7 月 28 日，車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發企業黑芝麻智能科技宣布，旗下第二款大算力自動駕駛芯片華山二號 A1000 Pro 已于近日流片成功，目前該芯片已經打通感知算法，下一步將給客戶送樣，計劃在 2022 年年底實現車型量產上市。

今年 4 月上海車展期間，黑芝麻智能發布了公司的第二款車規級大算力自動駕駛計算芯片 A1000 Pro。

A1000 Pro 的 INT8 算力達到了 106 TOPS、INT4 算力 196 TOPS、典型功耗 25W，可以滿足ISO 26262 ASIL D 級別功能安全要求。

此次打通感知算法意味著，A1000 Pro 的量產提速。

據了解，基于 A1000 Pro 打造的 FAD 全自動駕駛平臺，可以實現覆蓋L3/L4 的高級別自動駕駛功能，支持從泊車、城區道路到高速等場景。

黑芝麻智能再添自動駕駛國產車規級大算力芯片新品，和上一代 A1000 芯片共同為自動駕駛汽車轉型賦能。

1、華山二號 A1000 Pro，究竟處于什么水平？

由于市面上已經推出的大算力車規級芯片主要有特斯拉 FSD、英偉達 Orin，所以不妨先將黑芝麻智能 A1000 Pro 與這些芯片進行對比，可以大致了解其重要性。

特斯拉 FSD 采用 14nm 制程，單芯片算力 72 TOPS。

英偉達 Orin 采用 7nm 制程，單芯片算力 254 TOPS。

黑芝麻智能 A1000 Pro 采用16nm 制程，單芯片的 INT8 算力 106 TOPS。

英偉達 Orin 采用了 7nm 制程工藝，而特斯拉和黑芝麻智能在制程工藝相近。

黑芝麻智能 CMO 楊宇欣告訴汽車之心：

「目前，由于自動駕駛對精度的要求很高，所以 INT8 是最主流的自動駕駛算力標準。據我們了解，特斯拉 FSD 和英偉達 Orin 的算力是按照 INT 8 標準來計算的。黑芝麻的 A1000 Pro 芯片屬于自動駕駛專用 ASIC 芯片，算力利用率大概在60%- 80%。」

也就是說，黑芝麻智能 A1000 Pro 和特斯拉 FSD 算力大概處于同一梯隊。

基于單顆、兩顆或者四顆 A1000 Pro，黑芝麻的 FAD 全自動駕駛平臺將能夠滿足 L3/L4 級自動駕駛功能的算力需求。

如果說算力水平決定了 A1000 Pro 能做什么事情，那么這顆芯片的功能安全等級則決定了它是否能夠具備量產上車資質。

據了解，黑芝麻智能 A1000 Pro 的單芯片達到 ISO 26262 ASIL D 要求。A1000 Pro 內部可以配置不同數據通路和運算機制，在芯片內部部署互為冗余的雙套系統和安全島校驗。

楊宇欣表示，「客戶要求產品必須達到 ASIL D 級別，同時希望產品架構的成本合理、功耗更低、穩定性足夠好。在 16nm 工藝下，我們在架構上進行了創新，并且引入了先進的封裝工藝，最終在芯片級就實現了 ASIL D 級別，這樣可以減少客戶的成本。」

簡單來說，ASIL 等級定義了對系統安全性的要求，等級越高，對系統的安全性要求越高，系統設計的復雜程度越高，開發周期越長，開發成本越高。

ASIL 分為 A、B、C、D 四個等級，ASIL B 覆蓋診斷90%的單點故障，而 ASIL D 覆蓋診斷 99%以上的故障，等級D 的安全程序遠高于等級 B。

比如，汽車車燈的系統要求達到 ASIL B，而智能駕駛系統、車身穩定控制等安全相關系統則一般要求要達到 ASIL D 等級。

達到 ASIL D 意味著，平均連續工作 11420 年左右才發生一次失效。

A1000 Pro 達到 ASIL D 級別，說明其已經滿足車規級開發要求，具備了量產上車的資質。此次打通感知算法，則意味著 A1000 Pro 已經能夠正常運行功能，黑芝麻智能計劃下一步將向客戶送樣，進入量產前的測試驗證環節，預計最終的車型量產上車時間大概在 2022 年年底。

2、性能的基石：自研核心 IP，采用創新封裝工藝

A1000 Pro 的大算力和可覆蓋豐富場景背后，源于黑芝麻智能自研核心 IP（Intellectual Property）和創新的封裝工藝。

黑芝麻智能成立于 2016 年，核心團隊均來自博世、OV、英偉達、安霸、微軟、高通、華為、中興等業內頂尖公司，平均擁有超過 15 年的汽車或芯片行業經驗。

與國內大多數芯片公司不同的是，黑芝麻智能并沒有在創業第一年就開始研發芯片，而是先自研核心 IP 開始入手，在成立后不久便啟動了自研 IP 工作，從而可以在后期能夠縮短芯片設計周期、節約設計成本、降低芯片設計難度并提高產品的性能和可靠性。

