1.1.智能驾驶渗透率持续提升带动智驾SoC 市场快速增长
1.1.1.技术周期与市场需求共振，智驾汽车市场景气度或将持续上行
智驾重回技术曲线上升周期，或正步入成熟量产期。2021、22 年特斯拉通过两次AI Day确立了纯视觉、低成本可量产的技术路线，智驾技术成熟度曲线在泡沫破灭后重回上升周期；此后历经规则式到端到端再到 VLA、从低阶 ADAS 到高速、城市NOA，经过多年发展目前智驾技术向上突破、向下普及双线并进，智能驾驶从基础 ADAS 向高速NOA、城市NOA再到 Robotaxi 的渐进式技术迭代路径逐渐清晰，智驾产业周期或正步入稳定量产期。智驾市场需求旺盛，长期景气度或将持续上行。1）国内乘用车领域，随着激光雷达等硬件成本不断降低、消费者智驾体验感上升，智驾乘用车渗透率稳步提升，根据黑芝麻智能招股书，2019 至 2023 年，中国自动驾驶乘用车销量年均复合增长率达到33.8%，增速强劲。预计至 2028 年国内自动驾驶乘用车销量将达到 2720 万辆，智驾渗透率或将达到93.5%，2023-2028 年复合年增长率预计为 6.9%。2）智驾出海方面，预计随着当前电动汽车出海趋势持续，未来海外市场在电动化基础上或将重演国内智驾叙事，海外智能化市场绝对规模或将更为广阔，目前已有多家海外厂商开始前瞻布局，如大众与地平线成立合资公司共同开发智驾方案、轻舟智航与高通合作并计划于 2026 年面向欧洲、美国、日本和韩国启动量产交付智能辅助驾驶相关产品，根据黑芝麻智能招股书，预计 2028 年全球自动驾驶乘用车销量规模将达到 6880 万辆，渗透率预计将至 87.9%，2023-2028 年复合年增长率预计为6.4%。
1.1.2.E/E 架构升级背景下智驾SoC 市场或将维持高景气度
汽车 E/E 架构升级带动车规 SoC 芯片市场需求增长。当前以整车E/E架构变化为底层逻辑，汽车智能化正快速重塑汽车的产品形态以及产业生态，随着人工智能技术在汽车智能化中的落地运用，无论是车端还是云端的算力需求都呈现出大幅增长的态势，而相关计算芯片则成为承载计算需求的最重要载体。随着整车 E/E 架构集中式发展，计算不断向着中央计算单元集中，智驾芯片集成度的要求也越来越高，传统 MCU 无法应对复杂的电子电气架构及海量的数据处理，SoC 凭借其计算能力提升、数据传输效率高、芯片用量减少、软件升级更灵活等优势，已成为汽车芯片设计及应用的主流选择。 随着汽车智能化需求快速提升，智驾 SoC 或迎来量价齐升机遇。1）从量的维度，如前所述随着智驾步入稳定量产期，智驾景气度长期上行，作为智驾技术落地的核心硬件，智驾SoC 芯片或将大幅受益于自动驾驶汽车销量增长。根据黑芝麻智能招股书，①乘用车方面，预计 2028 年中国、全球乘用车市场 ADAS SoC 市场规模将达到496、925 亿元，2023-2028年复合年均增速预计将达到 28.6%、27.5%；②商用车方面，随着商用车对自动驾驶能力的需求不断上升，对辅助驾驶功能的要求正从紧急事故警告延伸至高级辅助特性，预计全球商用车 SoC 市场规模 2026、2030 年市场规模将达到 74、184 亿元；③智能道路方面，随着5G 网络、IoT、智驾汽车的快速发展与运用，预计未来数年智能道路基于SoC的解决方案将会快速发展，预计基于 SoC 的智能道路解决方案的全球市场规模2026、2030 年将达到152、398 亿元。2）从价的维度，目前中高阶智驾 SoC 需求增速较快，部分高阶智驾芯片制造/销售价格相较于低端芯片或有数倍提升，未来高阶智驾渗透率持续提升的背景下单车智驾SoC价值权重或将进一步上升。
2.1.智驾 SoC 竞争格局现状：中低端车型智驾渗透率加速，高阶智驾国产替代进行时
