A2000家族亮相：一顆為VLA和世界模型而生的芯片

作者 |本一

編輯 |德新

北京車展，黑芝麻智能展臺上，一塊開發板正在跑千問大模型。沒有通過云端 API 調用，是端側在進行實時推理。

基于A2000的千問VLM大模型交互演示｜圖片來源：大蒜粒拍攝

大語言模型跑在一顆還沒正式量產的車規級芯片上，對話響應流暢得讓人一時間忘了這不是一臺服務器。旁邊的屏幕上，同一顆芯片搭載的自研一段式端到端算法正在做城市 NOA 演示：一鍵出發，穿越路口、變道、繞行，直達終點。

這顆芯片叫華山 A2000。

對黑芝麻智能來說，A2000 不是產品線上的又一次常規迭代。A1000 用了五年時間證明“國產智駕芯片能量產上車”，武當 C1200 用艙駕一體方案打開了中端市場。

但 A2000 要回答的是一個完全不同量級的問題：在智駕芯片的高端牌桌上，黑芝麻能不能坐下來和高手們一起打牌？

一、一家芯片公司的生存術

2020 年對黑芝麻而言，是一個特殊的窗口年。

中國車企集體向智能化轉型，但供應鏈還沒準備好。全球缺芯危機讓車企開始認真考慮本土替代的問題。

黑芝麻智能的 A1000 系列就是在這個窗口期進入密集的量產階段。作為國內首款支持 L2+ 級輔助駕駛的車規級芯片平臺，先后進入了比亞迪、吉利、東風、一汽、上汽、江汽的供應鏈體系，以及合作的 Tier 1 供應商，博世、安波福、大陸集團、德賽西威，同樣十分有分量。

華山A1000芯片｜圖片來源：大蒜粒拍攝

A1000 導入量產車型的速度有多快呢？

領克 08 的高速 NOA 方案基于 A1000 開發，當時從項目啟動到量產落地只花了 12 個月的時間。這已經不是一個“能不能做”的問題，而是一個“多快能做完”的問題。芯片公司在車企端最難建立的信任，這往往不是「技術參數」主導的，而要靠「工程交付能力」說話。

2023 年，黑芝麻推出武當 C1200 家族，切入艙駕一體賽道，希望用一顆芯片同時跑座艙和智駕的功能。兩年的時間過去了，東風天元智艙 Plus 平臺搭載了武當 C1296，成為首個本土量產的艙駕一體方案，首批搭載車型東風奕派 007 已經量產上車，2026 到 2027 年還有更多車型陸續上市。

搭載了武當C1296芯片的東風天元智艙 Plus 平臺｜圖片來源：黑芝麻智能

2025 年黑芝麻智能營收增長 73.4%。

2026年，隨著 A1000 進入成熟期、武當系列放量、以及并購 Eeasy Tech 補齊低端產品線后帶來的增量，黑芝麻的全系芯片產品年出貨量有望從百萬級跨越到千萬級。

2024 年港股上市，2026 年完成中國 AI 芯片領域首個并購，節奏不算慢。

但這些都是「能上車」的故事。A2000 要講的，是「在高端市場也能打」的故事。

二、一顆為「未來模型」設計的芯片

芯片行業存在著一條殘酷的時間定律：一顆車規級 AI 芯片從定義、設計、流片到量產，通常至少需要 3 到 4 年。這意味著今天量產的芯片，它的核心架構早在 3 - 4 年前就鎖定了。

A2000 的架構定義是在 2021 年前后定下來的。那時候，端到端的智駕還是學術論文里的概念，VLA（視覺-語言-動作）模型和世界模型更是幾乎不存在于現實的工程討論中。

但單記章和黑芝麻的芯片團隊當時就判斷：下一代智駕的核心不再是傳統的「感知 - 規劃 - 控制」的架構，而是大模型直接處理從感知到動作的全鏈路流程。A2000 需要為這種行業的新范式做準備。

圖片來源：黑芝麻智能

當初黑芝麻團隊的判斷，在今天已經成為行業共識。

理想從端到端切換到 VLA 路線，小鵬內部迭代到了二代 VLA 方案，地平線的 HSD 也在走端到端路徑。

單記章在今年 4 月的智能電動汽車高層論壇上說得更直接：「VLA 配合世界模型，有望使自動駕駛能力超越人類駕駛員。世界模型可以推演未來 5 到 10 秒內各個目標的交互軌跡，這不是簡單的算力堆疊能解決的，而是架構級別的重構。」

所以 A2000 到底重構了什么？很簡單：四款芯片，一個技術底座。

A2000 家族包含四個型號：A2000N（200TOPS，座艙 AI 和極致性價比城市 NOA）、A2000L（400TOPS，高階城市NOA）、A2000U（700TOPS，全場景通識智駕）、A2000X（1000TOPS旗艦，面向L3/L4和Robotaxi）。

