黑芝麻智能 2025 年中报电话会议要点、问答

1.财务业绩与展望 收入表现：2025年上半年实现收入2.53亿，同比增长40%左右；另有约5000万算法软件类收入因谨慎性原则调整至下半年确认，全年收入预期指引不变。 毛利率：上半年整体毛利率约25%，较上年同期有所下降，主要因辅助驾驶产品和方案场景拓展增加硬件组件及人力投入；预计下半年随着芯片持续交付及算法软件类方案交付比例提升，毛利率将有所提升，全年毛利率基本与2024年持平。 费用控制：上半年费用整体下降8.8%，其中研发费用同比下降10%，销售费用基本稳定，行政开支同比下降6.8%；预期全年三费整体下降会超过十个点以上。 亏损收窄：调整后营业亏损5.49亿人民币，较上年同期亏损收窄9%左右；预期全年亏损较上年收窄超十个点以上，随着收入快速提升，亏损大幅收窄时间将快速来临。 2.核心业务进展与客户合作 客户合作深化与定点突破：与吉利、比亚迪、东风、一汽等头部客户持续深化合作，进行持续性交付及下一代平台工程化开发；上半年获取更多国内外车型新定点，海外车型定点创公司历史新高，海外销售车型已逐步出货。 新业务场景突破：在商用车、无人物流、机器人领域取得突破性进展，商业化版图进一步夯实，市场占有率逐步增加。 智驾方案量产与车型定点： 在手定点车型超过30款以上，预计今年将拓展1-2家头部车企的定点合作。 海外已获得三款车型定点并开始出货，来自两家不同头部车企，预计明年海外出货开始放量。 商用车领域已有一家定点，年内还将与头部车企在商用车领域签约，预计未来三年商用车出货量将有十倍以上增长。 3.产品与技术研发进展 芯片产品布局与量产计划： A1000：支持高速NOA、记忆行车等功能，持续在国内市场扩大出货，并开始面向全球市场，其性能和覆盖场景符合目前海外市场需求。 C1236系列：专注于SoC支持NOA的方案，将逐渐替代原有方案。 C1296：舱驾融合方案将很快量产。 A2000：V2X方案将很快推出，支持INT4、INT8、INT16、LP8、MXFP8、FP10、FP16 等丰富数据类型，对端侧推理计算支持良好，VI模型可顺利部署；实际性能超过英伟达ThorU，7纳米制程工艺达到其4纳米工艺性能，在带宽优化（VLM多模态大模型encoder部分数据几乎不用进出DDR）及硬件加速关键计算方面具有优势，算力超过500TOPS以上。 下一代芯片：A2000之后的芯片将于2026年推出。 算法与解决方案： 基于A1000的高速NOA车规方案继续获得新车型定点。 通过不断创新前装解决方案，实现P2P（parkinglottoparkinglot）全程支架，可顺利实现无人接管，通过收费闸口和停车场闸机口。 与合作伙伴共同开发的城市交通方案将会很快量产。 算法进展与行业同步，端到端算法今年将基于A1200芯片达到量产状态，同时研究BEVR在A2000上的布局（基于大模型的方案）。 4.战略布局与未来展望 市场拓展与客户突破： 国内出货预计每年保持50%以上的增长。 下半年将陆续突破更多之前未合作的车企，明年整体出货量和收入预计保持增长幅度。 未来五年目标：在国内智能驾驶芯片市场取得30%左右的市场份额，全球市场份额至少10%以上。 新业务线与市场定位： 新增机器人业务线，战略定位为继续加强智能驾驶业务线，同时专注于端侧推理AI芯片研发，力求高中低全方位布局。 未来核心市场包括智能驾驶、机器人及其他各种端侧AI应用。 并购与资源整合：将完成人工智能芯片公司的收购事项，通过收购进一步整合资源，提升综合竞争力，助力全球市场领先地位。 并购逻辑：拓展AI芯片产品线覆盖，特别是低功耗入门级算力芯片，将场景从汽车拓展到机器人、智能家居等领域；扩大在汽车行业内不同算力场景覆盖及汽车行业外AI推理芯片场景覆盖；收购标的具备自研核心IP能力，可拓展核心IP领域技术覆盖，并增加芯片出货量以优化供应链管理。 5.