受益于各整车厂“智驾平权”政策，2025 年以来中低端智驾渗透率提升明显，其中最显著趋势在于 20 万以下的中低端车型中智驾渗透率加速，根据NE 时代新能源公众号数据，以L2++及以上渗透率（指包含高速 NOA 及以上功能）为例，24Q4 时10 万以下、10-20万价格带车型渗透率仅为 0%、2.3%，25Q2 渗透率迅速上升至 11.3%、20.2%，智能辅助驾驶所搭载的车型价格下探明显。各企业开始发力智驾下沉、技术下放本质上是价格战的另一种表现形式，即“加量不加价”，但客观上主流自主品牌是 20 万以下价格带车型主力供应商，且其推广的智驾方案所载芯片算力一般是中阶算力芯片起步，随着其智驾功能不断升级，以及从高速 NOA 发展至城市 NOA 的过程中算力需求的显著提升，各自主OEM推动智驾下沉客观上或将进一步打开中高阶智驾芯片增量市场，市场蛋糕有望进一步做大。另一方面，当前中低端智驾方案趋于同质化，整车厂出于降本和供应链安全也有引入更多供应商的天然需求，客观上或将给黑芝麻智能、地平线机器人等国内后进厂商创造更多市场机会。
高阶智驾芯片市场英伟达仍占据主导地位，国产替代浪潮下国内智驾芯片厂商全线发力。根据高工智能汽车数据，2024 年国内高阶（200TOPS+，城区NOA）、中阶（8-200TOPS，高速 NOA）、低阶（普通 ADAS、AD 芯片）智驾芯片市占率第一的分别是英伟达OrinX（62.4%）、特斯拉 FSD（32.8%）、Mobileye EyeQ4（25.6%），从市占率角度看当前无论是智驾芯片整体赛道还是各细分领域海外供应商的市占率都处于较高水平，尤其在200TOPS 以上高算力芯片领域，英伟达 Orin X 市占率更是大幅领先。但同时随着如华为、地平线机器人、黑芝麻智能等国内智驾芯片厂商研发投入加大，新产品周期开启，同时叠加供应链安全考量下国产替代趋势加速、国内智能化深入发展等因素，国内厂商的市占率有了显著提高，2024 年地平线发力中、低端芯片市场，在中（8-200TOPS，高速 NOA）、低（普通 ADAS、AD 芯片）市场市占率分别为29.6%、17.0%，同比分别提升 8.3pct、9.9pct，主要受益于地平线 J2、J5 市占率突破；华为则在高端市场有了突破，2024年国内 200TOPS 以上（城区 NOA）芯片市场占有率达到 21.8%，同比提升14.9pct，主要受益于昇腾 610 出货量及市占率大幅增长。我们预计接下来2-3 年，一方面随着国内主机厂如小鹏、蔚来自研芯片上车；另一方面国内第三方芯片厂商产品如地平线J6P、黑芝麻A2000等大算力芯片即将量产上车，本土厂商有望在中大算力市场取得突破，高阶智驾芯片领域竞争格局或将更为激烈。
除了乘用车市场国产替代趋势以外，Robotaxi 的商业化落地或也将推动高阶智驾芯片需求增长。当前 Robotaxi 正处于由测试向准入、由试点向商业化落地的关键转型期，多家Robotaxi 企业将 2025 年视为“重要扩张之年”，加速扩展车队规模和城市区域、提升量产能力，小马智行计划三年内投放上万辆 Robotaxi；文远知行2025 Q1 自动驾驶车队规模已突破 1200 辆，其中 Robotaxi 约 500 辆，2025 年在多个国际城市开启商业化部署，迈向全球化运营；马斯克预计 2026 年底美国市场将运营超 10 万辆特斯拉Robotaxi。未来随着技术方案、成本、安全性、运营经验等各项基本条件日趋成熟并得到足够验证，政策放开后的Robotaxi 产业或将迎来商业化加速期，届时相关 L4 级高阶智驾芯片需求或将大幅增长。
2.2.智驾 SoC 竞争格局预期演绎：少部分整车厂将会自研，产品生态构建或是第三方供应商制胜关键
2.2.1.高阶智驾护城河：一致性闭环数据及其处理效率
