7 月 28 日，车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业黑芝麻智能科技宣布，旗下第二款大算力自动驾驶芯片华山二号 A1000 Pro 已于近日流片成功，目前该芯片已经打通感知算法，下一步将给客户送样，计划在 2022 年年底实现车型量产上市。

今年 4 月上海车展期间，黑芝麻智能发布了公司的第二款车规级大算力自动驾驶计算芯片 A1000 Pro。

A1000 Pro 的 INT8 算力达到了 106 TOPS、INT4 算力 196 TOPS、典型功耗 25W，可以满足ISO 26262 ASIL D 级别功能安全要求。

此次打通感知算法意味着，A1000 Pro 的量产提速。

据了解，基于 A1000 Pro 打造的 FAD 全自动驾驶平台，可以实现覆盖L3/L4 的高级别自动驾驶功能，支持从泊车、城区道路到高速等场景。

黑芝麻智能再添自动驾驶国产车规级大算力芯片新品，和上一代 A1000 芯片共同为自动驾驶汽车转型赋能。

1、华山二号 A1000 Pro，究竟处于什么水平？

由于市面上已经推出的大算力车规级芯片主要有特斯拉 FSD、英伟达 Orin，所以不妨先将黑芝麻智能 A1000 Pro 与这些芯片进行对比，可以大致了解其重要性。

特斯拉 FSD 采用 14nm 制程，单芯片算力 72 TOPS。

英伟达 Orin 采用 7nm 制程，单芯片算力 254 TOPS。

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

英伟达 Orin 采用了 7nm 制程工艺，而特斯拉和黑芝麻智能在制程工艺相近。

黑芝麻智能 CMO 杨宇欣告诉汽车之心：

「目前，由于自动驾驶对精度的要求很高，所以 INT8 是最主流的自动驾驶算力标准。据我们了解，特斯拉 FSD 和英伟达 Orin 的算力是按照 INT 8 标准来计算的。黑芝麻的 A1000 Pro 芯片属于自动驾驶专用 ASIC 芯片，算力利用率大概在60%- 80%。」

也就是说，黑芝麻智能 A1000 Pro 和特斯拉 FSD 算力大概处于同一梯队。

基于单颗、两颗或者四颗 A1000 Pro，黑芝麻的 FAD 全自动驾驶平台将能够满足 L3/L4 级自动驾驶功能的算力需求。

如果说算力水平决定了 A1000 Pro 能做什么事情，那么这颗芯片的功能安全等级则决定了它是否能够具备量产上车资质。

据了解，黑芝麻智能 A1000 Pro 的单芯片达到 ISO 26262 ASIL D 要求。A1000 Pro 内部可以配置不同数据通路和运算机制，在芯片内部部署互为冗余的双套系统和安全岛校验。

杨宇欣表示，「客户要求产品必须达到 ASIL D 级别，同时希望产品架构的成本合理、功耗更低、稳定性足够好。在 16nm 工艺下，我们在架构上进行了创新，并且引入了先进的封装工艺，最终在芯片级就实现了 ASIL D 级别，这样可以减少客户的成本。」

简单来说，ASIL 等级定义了对系统安全性的要求，等级越高，对系统的安全性要求越高，系统设计的复杂程度越高，开发周期越长，开发成本越高。

ASIL 分为 A、B、C、D 四个等级，ASIL B 覆盖诊断90%的单点故障，而 ASIL D 覆盖诊断 99%以上的故障，等级D 的安全程序远高于等级 B。

比如，汽车车灯的系统要求达到 ASIL B，而智能驾驶系统、车身稳定控制等安全相关系统则一般要求要达到 ASIL D 等级。

达到 ASIL D 意味着，平均连续工作 11420 年左右才发生一次失效。

A1000 Pro 达到 ASIL D 级别，说明其已经满足车规级开发要求，具备了量产上车的资质。此次打通感知算法，则意味着 A1000 Pro 已经能够正常运行功能，黑芝麻智能计划下一步将向客户送样，进入量产前的测试验证环节，预计最终的车型量产上车时间大概在 2022 年年底。

2、性能的基石：自研核心 IP，采用创新封装工艺

A1000 Pro 的大算力和可覆盖丰富场景背后，源于黑芝麻智能自研核心 IP（Intellectual Property）和创新的封装工艺。

黑芝麻智能成立于 2016 年，核心团队均来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等业内顶尖公司，平均拥有超过 15 年的汽车或芯片行业经验。

与国内大多数芯片公司不同的是，黑芝麻智能并没有在创业第一年就开始研发芯片，而是先自研核心 IP 开始入手，在成立后不久便启动了自研 IP 工作，从而可以在后期能够缩短芯片设计周期、节约设计成本、降低芯片设计难度并提高产品的性能和可靠性。

杨宇欣表示，「由于技术设计复杂且客户群体规模不大，第三方公司研发自动驾驶 IP 是不划算的。目前，很少能看到市面上第三方公司推出类似黑芝麻智能自研 IP 的产品，而自动驾驶技术最领先的公司大多会自研 IP，比如英伟达、特斯拉、高通、Mobileye 和华为等，全部是自研 IP。」