圖片來源：黑芝麻智能

四款芯片基于同一技術架構，區別只在算力檔位。支持芯片間高速互聯，多芯組合可以把算力推到數千 TOPS，為 L4 預留了擴展接口。

4 月 24 日，北京車展的媒體發布會上，黑芝麻發布基于 FAD 2.0 開放平臺打造的「FAD 天衍」L3級自動駕駛平臺。它基于兩顆 A2000U 芯片（單顆700TOPS），通過高速互聯實現雙芯片互為冗余，單域控制器即滿足 ASIL-D 等級要求。FAD 2.0 開放平臺 2026 年初面世，由華山 A2000 家族高算力計算平臺、配套軟件 SDK、山海 AI 工具鏈、端到端/VLA 參考模型及第三方算法模型組成，是面向全場景通識智駕打造的準量產級開放平臺。

值得一提的是，FAD 天衍面向 2027 年 7 月即將實施的《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》國家強制標準做了預埋，感知、規劃、控制模塊均部署雙冗余或異構算法，兩套算法可同時運行并實時比對。

德賽西威華山雙 A2000 FAD 天衍L3自動駕駛域控制器｜圖片來源：大蒜粒拍攝

「L3 是從人為主到機器為主的轉變點」，單記章說，所以黑芝麻的團隊專門做了這個平臺。A樣已經在跑，開發板 ready，A2000 的量產故事不只是「芯片可用」，從域控平臺到法規層面適配的準備也已經到位了。

一個芯片家族產品想要覆蓋從座艙到 Robotaxi 的全智能駕駛場景，聽起來野心不小。算力數字本身其實不重要，A2000 在架構層面做的幾件事，才是最值得關注的。

1. 九韶 NPU：不拼紙面算力，拼實際效能

芯片行業有一個公開的秘密：標稱算力和實際跑模型時的有效算力之間，往往有不小的差距。其中一個常見的原因是，芯片存在多核同步開銷的問題，也就是說多個計算核心協同工作時，光是「對齊步調」就會消耗大量時間和能量。

圖片來源：黑芝麻智能

A2000 搭載的九韶 NPU 采用了一種叫做「Unique AI運算設計」的架構，能夠消除這種同步開銷，讓標稱算力盡可能等于實際算力：「同等算力下功耗更低、精度不減、吞吐最高」，不追求紙面上 TOPS 數字最大，而是追求同樣 TOPS 下跑模型跑得最快、最省電。

當然精度支持也更關鍵。九韶 NPU 全鏈路支持 INT4、INT8、FP8、FP16、FP32 混合精度，FP16 模型不需要量化就能直接運行。

大模型不同層對精度的需求天然不同。Transformer 的 Attention 層通常需要 FP16 保底，感知 Backbone 可以用 INT8，大語言模型的部分層可以 INT4 量化。如果芯片只針對某一種精度優化（比如偏向 INT8），部署大模型時就需要額外的量化工程，量化又意味著精度損失和開發時間。A2000 的全精度原生支持，讓算法團隊訓練好的模型可以更直接地部署到車上。

九韶 NPU 同時對 Transformer 類模型做了硬件級加速。不是加速矩陣乘法（所有 NPU 都會這么做），而是對 reshape、transpose、grid_sample 這些「非計算類算子」做了硬加速，并且調整了指數運算單元與 MAC 運算單元的比例。

這些看起來不起眼的算子，恰恰是 Transformer 推理鏈路中會被卡住的性能瓶頸。計算單元算完了，但數據還卡在重排和變換上。

2. 近存計算：解決「數據搬不動」的問題

芯片算力夠了，但數據從外部內存搬到計算單元的速度跟不上，計算單元空轉等數據。這是業內俗稱的「內存墻」，是當前所有高算力芯片面臨的共性瓶頸。

A2000 的解法是設計了近存計算架構：內置帶寬高達 8TB/s 的百 MB 級專用高速片上緩存，讓數據盡量留在芯片內部，不需要頻繁搬到外部內存再搬回來。效果是延遲更低、功耗更低，同等算力的實際效能更高。

在自動駕駛場景中，延遲不是一個抽象的性能指標，它直接和人的安全息息相關。系統響應快幾毫秒，可能就是剎車踩得住、踩不住的區別。九韶 NPU 管「算得高效」，近存計算管「喂得夠快」，兩者配合的核心目標只有一個：讓紙面算力和實際表現之間的差距盡可能縮小。