高阶智驾的护城河与能力分野或是一致性闭环数据及其处理效率，长期看车企真正实现自研后竞争优势会越来越大。目前市场上对于智能驾驶芯片或整个智能驾驶解决方案的分歧在于众多车企是否有自研的必要性以及自研会多大程度冲击第三方市场，由于算法自研相对投入较少且对产品力影响较大，所有自研智驾 SoC 的整车厂都经历了“先算法后软件”的递进过程，所以实际上讨论车企是否自研芯片，本质上是在讨论车企是否会自研智驾全套解决方案。在探究车企自研智驾以前，我们认为首先应该明确高阶智驾真正的护城河（即进入智能化时代以后各参与企业究竟要竞争什么？）。如文首所述，特斯拉开启了新一轮的智驾技术周期，同时也实质上规定了智驾方案的技术和训练范式，只要各企业选择跟随特斯拉的技术路径，那么进入大模型、端到端时代以后，高阶智驾芯片&算法研发最重要的护城河即是数据，最重要的能力分野或是对于一致性闭环数据的处理效率，目前各企业从自研智驾算法到自研芯片最终到智驾软硬件生态“全栈自研”的冀望，本质上是在追求智能化时代下对数据这个底层资产的极致处理效率，外在表现为芯片自主与供应链安全、智驾方案降本、智驾产品差异性、提升软硬件协同效率等客观原因。
但同时也需看到，智驾市场参与者众多（粗略可分为整车企业与第三方供应商），各车企自研也有全栈自研、部分自研的区分；第三方供应商有单独提供智驾软、硬件的Tier2，亦有例如英伟达、地平线这类软硬一体具备完整智驾产品生态的供应商。综合不同的企业和开发模式，我们对于智驾市场（包括智驾 SoC）竞争格局终局的观点如下：对于车企自研智驾方案：长期来看我们认为仅有头部个别新势力会持续向上追求智驾技术的领先，第三方供应商的市场空间或将超出市场预期。 对于不同的厂商： 1）整车厂自研的重点应该是提升软硬件协同下的数据处理效率，目标是打造差异化产品；2）对于广大的第三方供应商，最具备竞争力的路线是尽可能补全产品生态，重点是降低解决方案成本。 决定不同等级智驾方案竞争终局核心要素或在于：1）低端智驾方案或将成为各车型标配且免费，重点在于同质化方案下更低的供应成本；2）中端及少部分高端方案或是第三方供应商竞争重点，比拼重点或为方案的性价比（不仅是成本、包括供应商的研发支持、响应速度等）；3）高端方案或为自研的主战场，核心竞争点还是在于企业在漫长且复杂的自研道路上战略抉择的胜率，背后蕴含的竞争点是企业家对智驾/物理AI 领域的理解深度、公司的组织效率以及资源的倾斜度。
2.2.2.主流 OEM 智驾研发策略演绎：主流新势力追求全栈自研，传统 OEM 大概率采用第三方方案
市场上一般的观点认为车企自研芯片的动机有很多，主要可归纳为：1）一是降本，即自研芯片不需要支付供应商开发费等溢价，且可以裁剪算法用不到的组件（通用芯片通常需要满足不同整机厂的差异化需求，存在大量的设计预留），在具备一定出货量的前提下，有效降低芯片的成本；2）二是确保模型迭代效率与产品差异性，智能化时代追求的是“软件定义汽车”，但使用通用芯片的结果往往是让软件最大化适配硬件，无法最大化发挥算法优势和打造差异化体验，因此车企自研与软件相匹配的芯片硬件能够最大化提升软硬件协同效率，定制化车企自身的独特智驾体验。标杆企业即是特斯拉，其自研的FSD芯片尽管在工艺上与英伟达 Orin、Thor 具备一代的差距，但 FSD 二代芯片的代工成本仅为Thor 的1/3，且在整体功能实现上尤其在端到端领域表现更优；3）三是供应链安全，自研可以有效减少对供应商的依赖，提升议价能力，一定程度上缓解了整车厂的“缺芯”焦虑。
市场上对于车企自研芯片的争议也较多，主要可归纳为：1）一是研发成本较大，首先是资金成本，根据 IBS 数据，目前主流 7nm 芯片的开发成本已经达到2.98 亿美元，5nm芯片的开发成本达到 5.4 亿美元，据中国（无锡）物联网研究院研究表明，自研车规级芯片资金门槛非常高，仅以基础芯片的投入为例，起步门槛就是 10 亿元，如果考虑到整体研发、封测及运营周期，一般的芯片普遍需要百亿元以上的投资规模；其次是时间成本，芯片开发很难一次流片成功，从流片到过车规认证、完成功能验证，往往可能需要经历2~3 次迭代，花费3-5 年甚至更长的时间才能趋于稳定，其开发投入往往成倍增加且还会面临开发速度跟不上市场需求升级，最后芯片“发布即落后”的风险。