本文围绕智能驾驶热门投资赛道展开，重点介绍了黑芝麻智能在2024年的亮眼业绩、商业拓展成果，以及2025年在车端市场的渗透和全场景覆盖的战略布局与技术优势，展现了其在智能驾驶领域的强大实力和广阔发展前景。
在当今科技发展的浪潮中，智能驾驶成为了备受瞩目的热门投资赛道。众多企业纷纷投身其中，都渴望在这片潜力无限的市场中分得一杯羹，占据属于自己的一席之地。
3月31日，黑芝麻智能发布了2024年年度业绩公告，这份公告无疑成为了行业内的一颗重磅炸弹。其营收数据格外引人注目，达到了4.74亿元，相较于2023年的3.12亿元，实现了高达51.8%的增长。这种爆发式的增长态势犹如一颗璀璨的新星，在行业内引起了广泛的关注，成功推动公司营收跃升至历史新高。不仅如此，毛利率也从2023年的24.7%大幅提升至41.1%。这一显著提升得益于规模化量产带来的规模效应，以及公司有效实施的技术降本策略，使得公司的盈利能力得到了显著增强。
在商业拓展和应用场景延伸方面，黑芝麻智能同样取得了阶段性的重要成果。公司深知合作的重要性，通过与头部车企进行深度合作，不断扩大自身的市场份额。在合作过程中，公司积极优化产品布局，加速智能驾驶技术的商业化进程。同时，公司还积极探索不同的应用场景，进一步丰富了业务生态，为未来的持续增长奠定了坚实的基础。
展望2025年，中国芯片行业的竞争已经进入了白热化阶段，呈现出巨头割据、群雄逐鹿的激烈格局。各大企业凭借自身的资金、技术和市场优势，在这片充满机遇与挑战的领域展开了激烈的竞争。
然而，在智能驾驶产业蓬勃发展的浪潮中，黑芝麻智能却凭借其独特的“芯片 + 算法 + 生态”三位一体战略，成功构建起一条从“车端渗透”到“全场景覆盖”的创新发展路径。
“车端渗透”加速
智能驾驶行业正经历着从“概念验证”到“规模化落地”的关键转折。在政策的驱动下，L2 /L3级自动驾驶渗透率快速提升，这使得高算力芯片的需求急剧增加。然而，芯片行业具有技术门槛高、研发周期长、车规认证严苛等特点，这使得芯片企业面临着“强者恒强”的竞争格局。
2025年，黑芝麻智能在与全球头部车企合作的道路上持续深耕。目前，公司已与东风、吉利、一汽等国内众多汽车厂商建立了紧密的合作关系，覆盖车型超过10款。
在与吉利的合作中，黑芝麻智能的华山 A1000 芯片成功集成到“千里浩瀚”智驾系统，并搭载吉利银河旗舰轿车双子星焕新发布。华山 A1000 家族芯片还再获一汽新平台定点，覆盖多款燃油车和新能源车型，预计今年实现量产。与东风的合作进一步延伸至 C1200 芯片领域，预计推动高速 NOA 的舱驾一体项目量产。通过这些合作，黑芝麻智能不仅提升了自身芯片的市场渗透率，还借助车企的市场渠道和品牌影响力，巩固了在车端市场的根基。
去年底发布的华山A2000 家族芯片，成为了黑芝麻智能拓展市场版图的有力武器。A2000 家族包括A2000 Lite、A2000和A2000 Pro 三款产品，算力最大可达当前主流旗舰芯片的4倍，原生支持Transformer 模型，产品组合全面覆盖从 NOA到 Robotaxi 的应用场景。
此外，黑芝麻智能在市场拓展方面采取了海内外市场双线并进的策略。在国内市场，公司与众多主流车企建立了深度合作关系，不断扩大市场份额。在国际市场上，公司也积极布局，逐渐崭露头角。通过与国际汽车零部件供应商、车企的合作，将中国的智能驾驶芯片技术推向世界舞台，提升了中国智能驾驶芯片在全球的影响力。
据财报信息显示，在技术研发方面，黑芝麻智能将不断加大投入，持续优化现有产品，推出更多满足市场需求的新产品。例如，武当系列 C1200 之后会推出新的芯片，进一步完善产品组合。同时，在智能驾驶算法、多传感器融合技术等方面也将不断创新，提升产品的竞争力。
技术赋能“全场景覆盖”
该家族芯片不仅在智能汽车领域表现卓越，还具备在机器人、工业等领域规模化落地的潜力。其灵活扩展性允许多芯片算力扩展，以适应不同级别的自动驾驶及其他领域的需求。
目前，黑芝麻智能正积极推动 A2000 芯片在机器人、工业等领域的应用。例如，公司与中国科学院院士、武汉大学工业科学研究院执行院长刘胜院士团队达成战略合作，共同聚焦人形机器人领域的技术突破与创新应用，为 A2000 芯片在机器人领域的大规模量产奠定基础。这一举措标志着黑芝麻智能从单纯的车端市场向全场景覆盖的战略转型迈出了重要一步。
在技术层面，黑芝麻智能凭借九韶NPU和ISP技术构建起了硬核护城河。九韶 NPU 采用大核架构，支持智驾大模型的实时推理，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。其低延时和高吞吐的三层内存架构，提升了性能和有效带宽，降低了对外部存储带宽的依赖。
为了更好地发挥九韶NPU的潜力，黑芝麻智能研发了新一代通用AI工具链 BaRT，支持多种流行框架和模型的转换，原生兼容PyTorch的推理API，支持 Python编程部署，大大降低了开发者的使用门槛。
在图像处理方面，黑芝麻智能的自研 ISP 技术同样表现出色。在视觉处理层面，通过场景化算法引擎实现动态参数配置。不同的驾驶场景对图像质量和计算效率有着差异化需求，比如在夜间驾驶时，需要增强图像的亮度和对比度，以清晰识别道路和障碍物；在强光直射的环境下，则要避免图像过曝。黑芝麻智能的ISP 技术能够根据这些场景变化，自动调整参数，确保为智能驾驶系统提供高质量的图像信息。这种精准的图像处理能力，不仅保障了驾驶安全，还拓展了芯片在智能影像等多领域的应用。从成本角度看，其优化后的性能减少了对额外图像处理硬件的依赖，降低了整体成本。
综上所述，黑芝麻智能通过深化车企合作、拓展芯片应用场景以及凭借核心技术优势，在智能驾驶生态中脱颖而出，实现了全域增长。展望未来，随着其战略的持续推进和技术的不断创新，黑芝麻智能有望在智能计算新时代中继续保持领先地位，为智能驾驶产业的发展注入新的活力，创造更大的商业价值和社会价值。
可以预见，在未来的智能驾驶领域，黑芝麻智能将继续发挥其领先优势，在业绩增长和产业价值创造方面实现双丰收，为推动全球智能驾驶产业的发展贡献更多的力量。其发展前景一片光明，值得行业内外共同期待。
本文详细介绍了黑芝麻智能在智能驾驶领域的发展情况，包括2024年的出色业绩、商业拓展成果，2025年在车端市场的深入渗透和全场景覆盖的战略布局，以及其核心技术优势。黑芝麻智能凭借自身的努力和创新，在竞争激烈的智能驾驶市场中脱颖而出，未来有望继续保持领先，为行业发展做出更大贡献。
