1. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD
芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
2. “算力”的分层定义-初级算力
“算力”（Computility），作为计算能力或计算力的术语，主要指的是硬件设备如计算机、服务器和GPU执行计算任务的速度和能力。其英文名computility源自计算（compu-）和效用（-utility），表示对计算能力的量化。然而，近年来，尽管算力备受关注，但其量化描述却存在混乱，如“每秒算力116亿亿次”，但这些描述缺乏明确的计算任务类型、数据类型和精度等关键信息。
为了解决这种混乱，本文系列将介绍算力分层的必要性，包括三个层次的定义：初级算力、量词介绍和计算精度。初级算力的准确描述至关重要，它需要明确的性能指标，如FLOPS（每秒浮点运算次数）单位，以及不同精度的浮点数计算能力。例如，Intel CPU和NVIDIA GPU的初级算力规格各有不同，如A800的规格和A100的6912个FP32 CUDA Core。
在科学计算领域，FLOPS一度以FP64为主，但在AI领域，其他精度（如FP32、FP16等）和新浮点数格式也在使用。比如，CPU如Intel i9-12900K的硬件算力与GPU如NVIDIA A100的差距，反映了CPU和GPU设计目标的差异：CPU注重单线程和通用计算，而GPU则强调并行处理和AI计算。这导致GPU的算力通常在TFLOPS级别，而CPU在GFLOPS级别。
超级计算机的性能，如Rmax和Rpeak，是衡量不同算力的另一个标准，比如美国ORNL的Frontier以1.685 EFLOPS位居TOP500榜首。然而，一般算力中心的描述往往与这些高性能计算系统相去甚远，比如“智算”和“超脑”等概念的提出，反映出基础软件的重要性。如RISC-V高性能通用计算服务器HS-S1-2，虽然拥有4TFlops（FP64）的初级算力，但在软件支持上仍有提升空间，澎峰科技与西研院的联合研发正朝着自主可控和全球竞争迈进。
3. 125H和8845HS迷你主机到底选谁深度体验零刻SEi14一周，实话实说有点强
迷你主机选125H还是8845HS？体验零刻SEi14一周，实话实说有点强。去年写过一款5700U的零刻迷你主机，热度极高，反应迷你主机市场兴趣浓烈。有用户评论质疑迷你主机定位和使用场景，同时认为“越大越强”。5700U处理器适合办公、影音、图文处理及小型游戏，价格定位。若舍得投入，选择更强处理器，体验会有大不同。
零刻SEi14搭载最新英特尔Ultra 5 125H处理器，性能大幅提升，尤其AI方面。全新散热系统和设计，性能强，外观有质感，足够静音。价格虽与8845HS相近，但英特尔Ultra 5 125H处理器的AI加速器强大，尤其在视频处理、美颜、背景虚化、降噪上表现优异。英特尔的营销和软件生态优势明显。
选择SEi14还是SER8，关键看需求。若游戏需求多，AMD可能是首选，而剪辑、办公、直播等，则英特尔更佳。SEi14搭载全新风道设计，散热更高效，设计思路上类似MAC Studio，但体积更小。接口丰富，满足进阶用户需求。
SEi14采用专利散热设计，磁吸式供电，材料和工艺高端，一体CNC成型全素金属外壳，视觉效果出色。双风扇设计，散热性能强且静音。取消2.5英寸硬盘位，改为双M2盘位，支持8TB存储，双通DDR5最高支持到96GB，处理器、显卡及AI算力强大，体验出色。
处理器为英特尔酷睿Ultra5 125H，14核18线程，性能强劲，最大睿频可达4.5Ghz，支持多种人工智能软件框架及应用。SEi14在节能、均衡、性能三种模式下可自由切换，噪音控制极佳。跑分测试中，SEi14在多核、单核性能、多线程倍率上与8845HS各有优势。
使用CINEBENCH R20/R23进行跑分测试，SEi14多核跑分在5023/12579pts，单核1630pts，多线程倍率为7.72x。3D Mark测试中，SEi14在游戏性能上表现不俗，尤其在Arc Graphics 7核心显卡支持下，游戏帧数稳定，体验流畅。
游戏测试中，《绝地求生》1080P中等画质下平均帧率49fps，《永劫无间》1080P高画质下平均帧率53fps，《极限竞速：地平线4》1080P中画质下平均帧率49fps。散热测试中，SEi14在54w性能模式下，处理器核心温度最高81℃，平均为77℃，噪音控制在35分贝和40分贝，散热效果出色。
总体而言，零刻SEi14颜值、性能及体验俱佳，无明显短板，性价比高。作为迷你主机，稳定性、颜值、接口及噪音控制是关键，硬件够用就好。2024年，这样的迷你主机值得试一试。