刘卫红:“芯”势力赋能智能汽车加速发展
来源:汽车商业评论  (牛跟尚)    23年6月16日 12:27

中国电动车市场非常火热、在井喷,企业增收,但是并不增利。

2023年,中国汽车占全球销售的30%,营收差不多也占30%,但只有5%的利润。这么高的销售额为什么只有那么低的利润率,是不是研发投入太多了呢?其实也不是,中国的研发投入只占全球市场10%。

是什么原因导致我们的利润率那么低呢?

黑芝麻智能联合创始人兼总裁刘卫红在6月16日举行的第十五届中国汽车蓝皮书论坛上提出这一问题,并分析:第一是产品力,本土企业产品的竞争力、品牌力不够。第二是品牌的溢价能力太差。目前来说,国内电动车市场还是个比较年轻市场,中国自主品牌要有一个高的溢价还是需要有一个长期的过程。在短期内,我们的解决方式就是希望有一个快速的降本增效解决方案。

创立7年的黑芝麻智能在芯片技术方面就是通过以技术创新来达到降本增效。

以下是黑芝麻智能联合创始人兼总裁刘卫红分享的题目——也是紧扣贾可博士的主题——《不负时代:“芯”势力赋能智能汽车加速发展》。

1、三个观察

我主要介绍一下黑芝麻智能在智能汽车芯片市场和产品的一些观察、体会,谈一下我们对当下技术、产品和整个生态链方面的发展趋势我们的一个理解。

众所周知,现在已经毋庸置疑了,中国汽车正经历着一个迁延观望的产业转型,我们从全新的汽车产业链正在发生一个重构,汽车正在从功能性的代步工具演变为一个移动的空间,整个行业迎来了一个跨时代的大的发展。这个就不一一举例子了。

我们有三个观察。观察一,可以看到中国汽车新能源的市场从2020年是呈一个井喷式的发展,到2024年年复合增长率会超过60%。另外一个,中国在乘用车领域里面,中国自主品牌已经可以跟外资、合资品牌分庭抗礼了,占了50%的市场。在新能源领域,中国自主品牌的比例已经超过了80%。

观察二,可以看到智能化的发展。新车L2以及L2以上的渗透率,渗透率的增长速度都已经超过国外的水平。另外我们看到中国的消费者、老百姓对自动驾驶功能的认可和付出的溢价也高于美国和欧洲一些国家,这也是为我们汽车的智能化和电动化的发展打下一个很好的基石。所以这是客户的需求、市场的导向。

第三个趋势,随着电动化、智能化的发展,汽车电子电气架构的发展也在迅速演变,也催生了海量芯片的需求。

给大家举个例子。在传统分布式的架构中我们一般的车上的芯片是300到500颗芯片,到域控制器架构里面,我们统计了一下是超过将近1000颗芯片单车。随着电子电气架构的引进和中央计算平台机构的搭建,未来的智能驾驶汽车会在一辆车上超过3000颗芯片。

黑芝麻智能定位是一个算力芯片的研发和设计者我们的算力芯片主要用在哪里呢?主要是用在下面有七个领域:人工智能、通用逻辑、图形渲染、实时控制、专用运算、音频音效,在这七个领域方面对算力芯片的要求是巨大的。

还有一个观察,中国电动车市场非常火热,在井喷。但是看到一个问题,火热的市场,本土企业增收但是并不增利。去年中国市场汽车领域里面我们占了全球销售的30%,利润差不多也占了30%。但是我们本土的企业在这个利润里面占比是非常小的,只有5%。

我们在分析这个原因,这么高的销售额为什么有那么低的利润率,是不是我们的研发投入太多了呢?其实也不是的,我们的研发投入只占了全球市场的10%。是什么原因导致我们的利润率那么低呢?

我们分析下来:第一个是我们的产品力,本土企业产品的竞争力、品牌力不够。 第二个是我们品牌的溢价能力太差了。

目前来说,国内这个市场还是个比较年轻的市场,中国自主品牌要有一个高的溢价还是需要有一个长期的过程。所以在短期内我们的解决方式就是希望有一个快速的降本增效的解决方案。

2、以技术创新来降本增效

黑芝麻智能就是靠在芯片技术方面,通过以技术创新来达到降本增效。

大家知道我们公司成立已经七年了,我们有两大系列的芯片产品,一个是以华山系列为主的重点在自动驾驶方面,这个典型的产品就是A1000系列代表。另外是武当系列,武当系列主要打造的是跨域融合的计算能力的平台,这个典型的产品就是C1200。我们今年4月份发布了C1200这个产品。

黑芝麻的企业定位是从自动驾驶计算芯片引领者变成智能驾驶计算芯片引领者。

下面谈一下我们的华山系列,这张图展示了华山系列根据不同的组合满足不同的场景。我们有A1000系列家族里面有A1000L,16T算力,可以做到单颗芯片实现行泊一体。

单颗的A1000有58T的算力,可以做到高速跟车和低速的L3的功能。另外我们有两颗A1000或者一个A1000+一个A1000L,我们可以满足城区里面低速的NOA的性能,包括干线物流的功能。

另外还做了一个四颗A1000芯片的搭配,能够在封闭和半封闭的环境下面实现L4的功能。这四种场景我们都是有相应的落地产品和项目的定点,今年年底之前这四个产品的量产都会落地。

