施诺卡7nm制程国内领先，但并非第一个；智舱智驾全包，也不稀奇；真正首创之处在于，一块这样的“武当”芯片，平替如今上百块各类MCU，甚至包括底盘和车身控制等等。

　　追赶顶尖芯片厂商、实现自主可控替代，黑芝麻的策略不是卷算力，而是直接瞄准智能车集中式电子电气架构。

　　对抗的友商，几乎包括英伟达、英飞凌、博世、瑞萨等等在内的全球汽车半导体供应链。

　　不过黑芝麻认为，Drive Thor的性能，更多针对集中式架构演化的中间阶段，智能驾驶和智能座舱计算任务在一块芯片上实现。

　　而武当系列更准确的说法叫“计算芯片平台”，除了融合智驾和智舱，还支持智能汽车上几乎所有的功能。

　　以往智能汽车的计算需求主要有7大算力类型：通用CPU、AI神经网络处理、图像渲染、专用的CV计算、音频音效处理以及高效安全的实时性算力。

　　比如说，如今的智能汽车，除了智能座舱和智能驾驶分别由集成度较高的域控制器，但在车窗开闭、座椅重力感应等等细碎功能上，全都是有单独较为廉价便宜的MCU控制。

　　而与行驶安全密切相关的车身稳定、ABS等等功能，也都是由供应商分别提供对应的计算控制模块。

　　黑芝麻智能自研的Extreme Speed Data Exchange Infrastructure(ESDE) 据称能够提供高效、安全可靠的数据底座，一方面安全地隔离不同功能安全等级要求的算力组合；另一方面，低时延处理并传输大流量数据，以充分利用算力。

　　这一架构，向上承载了7大算力类型，并通过这一基础架构对相应数据进行高效灵活地管理，进而为新一代的电子电气架构提供极致性价比的计算平台。

　　而“平台”则是整个控制器，除了黑芝麻的C1200，还会包括其他供应商提供的控制类芯片。

　　支撑起一个集中式架构的智能汽车，到底需要多少算力？目前行业内没有共识也没有案例，但仅从智能驾驶角度来看，要实现L2+以上功能，200TOPS是打底。

　　武当系列的算力，黑芝麻并没有公布，仅仅说它是7nm制程。其他已透露的信息包括：

　　使用支持锁步的车规级高性能CPU核A78AE（性能高达150KDMIPS），和车规级高性能GPU 核G78AE

　　内置成熟高性能的Audio DSP模块,和每秒在线G像素的新一代自研NeuralIQ ISP模块

　　提供32KDIPMS的行业最高MCU算力；能同时处理大于12路高清摄像头的输入，支持高速率的MIPI。

　　外设方面，C1200支持处理多路CAN数据的接入和转发，支持以太网接口并支持所有常用的显示接口格式，支持多屏输出，多路4K能力；支持双通道的LPDDR5内存颗粒，可满足跨域融合后的带宽需要。

　　总结一下就是单颗芯片满足包括CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景。

　　相信你也发现了问题，即使武当系列已经量产就绪，但市场上却根本没有一款能适用并发挥出它全部性能的智能车。

　　集中式电子电气架构的智能汽车，目前还在探索验证阶段，各个车厂根本没有产品，什么时候能弄出来，也不好说。

　　黑芝麻“憋了3年”的大招武当，面向未来，当下展示的更多是愿景和技术储备，提振用户和投资人对公司的信心。

　　智能驾驶专用计算芯片，算力58TOPS，主打L2—L3的高阶智能辅助，直接竞争对手是英伟达Orin、地平线TOPS算力数值上不占优势，但黑芝麻认为它仍然是“量产算力最大”：

　　硬件上的乘加器已经决定了卷积能力，真实算力可以通过乘加器的设计非常客观地计算出来。但如果要以等效算力来凑TOPS数值，就需要牺牲自动驾驶最需要的精度，这样的数值，缺乏科学性及严谨性。

　　图像处理方面，支持16路高清摄像机输入，同时支持8百万像素图像处理。最高可以处理每秒12亿像素，可A1000单芯片来支持行车功能和泊车的功能。

　　，路线较为务实，以网关芯片、座舱芯片、MCU切入，年出货已达百万片，自动驾驶芯片则尚未量产。另一个就是黑芝麻了，和地平线一样瞄准自动驾驶，甚至提前一步拿出前瞻性的跨域融合芯片。

　　在武当C1200上，其实延续的也是这个思路，一芯多能，且同等能力下成本最低。

　　，1997年毕业于清华大学微电子系，职业生涯几乎全在美国OmniVision（豪威科技）渡过，跟随豪威一路从初创公司成为全球图像传感器龙头。

　　在豪威任职期间，单记章已经积累了自动驾驶研发经验，他主导开发了汽车级HDR算法和软件，应用于超过90%欧洲高端汽车ADAS系统中。

　　加入黑芝麻前，刘卫红曾长期在博世担任底盘事业部亚太区总裁，期间带领团队在5年内实现了部门业绩的超300倍增长。

　　成立两年内，黑芝麻智能已拿到近亿美元融资，投资者包括蔚来资本、北极光创投、芯动能投资等等。

　　而在2021年9月，小米长江产业基金相继参与了黑芝麻智能的数亿美元战略轮及C轮两轮融资，这是小米宣布造车以来在自动驾驶芯片领域的首笔投资。

　　不过眼下，黑芝麻最重要的任务还是尽快量产上车，验证自己在工程化上的能力。