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网易汽车4月15日报道“未来占据市场主流的，一定是第三方独立的芯片供应商。” 黑（丨）智能CMO杨宇欣表示，“随着产业越来越成熟，大家边界重新清晰化，产业会重新走向分工协作。”
他认为，智驾芯片厂商的竞争已进入“终局”，开放生态的第三方芯片公司才是穿越周期的主角。黑芝麻智能将像那样，做算力底座，把模型和算法的选择权交给客户。
2026年初，黑芝麻智能完成对亿智电子的收购，从而补全从入门级到高性能的全场景车规芯片版图。“随着收购的完成，我们将覆盖更多端侧AI场景。”
对于具身智能业务，杨宇欣依然表示，汽车是具身智能的“第一站”，机器人是自然而然的下一站。“现在无论是英伟达、，都是穿越行业周期进入汽车领域的，下一步他们还会走向更多端侧AI或具身智能领域。”
过去一年，，黑芝麻智能营收8.22亿元，同比增长73.4%，其中具身智能业务贡献近亿元。“我们认为，没有人工值守的场景，安全可靠性非常关键，我们作为本土供应商，更能实现这种安全可靠，这也是我们今年开始加大L4、Robotaxi和Robovan的覆盖、投入和生态建设的一个原因。”以下是论坛采访实录：
问：很多国内车规芯片厂商，都面临上车难的问题。黑芝麻有哪些优势，为什么能量产这么快、这么好？
杨宇欣：首先，我们真正开始快速跟随市场发展是从2020年开始，那时候中国车规芯片，特别是高性能车规芯片刚刚起步，我们面临的是如何取得客户信任以及伴随客户成长的问题。
好在很重要的一点是，我们技术的创新和技术发展时间窗口比较吻合，当时国内车企都在向智驾转型、智能化转型，首先遇到的问题是，在原有汽车供应链里，很多新类型的，比如我们这种自动驾驶或者AI芯片供应链不够完善，这给了我们这种创业公司、国内供应商机会。同时，当时受疫情影响，出现缺芯情况，汽车行业意识到本土供应链的重要性，这一点非常关键。
从技术领先性来讲，车企非常挑剔，需要你的产品、创新力、产品功能性能能够满足其需求，这也非常重要。因为汽车行业与很多电子行业最大的区别是有一定的时间窗口，每次车企的平台选型，在一定时间内完成后可能会覆盖两到三代车，也就是说这代平台错过了，下一个时间窗口可能在一年到两年之后，时间窗口的把握至关重要，这是第二点。
当客户认为你的芯片功能、性能、产品符合其要求并定点后，要真正走向量产，也就是你说的上车，客户服务也非常重要。我们有专门的团队帮助客户实现量产，在最紧张的时候，上市前3个月可能有几十人团队与客户并肩作战，吃住在一起解决问题，这也是国内供应链的优势。我们离客户非常近，服务边界非常灵活，可以帮助客户做很多额外工作，这些工作可能是传统芯片公司不会做的，这一点也很重要。
最后一点，我们正在不断扩展生态。对客户而言，刚才单总提到供应链多元化，随着行业越来越成熟，产业链分工非常关键。作为算力底座的芯片供应商，我们的生态是否完善、能否给客户更多选择，这也很重要。当前行业竞争激烈，产品差异化、性能差异化、体验差异化都是客户追求的目标，此时供应链或产业链上下游生态伙伴的不同组合，能更好地满足车企的不同需求，这种生态的丰富完整性也很重要，这也是黑芝麻多年来一直致力打造的。其实在2020年、2021年我曾说过，2025年对国内很多芯片公司、车规核心零部件厂商来讲，能否上车是一道分水岭。从2025年到现在，大家可以看到，产业链中真正留下的头部公司越来越少、越来越集中，这种集中既是竞争的结果，也是行业发展的趋势，留下的都是经过市场检验的公司。
问：黑芝麻的具身智能业务，现在处于什么阶段？未来会成为营收主力还是技术护城河？未来两到三年，真正能活下来并站稳的智驾芯片玩家有哪几类？我们的定位是？
