业知识和深刻见解。此外，黑芝麻智能 的其他核心技术人员曾在通用汽车（General Motors）、中兴通讯（ZTE Corporation）、BDA 以及松下产业（Panasonic Industry）等跨国公司工作，具备广泛的国际化工作经验。

根据公司招股书及 2025 年 2 月公司发布的新股配售公告，目前购股权行使后公司总股本 6.31 亿股，公司实控人单记章先生直接持有黑芝麻智能 0.44 亿股，占总股本比例 6.98%， 并通过投票权委托协议控制行使额外 0.79 亿股的投票权，累计控股比例达到 19.54%。公 司通过开曼主体控股多个国际及中国子公司，覆盖从核心研发到应用落地的完整业务链。

股价复盘

公司于 2024 年 8 月 8 日登陆港交所，由于前期流通盘较小，整体交易金额低。2024 年 9 月末随着国内政策预期好转，市场大幅反弹带来公司股价上涨，2024 年 9 月 23 日-9 月 30 日涨幅达 40%。2024 年 12 月 9 日公司被纳入港股通名单，成交量开始实现突破。2025 年 2 月 7 日，比亚迪宣布召开“天神之眼”智驾系统发布会，推动智能驾驶相关供应链厂 商大涨。2025 年 2 月 10 日公司限售股解禁，对股价带来一定程度回调压力，并于 2025 年 4 月初受美国关税冲击影响跟随恒生科技出现大幅下跌，后随着关税影响减弱反弹。

NOA 领航辅助功能加速落地，带来智能驾驶芯片算力升级

高阶智能驾驶的落地—打通 NOA 功能是现阶段车企发力的主要方向。NOA（领航辅助驾 驶）本质是在行泊一体基础上，实现更高阶的辅助驾驶功能，可让车辆依据导航实现点到 点的自动驾驶，过程中车辆自动变道、超车、上下匝道。受制于目前 L3 级别智能驾驶尚未 放开，L2 朝着高速/城区 NOA 等更高阶智驾功能发展（大致可以理解为即市场上所区分的 L2+/L2++等级）。 从渗透率情况看：目前基础 L2 级整体市场持续稳步扩容，但后续或将逐步下行。据高工智 能汽车数据，2024 年 1-12 月，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配 L2 辅助驾驶车型 （不含 NOA）交付 866.72 万辆，前装搭载率首次达到 41.04%，而整体装配 ADAS（L1-L2） 的新车交付量达到 1462.09 万辆，前装渗透率达到 63.79%。 但整体高阶智驾对应的市场仅处于刚刚起步阶段，2024 年 1-12 月，中国市场(不含进出口) 乘用车前装标配 NOA 交付 197.47 万辆，同比增长 162.31%。前装渗透率不到 10%，意味 着仍有较大的升级空间。

由于面向的高速、城市场景不同，对应技术门槛和软硬需求不一，目前呈现两种发展趋势： （1）针对 20 万元以下大众市场车型：高速 NOA 处于快速向下普及期，成本是核心要素。 2023 年高速 NOA 技术已基本迈向成熟，由于主要面向高速场景，技术门槛相对不高。据 亿欧网，截至 1H24 中国智能电动汽车市场已经有超过 57 款车型可以实现高速 NOA 功能。 高速 NOA 主要基于 5-10V+3-5R 方案实现，所需芯片算力不高，目前核心在于如何继续降 本下沉至大众市场车型，替换原有的基础 L1-L2 功能。在国内产业链快速降本和工程化能 力下，比亚迪、吉利、奇瑞等主机厂于 2025 年前后宣发了智能辅助驾驶升级战略，拟在 7-20 万车型大规模提升高速 NOA 功能搭载比例。 （2）针对 20 万元以上的中高端车型：城区 NOA 迎来量产“元年”，技术落地仍是重点。 城市 NOA 面向全场景自动驾驶，对模型算法要求极高，背后配套芯片算力、传感器冗余相 应增强，成本短期难以大幅压缩，实现功能完全落地并保障安全性是关键。目前主要由特 斯拉（北美）、蔚小理、华为系、小米等领衔城区 NOA 的逐步落地，传统自主品牌比亚迪、 上汽、广汽、吉利和长城、以及合资品牌也陆续计划在高端价位推出带城区 NOA 版本的车 型，以增强智能化竞争力。

