黑芝麻智能抢滩低功耗AI计算市场。

作者 | 颐圣

编辑 | 志豪

黑芝麻智能拟拿下低功耗AI芯片企业，押注低功耗边缘计算。

车东西6月19日消息，昨晚，黑芝麻智能国际控股有限公司（下称：黑芝麻智能）通过港交所披露，正与一家中国本土AI芯片企业商讨股权收购及注资事宜。

▲黑芝麻智能拟收购公告

根据H股公告显示，意向书已签署，但交易尚需完成尽职调查及正式协议签署。

若收购达成，黑芝麻智能将通过整合目标公司自研的低功耗AI芯片技术，完善其覆盖高中低端的车规级计算芯片矩阵，并拓展至机器人领域，形成从ADAS（高级驾驶辅助系统）向具身智能（Embodied AI）的战略延伸。

在整车智能化下半场竞争如火如荼的当下，市场饱和只是时间问题，寻找新的增长方向是摆在每一个企业面前的话题。

而具身智能领域，或将成为AI应用的下一个“高地”。此次黑芝麻智能在低功耗AI芯片中加强布局，这也是一个信号。

01.

中高端市场之外

低功耗芯片需求迫切

当下，黑芝麻智能目前的核心业务聚焦于车规级高性能AI芯片研发，其代表产品包括华山A2000系列（算力250-1000TOPS）及武当C1200跨域融合芯片。

这些芯片主要面向L2-L4级自动驾驶场景以及舱驾一体方案。

▲华山A2000家族

尽管高性能芯片在自动驾驶中发挥关键作用，但随着市场逐渐成熟，新的需求也在浮现。

随着智能汽车市场渗透率提升，车企对成本与功耗的敏感度持续增加。尤其在L2级以下辅助驾驶、自动泊车及小型工业机器人领域，对高性价比、低功耗AI芯片的需求日益凸显。

以自动泊车场景为例，当前主流方案多采用视觉感知与简单决策算法，对芯片算力要求较低，但需兼顾实时性与能效比。

类似需求同样存在于服务机器人（如物流小车、四足机器人）的边缘计算环节。

针对此类需求，黑芝麻智能虽具备高性能的“九韶”NPU架构，但缺乏针对前述场景的低功耗产品线，而此次收购的潜在标的，正填补了这一技术空白。

▲“九韶”NPU架构

未来，黑芝麻智能或将实现从低端到高端的全系覆盖，从而满足车企从经济型到高端车型的多样化需求。

与此同时，在具身智能领域，黑芝麻智能可能也要拿到先机。

02.

目标公司专注低功耗AI

技术路径贴近市场需求

据公开信息显示，此次黑芝麻智能拟收购的「目标公司」深耕高性价比、低功耗AI SoC（系统级芯片）的研发与销售，其产品IP已实现自研化，涵盖ISP（图像信号处理器）、NPU（神经网络处理器）及模拟IP模块。

尽管未披露具体参数，但业内推测其技术路径或类似安凯微电子的“孔明二代”或星宸科技的SAC8904芯片。

这两类产品均功耗相对较低，支持2-10TOPS算力，具备不错的ISP能力和NPU算力，在ADAS中的自动泊车、驾驶员监测系统（DMS）等场景都可以发挥作用。

▲边缘计算等应用场景常见芯片规格

这种技术特性或可与黑芝麻智能现有产品形成互补，「目标公司」的低功耗IP可满足轻量级边缘计算需求，而黑芝麻智能现有产品则提供高算力中心处理能力。两者结合，有望构建智能汽车与机器人领域的完整解决方案。

03.

开启战略扩张窗口

寻找盈利新方向

从黑芝麻智能的市占率和营收表现来看，他们似乎在高阶ADAS市场已经“赢麻了”，为什么还要收购一家新的公司呢？

从黑芝麻智能的财务方面来看，其2024年财报显示，2024年该公司营收达4.74亿元，较2023年的3.12亿元同比增长51.8%，毛利率从2023年的24.69%提升至2024年的41.1%，提升了16.41个百分点。

2024年黑芝麻智能的公司权益持有人应占利润为3.13亿元，上年同期为亏损48.55亿元，成功实现了扭亏为盈。

▲黑芝麻智能2024年主要财务摘要

不过，剔除向投资者发行的金融工具的公允价值变动等因素影响后，黑芝麻智能2024年经调整亏损净额（非国际财务报告准则计量）为13.04亿元，扩大了4%。

具体到业务来看，2024年黑芝麻智能辅助驾驶产品以及解决方案收入达到4.38亿元，同比增长了58.5%，如此看来，黑芝麻智能在该领域的增长不错，但也在积极寻找新的方向。

对此，黑芝麻智能在财报中明确将人形机器人列为未来重点方向。

此前，黑芝麻智能已经在具身智能领域布局，搭载其“九韶”NPU架构的C1200家族已与傅利叶智能合作应用于“灵巧手”项目。此外，武汉大学“天问”人形机器人的研发也有黑芝麻智能的身影。

这次收购的低功耗AI芯片，或将作为具身智能硬件的“神经末梢”，支持机器人执行环境感知、动作控制等实时任务。

此举标志着黑芝麻智能从专注ADAS向“车-机协同”的技术生态演进。

04.

结语：ADAS芯片企业寻找新方向

此次收购若成功，将是黑芝麻智能从单一高性能芯片供应商向“全栈式解决方案平台”的重要转折。

通过拿下低功耗芯片这一边缘计算场景，黑芝麻智能一方面能更灵活地满足车企分级需求，另一方面也能借助机器人市场释放的潜力，实现从ADAS向具身智能的跨越。

但需要指出的是，芯片整合只是第一步，未来黑芝麻智能能否取得进一步发展，还要看技术整合的效率与市场拓展的速度。