正是基于自研 IP，黑芝麻智能可以解决关键技术领先性的问题，能够在算力、性能和功能亮点等维度进行更好的提升，从而在自研 IP 完成后，实现产品的密集推出：

1）2019 年 8 月，推出了华山一号 A500 的产品，算力为 5 - 10 TOPS；

2）2020 年 6 月，推出大算力芯片产品华山二号 A1000，算力 40 - 70 TOPS，以及 A1000L，算力 16 TOPS；

3）2021 年 7 月，基于 A1000 进行设计优化的 A1000 Pro 流片成功，单芯片 INT8 算力达到 106 TOPS。

相比 A1000，A1000 Pro 之所以能在算力性能上大幅提升，主要源于两点：

一是，黑芝麻智能自研了核心 IP 车规级图像处理器 NeuralIQ ISP 和 DynamAI NN 车规级低功耗神经网络加速引擎。

其中，得益于 DynamAI NN 大算力架构，A1000 Pro 可以支持INT8 稀疏加速。简单来说，对于稀疏性的支持，可以提升 GPU 的AI 推理速度。

二是，A1000 Pro 采用业界创新的封装工艺来集成多个核心，解决了在16nm 工艺下支持超大规模深度学习引擎的难题。

A1000Pro 基于内部多核心建立高速通信通路，大幅提高了数据传输效率。

据黑芝麻智能介绍，基于 A1000 Pro 打造的 FAD 全自动驾驶平台，是面向分布式计算的自动驾驶中间件，能够适配多种标准协议和操作系统，并提供软件全生命周期的管理。

在 A1000Pro 系统中，任务可以在多个子系统之间动态迁移，具有易开发、高可用、零拷贝等特性，提升算法的效率与灵活性。

由于 A1000 Pro 内置高性能 GPU 可以支持高清 360 度 3D 全景影像渲染，所以能够覆盖 L3/L4 高级别自动驾驶功能，支持从泊车、城区道路到高速等场景。

目前，黑芝麻智能已经与中国一汽、博世、蔚来、上汽、比亚迪、东风、中科创达、亚太、保隆、所托瑞安、纽劢科技、联友等在 L2/3 级 ADAS 和自动驾驶感知系统解决方案上开展了一系列商业合作。

3跑马圈地，A1000 Pro 奔赴 2022 年量产

在通往高级别自动驾驶的过程中，传感器、计算平台和软件算法等缺一不可。

传感器层面，激光雷达高昂的成本问题正在得到解决，摄像头和毫米波雷达也分别朝着更高像素比如 800 万像素、更高分辨率比如 4D 毫米波雷达的方向逐渐演进。

软件算法层面，主机厂或自研感知、规划和控制算法；或集中研发规划和控制算法，感知算法采用第三方的解决方案。

总之，正走在不断解决 Corner Case 的道路上。

唯有计算平台，由于技术难度高，量产周期漫长，话语权仍集中在少数几家芯片供应商手中。

大算力车规级芯片开始引发行业关注，始于特斯拉 FSD 问世，之后在蔚来 ET7、理想 X01（代号）、上汽智己L7、极狐阿尔法 S HI 版车型上到达小高潮，因为这些车型均配置了大算力芯片，主要为英伟达 Orin 和华为 MDC810。

在上述两款产品之外，一些新产品比如高通 Snapdragon Ride 平台、黑芝麻智能 A1000 Pro 等开始出现，大家争夺的就是 L3、L4 自动驾驶方案量产上车的机会。

从量产时间表看，2020 年将成为几家自动驾驶芯片量产上车的关键节点。

据了解，高通 Snapdragon Ride 平台和黑芝麻智能 A1000 Pro 均计划在 2022 年实现量产。

由于自动驾驶涉及车身控制环节，所以需要支持功能安全，进而导致研发和测试周期相较座舱芯片更为漫长，通常需要两到三年的时间。

所以，未来两到三年将是自动驾驶量产上车的关键节点，而今明两年则会是大算力自动驾驶芯片拿到项目定点的关键时刻。

据杨宇欣透露，目前公司主打的产品是大算力的A1000。

值得一提的是，去年发布的华山二号 A1000 芯片，发布后就在 2020 年 7 月获得了 ISO26262 功能安全产品 ASIL B 认证，是国内第一款通过功能安全认证的自动驾驶计算芯片。

经过一年的打磨，随着工艺的稳定，性能的优化以及配套软件的成熟，算力得到进一步提升，A1000 最高可实现 INT8 下 58 TOPS，INT4 下 116 TOPS。

作为黑芝麻智能主打产品，A1000 已经获得了多家主机厂的项目定点，最快在 2022 年下半年就会开始量产出货。

华山二号 A1000 芯片将作为智驾大脑应用于红旗旗舰 SUV 车型。

接下来，计划在 2022 年年底量产上车的 A1000 Pro 又会首选哪款车型，估计也将很快揭晓。

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