介绍一下武当系列的产品,它有四个方面的特点,这是今年刚刚推出来的。

创新的架构融合。我们在这个里面把芯片进行独立的架构隔离,能够根据不同的场景、不同的需求进行算力的分配。

准确的市场定位。我们针对的是10万到30万人民币中级市场,能够准确把握这里面海量主流的车型,满足L2+这个市场的需求。

强大的家族化平台。可以根据客户的需求把算力、功耗和成本这三者做一个最佳的平衡。

最高车规要求。我们要满足功能安全,满足可靠性要求,还有满足产品高信息化的规范要求。

这是我们C1200典型的一个实用的事例,这是一颗芯片,基本上能做到All-in-One,单颗芯片能够覆盖智能车的核心的场景。这里我就不一一举例了,我们从流媒体的后视镜CMS系统,到信息的娱乐系统,包括里面的中控后排娱乐,到舱内的感知,DMS/OMS,还有人机交互。我们还有自动泊车系统,包括记忆泊车、代客泊车。还能够做到单颗芯片ACC/AEB,城市NOA这些功能。还包括智能大灯的控制,还有信息安全的控制,通过屏幕。

通过这个武当系列C1200,我们能够快速地推进电子电气架构的发展,而且这个架构对软件是更加友好的,它可以降低车企软件的开发,能够降低OTA升级的难度,能够提高它的迭代效率,最后给客户带来更多的软的价值。

这里展示了我们的一个功能样机,这个样机在今年的上海车展也做了展示。样机的展示主要是帮助我们快速地布属一些SDK的软件开发。这上面有八个屏,可以看到单颗C1200能够实现的场景的应用。

我们不光是一家芯片的设计公司,我们还提供完善的算法的解决方案,我们现在自研的全套的可量产的感知方案已经准备好了,今年有好几款车型量产,里面采用黑芝麻全视感知的算法,包括前视、环视泊车、侧视融合的方案都已经做到量产交付的水平。

光一颗芯片还是不够的,我们希望打造一个软硬结合,能够把芯片的性能调节到更优。我们这里有一个山海人工智能的工具链平台,它的可扩展性、延展性比较好,方便把客户的算法能够移植到我们的芯片上面去。

我们还有一个基于我们自身力量开发的黑芝麻的瀚海中间件平台,客户能够在上面进行应用、开发,很便利。

无论是在做A1000也好,还是做C1200也好,我们致力于都是车规级的芯片,所以面向车规级的芯片做该的认证、证书、可靠性、功能性安全,黑芝麻都已经一应俱全,所以我们已经具备了全方位的量产的能力。

回到降本增效的方案,前面提到市场回归的理性和对降本增效的思考,近期可以看到汽车行业里面内卷得比较厉害,价格压力也很大,激烈的竞争也会推动着自动驾驶回归商业的本质。我们看到很多企业从原来做L4,甚至做无人车的,慢慢降维做L3,甚至往L2+上面来,他们都需要寻找一个成本与体验的平衡。

3、黑芝麻的定位与生态

黑芝麻定位自己是一个二级供应商,我们是Tier2,在降本增效方面我们希望通过我们芯片的设计,给车企、给一级供应商带来更多的最优的性价比。

上面举了一个例子,我们是华山A1000,我们在算力、功能的融合,还有成本的优化方面已经打造出来一个非常具有性价比的有竞争力的产品方案。

对我们的产品和我们生态做一个总结,黑芝麻智能的芯片分两大系列,一个家族是自动驾驶系列,主要是A1000,包括A1000L、A1000、A1000Pro,基本上能够覆盖面向L2、L2+甚至L3级别的自动驾驶的功能的需求。

另外一个是跨域的座舱、智驾,甚至网关这方面的跨域的计算平台C1200。我们在设计C1200的时候事先走访了大量的客户,跟客户进行交流,了解客户的需求,得到了很多主机厂,甚至一级供应商他们专业的输入和他们的指点。今年年内我们会有小批量样机的交付。

自动驾驶A1000这个系列的产品我们是用了16纳米的工艺,在C1200采用的是7纳米的工艺要求。

最后给大家展示一下生态方面,黑芝麻一直秉承着开放、互利共赢的理念,希望跟更多的主机厂、一级供应商,还有产业链、行业内的上下游,包括摄像头、算法、雷达各方面的技术合作伙伴一起共同打造一个开放、领先的生态环境。

在未来,黑芝麻智能将一直秉承着我们的初心,提升核心的技术,在芯片产品的研发和商业落地方面能够跟合作伙伴一起加快我们产品的产业化,能够共同赋能中国汽车产业快速的发展。


感谢大家的聆听!

编辑推荐
奇瑞混动之夜:控链条、定标准、创生态,多款产品上市
奇瑞混动之夜:控链条、定标准、创生态,多款产品上市
一部纪录片,呈现一家百年车企如何用4年时间从谷底到巅峰
一部纪录片,呈现一家百年车企如何用4年时间从谷底到巅峰
特斯拉销量又跌39%,除了讨厌马斯克,还有这些原因
特斯拉销量又跌39%,除了讨厌马斯克,还有这些原因
Yole年度报告:速腾聚创2024年全球乘用车激光雷达市占率第一、年度及累计销量冠军
Yole年度报告:速腾聚创2024年全球乘用车激光雷达市占率第一、年度及累计销量冠军
1分17秒后,我觉得尊界S800被低估了
1分17秒后,我觉得尊界S800被低估了