NOA 等功能落地推动低算力芯片的升级

参考我们 2024 年 11 月 13 日发布的报告《智能驾驶芯片：NOA 起量+国产替代》，我们系 统梳理了国内外 46 家智驾厂商的域控、一体机产品布局。从目前各家采用的硬件产品布局 情况看，根据算力大小基本可以分为低、中、高三种： （1）低算力芯片：算力范围区间大致为 0-10TOPS，是目前出货量最大的算力带区间。过 去视一体机产品作为低算力芯片的交付主体，主要出货芯片包括 Mobileye EyeQ1-Q4，地 平线 J2-J3，TI TDA4 VM 等。 （2）中算力芯片：算力范围区间大致为 10-150TOPS，可以实现 “L2+APA（自动泊车辅 助）+AVM（全车监视系统）”的全面行泊一体功能，并逐渐支持高速 NOA 和部分城区 LCC 等功能，其中搭载的芯片产品主要包括英伟达 Xavier（30TOPS）、TI TDA4VH（32TOPS）、 黑芝麻智能 A1000（58TOPS）、英伟达 Orin N（84TOPS）、地平线 J5/J6M（128TOPS） 等。中算力目标搭载车型的价位集中在 10-20 万元，该价位段车型销量占比在 2024 年高达 50%以上，是消费力最集中的市场。相比城区 NOA 几万元的成本，目前大疆、四维图新、 毫末等公司表示旗下高速 NOA 方案已经将成本控制在 2000-5000 元。 （3）高算力芯片：算力范围区间大致在 150TOPS 以上，可以实现全场景复杂道路的城区 NOA。据小鹏在 2022 年 10 月 24 日科技日上的介绍，城市 NGP （小鹏的城市 NOA 名 称）的代码量是高速 NGP 的 6 倍，感知模型的数据是高速 NGP 的 4 倍，预测/规划/控制 相关的代码是高速 NGP 的 88 倍，因此对高算力芯片需求较大。由于成本较高，搭载的车 型价位大部分普遍在 20 万元以上。目前搭载的芯片产品主要系英伟达 Orin X 和华为 MDC 平台。根据高工智能统计，2023 年搭载英伟达新车的交付均价为 38.7 万元。短期若要实现 城市 NOA 在 20 万元以下价位段的大规模渗透，背后对成本压缩的要求更高。

此外，在降本推动下，Tier1 正积极布局中算力平台舱驾融合的开发。在 EEA 集中化趋势 推动下，多家 Tier1 正开发布局舱驾融合平台，配套整车厂迭代汽车电子电气架构，智驾域 和座舱域功能融合，在芯片级和域控级的融合下可以使整体硬件成本实现约 20-30%下降。 德赛西威最早于 2022 年 5 月基于英伟达率先发布第一代可量产的车载智能计算平台 “Aurora”，算力可达 2000TOPS 以上。最近一年来，随着黑芝麻智能 C1200 跨域融合家 族等芯片端产品的推出，多家 Tier1 开始在基于国产单 SoC 情况下打造实现高速 NOA 功能、 记忆泊车、智能座舱控制的“舱行泊”一体化平台，包括均胜电子、NULLMAX、安波福、 法雷奥、博世均在 2024 年北京车展期间推出相关跨域融合产品。

我们认为未来两年由于终端对智能化的需求在快速提升，中高算力芯片有望推动国内智驾 SoC 市场快速增长。（1）一方面，根据高工智能汽车研究院，24 年我国标配 NOA 功能车 型销量达到 197 万辆（我们测算对应渗透约 9%），我们预计 25/30 年高速/城区 NOA 的渗 透率有望来到 30/80%（综合成本和功能来看，利用中算力实现高速 NOA 等功能是目前最 具性价比、最成熟的方案，因此我们预计高速NOA渗透率会成为高阶智驾渗透率提升主导）， 推动整体 ADAS 市场渗透率再进一步，整体 ADAS 渗透率由 24 的 64%达到 25/30 年的 74/100%；（2）另一方面，过去低算力市场芯片平均价格基本在 30-50 美元，往中算力芯 片升级会带来芯片价格提升至 100-150 美元，而城市 NOA 采用的高算力芯片单颗价格基本 在 400-450 美元。整体 ASP 会呈现倍数提升。我们预测国内智驾 SoC 市场规模将从 24 年 19.6 亿美元增长至 2030 年 61.8 亿美元，25-30E CAGR 达到 21%。

