對話黑芝麻高管：不燒錢造新芯，機器人平臺發布前已經創收

車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

車東西11月26日消息，日前，黑芝麻（參數丨圖片）智能舉行了備受矚目的機器人平臺發布會，此次活動不僅是公司在機器人業務線的一次正式亮相，更是其從智能汽車計算芯片向全域智能計算平臺延展的關鍵里程碑。

在發布會后，黑芝麻智能CMO楊宇欣與機器人業務線負責人徐勁博士共同出席，面對包括車東西在內的多家媒體媒體，深入剖析了公司在具身智能時代的戰略思考。

當前，機器人產業正處于早期階段，行業痛點顯而易見，軟硬件開發尚未成熟、產業鏈分工模糊、從實驗室原型到工業化量產之間存在巨大的鴻溝。

正是在這樣的背景下，黑芝麻智能選擇在此時發布其機器人平臺。管理層在群訪中強調，這并非跨界，而是基于車規級技術積累的延伸。

▲黑芝麻機器人全棧計算平臺系統結構圖

通過復用在自動駕駛領域驗證過的高可靠性芯片、底層軟件及工具鏈，黑芝麻智能旨在為機器人產業提供標準化的“模組”與平臺，解決行業中“不得不做的臟活累活”，從而降低客戶的開發門檻。

此次群訪的核心基調是“務實”與“賦能”。不同于行業中常見的概念炒作，黑芝麻智能坦承目前機器人市場尚未形成清晰的芯片技術邊界，因此公司策略性地選擇了“卡位”戰術——通過靈活的商業模式和對客戶場景的深度介入，以此來探索未來的技術標準與商業閉環。

無論是應對英偉達的競爭，還是對“第二增長曲線”的審慎定義，都折射出這家“Born International”的芯片企業在AI時代試圖構建本土化核心供應鏈的野心與定力。

一、聚焦收益閉環 從量產中突圍

在本次活動中，車東西就黑芝麻在商業化進程、產品定義邏輯及核心競爭力分析等方面與有關高管進行了深入交流。

關于外界關心的商業化時間表，黑芝麻智能透露，其實際布局早在2024年底便已啟動。不同于發布即開局的常規模式，公司在平臺發布前已產生實際收入，并已有產品在客戶場景中落地出貨。之所以選擇在2025年底才正式發布，是因為公司希望在摸清市場與技術邊界、提煉出行業共性需求后，再推出成熟的平臺化產品。

隨著平臺的正式發布，預計商業化進程將進一步加速。

另外，目前機器人客戶多為算法背景，底層嵌入式開發與工程化能力不是他們的強項，如果直接提供單一芯片，客戶需要投入巨大的資源進行適配，這對雙方而言均非最優解。

因此，黑芝麻智能采用了“模組化”策略——將芯片定義為包含IO接口優化、底軟、工具鏈及參考模型的完整模組。

通過這一“原子模型層”的賦能，解決機器人軟硬件不成熟的痛點。未來，隨著千萬級出貨量的機器人公司出現，商業模式和產品形態或將隨之演變。

對于“模組”形式是否意味著黑芝麻智能在機器人領域扮演Tier 2角色的疑問，楊宇欣指出，機器人產業鏈尚處于混沌期，不存在汽車行業那樣清晰的 Tier 1/Tier 2 界限。

▲黑芝麻機器人生態

公司的核心定位是“賦能”，無論是直接面對終端廠商還是集成商，只要能推動商業閉環，角色可以靈活界定。

這種以商業落地為導向的策略，比糾結于傳統供應鏈層級更為務實。

在談及從原型到量產的巨大挑戰時，黑芝麻智能認為其核心護城河在于“車規級的大規模量產經驗”。

相比汽車，機器人的絕對量級雖小，但對可靠性和工程化的要求依然嚴苛。作為經歷過車規級考驗的芯片廠商，黑芝麻智能在解決量產斷點上具備天然優勢。

而在與英偉達等國際巨頭的競爭中，盡管生態上尚存差距，但黑芝麻智能自信其芯片在算力表現、對機器人特定IO接口的支持以及成本控制上具備差異化優勢。

二、審慎定位 黑芝麻的戰略定位與商業模式整合

從戰略定位的角度來看，管理層對機器人業務的定性十分審慎。他們認為，這并非傳統意義上需要重新起爐灶的“第二增長曲線”，而是基于汽車業務技術積累（芯片、底軟、工具鏈）的自然延伸。業務目前仍在上市公司體系內運營，利用集團共享研發資源，投入可控。公司將其視為戰略上的“卡位”與“布局”，旨在理清產業鏈邊界，尋找未來的行業贏家。

▲機器人新紀元已經到來

當下，黑芝麻智能希望被重新定義為“端側AI計算平臺供應商”。通過收購小算力公司與自研大算力芯片，公司構建了從低到高的全場景算力產品線。管理層認為，隨著AI時代所有電子設備對算力需求的爆發，黑芝麻智能將能夠提供全域解決方案的能力。

在行業早期，黑芝麻智能采取了“幫客戶找場景”的獨特打法（如引入武漢風景區、電力巡檢等資源）。這不僅是賣芯片，更是賣“落地服務”。管理層認為，在不傷害客戶的前提下，這種靈活的模式有助于打破商業僵局。未來隨著行業成熟，商業模式將逐漸收斂，回歸標準化的產品供應，但在當前階段，通過服務創造的附加值將顯著體現在業績中。

三、做機器人專屬優化 實現技術路線與架構創新整合

針對“是否會有機器人專用芯片”的疑問，黑芝麻智能方面明確表示，由于目前機器人技術邊界不清且專用芯片成本高昂，短期內不會推出專用芯片，而是復用車規級芯片。但黑芝麻智能并非直接照搬，而是通過“模組”形式，在I/O接口、底軟層面針對機器人需求進行了深度優化。

面對VLA（視覺-語言-動作）模型和Transformer架構的主流化，黑芝麻智能在芯片設計上進行了針對性創新。其NPU架構原生支持Transformer，并通過特殊的硬件設計（如大SRAM、帶寬優化）解決了多模態大模型在中間計算環節的高帶寬需求。即便未來算法路線發生變化（如去L化），只要基于Transformer架構，芯片均能高效適配。

▲搭載黑芝麻機器人解決方案的產品

關于此次發布會中展示的“單腦到雙腦協同”，徐勁博士澄清這更多是功能層面的概念（視覺域與語言邏輯域的協同），而非硬件上的物理分割。這種設計旨在模擬人類“左右腦”配合處理復雜交互（如結合表情與語言理解語義）的機制，以提升具身智能的感知與決策能力。

四、全球化與生態構建整合 利用“時差”輸出中國經驗

作為一家“Born International”的公司，黑芝麻智能計劃利用其國際化團隊和車規級芯片的出貨經驗布局海外。不同于國內市場的直接競爭，海外策略更側重于“場景驅動”——即尋找海外的具體應用場景，利用中國機器人產業鏈領先的“時差”優勢，與合作伙伴共同出海落地。

在生態構建上，黑芝麻智能傾向于與有真實需求、量級足夠大的場景方（如電力、文旅）合作，而非僅停留在科研或表演層面的項目。公司致力于提取不同形態機器人（輪式、足式等）的共性需求（如感知、路徑規劃），通過提供通用的底層任務映射和原子模型，尋找市場的“最大公約數”。

面對行業普遍存在的數據孤島問題，黑芝麻智能定位為賦能者。雖然不直接擁有數據，但公司提供類似車端的數據回灌平臺和工具鏈，幫助客戶低成本地收集、處理數據并實現算法迭代，從而間接推動行業數據的打通與復用。