大算力破局！黑芝麻智能四大維度解鎖國產智駕芯片突圍密碼

當前智能駕駛產業正加速向規模化落地邁進，智駕芯片作為汽車智能化的核心硬件載體，已成為行業浪潮下的高成長賽道。從行業維度看，中短期智駕滲透率的持續抬升直接驅動智駕芯片市場快速放量，遠期機器人場景的需求擴容更有望打開賽道新增量；而 OEM 自研智駕芯片受高成本、軟件生態壁壘、規模效應缺失等限制，絕大多數玩家仍需依賴中立第三方平臺，疊加地緣政治變局下國產廠商的份額提升窗口打開，國產智駕芯片行業正迎來快速成長的黃金階段。

在此行業紅利與競爭格局下，具備技術積淀與產品迭代能力的國產智駕芯片廠商的成長路徑備受關注。黑芝麻智能作為賽道內兼具硬件研發實力、產品落地經驗的代表性玩家，其在產品、生態、新增量等維度的布局既契合行業趨勢，也承載著國產廠商的突圍期待 —— 基于此，本文將從總量、產品、生態、成長新增量四個維度，深入剖析黑芝麻智能的成長前景，為理解其賽道競爭力提供參考。

一、總量維度：國產智駕芯片快速拓展，僅少數OEM實現自研

（一）行業空間持續高增長

中短期：智駕滲透率提升帶動智駕芯片市場快速擴容

在技術迭代、政策支持、OEM 差異化競爭、消費者需求升級等多重因素驅動下，自動駕駛滲透率持續走高，其中高階智駕滲透率近年增長尤為迅猛。據佐思汽研數據，從國內乘用車 ADAS 系統功能（L2-L2.9）的裝配情況看，2024 年 L2、L2.5、L2.9 配置滲透率，較 2023 年分別提升 5.14 個百分點、1.42 個百分點、3.38 個百分點。

當前 L2.5 正逐步成為乘用車入門標配，國內乘用車高階智能輔助駕駛的滲透率將大幅提升；同時，部分 OEM 主機廠已明確，將減少或停發 L2.5 級以下新車型，推動高速 NOA 逐步成為新車入門標配。佐思汽研預測，2030 年 L2、L2.5、L2.9 配置滲透率將達 26.3%、35.6%、24.5%，較 2024 年對應增長 14.0 個百分點、33.4 個百分點、19.6 個百分點。

2025 年比亞迪大規模布局智駕后，進一步拉動行業智駕滲透率提升。據比亞迪微信公眾號信息，2025 年 2 月，比亞迪宣布全系搭載 “天神之眼” 高階智駕系統，該系統已形成包含 “A”“B”“C” 三個版本的完善產品矩陣。在 OEM 龍頭的帶動下，2025 年國內智駕滲透率加速上升：25Q1 期間，單月城市 NOA 裝配率（標配）穩定在 2%-2.5%；25Q2 之后，這一裝配率（標配）穩定在 3% 以上。截至 2025 年 8 月，國內城市 NOA 裝配量（標配）達 8.1 萬輛，同比增長 183.4%；裝配率（標配）為 4.1%，較去年同期提升 2.6 個百分點。

遠期：機器人領域有望打開需求新增量

從產品形態與技術路線看，自動駕駛汽車本質是 “將人從 A 點運至 B 點的機器人”，因此智駕領域的主控芯片也可應用于人形機器人領域。

從技術框架看，二者均遵循 “感知 - 決策 - 控制” 的自主系統架構：

• 感知層：均依賴激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等硬件完成環境建模。其中激光雷達可為機器人規劃導航路徑、規避障礙提供空間信息；攝像頭可實現人機交互與環境理解；IMU 能助力機器人運動時保持平衡、精準動作。

• 決策層：均通過深度學習等 AI 技術處理信息并決策，路徑規劃是典型場景 —— 自動駕駛汽車需在交通約束下規劃行駛路徑，機器人也需在避障等約束下輸出行走軌跡。

• 控制層：均需將決策轉化為物理動作，高精度電機控制等核心技術可復用：智駕汽車控制轉向、加速，機器人則控制機械臂關節運動。

由于技術架構與核心算法存在較多重疊，智駕芯片可復用于機器人。目前黑芝麻智能、地平線、英偉達等廠商，已開始將自研智駕芯片應用于 IOT 或機器人領域。

當前全球機器人行業尚處早期，但技術迭代快、成本呈下降趨勢；在技術升級與成本降低的驅動下，其應用場景將持續豐富，下游支付意愿也會增強。在此背景下，機器人市場空間廣闊，將進一步利好以智駕起家的芯片廠商。