根据株式会社矢野经济研究所，目前全球来看，2024 年预计有 5650 万台车搭载了 ADAS 功能，其中大部分以 L1/L2 基础辅助驾驶为主。L2+以上数量约 350 万台，我们认为：（1） L2+大部分集中在中国地区，以及包括特斯拉在北美、欧洲等销量；（2）部分欧洲、日本少 量奔驰、本田车型在指定的高速路段推出了对标 L3 等级功能。株式会社矢野经济研究所预 测全球 L2+及以上车型有望于 2030 年超过 2500 万辆，并于 2035 年超过 4000 万辆。 过去海外主机厂尚未开始大规模推广搭载高阶辅助驾驶的车型，从 2025 年开始，海外主机 厂开始从中国市场合资品牌率先发力，包括大众 ID.AURA/ERA/EVO、奥迪 A5L/E5 Sportback、丰田铂智 7/3X、本田烨 GT/P7、日产 N7/ELEXIO、奔驰 CLA、凯迪拉克 VISTIQ/LYRIQ-V 等均计划在 2025 年及之后登录中国市场，并搭载中国自动驾驶供应商提 供的算法功能。我们认为伴随着海外主机厂率先在中国市场发力，且随着特斯拉不断在推 进 FSD 入美、入欧，或有望在 2027-2028 年加速推进全球车型智能驾驶功能搭载。此外值 得注意的是，尽管海外汽车电动化进程在放缓，但智能化呈现“并行发展、油电同智”趋 势，海外车企正规划在燃油车上搭载高阶智能辅助驾驶的技术。根据黑芝麻智能招股说明 书，全球智能驾驶 SoC 市场规模 2023 年约 275 亿元，至 2028 年有望达到 925 亿元，中 国市场约占据接近一半市场规模。

国产算力芯片安全可靠性逐步成熟，加速进口替代

目前车载芯片主流供应商包括：英伟达、高通、特斯拉（自供）、Mobileye、TI 等国际厂商， 及地平线、黑芝麻智能、华为等国内厂商。 英伟达、高通、TI 等海外厂商有完整的开发工具链和良好的上下游生态，芯片设计偏通用 型。Mobileye 方案不完全开放，车企可以参与设计的程度较低。从产品维度看，国内智能 驾驶芯片厂商目前拳头产品如黑芝麻智能华山 A1000 系列、地平线征程系列经过了 2-3 年 维度量产后，在 4-128TOPS 算力领域产品的安全可靠以及量产能力逐步被验证。

随着汽车芯片国产化的要求推进，一方面出于供应链安全考虑，另一方面国内智能驾驶芯 片厂商能力的完善和产品验证，国内芯片厂商获得的定点在不断增加。我们看到 2023 年之 后，在降本以及供应链安全需求下，国产芯片配套定点在加速落地，多家域控厂商已经基 于国产芯片部署了从基础 L2 到高阶城市 NOA 的全方面高低配产品，包括海外 Tier 1。

