投资黑芝麻智能 小米加速布局自动驾驶产业链

　　随着低成本固态激光雷达的出现，以及视觉技术所需要的摄像头技术不断完善，自动驾驶技术对于环境的感知难关正在逐个被克服，但随之而来的是对主控芯片的需求越来越强。

　　从2020年下半年开始，缺芯潮席卷全球汽车行业，对汽车行业的供应链产生了极大的考验。因此，无论是从设计上还是在制造上，自动驾驶AI主控芯片正在成为发展自动驾驶技术的硬件新瓶颈。

图源：黑芝麻智能

　　近日，在自动驾驶产业链条上又诞生了一家独角兽企业，国内自动驾驶计算芯片公司黑芝麻智能宣布完成了战略轮和C轮融资。完成C轮融资后，黑芝麻智能的估值近20亿美元，成长为国内AI主控芯片的一颗冉冉升起的明星企业，逐渐跻身主流行列。

　　尤其值得一提的是，黑芝麻智能的两轮融资中都有小米长江产业基金的身影。

自研芯片成为自动驾驶技术的新趋势

　　对于小米或者其他新势力企业来说，自动驾驶是其在和传统车企较量中能够取胜的关键因素。

　　虽然当前各方都已经认同单车L4级别自动驾驶短期内难以落地，但是无论是有限场景下的L4亦，或是无限接近L4的驾驶辅助功能，对消费者来说依然有着莫大的吸引力。其中最大的原因莫过于它能够通过对道路场景的感知以及通过算法的赋能，帮助车辆有效规避潜在的交通事故。

　　因此，不断提升自动驾驶主控芯片的算力，成为很多车企在自动驾驶领域的一个主要追求。

　　根据相关数据显示，L3级别自动驾驶产生的数据量是2.3GB/s，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS 以上。这些数据都还没有考虑到系统出于功能安全所需要的冗余备份。

　　以特斯拉为例，从最早外购Mobileye EyeQ3与英伟达DRIVE PX2的芯片，到最终选择自研的发展路径，也是走过不少的弯路，最终认定了自研自动驾驶专属芯片是提高算力的最佳技术路线。

　　事实也证明，特斯拉最早使用的Mobileye Q4的算力只有2.5TOPS，英伟达的Xavier芯片算力虽然大幅提升，达到30TOPS，但30TOPS也无法完全分配给自动驾驶。

　　特斯拉所推出的FSD芯片，算力达到144TOPS，这也是支持AutoPilot在技术上不断演进，让特斯拉敢于喊出通过软件OTA升级就能达到L4级别自动驾驶技术的最大底气所在。

　　所以，对于小米来说，切入自动驾驶的上游领域——自研芯片，是未来必然要经历过的一个过程。

小米完善自动驾驶产业链布局

　　在自动驾驶领域，小米分别对纵目科技、禾赛科技、几何伙伴、爱泊车进行了投资，并收购自动驾驶技术公司DeepMotion（深动科技）。此番再度投资黑芝麻芯片，意味着其已经向自动驾驶最核心的领域——AI芯片进军。对于高等级自动驾驶技术来说，芯片算力的重要意义已经无需赘言。

黑芝麻智能FAD（Full Autonomous Driving）全自动驾驶计算平台

　　在参与黑芝麻智能的两轮融资后，小米已经和自动驾驶上下游全产业链上的包括软硬件在内的公司都已经有所布局。相比很多传统车企以及其他新势力公司，小米在自动驾驶产业链整合方面的能力已经突显无疑。

　　还有一点值得提出的是，黑芝麻智能不仅提供大算力的计算芯片，还能提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，日后在小米汽车的自动驾驶生态链中也可以发挥比较大的潜力。

核心技术，远比工厂更重要

　　不过在整车项目推进方面，小米则是雷声大雨点小。当前国内新能源汽车市场产能严重过剩，小米完全有可能用一个较低的成本去获取一个自己完全掌控的现代化工厂，当然，小米也可以寻求传统主机厂的代工，在嫁接传统车企供应链和造车工艺的基础上，避免前期的高投入。

　　在由百度、小米掀起的新一轮造车高潮中，投资建设工厂的优先级被大大延后，而自动驾驶领域的布局已经成为重中之重。

　　虽然小米汽车未来前景如何目前尚难断言，但从其当前一系列的布局来看，足见小米对智能网联汽车理解之深入，远远超过很多企业。

　　以恒大为例，其进入汽车行业布局的是三电系统，包括电池、轮毂电机等。电池技术自然很重要，但前期完全可以依靠宁德时代、比亚迪的现成产品和技术；轮毂电机更是离在乘用车上的量产和应用还有很大一段距离。

　　至于恒大在国内新建的多个汽车生产基地，除了浪费公司宝贵的资源形成没有办法短时间产生的固定资产，再无其他意义。如果这些钱也被用来投资自动驾驶领域的核心公司，打造一个比较完整的自动驾驶产业链，并推动和传统车企的合作，类似于像集度一样借吉利的整车平台快速推出新车，恒大汽车的局面远不会如此。

　　如果恒大汽车能够成功，那如今整个恒大集团就不至于陷入如此的境地。

　　黑芝麻智能的崛起，让国内又多了一家极具竞争力的自动驾驶AI主控芯片供应商。在芯片设计领域更多更大的竞争，对于国内车企在自动驾驶领域走在全球的前列能够起到非常积极的促进作用。

　　不过，相比于芯片设计，国内相关企业还需要将眼光投向芯片制造加工。华为的案例就在眼前，无法加工5nm甚至更高制程的芯片，也会成为国内企业参与全球市场竞争最大的短板所在。