2）二是公司销量是否有竞争力，根据业内普遍的观点，自研芯片的年需求量若低于 100 万片，很难具备经济性，即使我们考虑到自研芯片带来的组织效率提升、软硬协同生态方面的潜在收益，将盈亏平衡点需求量减半，每年50 万辆的销量目标仍然能阻挡绝大部分车企自研的步伐。3）三是工具链与生态的构建，当前大多数车企所谓自研更多是狭义的自研，即自研感知算法和主控SoC芯片，但是智驾是一个完整的闭环生态，工具链和生态层面的挑战可能比自研芯片本身的挑战更大，尤其是整车厂自研更多的是一个封闭的、只服务于企业自身的商业逻辑，如何吸引软件开发者在自己的芯片平台上进行软件开发是难以解决的问题，而如果全栈自研一套好用的开发工具链和整个软件生态耗费的成本将会更高。
因此，目前市场上对于车企是否要自研智驾方案争论颇多且无一定论，我们认为区分新势力（主流自研）与传统整车厂（极少部分自研）来看，在市场观点以外车企是否要自研的核心原因如下： 我们认为极少数传统整车厂将会选择全栈自研，本质上是传统企业追求极致成本控制与供应链多元决定的。传统企业的一个显著表象在于其对于智驾的战略定位相对新势力更低，其中的原因可能是：1）领导者相对更为重视电动化的技术研发，长期忽视了智能化的软件价值导致当前处于智驾技术追赶位置；2）绝大多数车型所覆盖的消费者对于科技感的追求相对排序靠后，并不愿意为智能化付费。因此传统企业长期将智能化定义为汽车的某一项功能并以第三方供应商为主。我们认为现象的本质在于传统车企迫于供应链管理、激烈市场竞争下的成本压力，由于传统车企车型价格带往往相对较低、在有限的成本预算内极致的性价比则为第一追求，天然会使用多家供应商和不同的软硬件方案，面对多元的消费者也天然会存在各种类型的车型，而在特斯拉设定的技术范式中理论上数据一致性越强其训练效果越好，一致性的增强来源于车型的减少和供应链方案的一致性，这正是特斯拉正在经历的过程。因此传统车企如果想要实现数据一致性进而实现优异的自研效果就必须阶段性抛弃性价比原则，闭环数据一致性与传统车企性价比原则的冲突构成了其推高自研高阶智驾性能的根本阻碍。
诚然会有极少部分传统车企销量足够多、竞争力足够强，能够平衡自研智驾带来的风险与长期的收益，但对于大多数企业我们认为在当前的市场竞争环境下，其只要追求性价比，在其他领域使用多家供应商，在智驾领域也同样会考虑第三方供应商方案，因为显著更为经济。同时我们能够看到在全自研和全采用第三方方案的权衡中，各个整车厂的实际选择更为折中，替代方案包括与第三方厂商深度定制、合资、或者直接参控股进而深度绑定并确保供应链安全和性价比。
我们认为主流新势力将全力自研，不是产品效果好坏问题，而是企业存亡与发展问题。我们认为从车端业务来看，主流新势力全力自研是为了应对智驾奇点到来，谁先越过智驾体验奇点谁或许将会具备碾压级销量优势，从具体原因上：1）一是产品定义，即这部分车企从诞生之初就将智能化作为产品的核心定义与卖点，其主要消费者也无法接受主流新势力的旗舰车型不配备智能驾驶；2）二是消费者心智与应对智驾阈值突破，新势力的消费者画像普遍看重科技感，随着智驾路线逐步收敛与智驾体验逐渐升级，未来智能驾驶或许会在某个时点迎来技术、政策、需求的三重突破节点，彼时未真正具备差异化智驾体验能力的新势力车企将缺乏核心竞争力，在面对传统车企与第三方供应商合作的低成本竞争下其产品销量或将大幅不及预期；3）三是商业模式的野望，即想学习特斯拉让消费者为软件买单从而形成长期订阅收入，但该商业模式短时间内在国内并未得到认可，目前国内大部分软件收费品牌转为“限时免费”、“下定终身免费”以获取更大的销量，根据 NE 时代新能源公众号数据，2024年国内高阶智驾收费阵营（除特斯拉外）品牌所涵盖的车辆仅约25 万辆。同时主流新势力全栈自研的意义绝不仅限于获得卖车时的溢价，而在于获得智能化下半场的门票和主动权，为开辟其他物理 AI 等新产品提供智能化底座、为公司自身研发体系和组织架构的变革进化提供抓手、为公司的品牌形象与声誉创收，而这些是单纯计算自研智驾经济账所无法衡量的因素。