目前国内智驾芯片厂商在低中高算力区间布局完备，在中低算力区间具有较好的量产能力， 向高算力芯片量产迈进。如上所述，我们认为国内厂商在中高算力智驾 SoC 领域逐步迈入 量产，跟随行业成长并有望逐步进行国产替代。 1） 在低算力区间（0-10TOPS），国产智驾芯片厂商竞争优势不输海外龙头。国内厂商产 品主要是地平线 J2/J3，推出时间相对较早，主要系配套一体机产品。低算力领域主要 为辅助提示、车道保持等简单功能，国内厂商经过近几年的能力验证，凭借价格和软硬 一体优势，根据地平线年报，2024 年地平线芯片出货量已经达到 290 万套（含 J5）。 根据 NE 时代和高工智能统计，2024 年地平线作为国产智驾芯片的代表厂商，在中国 乘用车前视一体机芯片市占率达到 15%。在国内自主品牌中地平线份额更高，达到 44%， 超过 Mobileye、瑞萨、AMD、德州仪器等海外芯片厂商，而 23 年地平线在自主品牌中 份额仅 24%，反映成熟产品国产替代进程在快速推进。从价格情况看，根据公司财报， 2024 年 Mobileye 平均芯片价格下降 5%至 50 美元，1H24地平线 Horizon Mono（J2/J3） 芯片均价下降 6.6%至 142 元，我们预计随着对算力需求提升，低端芯片市场空间未来 或逐步下降，新增更多厂商概率较小，目前海外芯片厂商份额依然较高背景下，对国内 厂商而言整体竞争态势保持可控范围，国内产品具备较好性价比，大幅压价空间有限。 2） 在中高算力区间（10-128TOPS），国产智驾芯片厂商正实现“1 到 N”的出货规模。 在这个算力带，芯片的价格、算力可用性、成熟量产能力尤为重要。黑芝麻智能、地平 线等国内厂商 2022 年前后已经推出 A1000、J5 等相关产品，实现小批量地量产。根 据盖世汽车和我们测算，2024 年地平线 J5（128TOPS）芯片出货量达到 27 万颗，2024 年黑芝麻 A1000 系列芯片在吉利、东风等品牌的出货量也超过 15 万颗。随着 2025 年 10-20 万的车型开始迈入智驾竞争，拟推出高速 NOA 辅助驾驶功能的车型，中算力芯 片有望大规模起量。我们看到地平线 J6E/M、黑芝麻智能 A1000 系列等凭借着前期积 累的量产经验、生态搭建以及高性价比产品，已经获得比亚迪、蔚来、理想、吉利、东 风、奇瑞、上汽等多个品牌定点，与海外英伟达、高通等对手芯片相比具有相当竞争力。 3） 在高算力区间（128TOPS 以上），国产智驾芯片有望迈入量产进程。英伟达 OrinX 于 2022 年推出，时间早、是过去可用算力最高的芯片，并且工具链完备、芯片设计通用 性强，适配多种算法，因此是目前各家新势力主机厂蔚来、理想、小米、小鹏、极氪、 零跑等落地自研城市 NOA 主要选用的芯片。据 NE 时代，2024 年 OrinX 出货量达到 227 万颗，在国内中高端算力领域市占率达到 39%。此外目前高算力芯片还包括特斯 拉自研 FSD 芯片，华为 MDC（主要供应鸿蒙智选车品牌）。对于国内第三方芯片供应 商而言，2024 年地平线推出 J6P、芯擎科技于推出星辰一号、辉曦智能推出光至 R1， 2025 年黑芝麻智能推出 A2000，算力均高达 500TOPS 以上。我们认为，国产芯片在 高算力领域较英伟达相比：（1）硬件架构层面，随着 VLA 大模型在智驾的运用对算力 需求提升，目前英伟达已经在理想量产 Thor-U，单颗算力 700TOPS，后续 Thor 规划 算力高达 2000TOPS。目前国产芯片可以量产的算力水平基本对标英伟达上一代双 OrinX 芯片（256TOPS*2），但 NPU 算力层面依旧有向上提升空间，同时对配套存储、 带宽均有更高要求；（2）高算力芯片层面对于芯片性能和稳定要求更高，一方面要更适 配 Transformer 大模型架构，另一方面对于配套大模型算法开发的生态成熟度、好用性 以及芯片运行稳定要求更高。目前国内高算力芯片均尚未迈入量产，过往与主机厂的量 产合作和工程化经验在高算力芯片领域的突破至关重要。

智能驾驶产业链分工尚未明确，芯片厂商布局软件获取更多价值

过去两年中，车企追求智能化的主导权，特别是高阶智驾方案等城市 NOA 功能探索方面， 对芯片和软件要求生态开放是多数主机厂的要求。围绕主机厂过去在智能化发展中的个性 化需求，各种供应商主体不断变换角色，将一体机市场的传统“黑盒”交付制合作模式演 变成更加开放的“灰盒”、“白盒”模式，主机厂希望在智能驾驶方案中占据主导权，深度 参与解决方案的定制，实现差异化。 部分新势力主机厂布局更全，除了自研算法外，还涉及到芯片自研。如蔚来自研 5nm 神玑 NX9031（32 核 CPU，NPU 算力约在 1000TOPS 以上）于 2025 年 4 月已经在 ET9 上量 产、小鹏自研 5nm 图灵 AI 芯片（40 核 CPU，NPU 算力约 750TOPS 以上，支持本地运行 30B 参数大模型）计划于 2Q25 陆续搭载于改款车型中。新势力主机厂自研芯片主要是基 于：1.两年前刚开始定义下一代车型以及开发城市 NOA 功能时，市场仅有英伟达 OrinX 可 以使用，价格高昂且存在供应链风险；2.新势力主机厂对软件定义硬件需求更强，参照特斯 拉自研芯片可以更大程度从算法出发定义芯片设计，提高利用率。