（二）僅極少數玩家可實現 OEM 自研智駕芯片

OEM 自研芯片的訴求，是獲取更多價值量、強化自主權，同時追求估值提升：

• 價值再分配話語權：tier1 做域控制器時毛利率較高，且高級別智駕域控單元價值量也高；而國內 OEM 毛利率普遍低于 20%，對高價值零部件的成本敏感度較高。

• 強化自主權：智能汽車體驗的差異化核心是軟件，而軟件創新常圍繞硬件展開（比如大算力芯片落地后，更高等級智駕才具備開發基礎，算法也能更簡化、迭代更快）。若 OEM 缺乏自主權、過度依賴供應商，面對供應鏈波動時將承擔更高成本與研發時間。

• 估值訴求：參考特斯拉歷程，部分 OEM 也希望通過自研芯片拉動估值。

但 OEM 自研智駕芯片的成本制約顯著：需投入高昂的時間、財務、人力成本，還面臨軟件生態高壁壘，且受產業角色限制難形成規模效應；車市下行階段，OEM 壓力會更大。

當前，通用、無差異化的部分會越來越依賴供應商，車企將聚焦差異化應用交互、車型創新等，而非大規模平臺化研發，原因包括：

• 財務與人力成本：開發平臺需數百至上千人力，平臺成熟后部分員工工作量不飽和但難解聘，維護平臺需多類人才。

• 時間成本：研發周期常超 2 年，且未必能見效。

• 產業角色：OEM 無法向其他主機廠供貨，難形成規模效應，長期維護平臺缺乏經濟性，底層技術積累也弱于中立第三方。

• 軟件生態壁壘：需長期項目打磨，并非短期砸錢就能彌補，地平線、黑芝麻智能的產品迭代與生態復雜度已印證這一點。

遠期來看，具備 “數十萬級量產能力 + 突出的半導體軟硬件實力”，是 OEM 自研智駕芯片的必要條件（不同 OEM 能力存在差異）；因此未來僅極少數頭部 OEM，會將自研作為核心路線。而絕大多數 OEM，預計會以與中立第三方智駕芯片廠商合作為主。

（三）市場化與地緣政治驅動國產替代

地緣政治格局變化下，智駕芯片自主可控成大趨勢：2013-2015 年汽車智能化起勢，2018-2019 年后國產化方案愈發受 OEM 重視。以智駕芯片為例，2020 年前主流是 Mobileye、TI 等海外廠商；2021 年至今，地平線、華為等國產廠商崛起，國內份額擴張，但總體市占率仍偏低。

據車百智庫數據，2024 年汽車芯片整體國產化率不足 15%：功率、存儲芯片國產化率達 15%-30%，控制芯片不足 10%，中高安全等級 SoC、高性能 MCU 不足 5%，中央域控芯片幾乎全進口。當前單邊主義抬頭，推動智駕芯片國產化比例提升已成大趨勢。

首個汽車芯片認證審查技術體系也已發布，助力國產芯片產業行穩致遠：2024 年 10 月 17 日，市場監管總局召開國產汽車芯片 “質量強鏈” 推進會，提出要發揮超大規模市場優勢、解決 “卡脖子” 難題，推動產業鏈質量與效益提升；同時構建全球汽車芯片檢測認證體系，推動認證與產業深度融合。

二、產品維度：產品持續迭代，生態日趨成熟

依托成熟穩定的研發團隊，黑芝麻智能硬件研發實力突出：當前主流芯片設計是 “先宏觀再微觀” 的自上向下模式（Top-Down）—— 先做芯片整體設計（功能、接口、模塊），再做各模塊設計，全程需多次 “設計 - 驗證（仿真）” 循環，每一步準確后才能推進。

因此半導體設計具有技術復雜度高、容錯成本高、量產依賴跨環節經驗等特點。初級從業者能快速掌握工具與基礎流程，但 “避坑、工程化落地、風險預判” 等核心能力，必須靠長期項目積累，無法短期替代。