2.2.3.第三方芯片供应商：构建完整产品生态或是最优解
当前主流的第三方智驾芯片供应商分为平台型与专用型两大类开发模式。平台型供应商的典型代表是华为、英伟达，芯片以 PC 端为基础进行适配从而成为自动驾驶需要的车规芯片，这种技术迁移使得芯片天生具有更强的通用性，能够支持的算法范围更宽，但由于芯片按照平台化的要求进行了提前设计，天然无法和车端算法完全适配并导致了一定的性能损耗和成本提升。专用型芯片厂商的典型代表是地平线、Mobileye，这类芯片设计之初就充分考虑并主要聚焦于智驾相关的 AI 模型及算法，也一定程度上针对整车厂的需求进行了优化，并且最终可以与芯片商的软件算法组合成产品解决方案一起使用，优点是具备性价比与软硬协同效率，缺点是缺乏一定的通用性，难以形成较大的生态。无论哪种开发模式，殊途同归最终最具备竞争力的路线是做软硬一体的智驾生态供应商。如前所述，第三方供应商相较于车企自研天然具备劣势，原因在于无法获得一手的行驶数据无法进行高效的数据闭环，终局来看除了英伟达等巨头公司，绝大多数第三方供应商主要竞争市场是广大的中低端智驾市场及少部分高阶方案，面临的竞争格局可能是逐个企业、逐个车型的激烈角逐，但优势在于市场空间广阔。因此我们认为作为第三方供应商的竞争最优解是全方位补全自身产品短板，打造完整的产品生态，提供从硬件到各类开发工具链、中间层软件再到应用层算法的完整产品矩阵，实质上做生态的核心或在于系统性降本与提升开发效率从而在未来的竞争中具备成本优势；同时最大限度地提高客户黏性和客户的切换成本。对于自身实力不强的第三方供应商，次优解则是选择绑定一至两家核心主机厂做深度定制开发，在算法上选择与主机厂或者生态合作伙伴深度协同以提升开发效率。
实际上，部分第三方供应商已经开始向智驾 Tier 1 转型，即使竞争实力强如英伟达在推出了 CUDA 开发平台和 Orin、Thor 等系列芯片以后，也已招募吴新宙博士进行智驾算法系统的研发以补全产品矩阵；地平线机器人则是以苏菁为主导在J6P 的基础上进行软硬件适配；而 momenta 则是由软件向硬件延伸的典型，其芯片历经两年研发已于近期成功点亮并开始装车测试。收束本节讨论，智能驾驶实际上更类似于手机产业中的苹果生态，无论是主机厂自研还是第三方供应商，有能力进行软硬一体开发从长远来看都是更具备竞争力的选择。
3.1.公司通过构建广泛的产业联盟补足了产品生态关键一环
在汽车智驾 SoC 领域，公司定位 Tier2 芯片供应商，提供芯片、与之相关的开发工具链、中间件平台以及自动驾驶解决方案等全面的产品组合，具备较为完整的产品矩阵。同时如前所述我们认为未来智驾第三方供应商的核心竞争力是软硬一体的生态级供应能力，黑芝麻在专注自身产品研发的同时也在通过构建广泛的产业联盟，通过与纽迈、亿咖通等智驾算法厂商深度合作来补全产品生态最关键一环。
3.1.1.车规级 SoC 产品：实现L2+至Robotaxi各等级智驾需求全覆盖
公司主要产品华山系列 SoC 专注于 L2、L2+及 L3 级别自动驾驶，华山A1000与A1000L 于 2020 年正式推出，华山 A1000 Pro 则于 2021 年推出，该系列芯片目前已经实现量产上车，能够支持 L2+至 L3 级别自动驾驶功能，目前客户已经覆盖吉利、东风等自主品牌。2024年，华山系列产品迭代至第二代华山 A2000 系列，其基于7nm 工艺打造，为下一代智能辅助驾驶端到端和多模态大模型算法的高效应用提供加速算力，A2000 家族包含A2000Lite、A2000 和 A2000 Pro 三款产品，能够实现各类型 NOA 甚至 Robotaxi 等不同等级的智驾需求。目前公司基于 A2000 系列的辅助驾驶方案正在与行业头部Tier 1 进行方案开发验证，预计2025 年将完成实车功能部署，公司正争取获得头部大客户对于A2000 芯片的车型定点。