我们认为主机厂自研会占据一定份额，但留给供应商的市场依旧广阔。一方面，我们认为 对于智驾芯片公司来说，主机厂自研芯片尚未成为主流趋势，自研芯片投入巨大，从设计 研发到一次性流片到量产所需金额在几十亿量级，此外还需保障车规安全性并根据算法演 进不断持续迭代芯片版本。2024 年特斯拉、比亚迪、蔚来、理想、小鹏、华为体系等主机 厂的汽车销量加起来占市场整体比例为 27%，部分半导体、软件能力较强的主机厂倾向于 加大自研芯片上车供应比例，但其余自主品牌与合资品牌占了市场大部分份额，且自主和 合资品牌在智驾全栈自研层面难度较大，目前大部分并没有披露自研芯片的计划，对于第 三方供应商来说依旧有较大的市场开拓空间。从中长期来看，我们认为参考手机等成熟的 智能终端市场，除苹果、华为等公司自研芯片外，其余品牌依旧未大规模进行芯片自研， 第三方供应商如高通、联发科等依旧保持着优势地位。

另一方面，随着智能化竞争在逐步加剧，华为模式入局以及特斯拉的 FSD 有望入华，给主 机厂自研的时间紧迫性角度带来了非常大的挑战，国内芯片厂商也有望在不断补足算法能 力后，逐步获得更大的软件层面价值量。我们认为芯片公司原先研发的专用 ASIC 深度学习 处理架构，即是基于自身对智能驾驶软件和算法的深入理解而设计，因此应用其芯片去运 算芯片公司提供的算法时或更具有出色的性能、高能效和低延迟，也为主机厂的开发和后 续适配工作降低了成本，提高了效率。而反之对于智驾算法的不断研发和深入，也更利于 公司往后对芯片架构进行进一步的优化设计，如更好的去掌握 CPU、GPU 的算力需求、更 好地优化设计 NPU 架构。地平线、黑芝麻智能均在智驾软件感知和决策规控层面有深入布 局，地平线城市 HSD 算法将于 2H25 量产于奇瑞星途，黑芝麻智能也提供商用车、V2X 的 软硬一体解决方案。

机器人产业高速发展，关注机器人 SoC 先发卡位

机器人需要高性能的芯片来处理传感器数据、实现运动控制和智能决策等功能。SoC 芯片 作为机器人的“大脑”，可以集成处理器、图形处理器、通信模块等功能，满足机器人的需 求。同时，高可靠性的 SoC 芯片可以确保机器人的安全运行。机器人 SoC 市场呈现出多元 化和分层化的格局，涵盖了从扫地机器人到人形机器人、机器狗等多种应用场景。机器人 所用芯片类别主要包含主控芯片、传感器接口芯片、驱动与功率芯片、通信芯片、存储芯 片等，其中主控芯片价值量较高。

由于机器人功能/交互能力设计或有差异，对应控制单元芯片方案也有不同

中低端智能设备如扫地机器人等，主控芯片主要用于路线规划与避障，负责控制机器人的 整体运行和智能决策，对于交互等智能要求较低，所需算力较低。SoC 芯片通过接收来自 传感器的数据，进行数据处理和分析，然后输出相应的控制指令，控制机器人的运动和行 为。常见的芯片类型为 32 位 MCU，例如，石头 T6 选用了意法半导体的 F1 系列 MCU， 而云米扫拖机器人 3C 则采用了兆易创新的 F103VCT6 系列 MCU。随着产品迭代升级，扫 地机器人等对于智能化要求提升，也有部分采用集成度更高的 SoC 或 AI 芯片，多选用地瓜 机器人旭日 3、全志科技 MR527/813 或瑞芯微 RK3188、乐鑫科技 ESP-32 等 SoC 作为主 控芯片，集语音交互、图像识别、遥控操作和多媒体功能于⼀体。 AI 玩具/陪伴机器人作为中低端智能设备代表之一，主要搭载 LLM 大语言模型以实现语言交 互，对于主控芯片算力要求较低。软件架构层面，现有 AI 玩具企业多采用“接入底层通用 大模型+自研垂直小模型”结构，通用大模型负责计算推理，自研小模型识别意图并转化结 果。这种分层架构进一步降低了对主控芯片算力的要求，使得设备能够在满足用户交互需 求的同时，保持较低的成本和能耗。跃然创新 BubblePal 使用乐鑫科技 ESP32 芯片，字节 跳动“显眼包”内嵌 FoloToy 的大模型 AI 机芯 Magicbox，同样使用乐鑫科技 ESP32 芯片， 同时还采用了博通集成 BK7252N 与 BK7258 超低功耗音视频芯片。