可見，半導體開發與迭代高度依賴成熟團隊，黑芝麻智能創始團隊覆蓋芯片設計、IP 開發、底層軟件等領域，行業從業經歷普遍超 15-20 年，且穩定性較高。

產品持續迭代，生態日趨成熟：自動駕駛芯片選型需考量 6 個維度 —— 算力與能耗比、軟件開發便利性、系統性方案能力、功能安全認證、生態開放程度、成本。

依托第一代智駕芯片 A1000 系列的規模化出貨，公司的量產經驗得到充分積累，生態成熟度也逐步提升。

C1200 家族順應汽車 EE 架構演進與降本需求，商業化潛力可觀：汽車 EE 架構向中央域控演進的趨勢下，計算場景對芯片要求更高 —— 既要跨域調度算力，又要滿足功能與信息安全雙重標準，還需支撐軟件定義汽車的靈活迭代。黑芝麻智能 C1200 家族通過四大技術突破，構建起中央計算架構的核心底座：

• 7nm 異構融合架構，打破域間算力壁壘；

• ASIL-D 級安全底座，是國內首款通過 ISO 26262 ASIL-D 認證的跨域融合芯片；

• 推出 C1236/1296 產品，可實現場景化算力配置；

• 堅持 “硬件開放 + 軟件協同”，構建了完整產業生態，工具鏈配備齊全。

后續核心頭部 OEM 的合作突破已具備條件，靜待落地。公司第一代商業化產品 A1000 已在吉利、東風、一汽、比亞迪等車企實現規模化出貨，跨域產品 C1200 家族目前項目推進迅速：

• 整車廠端：黑芝麻智能與國內車企達成戰略合作，基于 C1200 家族打造新一代智能車控平臺，覆蓋輔助駕駛、整車數據交換與控制功能；

• Tier1 及軟件服務商端：安波福跨域控產品、均聯智行及 CoreFusion 平臺、斑馬智行 Hypervisor 方案均已進入量產驗證階段。

新一代大算力智駕平臺 A2000 能夠覆蓋從 NOA 到 Robotaxi 的場景需求，預計 2026 年底開始量產。值得注意的是，A2000 芯片未采用行業常見的 “堆砌小計算核心” 模式，而是內置業內規格最大的 NPU 核心 —— 該設計讓芯片運行 AI 模型時效率提升一倍，同時更省電、更便于開發者調用；此外，它還整合了 CPU、GPU、NPU 等功能單元，支持同時處理多任務，單芯片可支持城市 NOA，多芯并聯也能滿足 L4 級需求。

三、生態維度：定位Tier2，與龍頭Tier1及算法廠商共推商業化

以 Mobileye 的產業實踐為例，可驗證軟硬件綁定戰略存在局限性：在 2015-2020 年智駕產業早期，Mobileye 的 ADAS 芯片全球市占率領先，EyeQ 系列被特斯拉、寶馬等車企廣泛采用，但它的 “強制捆綁式方案”（算法與硬件綁定、車企無法修改算法），導致 OEM 失去智駕產品迭代能力，后續車企陸續轉向英偉達、TI 等新算力平臺。

黑芝麻智能明確定位 Tier2，遵循傳統汽車產業鏈價值邊界，持續打磨硬件及底層生態：既為 Tier1 及算法廠商預留了可觀價值空間，也為 OEM 保留了充足的智駕差異化開發空間。

從產業邏輯看，其商業定位在智駕產業不同階段呈現不同優劣：

• 產業早期：因主機廠 / Tier1 算法能力弱、硬件生態需項目積累，疊加 OEM 追求 “快速上智駕”，黑芝麻的商業模式存在短板，商業化進展偏慢；

• 產業成熟期：硬件端經 A1000 量產打磨，性能迭代更從容；軟件端早期量產為底軟優化奠基，且攜手算法廠商為 OEM 留足差異化空間 —— 因此 C1200、A2000 拓展頭部核心客戶是大概率事件。

四、成長新增量：端側 AI 前景可期 —— 車規級芯片能力復制至機器人產業，外延并購加速規模放量

依托車規級芯片研發能力，黑芝麻智能針對機器人行業四大痛點（“腦平衡” 缺失、安全機制不足、算力不協調、算法難閉環），推出業內首個全棧自進化、支持全腦智能的 SesameX 機器人商業化部署平臺，其系統結構包括：