楊宇欣表示，「由于技術設計復雜且客戶群體規模不大，第三方公司研發自動駕駛 IP 是不劃算的。目前，很少能看到市面上第三方公司推出類似黑芝麻智能自研 IP 的產品，而自動駕駛技術最領先的公司大多會自研 IP，比如英偉達、特斯拉、高通、Mobileye 和華為等，全部是自研 IP。」

正是基于自研 IP，黑芝麻智能可以解決關鍵技術領先性的問題，能夠在算力、性能和功能亮點等維度進行更好的提升，從而在自研 IP 完成后，實現產品的密集推出：

1）2019 年 8 月，推出了華山一號 A500 的產品，算力為 5 - 10 TOPS；

2）2020 年 6 月，推出大算力芯片產品華山二號 A1000，算力 40 - 70 TOPS，以及 A1000L，算力 16 TOPS；

3）2021 年 7 月，基于 A1000 進行設計優化的 A1000 Pro 流片成功，單芯片 INT8 算力達到 106 TOPS。

相比 A1000，A1000 Pro 之所以能在算力性能上大幅提升，主要源于兩點：

一是，黑芝麻智能自研了核心 IP 車規級圖像處理器 NeuralIQ ISP 和 DynamAI NN 車規級低功耗神經網絡加速引擎。

其中，得益于 DynamAI NN 大算力架構，A1000 Pro 可以支持INT8 稀疏加速。簡單來說，對于稀疏性的支持，可以提升 GPU 的AI 推理速度。

二是，A1000 Pro 采用業界創新的封裝工藝來集成多個核心，解決了在16nm 工藝下支持超大規模深度學習引擎的難題。

A1000Pro 基于內部多核心建立高速通信通路，大幅提高了數據傳輸效率。

據黑芝麻智能介紹，基于 A1000 Pro 打造的 FAD 全自動駕駛平臺，是面向分布式計算的自動駕駛中間件，能夠適配多種標準協議和操作系統，并提供軟件全生命周期的管理。

在 A1000Pro 系統中，任務可以在多個子系統之間動態遷移，具有易開發、高可用、零拷貝等特性，提升算法的效率與靈活性。

由于 A1000 Pro 內置高性能 GPU 可以支持高清 360 度 3D 全景影像渲染，所以能夠覆蓋 L3/L4 高級別自動駕駛功能，支持從泊車、城區道路到高速等場景。

目前，黑芝麻智能已經與中國一汽、博世、蔚來、上汽、比亞迪、東風、中科創達、亞太、保隆、所托瑞安、紐勱科技、聯友等在 L2/3 級 ADAS 和自動駕駛感知系統解決方案上開展了一系列商業合作。

3跑馬圈地，A1000 Pro 奔赴 2022 年量產

在通往高級別自動駕駛的過程中，傳感器、計算平臺和軟件算法等缺一不可。

傳感器層面，激光雷達高昂的成本問題正在得到解決，攝像頭和毫米波雷達也分別朝著更高像素比如 800 萬像素、更高分辨率比如 4D 毫米波雷達的方向逐漸演進。

軟件算法層面，主機廠或自研感知、規劃和控制算法；或集中研發規劃和控制算法，感知算法采用第三方的解決方案。

總之，正走在不斷解決 Corner Case 的道路上。

唯有計算平臺，由于技術難度高，量產周期漫長，話語權仍集中在少數幾家芯片供應商手中。

大算力車規級芯片開始引發行業關注，始于特斯拉 FSD 問世，之后在蔚來 ET7、理想 X01（代號）、上汽智己L7、極狐阿爾法 S HI 版車型上到達小高潮，因為這些車型均配置了大算力芯片，主要為英偉達 Orin 和華為 MDC810。

在上述兩款產品之外，一些新產品比如高通 Snapdragon Ride 平臺、黑芝麻智能 A1000 Pro 等開始出現，大家爭奪的就是 L3、L4 自動駕駛方案量產上車的機會。

從量產時間表看，2020 年將成為幾家自動駕駛芯片量產上車的關鍵節點。

據了解，高通 Snapdragon Ride 平臺和黑芝麻智能 A1000 Pro 均計劃在 2022 年實現量產。

由于自動駕駛涉及車身控制環節，所以需要支持功能安全，進而導致研發和測試周期相較座艙芯片更為漫長，通常需要兩到三年的時間。

所以，未來兩到三年將是自動駕駛量產上車的關鍵節點，而今明兩年則會是大算力自動駕駛芯片拿到項目定點的關鍵時刻。

據楊宇欣透露，目前公司主打的產品是大算力的A1000。

值得一提的是，去年發布的華山二號 A1000 芯片，發布后就在 2020 年 7 月獲得了 ISO26262 功能安全產品 ASIL B 認證，是國內第一款通過功能安全認證的自動駕駛計算芯片。

經過一年的打磨，隨著工藝的穩定，性能的優化以及配套軟件的成熟，算力得到進一步提升，A1000 最高可實現 INT8 下 58 TOPS，INT4 下 116 TOPS。

作為黑芝麻智能主打產品，A1000 已經獲得了多家主機廠的項目定點，最快在 2022 年下半年就會開始量產出貨。

華山二號 A1000 芯片將作為智駕大腦應用于紅旗旗艦 SUV 車型。

接下來，計劃在 2022 年年底量產上車的 A1000 Pro 又會首選哪款車型，估計也將很快揭曉。

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