机器人与新兴业务进展 业务进展与场景落地： 四足机器人：与云深处合作，在具身领域面向巡检、科研等领域已有产品落地，下半年将与全球领先公司有具体业务落地。 无人小车：与客户合作的无人小车产品已在云南邮政场景开始部署和应用，基于A1产品，下一代将很快升级到C1200系列产品。 人形机器人：与湖北阳天问等人形机器人合作，正与国内多家头部人形机器人公司展开合作。 其他领域：参与早期公司投资以拓展更多机器人场景，覆盖从智能化割草机、轮式机器人到无人小车等不同形态。 产品方案与生态策略： 形成华山系列（以算力为主，面向具身智能场景提供强大算力）和武当系列（作为小脑方案，提供机器人本体控制和算法）两套不同方案，覆盖几TOPS到几十TOPS甚至几百TOPS上千TOPS算力需求。 采用生态合作方式，提供公开文档、代码、应用及开发系统、模组，降低应用门槛；打造标杆应用，如巡检、运动、建筑、电力巡检等场景。 收入预期：今年机器人领域模组相关销售额约千万级，预计明年增长5到10倍。 6.行业趋势判断与竞争优势 高速NOA与城市NOA趋势： 高速NOA已进入技术普及期，功能性能趋于标准化，客户会选择第三方提供的方案。 城市NOA是未来3-4年智驾领域差异化关键，头部车企正加大自研投入，通过团队整合、调整及投资第三方算法公司等方式提升能力。 竞争优势： 高速NOA：A1000是国内性价比最高的高速冗余解决方案。 城市NOA：C1200系列实现SoC支持入门级城市NOA，A2000是国内仅有的几个开放的支持城市高阶NOA算法的芯片平台之一。 核心优势在于专注核心IP自研，芯片和IP经市场充分验证，技术成熟度高，能作为开放且通用的平台支持不同客户及合作伙伴的差异化方案；坚持开放平台商业模式，为客户提供差异化开发空间。 Q&A Q: 智驾芯片部分的新定点有哪些最新进展？ A: 目前公司在手的定点车型超过30款以上，合作车企包括吉利、东风、一汽、比亚迪等头部车企，预计今年还会拓展1到2家头部车企的定点合作。海外市场已有三款车型来自两家不同头部车企的定点并出货，明年海外出货量预计会进一步放大，未来定点重点将从国内拓展到更多海外市场。A1000持续在国内市场扩大出货，专注于高速NOA、记忆行车等功能，并开始面向全球市场，其性能和覆盖场景符合目前海外市场需求，预计国内出货每年保持50%以上的增长，明年海外出货会开始放量。C1236系列专注于SoC支持NOA的方案，将逐渐替代原有方案。商用车是重点突破方向，目前已有一家定点，年内还会有另外一家头部车企在商用车领域的签约合作，预计未来三年商用车出货量会有十倍以上的增长。 Q: 公司推动外延并购的内在产业逻辑和着力点是什么？ A: 外延并购的核心逻辑是拓展AI芯片产品线覆盖，除原有汽车行业中高算力AI芯片外，通过收购拓展低功耗入门级算力芯片产品覆盖，将场景从汽车拓展到机器人、智能家居等领域，同时扩大在汽车行业内对不同算力场景的覆盖以及汽车行业外对不同AI推理芯片场景和需求的覆盖。收购标的需具备自研核心IP能力，以进一步拓展核心IP领域的技术覆盖，同时芯片出货量将大大增加，有利于优化供应链管理。此外，通过收购覆盖中低端市场，实现对汽车智能驾驶方案的全方位覆盖，并满足机器人等不同类型对芯片的需求，完成并购后将实现从1TOPS到1000TOPS方案的全方位覆盖，成为全球AI芯片算力覆盖面最广的公司之一。 Q: 黑芝麻智能在机器人市场的哪些应用或客户方面，可能在未来一两年最先贡献较大规模的应用？明年大概能看到多大的规模？ A: 黑芝麻智能今年主要拓展的市场之一是机器人市场，因其与汽车产业链重叠度高，技术可直接拓展应用。目前在特种领域已有落地，如与云深处合作的四足机器人具身领域，面向巡检、科研等领域已有产品落地，下半年将与全球领先公司在具体业务上落地，同时涉足大模型泛化具身领域（如情感陪护）。此外，无人小车场景成熟，基于A1产品已在云南邮政场景部署应用，下一代将升级到C1200系列产品。