日前在北京举行的智能电动汽车发展高层论坛（2026）上，黑芝麻智能创始人兼CEO单记章表示，物理AI正加速走向应用，VLA（视觉语言动作模型）与世界模型的结合有望在未来超越人类驾驶能力。这一技术趋势对车端芯片的计算能力提出了极高要求，同时先进制程产能紧张已成为结构性挑战，需要产业链提前布局。
他同时透露，公司最新一代芯片华山A2000因性能超美国《芯片法案》红线，经历了11个月的审查，已于2025年底顺利通过BIS审查并拿到芯片。
单记章表示，几年前AI快速发展主要集中在语言模型，而最近一两年物理AI正在加速到来，世界模型已应用于智能驾驶。VLA与世界模型结合后，不仅能基于过去几秒的驾驶历史做出决策，还能推演未来5至10秒内各目标的交互，大幅提升智能驾驶水平，有机会超过人类驾驶能力。这种技术框架要求VLA和世界模型同时部署在云端和车端，对芯片计算能力提出极高要求。目前许多云端计算芯片面积已达光罩极限，部分公司甚至采用整片晶圆制造计算芯片。而当前先进制程产能高度紧张，DDR涨价与AI芯片需求密切相关，这属于结构性产能紧缺而非短期周期波动，需要供应链提前部署。
在智能驾驶级别提升的推动下，车端AI算力需求大幅增长，不少公司已在规划数千TOPS的算力部署，芯片面积随之增加。
单记章认为，在先进半导体工艺产能受限的情况下，芯片厂商需部署供应链多元化和安全性，客户也面临同样的选择，产业链分工协作是行业快速发展的标志，可促进创新与技术进步。
正是基于上述思考，黑芝麻智能设计了新一代芯片华山系列A2000。
但该芯片因性能和集成度超过美国《芯片法案》红线，2025年初流片后经历了长达11个月的BIS审查，最终于2025年底顺利通过并拿到芯片。
单记章表示，华山系列A2000支持全链路支持浮点计算，大幅减少量化精度损失时间，可直接用浮点部署；NPU计算实现双链路安全冗余，满足车规安全要求；通过chip to chip连接实现算力扩展，可满足L3、L4级数千TOPS的计算需求；单颗芯片在完成推理运算的同时可支持数据闭环，无需额外增加成本。
在NPU设计方面，黑芝麻智能采用了独特的单核架构，避免了多核间的同步开销，大幅提升AI计算效率。
芯片原生支持FP16、FP8、FP32、INT16、INT8、INT4等多种数据类型，完全兼容当前语言模型、多模态模型和世界模型。同时，芯片增加了近存计算架构，大幅降低对DDR带宽的需求，极致减少AI计算延迟，提升车辆安全性。
针对低光照场景，芯片集成了3D低光增强功能，可在0.001Lux（千分之一勒克斯）的超低照度下工作。芯片采用三层安全架构（3L安全架构），实现各种硬件的安全隔离。尽管无法做到pin-to-pin兼容，但通过支持多种计算精度和AI算子，并提供强大的工具链，可大幅缩短算法部署和迁移时间。
华山系列A2000单芯片算力覆盖200TOPS到1000TOPS，可解决城市NOA到高阶L4自动驾驶的全场景需求。
单记章指出，除了智能驾驶，端侧应用场景正在高速发展，未来五年复合增长率将超过40%。具身智能是下一个巨大市场，黑芝麻智能将利用在车端量产的经验赋能具身智能。
黑芝麻智能于2024年作为AI芯片第一股成功上市，2026年完成了中国AI芯片领域首个并购案例。
其在智能驾驶领域拥有华山和武当两个系列芯片产品，并在2023年便率先推出舱驾融合方案并实现量产。此外，在市场上通过并购，产品线进一步丰富，实现了端侧推理的全面覆盖，2025年业务增长超过75%，2026年芯片出货量预计将远超千万颗，增速有望超过2025年。