3. 山海工具鏈：芯片再好，開發者用不起來就是空談

這是整個 A2000 故事中最不性感但可能是最關鍵的部分。

芯片行業有一個鐵律：開發者生態決定芯片命運。英偉達在智駕芯片市場的統治力，與其說來自 Orin 或 Thor 的硬件性能，不如說來自 CUDA 生態和完整工具鏈：幾乎所有智駕算法公司都在 CUDA 上開發，遷移到任何非英偉達平臺都意味著底層算子重寫和模型重新調優。

黑芝麻顯然清楚這一點。A2000 配套的山海 AI 工具鏈針對算法遷移做了幾件針對性的調優：分鐘級編譯（傳統芯片編譯動輒數小時，調參迭代效率天差地別）、原生支持 Triton 算子自動化編譯（降低算法工程師手動適配的工作量）、開箱即用的 Model Zoo 和性能分析工具。

工具鏈好不好用，不是看參數表來驗證的，而是看有沒有人在上面跑通了模型。

車展現場千問 VLM 大模型跑在 A2000 上實時運行，至少說明工具鏈已經能支撐主流大模型的端側部署。而黑芝麻在 A1000 時代經過多個量產項目對工具鏈的反復打磨，為山海工具鏈的不斷進化打好了基礎。

三、A2000 應該坐在哪張牌桌上？

在中國這么卷的智能駕駛市場，A2000 在競爭格局中到底坐在什么位置？

目前具備量產能力或明確量產計劃的高階智駕芯片，主要玩家有英偉達（Thor）、華為（昇騰/MDC）、地平線（征程 6P，以及剛發布的星空系列和規劃中的征程 7）、高通（8775P）。可供車企選擇的產品陣營看似豐富，但仔細看會發現每個選項都有「附加條件」。

英偉達 Thor 是性能標桿，1000 TOPS 理論算力，生態最成熟。但在當前地緣環境下，國際芯片的供應鏈穩定性始終是扎在主機廠心里面的一根刺。

華為的昇騰系列和 MDC 平臺技術能力不容置疑，但資源更多向鴻蒙智行合作伙伴傾斜。選擇華為的軟硬件一體方案，往往意味著車企需要讓渡一部分研發自主權。

地平線剛在車展前發布了星空 6P 艙駕融合芯片和整車智能體操作系統咖咖蝦，拿到十多家車企合作意向，戰略方向明確走向「芯片+軟件+方案」的整合閉環。這條路效率和體驗上有天然優勢，但對于自研意愿強烈的車企，它們更需要的是一個開放的算力底座。

FAD 2.0 開放平臺｜圖片來源：黑芝麻智能

A2000 的定位恰恰彌補了這個產品空檔：一個開放的、高階智駕專用的第三方芯片平臺。

而且它還手握一張額外的王牌：A2000 已獲準在全球范圍內銷售和應用，是目前國內唯一具備全球市場準入資質的高算力智駕芯片。隨著比亞迪、吉利、奇瑞大規模進入東南亞、中東、南美等國際市場，搭載 A2000 的車型可以直接跟著出海，不存在合規障礙。

黑芝麻 CMO 楊宇欣對此的判斷很直接：「未來占據市場主流的，仍會是第三方獨立的芯片供應商。行業越成熟，分工邊界越清晰。」

他回顧了 2020 年行業重構初期的混戰：車企干 Tier 1 的活，芯片公司干方案公司的活，所有人都在拼命拓展邊界。但現在，產業正在重新走向分工協作。

「做一家第三方獨立的芯片供應商」，黑芝麻的承諾已經吸引到了一批合作伙伴。

在L4/Robotaxi賽道，百度蘿卜快跑與黑芝麻達成戰略合作，共建無人駕駛生態圈。

北京車展發布會上，黑芝麻又與如祺出行現場簽約，如祺計劃今年在核心城市新增約 1000 臺 Robotaxi，目標 2026 年 Q4 到 2027 年 Q1 推出基于 A2000 本土化芯片打造的新一代 Robotaxi 車型。楊宇欣在簽約現場還宣布，今年基于 A2000 算力的 Robotaxi 試運行車輛計劃在中國道路上開始運行。

如祺出行 Robotaxi 車型｜圖片來源：黑芝麻智能

兩家頭部 Robotaxi 運營方先后選擇 A2000，對黑芝麻在 L4 賽道的卡位不是小事。

高階智駕層面。元戎啟行和黑芝麻建立了資本加業務的雙重紐帶，聯合打造「芯片+算法」方案，元戎在城市 NOA 第三方供應商市場的單月市占率接近 40%；國汽智控斬獲了首個 A2000 量產方案定點，對接某頭部車企的 L2+ 至 L3 級智駕項目，2026 年內量產；卓馭在高階輔助駕駛方向與黑芝麻展開合作。Nullmax 基于武當 C1236 做 8 到 15 萬元價位段的主流市場方案；千問 Qwen 的 VLM 大模型已完成 A2000 端側適配，車展現場已經實時跑起來了。