杨宇欣：第一个问题，关于具身智能在我们业务中的定位。去年大家看到我们的财报，我们具身智能收入将近1亿，对我们来说，这只是行业刚刚起步。去年我们在公开市场上提出一个观点：汽车下一站是机器人，是具身智能。一方面，我们看到产业链重叠度非常高，可能超过50%，很多汽车行业从业者都在向机器人或具身智能领域拓展；另一方面，汽车行业总体市场容量这些年相对固定，未来在市场总量稳定的情况下，机器人领域会快速发展。我认为，对黑芝麻以及很多汽车产业链从业者来讲，机器人是汽车行业自然而然的下一站过渡。因为具身智能的范围很广，汽车就是四自由度的具身智能，低空设备、四足机器人、人形机器人等都是具身智能的不同体现。随着自由度的增加，对物理世界的理解会更加复杂，比如我们现在将世界模型引入自动驾驶，下一步会引入具身智能，这也会带来更高的算力芯片需求，这些都是未来的发展方向。我们认为，具身智能是黑芝麻业务发展的自然演进方向，汽车目前仍是我们主要的业务贡献者，但汽车市场有一定的容量上限，当然这个上限我们还远未达到，我们会持续提升市场份额，同时布局更多场景。
另外，今年正如单总提到的，我们进行了战略升级，将纯面向汽车的芯片产品线扩展到更多端侧场景，具身智能就是其中很重要的一个端侧场景。我们也推出了更多系列的芯片，给客户提供更多选择。
第二个问题，我们的观点是，现在智驾行业基本已经进入最终阶段的发展，留在牌桌上的玩家非常有限。具体来说，我们认为未来占据市场主流的仍然会是第三方独立的芯片供应商，这是我们凭借30年以上的芯片行业从业经历，观察不同行业发展周期得出的结论。
现在无论是英伟达、高通，都是穿越行业周期进入汽车领域的，下一步他们还会走向更多端侧AI或具身智能领域。
英伟达从PC时代穿越而来，在AI时代成为主流，成为全球市值最高的芯片公司；高通从手机时代逐步演进到汽车时代，未来会继续向具身智能领域拓展。
我们认为，作为芯片厂商，作为开放生态的第三方独立芯片供应商、算力底座提供者，必然会存在，而且会成为行业主流。因为随着行业走向成熟，分工边界会越来越清晰。回顾2020年，汽车产业重构的一个重要特点是分工边界模糊，当时智能驾驶尚处于萌芽阶段，车企要做Tier1的工作，芯片公司也要做方案公司的工作，大家都是为了快速落地而拓展业务边界。但现在随着产业越来越成熟，分工边界重新清晰化，产业会回归到分工协作的模式，这也是这些全球领先芯片公司能够在保持开放生态商业模式的前提下，穿越行业周期的原因，这也是黑芝麻一直努力的方向。我们会坚定走开放生态路线，作为核心的芯片算力底座供应商，团结更多智驾算法合作伙伴、车企等。
问：像英伟达以及国内其他竞品，他们在做软件，甚至做开源动作。黑芝麻为什么没有选择这个方向？另外，黑芝麻在体量上还没有上一个台阶，您觉得这个时间点是什么时候？
杨宇欣：首先，与友商对比，我们确实不会提供全栈黑盒方案，但我们有全栈解决方案。我们有专业的算法团队，也会给车企提供量产算法和全栈解决方案，具体选择哪种模式，取决于车企自身——他们可以选择我们的算法，也可以选择第三方算法或自主研发算法，这是我们能够提供的灵活支持。我们不太会去做一级供应商的工作，与车企合作时，很多时候还是会与一级供应商协同，这是我们与友商最大的区别。
你提到的英伟达，其实我们的模式反而与英伟达比较相似。因为模型和算法是两个不同的层面，底层是模型，这与硬件密切相关，模型与硬件匹配得越好，性能就越出色；模型之上是算法，在AI领域，模型框架更类似于操作系统的定位，算法更类似于App的定位，在相同的模型框架下可以开发不同的算法，这一点我们与英伟达比较相近。
当然，英伟达凭借其丰富的资源和行业领导地位，可以开源一个模型，并吸引大家在其模型上进行演进迭代。我们虽然今年已经成立10年，但与英伟达相比，影响力仍有差距，我们更多是与客户紧密合作，用我们的算力平台底座支持客户自主研发算法。如果客户选择英伟达的模型，我们也可以将该模型移植到我们的芯片上。传统PC时代，开源Linux背后最大的支持者是IBM和英特尔，他们开源的目的，其实是为了更好地将技术方向引导到对自身技术架构友好的方向上，但并非强制，因为开源往往是资源极其丰富的大公司或行业龙头才会开展的工作，这与商业模式并不冲突，总体来说，我们的商业模式与英伟达更为相似。
第二个问题关于体量。确实，从产品定位来看，我们最早聚焦中高算力芯片，所以从收入增长情况可以看出，我们的出货量在不断提升，但你所说的“上一个大台阶”，因为我们当时的产品和战略选择没有从入门级芯片入手，所以在规模上，没有那些从入门级芯片起步的公司大，但从收入体量来看，我们一直在稳步增长。