公司通过投资早期公司拓展场景，基于华山系列（提供强大算力，面向具身智能场景）和武当系列（作为小脑方案，提供本体控制和算法）形成两套方案，并采用生态方式（公开文档、代码、应用，提供开发系统和模组）及打造标杆应用（如巡检、建筑、电力巡检领域）来应对市场碎片化。关于规模，今年基于模组的销售额约为千万级，预计明年增长5到10倍。 Q: 行业趋势方面，高速NOA是否开始变得标准化，车企是否更愿意自研城市NOA算法？公司在高速NOA和城市NOA领域相比其他第三方的竞争优势是什么？未来3到5年在高速NOA和城市NOA的份额目标如何？ A: 高速NOA已进入技术普及期，功能性能越来越标准化，客户会选择第三方提供的芯片及底层解决方案，配合自研或第三方算法实现高速能力。城市NOA是未来3到4年智驾领域差异化的关键，头部车企正加大自研投入或投资第三方算法公司。公司竞争优势在于：A1000是国内性价比最高的高速冗余解决方案，C1200支持入门级城市NOA，A2000是国内少数开放的支持城市高阶NOA算法的芯片平台。未来目标：五年内在国内取得30%左右的市场份额，全球至少占到10%以上。 Q: 公司在自动驾驶算法层面的自研及合作进度如何？有哪些算法储备？如何看待头部算法公司涉足芯片领域的布局，公司作为传统芯片公司的竞争优势是什么？ A: 算法进展：与吉利、东风合作的基于公司算法感知的方案已量产；今年基于A1200芯片的端到端算法将达到量产状态，同时在A2000上布局基于大模型的BEVR方案，与行业同步。合作方面，与纽迈等头部算法公司合作，下半年将发布与国内头部车企基于高阶城市NOA方案的合作，为客户提供多样化选择。竞争优势：芯片经过市场验证，支持差异化方案；坚持开放平台商业模式，专注芯片领域，打造开放通用平台，符合产业分工合作趋势。芯片研发难度大，需长期积累，公司专注核心IP自研，具备技术成熟度和产业链整合能力。 Q: 公司在车规领域有何布局？是否计划推出高阶芯片的车规版本并应用于车规领域？是否考虑提供turnkey方案（如模组交付）？ A: 芯片投入及封测成本较高，尤其是复杂芯片的封测成本昂贵。车规芯片需经过零下40度到125度的三温测试，测试成本高，除军品外车规是较贵的应用领域。在机器人应用中，对可靠性要求特别高的高端需求会提供车规级产品，而大量无需高可靠性的机器人应用可节省测试和封装成本。公司今年后续将announce对应的芯片和模组，并会提供模组交付，因机器人领域尚处早期，模组交付对客户更易用。 公司在模组交付过程中，是否会提供类似NVIDIA的完整工具链（包括底层操作系统、开发套件、仿真工具等）？ A: 车和机器人的底层操作系统完全不一样，接口也不同，机器人模组会提供直插和金手指两种类型。公司会提供开发套件，包括开发硬件、软件操作系统及文档，并结合标杆应用作为sample，助力客户快速启动应用。同时会提供完整的工具链，这在机器人应用领域必不可少。由于机器人领域碎片化严重，公司将通过开发套件、sample及开源代码的方式提供支持。此外，公司的世界模型基于现实实际数据生成，更接近现实，且需求成本大幅降低，无需庞大计算能力即可提供大量数据。 Q: 黑芝麻智能华山A2000芯片与英伟达等国际巨头的同类产品相比，竞争优势和劣势分别是什么？ A: 华山A2000芯片对标的是英伟达ThorU产品。劣势在于ThorU采用4纳米工艺，而华山A2000为7纳米工艺，在制程上面临挑战。优势主要包括：一是实际性能已超过ThorU，其算力最初公布为250TOPS，最终产品研发的实际算力超过500TOPS；二是支持的数据类型更丰富，如MXFP8（DeepSeek大量使用）和INT8，在端侧推理性能上表现优秀；三是7纳米制程工艺达到了ThorU4纳米工艺的性能，在效率和成本上具有优势；四是解决了ThorU存在的带宽不足问题，通过架构优化（如