3.1.2.自动驾驶解决方案：包含智能驾驶解决方案、商用车安全系统和 V2X 解决方案等各类型
公司 BEST Drive 智能驾驶解决方案包含支持视觉感知及显示的Drive Eye、提供泊车及驾驶一体化单芯片量产解决方案 Drive Sensing、面向 L3 级别辅助驾驶域控制器的多传感器解决方案 Drive Brain 以及基于黑芝麻智能最新一代超高性能中央计算芯片的DriveTuring。商用车主动安全系统 Patronus2.0 为后装一体化解决方案，平台适用于商用车、物流小车等多种车型，其依托华山系列芯片高算力能够支持超大型神经网络感知算法，支持DMS、BSD、环视等多种算法，提供 ADAS 及行车记录、DMS（驾驶员监控系统）、BSD（盲区检测）、周视及监控等功能。 V2X 边缘计算解决方案 BEST Road 专为 V2X 边缘计算而设计，该方案搭载A1000SoC芯片，可提供 50+TOPS 的算力、高精度感知算法、多场景图像处理及多感测器融合等综合能力，为智能交通应用赋能，目前已获得成都、襄阳、宁波、天津等城市的“车路云一体化”项目试点。
3.1.3.自研核心 IP、山海工具链、瀚海中间件平台等生态开发工具支持：赋予公司 SoC 开发主动权，全面提升生态可拓展性、灵活性
公司自研两大核心 IP——ISP（图像信号处理器）和 NPU。ISP 专注于提高汽车的“视觉能力”，NeuralIQ ISP 技术为多摄像头环境下的图像处理提供了强大的支持，尤其在复杂光线条件下（如夜间、雨雾天气等），依然能够保证高质量的图像输出。同时公司亦持续投入 ISP 研发及迭代，新一代 ISP 技术将在 ISP PIPE 技术与面积上进一步优化，或将明显降低功耗。 公司自研的新 NPU 架构“九韶”具备高算力、高能效和高带宽的特点，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，其能够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。此外基于自研的开发工具链和中间件平台具备广泛的第三方兼容性，能够全面提升公司产品生态的可拓展性和灵活性。瀚海 ADSP 中间件平台能够帮助客户快速迁移和部署应用，支持车端、路端及各种智能驾驶和车路协同场景开发，有助于降低客户的开发成本。伴随着A2000 推出，公司配套研发了新一代通用 AI 工具链 BaRT 以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，以方便开发者使用Python语言编写的 Triton 自定义算子被自动化编译成硬件加速代码。
通过广泛的产业链合作以弥补智驾算法领域的缺失。CES 2025 期间，黑芝麻智能与自动驾驶技术公司 Nullmax 达成重要合作里程碑。双方基于黑芝麻智能武当C1200家族芯片推出 BEV 无图方案，实现 NOA 领航辅助、记忆行车及记忆泊车等高阶智能驾驶功能，目前Nullmax 智驾方案行车功能累计全国范围泛化测试超过 1,000,000km，覆盖全国50+城市，如上海、北京、武汉、广州、深圳等，包含各类结构化道路和城市复杂场景。未来若能进一步拓宽合作机构，与元戎启行、Momenta 等头部算法公司达成合作，共同打造基于华山A2000芯片的系统级智驾解决方案，或将进一步提升黑芝麻高阶智驾芯片产品竞争力。
3.2.管理团队具备前瞻性，战略布局跨域计算芯片与机器人产业