• 計算層：由自研 Kalos、Aura、Liora 模組組成，配套運行 Ubuntu、ROS2 及自研 SesameX RTOS 系統；

• 中間件層：含調度引擎、工具鏈、Runtime 模塊，保障智能單元穩定高效協同；

• 應用層：分任務 / 原子模型，各層協同構建安全保障。

該機器人算力平臺覆蓋低速輪式、多足、具身智能等品類：Kalos（低算力）支持送餐 / 物流等輪式機器人，Aura 支持工業協作 / 機械臂等多足機器人，Liora 支持人形 / 多機器人協作等具身智能。

目前公司機器人產業化進展迅速：目前公司公布的首批機器人合作伙伴名單包括云深處、傅利葉智能、自變量、極智嘉、云跡、聯想、深庭紀、鏡識、智平方、靈御智能、星程智能，公司已與星程智能、深庭記、云深處、靈御智能等伙伴實現商業化部署，應用于物流車、四足機器人、輪式機器人等多款產品中。

在人形機器人領域：根據黑芝麻智能官網，2025年黑芝麻智能、NESINEXT以及傅利葉三方聯合開發的通用人形機器人項目“靈巧手”產品，其中，黑芝麻智能的C1200家族芯片為“靈巧手”提供了強大的算力支持，還可同時實現精準快速的運動控制，顯著降低從感知到控制整體時延，未來將基于A2000家族芯片繼續推進進一步的發展。

無人物流車方面，華山A1000定點德賽西威旗下川行致遠無人車，賦能物流智能化。根據黑芝麻智能披露信息，華山A1000已成功搭載于德賽西威全新低速無人車品牌“川行致遠”S6 系列，作為副域控核心與主控系統構成“雙腦冗余” 架構，為末端物流無人化運營提供安全保障。

此外，公司擬以 4.0-5.5 億元收購珠海億智電子多數股權（預計 2026Q1 完成）：億智是 AI 視覺 + SoC 方案商，覆蓋車載 / 硬件 / 安防領域，2019 年量產業內首款端側 AI SoC，核心團隊有多次量產經驗，其 SA/SH/SV 系列芯片覆蓋多場景端側 AI 需求。

收入及毛利率預測

• 自動駕駛產品及解決方案：2022 年起隨 A1000 量產，營收快速增長；預計 2025-2027 年營收達 7.9/13.2/20.4 億元，同比增 80.0%/67.9%/54.0%；

• 智能影像：面向邊緣終端提供服務，預計 2025-2027 年營收達 0.45/0.57/0.71 億元，同比均增 25.0%；

• 毛利率：智駕芯片業務放量推動自動駕駛業務毛利率升至 44%（2025）、45%（2026）、46%（2027）；智能影像業務毛利率維持 85.4%（2024-2026）。

黑芝麻智能作為國內智駕芯片產業核心玩家，預計 2025-2027 年公司營收達 8.3/13.8/21.1 億元，同比增 75.8%/65.5%/52.8%。

采用 PS 估值法，選取地平線（本土龍頭）、Mobileye（海外核心）為可比公司：因國內智駕發展更快、Mobileye 迭代偏慢，地平線成長性優于 Mobileye；考慮黑芝麻是本土核心玩家、A2000 已發布，但車企定點弱于地平線，給予 2026 年 12x PS 估值，對應每股 28.46 港元，維持 “買入” 評級。

不過仍需注意風險

• 下游客戶拓展及出貨不及預期：SoC 廠商依賴客戶定點，若拓展 / 出貨未達預期，將影響營收；

• 產品技術迭代不及預期：快速迭代是 Tier2 核心競爭力，若芯片 / 技術迭代滯后，將影響定點數量；

• 供應鏈不穩定性：供應鏈決定芯片交付周期，若不穩定，將延長交付、影響出貨；

• 國內智駕產業進展不及預期：若產業發展放緩，將傳導至下游需求，影響上游供給。

? 如欲獲取完整版PDF文件，可以關注鈦祺汽車官網—>智庫，也可以添加鈦祺小助理微信，回復“報告名稱：黑芝麻智能：四個維度，再看黑芝麻智能成長前景 ”。

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