机器人/狗往往基于大模型功能，定义不同的算力芯片需求。相较于中低端智能设备，机器 人/狗交互能力要求更高，集成模块更广，需要更高的 AI 算力和更高的数据处理能力。大脑 模型负责感知、语音交互、指令规划，对算力需求较高，目前主要采用英伟达 Jetson Xavier/Orin（或外加 Intel CPU）、Tesla FSD 等；小脑模型负责运动控制、电源系统和 OTA 系统管理等，全志 MR813、地瓜机器人旭日 5、瑞芯微 RK3588、黑芝麻智能 C1200 等在 小米、宇树、傅利叶、星动纪元等产品中均有应用。

机器人芯片与汽车芯片在硬件、软件与产业链上高度相似。硬件方面，源于对多模态感知、 实时决策、高可靠性的共同需求，多核异构成为主流方案，以平衡算力与能效。例如，特 斯拉 FSD 芯片与自研机器人芯片均集成 CPU、GPU、NPU、ISP/CSI 等模块，黑芝麻智 能可用于汽车和机器人的华山 A2000芯片采用了 CPU+DSP+GPU+NPU+MCU+ISP/CV六 合一架构。软件方面，AI 模型与工具链可以跨场景迁移。例如，英伟达 CUDA 平台覆盖汽 车与机器人场景，开发者可调用统一的并行计算接口，使自动驾驶与机器人模型共享底层 加速算子；地平线“天工开物”芯片工具链同时支持机器人与汽车芯片，模型首次迁移成功率 超过 80%。产业链上，机器人与汽车芯片可以共享设计工具、设备、材料等资源，实现“设 计-制造-封测”全链条协同，降低边际成本。我们认为国内智驾芯片龙头有望凭借在智驾芯 片领域的技术积累迅速切入机器人领域。 相较于 AIoT 芯片，机器人/狗芯片算力和算法均要求更高。除对功耗和散热的共同需求外， 我们认为机器人芯片与 AIoT 芯片的主要差异在于：1）硬件性能要求：机器人在运行过程 中需要实时处理大量传感器数据，以做出快速反应，对计算性能和实时处理能力要求更高； 2）算法适配性要求：机器人芯片需要专用算法支持，如 SLAM、运动控制算法、多模态融 合算法等，而普通 AIoT 领域的算法相对简单，主要侧重于数据采集、传输和简单控制逻辑。 机器人芯片运用的下游市场包括扫地机/人形机器人等，我们分别给予下游市场出货量 25-30E CAGR 为 10/135%，芯片单机 ASP 为 15/700 美元，考虑到机器狗、其他移动类 AGV市场并未涵盖在计算当中，我们预计 2030年机器人芯片市场全球规模有望不低于 19.5 亿美元。

公司具备三大竞争优势，有望受益于智能化浪潮

开发自动驾驶SoC是一项复杂的跨学科工程项目，要求具备半导体与汽车工程的专业知识、 经验丰富的研发团队以及自主研发的 IP 核，以及完善健全的底层软件和生态、工具链等， 长期和汽车主机厂的合作带来的渠道优势。

优势一：卓越和健全的产品矩阵

2022 年开始公司产品矩阵开始逐步落地并完善，包括：（1）华山系列 SoC，专注于 L2、 L2+和 L3 级别自动驾驶，以及武当系列 SoC，专注于跨域计算。公司产品主要聚焦于 L2 和 L3 级别的自动驾驶 SoC，并逐步拓展机器人领域布局。在目前高阶智驾升级浪潮中，公 司是市场上唯二产品算力覆盖从 10+TOPS 至几百 TOPS 产品的国内第三方独立供应商。

公司拥有两大自研的 IP 核：

1）汽车级图像信号处理器（ISP）提升视觉能力

公司自研的 ISP 支持多模式处理并具备高速度和高质量成像能力，采用经济高效的“一处 理器多摄像头”方案，可快速处理各种类型的车辆传感器数据，进行高质量图像处理。

