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自动驾驶爆发之年,黑芝麻智能冲击港股

2024-04-16 14:23:41丨 来源:网络 丨 阅读量:12479 丨 会员投稿

中新经纬4月10日电 2024年将成为L3级及以上智能驾驶技术爆发之年,新能源汽车智能化的加快推进,也让自动驾驶芯片等产业链相关企业备受关注。

近日,黑芝麻智能更新补充材料,再次向港交所提交了上市申请。

成立于2016年7月,作为一家车规级智能汽车计算SoC(System on Chip系统芯片)及基于SoC的解决方案供应商,黑芝麻智能为主机厂、Tier1提供车规级的高算力SoC,以及基于SoC和算法的解决方案。

据商业咨询公司Frost & Sullivan评估,一辆新能源汽车平均使用1500多颗芯片,是传统燃油车芯片用量的两倍——这也让不少芯片企业借助东风一跃而起,黑芝麻智能就是其中之一。

自动驾驶爆发之年,黑芝麻智能冲击港股

根据弗若斯特沙利文的资料,按2022年车规级高算力SoC的出货量计,黑芝麻智能已经是全球第三大供应商。

黑芝麻智能的收入主要来自两大部分:自动驾驶产品及解决方案以及智能影像解决方案。其中,自动驾驶产品及解决方案占据主要部分,在2021年、2022年及2023年分别占总收入的56.6%、86.0%及88.5%。

目前,黑芝麻智能的芯片产品已经形成了两大矩阵:华山系列以及武当系列。前者是车规级高性能自动驾驶计算芯片,包括A1000、A1000L、A1000Pro,采用16nm制程工艺。与此同时,下一代SoC华山A2000正在开发中,预期于2024年推出,2026年量产。相比前一代产品,A2000系列升级到了采用7nm FFC汽车工艺,算力升级到了250 TOPS,约是A1000的5倍。

黑芝麻智能推出的武当系列跨域计算芯片平台,则是业内首个智能汽车跨域计算芯片平台,武当系列能够覆盖座舱、智驾等智能汽车内部多个不同域的需求,具有多域融合的能力。2023年,武当系列旗下首款芯片——C1200系列发布。

自动驾驶爆发之年,黑芝麻智能冲击港股

近年来,黑芝麻智能的客户量也在持续增加,目前已与49多家汽车OEM及一级供货商合作,如一汽集团、东风集团、江汽集团、合创、亿咖通科技、百度、博世、采埃孚及马瑞利等。截至2023年底,华山二号A1000系列SoC的总出货量到目前已经超过15.2万片。

这也使得黑芝麻智能的营业收入呈现出翻倍式增长,2021年至2023年,黑芝麻智能的营业收入分别为0.61亿元、1.65亿元和3.21亿元。

与之相应的是毛利的增加——招股书数据显示,黑芝麻智能的毛利由2021年的0.22亿元增加至2022年的0.49亿元,并进一步增加至2023年的0.77亿元。其中自动驾驶产品及解决方案的毛利率由2021年的18.6%增加至2022年的24.2%。

2023年年底,工信部联合四部委印发《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》称,将以白名单准入的方式推进L3和L4级自动驾驶的落地。黑芝麻智能招股书中显示,已经推出的A1000 Pro本身就是用于L3级自动驾驶,正在研发的A2000也是针对L3及以上级别的自动驾驶场景使用,“已经获得多家汽车OEM的正面反馈”。

而快速增长的背后是大幅度的投入,2021年至2023年,黑芝麻智能的研发开支分别为5.95亿元、7.64亿元和13.63亿元,分别占收入的984.0%、461.8%及436.2%。在人员方面,黑芝麻智能的研发团队已经有950名人员,占雇员总数的86.7%,并且团队中约58%拥有硕士或以上学位。专利层面,黑芝麻智能在全球拥有104项注册专利及174项专利申请、两项集成电路布图设计注册、92项软件著作权及141项注册商标。

IPO前,黑芝麻智能在成立后的7年里完成了超10轮融资,累计融资金额超过7亿美元。投资者包括小米、吉利、上汽集团和腾讯等明星企业,以及武岳峰科创、兴业银行集团、广发信德等一线资本。

自动驾驶爆发之年,黑芝麻智能冲击港股

对于黑芝麻智能而言,当下的投入都是在为智能汽车芯片产业链的未来进行提前布局。

根据弗若斯特沙利文的资料,预计2023年中国高算力SoC的出货量将大幅增加,达到105万颗,并且预计2023年黑芝麻智能在中国的市场份额将为9.7%,相比2022年市场份额(5.2%)大幅提升。此外,其预测:全球ADAS SoC的市场预计到2028年将达人民币713亿元,2022年至2028年的复合年增长率为23.2%。

按中汽协数据,2023年我国汽车产销量双超3000万辆。其中新能源车产销分别完成958.7万辆和949.5万辆,已经占产销近三分之一。当下,内卷已经成为新能源汽车行业的关键词,而众多车企对技术快速迭代的渴求也造就了汽车芯片领域的快速发展。显然,赴港上市成功,也将能让产业链上的独角兽企业们获得更充足的弹药。(中新经纬APP)

 

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