正如论坛上单总提到的，我们完成了对亿智的收购，因此具备了入门级芯片的研发和供应能力，能够提供高性价比、低功耗的入门级算力芯片。今年我们会推出性价比极高的入门级芯片，补全了在车规芯片领域全场景的覆盖，这也会对我们未来的规模增长起到推动作用。同时，我们的A1000芯片仍在持续出货，这也是国内生命力最强的车规芯片之一，不过它已经进入生命尾期，该芯片于2020年发布。此外，我们的武当系列今年开始上量，A2000预计今年达到量产水平，真正大规模量产会在明年。但A2000作为目前国内少有的几颗能够支持城市NOA全浮点精度、原生支持Transformer的开放平台芯片，我们对其未来市场预期充满信心。而且正如论坛中单总提到的，我们会形成系列化产品，有不同的算力档次，面向不同的应用场景，给客户更多选择。
问：追问一下，黑芝麻何时能上量？贡献上量的是入门级芯片还是高阶智驾客户？
杨宇欣：这与当前汽车行业的出量规律密切相关。比如我们的A2000芯片可以对标Thor芯片，而Thor芯片目前才刚刚起步，更多的量会来自你所说的普惠级城市NOA层面，这正是我们武当系列芯片覆盖的领域。包括今年我们会推向市场的A2000家族中的入门款芯片，能够覆盖200T左右的算力，这些产品我们都在稳步推进。
你提到的“上量”，其实我们已经有了一定积累，包括A1000、武当系列C1200的累计出货量已经达到百万片以上，这是我们多年来的沉淀。接下来，A2000会逐步替代原来的中阶智驾芯片，我们2024年的中阶算力芯片大概在50T，今年中阶算力基本提升到200T，且还在持续提升。
另外，入门级芯片的补齐，肯定会让我们的出货量实现更大跨越。比如目前中高阶算力芯片已经让我们累计达到百万级出货量，入门级芯片加入后，我们今年的AI芯片出货量有望突破千万片。国内每年AI端侧芯片出货量过千万的公司并不多，我们希望通过全场景的算力芯片覆盖，真正拓展端侧市场的未来前景。
问：黑芝麻智能会在哪些应用场景进行战略布局和技术积累？
杨宇欣：我们的技术积累主要来自汽车技术体系，至于你提到的拓展布局，正如我之前提到的，具身智能是我们非常重要的一个方向。我们认为，目前具身智能发展非常迅速，但随着机器人能力的提升，其潜在的破坏力也会越来越强，因此安全可靠至关重要。去年11月份，我们发布了SesameX具身智能平台，将我们在汽车行业积累的所有与安全可靠相关的技术，都应用到了机器人领域，这也是我们原有技术积累在新领域的爆发。
同时，随着收购的完成，我们覆盖了更多端侧AI场景，包括一些入门级算力场景。从论坛中单总的PPT中可以看到，除了我们原来专注的智能驾驶领域，现在我们也开始覆盖端侧机器人、入门级机器人场景，以及智能眼镜、无人机等更多端侧AI产品，这些都是通过我们的收购实现的覆盖。
问：黑芝麻智能在智驾领域更多放在硬件和底层算力平台，但去年发了机器人领域的多维计算平台。是不是在具身智能领域，你们比智驾更偏向平台化和生态建设？
杨宇欣：在商业模式上，如果大家关注我们具身智能或机器人平台的发布就会发现，我们在具身智能领域的商业模式与汽车领域略有不同。因为汽车和具身智能目前的业态发展阶段有较大差异，汽车领域都是成熟公司参与，无论是主机厂、我们合作的一级供应商，还是智驾公司，都具备相当强的技术能力。但在机器人领域，我们面对的商业化落地主体，目前仍处于大规模商业化落地的起步阶段，且存在场景相对碎片化的问题。因此，我们接触的各个领域的头部机器人公司，会将更多资源和精力放在解决其选中的特定场景问题上。
基于此，我们的SesameX平台更多是一款软硬一体的平台化产品，这个平台包含了从底层通信协议、核心大脑模组，到操作系统、中间件、算子库的完整体系，我们会提供一整套完整的平台支持。我们之所以这样选择，是因为与这些机器人公司交流后，我们提取了他们共性的底层研发问题，包装成完整的平台，这样可以帮助他们减少共性研发的时间和成本投入，让他们将精力和资源更多放在解决各自场景的特定问题上，这是我们的定位。这种模式对我们来说，是一次投入、多次复用；对客户来说，能减少通用技术研发的投入，是一种双赢，这就是我们在具身智能领域的布局思路。
问：华山A2000今年实现量产，具身智能也开始创收，但财报显示净利润承压。如何在控制成本、推动量产的同时，稳步扩大市场份额并实现扭亏为盈？