2）汽车级神经处理单元（NPU）实现智能功能

自研 NPU 能通过低功耗和 ASIC 结构优化计算效率，支持多阵列和多精度处理，具有强大 的感知能力，能识别障碍物、交通标志和行人，适应各种环境条件。在 A2000 架构中，公 司推出了自研 NPU 新架构--“九韶”。特点包括高算力、高能效和高带宽，（1）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；（2）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。九韶 NPU 支持智驾大模型的实时推理，降低算法计算的延迟，基于优先级 抢占的机制为处理复杂计算任务提供了强有力的支撑。 此外，公司基于自主研发的驱动程序和操作系统具有广泛的第三方应用兼容性。瀚海 ADSP 中间件平台帮助客户快速迁移和部署应用，广泛适用于自动驾驶和 V2X 应用场景。其神经 网络视觉感知算法及山海工具链也对客户开放。伴随着 A2000 推出，公司也上线了新一代 通用 AI 工具链 BaRT，支持多种流行框架和模型的转换，原生兼容 PyTorch 的推理 API 并 支持 Python 编程部署，开发者可以使用 Python 语言编写 Triton 自定义算子，这些算子可 以被自动化编译成硬件加速代码。公司完整的软件矩阵提高了客户的产品开发效率，降低 了开发难度，有利于加速客户产品上市周期。

优势二：广泛的合作伙伴和客户资源

定制化的 SoC 和解决方案帮助黑芝麻智能与客户建立长期且深入的合作关系。车规级计算 SoC 产品和基于 SoC 的智能汽车解决方案的开发需要大量的人力和资源，通常从开发开始 到实现量产需耗时 4-5 年。黑芝麻智能为不同级别的自动驾驶提供定制化 SoC 和基于 SoC 的解决方案，并在量产前提供 SoC 样片、FAD 平台及测试服务。同时，公司拥有一支在汽 车和半导体行业具有深刻洞察力的销售和市场团队，能够为客户提供本地化的专业支持。 此外，公司还提供开放的软件栈，可根据客户需求灵活适配和定制，从而加深与客户及合 作伙伴的关系。 公司拥有丰富的客户资源。公司客户群已从 2020 年底的 33 家增长至 2021 年底的 45 家， 以及 2023 年底的 85 家。其中，公司已与超过 49 家汽车 OEM 和一级供应商建立合作关系， 包括一汽集团、东风集团、江汽集团、合创、亿咖通、百度、博世、采埃孚和马瑞利。截 至 2024 年 6 月末，黑芝麻智能获得来自 16 家汽车 OEM 及一级供应商的 23 款车型的设计 订单，包括 18 款 A1000 SoC 车型、4 款 A1000L SoC 车型以及 1 款基于 A1000 或 A1000L SoC 的车型。近期，公司新获得吉利、一汽、东风更多平台和车型的合作，定点逐步扩大， 反映客户对公司产品力的认可。

优势三：长期的坚持研发和全球的广泛布局

黑芝麻智能长期的研发投入与人才储备为其产品和服务的持续迭代和改进奠定了基础。

1）全球化人才资源

公司在中国设有五个研发中心，在硅谷和新加坡各设一个中心。多样化的区域覆盖和行业 领导地位吸引了全球顶尖人才。

2）广泛的知识产权组合

截至 2024 年 3 月 13 日，公司已持有 104 项注册专利，拥有 173 项专利申请、2 项集成电 路布图设计注册、92 项软件著作权以及 141 项全球商标注册。

3）拥有深厚行业经验的专业团队

公司的核心研发团队成员曾在博世、豪威、高通、中兴等国内外知名科技公司拥有超过 15 年的工程经验。截至 2023 年 12 月 31 日，公司研发团队共有 950 人，占员工总数的 86.7%， 其中 58.0%拥有硕士或以上学位。

财务分析

利润表分析

自 2023 年华山系列 A1000/A1000L SoC 量产以来，公司的收入快速增长。2023 年 A1000 系列 SoC 的出货量合计超过 12.7 万片，相较 2022 年的 2.5 万片有显著提升。公司收入从 2021 年的人民币 0.61 亿元和 2022 年的人民币 1.65 亿元快速增长至 2023 年的人民币 3.12 亿元，23 年同比增长 88.82%。根据公司招股书，公司收入主要来源于两个板块：自动驾 驶产品与解决方案及智能成像解决方案。其中，自动驾驶产品与解决方案板块收入从 2021 年的人民币 0.34 亿元增至 2022 年的人民币 1.42 亿元，并在 2023 年迅速增长至人民币 2.76 亿元，占总收入的 56.6%、86.0%和 88.5%。2024 年随着乘用车和商用车领域对公司产品 需求持续增长，公司实现收入 4.74 亿元，同比增长 51.8%。 收入规模化起量也推动公司 24 年毛利率逐步改善。总体毛利率从 2021 年的 36.15%下降 至 2022 年的 29.39%和 2023 年的 24.69%，但随着收入快速增长，2024 年公司毛利率快 速改善至 41.06%。主要由于：（1）乘用车芯片规模化出货，客户结构改善，带来单一大客 户降价压力减缓；（2）公司商用车领域自有芯片供应比例和算法收入占比提升，带来毛利 率的提高。（3）智能影像解决业务的毛利率的提升。