公司核心高管团队在行业耕耘多年，具备强大的技术背景，核心管理层具有汽车+半导体复合型基因，这是其业务前瞻性的根源。公司董事会主席、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影像半导体公司OmniVisionTechnologies Inc，其最后职务是软件工程部门的副总裁，具备深厚的技术背景和国际视野。执行董事兼总裁刘卫红先生则在汽车行业拥有超过 20 年的经验，曾任泛博制动部件（苏州）有限公司（现称日立安斯泰莫制动系统（苏州）有限公司）亚太区总裁，具有丰富的汽车产品经验和技术积累。
得益于公司管理层对技术和产业趋势的深刻理解，公司前瞻布局了跨域计算芯片、机器人等业务。整车 E/E 架构从域集中式架构向中央集成式架构演进的过程中，部分芯片厂商将“舱驾一体”视为跨域融合的高级形态，海外厂商中先后有英伟达推出DRIVEThor 和高通推出 Snapdragon Ride Flex SoC。而黑芝麻智能的 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，其中 C1296 是行业首颗支持多域融合计算的车载跨域芯片，其除内置车规级的高性能 CPU、GPU、DSP 和实时处理能力外，还设计了硬隔离+Hypervisor 相结合的跨域架构，打破传统功能域边界。目前基于武当C1296，黑芝麻、东风汽车和均联智行联合开发的首个舱驾一体化方案已于2025 年4 月开始进入量产阶段，将率先搭载于东风汽车旗下多款新车型，有望于 2025 年底达到量产状态。机器人芯片与汽车芯片在硬件、软件与产业链上高度相似，目前公司正积极拓展机器人在工业、医疗、服务等领域的应用场景，为智能机器人技术的规模化落地提供坚实支撑，2025年在机器人领域取得了突破性进展，3 月，黑芝麻牵手“天问”人形机器人，借助自研芯片及算法方案，为其赋予更强大的智能“大脑”与“小脑”；5 月新加坡亚洲科技展，黑芝麻重点展示了面向机器人领域的全栈解决方案；8 月，公司与云深处科技达成战略合作，双方将围绕具身智能控制平台开发、行业智能解决方案共建与国际市场拓展三大方向展开深度合作。展望未来，黑芝麻在跨域计算芯片及具身智能领域的前瞻布局或将成为公司第二增长极。
3.3.客户资源进一步丰富，定点量产车型增加
公司下游客户较为单一一直是市场的争议点，复盘公司过去的发展历程，实际上公司的硬件能力相当优秀，但由于在小算力芯片时代开发支持能力不足导致客户开拓不顺利、核心车型量产经验较为匮乏。近年来公司在开发工具链、中间件平台等能力上做了补足，且进入大算力芯片时代以后竞争焦点进一步转向芯片本身，这恰是黑芝麻所擅长的部分。随着公司能力的补足，新车型、新客户有望加速开拓，一定程度缓解了市场焦虑。根据公司 2024 年报，公司基于与吉利旗下亿咖通的合作，为吉利安全高阶智驾系统“千里浩瀚”提供芯片及解决方案，相关技术预计将应用于今年上市的吉利银河系列等多款车型；公司获得了中国一汽新平台的定点项目，覆盖多款燃油车和新能源车型，预计于今年实现量产；同时公司与东风的合作将进一步延伸至 C1200，预计将推动实现高速NoA的舱驾一体项目量产；此外公司与比亚迪等其他头部客户保持 A1000 系列芯片和智驾方案的合作，计划进一步拓展更多智驾车型，推动基于下一代系列芯片方案实现量产交付，提升公司不同芯片产品和方案的渗透率。2025 年以来，公司量产经验更为成熟，海外市场取得突破，公司基于A1000 系列芯片的辅助驾驶方案于吉利银河 E8、星耀 8、东风奕派007 新款车型、东风奕派008 及其他头部车企多款车型上量产出货，还新增了面向海外市场多家客户的多款定点车型。
在客户结构上，我们认为要重点关注比亚迪、吉利等核心主机厂核心车型的定点进度，在当前中低阶智驾方案趋于标配且同质化的大背景下，核心传统整车厂有寻求备份供应商以降低成本、确保供应链安全的现实需求，黑芝麻若能在此基础上取得部分核心主机厂的定点项目，短期内或将大幅提高其营收规模，长期来看更是对于产业链地位具有明显提振作用，或将进一步打开其估值空间。
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