從 L4 場景（蘿卜快跑，如祺出行）到高階智駕（元戎、卓馭、國汽智控）到主流市場（Nullmax）到大模型生態（千問），A2000 的合作版圖已經不是停留在紙面上的「戰略簽約」，而是有真實的方案開發和量產進度在推進。

圖片來源：黑芝麻智能

四、第二曲線：從智能汽車到智能萬物

如果說 A2000 是黑芝麻在智駕芯片高端市場的進攻牌，那么具身智能就是它面向未來的第二條曲線。

2025 年，黑芝麻的具身智能業務貢獻了近 1 億元營收，毛利率 48.7%。對于一個起步不到兩年的新業務線來說，這條增長曲線足夠陡峭。

不過有趣的是黑芝麻在機器人賽道的打法。

它沒有簡單復制汽車芯片「賣芯片」的業務模式，而是推出了 SesameX 多維具身智能計算平臺，提供從底層通信協議、核心計算模組、操作系統、中間件到算子庫的「軟硬一體」方案。

Sesame X 多維具身智能計算平臺｜圖片來源：黑芝麻智能

為什么要這么做？

楊宇欣的解釋很務實。「現在機器人一個月給我幾千片的量，我當然做更完整的系統更劃算，對客戶也是，雙贏。等到機器人出貨量達到一個月十幾萬片甚至更多，商業模式自然會變成只賣芯片。隨著量的變化，我們的邊界會變化。」

這背后還有一層更深的商業邏輯。機器人行業的碎片化程度遠超汽車，送餐機器人、四足狗、人形機器人、工業機械臂，每個品類的形態和需求天差地別。

楊宇欣說了一句很有畫面感的話：「中國的汽車產業發展了很多年，芯片公司起步晚，相當于我一歲的時候要跟一個15歲的人打交道，是仰視的。但機器人不一樣，我們跟中國的機器人產業是從一歲開始共同成長的。」

黑芝麻具身智能業務合作伙伴｜圖片來源：黑芝麻智能

車展現場也能看到黑芝麻具身布局的最新進展：云深處絕影 X30 四足機器人、聯想六足機器人搭載 SesameX 平臺展出，電力巡檢、應急救援、工業檢測等場景的商用落地已經在推進中。

加上并購 Eeasy Tech 補齊的低端算力段（2T-10T，覆蓋行車記錄儀、DMS、消費機器人），黑芝麻目前的產品線從行車記錄儀到 Robotaxi 再到機器人，是國內端側 AI 場景覆蓋面最廣的芯片企業之一。

展臺上還有個展示的概念產品，挺有意思的。

大模型上車今年太火了，黑芝麻也祭出了自己的「小龍蝦」UI-agent。

你說「幫我用高德導航去北京最大的城市公園」，它自動打開高德、輸入目的地、發起導航，全程模擬用戶手動點擊操作，不需要碰屏幕。

這不是啥哄人的 demo，而是跑在武當 C1200 上的真機演示。當然它也不是要展示什么智駕能力，而是芯片在 AI agent 方向上的可能性。當端側算力足夠強，車機交互可以從「你說一句它做一步」變成「你說一句它幫你從頭到尾全部做完」。

「小龍蝦」UI-agent Demo｜圖片來源：大蒜粒拍攝

五、爭分奪秒的量產窗口期

A2000的真正考驗還沒有到來。黑芝麻官方預計 2026 年達到量產水平，2027 年真正開始規模上車。留給它的市場窗口期其實并不寬裕。英偉達 Thor 已經在給客戶送樣，地平線征程 6P 已經量產、星空 6P 剛拿下十幾家車企合作意向，征程 7 也在規劃中。

但換個角度看，這顆芯片在 3 到 4 年前定義架構的時候，VLA 和世界模型還不存在。它是目前市場上少數從設計之初就面向下一代 AI 范式的量產高算力車規級芯片。在智駕模型急速迭代的今天，一顆芯片能不能支撐未來 2 到 3 年的模型演進，可能比它標注的 TOPS 數字更重要。

智駕芯片的終局不在于誰的算力最高，而在于誰能成為車企信得過、用得起、不被鎖定的長期合作伙伴。A2000 給出的答案是：開放平臺、獨特架構、成熟工具鏈以及不做算法、不與客戶競爭的承諾。

這個答案是不是夠好，在接下來的 12 到 18 個月里，我們會看到市場給出的真實反饋。至少在這次車展上，A2000 已經從開發版走到了真實的道路上。