公 司 的 运 营 支 出 主 要 由 研 发 费 用 、 销 售 费 用 以 及 一 般 与 行 政 费 用 构 成 。 2021/2022/2023/2024 年的运营支出分别为人民币 7.58 亿/10.99 亿/17.83 亿/19.24 亿。其 中，研发费用占总运营支出的比例最大，主要涵盖自动驾驶、人工智能基础技术领域。截 至 2023 年公司共有研发人员 950 人，占总人数的 86.7%。2021/2022/2023/2024 年的研 发 费 用 分 别 为 人 民 币 5.95/7.64/13.63/14.35 亿 元 ， 占 总 运 营 支 出 的 比 例 分 别 为 78.6/69.5/76.4/74.6%。此外，2021/2022/2023/2024 年的其他运营支出构成包括销售费用 人民币 0.51/1.20/1.02/1.21 亿元，以及一般与行政费用人民币 1.12/2.15/3.19/3.69 亿元。

黑芝麻智能在 2021/2022/2023 的国际财务报告准则（IFRS）净亏损分别为人民币 23.57/27.54/48.55 亿元，2024 年正向盈利 3.13 亿元。根据公司的招股说明书，通过扣除 两项非经常性项目（即发行给投资者的金融工具公允价值变动和基于股份的支付费用）计 算得出的 2021/2022/2023/2024 调整后净亏损，分别为人民币 6.14/7.00/12.54/13.04 亿元。 1. 基于股份的支付费用：2021/2022/2023/2024 分别为人民币 1.12/3.40/4.21/4.29 亿 元，占运营支出的比例分别为 14.7%/30.9%/23.6%/22.3%。 2. 金融工具公允价值变动：2021/2022/2023 发行给投资者的金融工具公允价值变动 亏损分别为人民币 16.31/17.14/31.80 亿元，主要由于公司估值上升导致可赎回可 转换优先股的公允价值变化所致。2H24 随着公司发行上市，最终导致 2024 年公 司优先股及其他金融负债的公允价值变化，录得公允价值变动收益 20.47 亿元。

资产负债表分析

自 2022 年开始 SoC 的量产，因库存组成的变化，库存周转天数有所增加。截至 2021 年， 库存主要由自动驾驶产品和解决方案的成品组成；而截至 2022 年及 2023 年，库存主要为 量产 SoC。库存周转天数从 2021 年的 30.01 天增长至 2022 年 117.17，后随着公司营收规 模逐步起量，2023 年略微下降至 110.37 天，2024 年下降至 90.09 天。随着收入的增加， 应收账款及票据金额呈上升趋势，分别在 2021/2022/2023/2024 年 达人民币 0.49/1.25/1.65/2.58 亿元。

2021/2022/2023/2024 年公司的净流动资产分别为 15.07/16.87/13.07/11.50 亿元，一直保 在相对稳健的资产流动性水平，主要得益于公司成长初期经营相关报表科目金额较少，来 自融资活动的现金流入较好抵消了所需要的经营和投资现金流出，公司现金等价物一直保 持在较好水平。2023/2024 年净流动资产有所下滑，主要系：1）公司 2024 年新增短期借 款 4.73 亿元。2）应付账款、应计费用和其他应付款增加额大于应收账款和票据、预收账 款增加额。

现金流量表分析

公司的净经营现金流在 2021 年为-6.39 亿元，2022 年增加至-7.55 亿元，在 2023 年和 2024 年分别减少至-10.58 亿元和-11.90 亿元，尚未形成正向经营现金流入。公司的现金流入主 要来自融资活动，其中包括 2021/2022/2023 年分别向投资者发行金融工具所筹得的 21.32/ 9.15/8.54 亿元，2024 年 8 月公司于港交所成功上市并募资 10.36 亿港币。

编辑：火腿肠