杨宇欣：大家可以看到，从2025年到2026年，我们的利润率基本保持在相对稳定的水平，同时我们的投入也在收窄，这是随着业务进展逐步调整的。目前，国内大部分我们这个领域的公司还处于亏损阶段，当然，随着业务快速增长，亏损正在持续收窄，保持合理的利润率水平，是大家共同努力的方向。对我们来说，更多的是要跟随行业发展速度，快速拓展业务。刚才单总提到，我们去年业绩增长超过70%，今年我们仍会保持这样的增速。我们会继续巩固目前做得对、擅长做的事情，保证收入大幅增长，在控制投入、边际成本逐渐降低的前提下，实现扭亏为盈，这就是我们目前的发展路径。
问：近期Momenta、元戎等多家智驾算法公司密集赴港递表，您怎么看这一轮？会不会加剧对上游芯片溢价能力的压力？
杨宇欣：开个玩笑说，赴港上市，我们是按下启动键的那家公司。因为我们是2023年6月份作为18C第一股递表，2024年8月份作为智能汽车AI芯片第一股上市，我们算是“头铁”，帮大家闯出了一条路。
首先，从行业发展角度来看，刚才我提到，行业已经进入中局，留在牌桌上的玩家非常有限，且正在逐步收敛，这是行业走向成熟的必然过程。现在这些公司纷纷赴港上市，对留在牌桌上的头部玩家来说，上市是公司发展的必然阶段，但并非终点。因为一级市场的资本会跟随行业潮流，随着一级市场投资方向从原来的芯片、智驾，转向更多的AI、模型、Agent应用、具身智能等领域，智驾领域的一级市场融资环境已经过了最佳时期，二级市场成为业务发展良好的头部公司的必然选择。港股凭借其灵活快速的上市流程，近年来受到硬科技企业的青睐，我认为这是一件好事。
但现在大家都扎堆赴港上市，我认为等待周期会比我们当时更长，这也是一种挑战，但这是头部公司必须经历的过程。你提到的这些公司成功上市后，无论是在业务、技术还是资本层面，才算真正站上了牌桌。因为长期发展来看，大家会发现资本的力量不可或缺，我们这个与AI相关的行业，需要持续大量的投入，这一点非常重要。
关于你提到的溢价问题，其实溢价来自于你能为客户提供的价值。我一直认为，全球AI产业链是倒三角格局，越往底层，玩家越少。目前国内能够提供高算力、全浮点、原生支持Transformer，且有持续Roadmap演进、自主研发的开放型芯片公司并不多。我认为，溢价权来自于双方能够互相贡献的价值，以及共同为客户提供的价值，因此并没有出现你担心的那种情况，我们并不担心这个问题。
问：2025-2026年多起Robotaxi事故被归因于感知延迟或规控算力不足。您认为主流智驾芯片在应对长尾场景时，算力冗余做到多少TOPS才算安全？
杨宇欣：从我们的角度来看，这并不是一个单纯要预留多少算力冗余的问题。就像我们在2021年、2022年的时候，行业内会用500T甚至更高的算力去做高速NOA一样，在大家探索技术边界的过程中，目前还没有行业共识，明确需要多少冗余算力，大家更多是根据自己对技术的理解去布局。Robotaxi目前仍然处于试验阶段，出现一些技术问题是正常的。比如当主系统出现问题时，冗余系统能够接管并保证Robotaxi的安全，目前行业内的做法主要有两种：一种是通过Robotaxi系统架构的横向延展，增加冗余能力和抗风险能力；另一种是纵向提升算力，增强算法处理能力，这两种都是行业内常见的路线。
但我认为，Robotaxi市场的发展速度在今年明显加快，技术已经达到了一定水平，目前整体发展态势良好。我们与国内很多Robotaxi运营公司都有交流，大家都希望加快推进商业化进程。黑芝麻智能除了稳步推进L3车型的量产搭载，在L4高阶领域也在积极布局。目前，武当系列成熟芯片完全能够承担L4系统的安全冗余功能；同时，A2000家族芯片更是可以作为L4高阶智驾的主算力平台。后续，我们会重点联动国内头部产业链企业，深化协同合作，加快L4技术从示范运营走向商业化普及。
另外一点也很关键，这是我们的核心观点：无论是机器人、具身智能，还是Robotaxi、Robovan，在无人值守场景下，对本土化芯片方案的要求可能会更高。因为在中国道路或城乡区域运行的无人值守设备，其安全可靠性至关重要，我们作为本土供应商，能够更好地实现这种安全可靠性。这也是今年以来，主管部门和行业从业人员逐步形成的共识，这也是我们今年加大对L4、Robotaxi和Robovan领域的覆盖、投入和生态建设的重要原因。
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