黑芝麻智能，捡了个IPO

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文｜科技新知

在海外巨头占主导地位的自动驾驶领域，中国玩家们尝试讲自己的新故事。

6月30日，在港交所主板递交上市申请的黑芝麻智能就是其中之一。

成立于2016年的黑芝麻智能，其核心团队成员均来自英伟达、微软、高通、ARM。可纵然大牛加持，但黑芝麻智能并不打算在算力上大做文章。在价格屠夫特斯拉多次降价，国内车企严控成本的当下，作为Tier2的黑芝麻智能，想要先讲好性价比的故事。

比如今年，黑芝麻智能主攻不同技术方向，推出行泊一体智驾域控方案、可进行跨域融合计算的武当系列首款芯片C1200。与此同时，创始人单记章宣布，公司定位从“自动驾驶计算芯片的引领者”升级为“智能汽车计算芯片的引领者”。

自动驾驶芯片本就是高度集中的行业，自成立以来，黑芝麻智能虽获得过蔚来资本、上汽集团、长江小米产业基金等多家明星机构的投资，可依然处于商业化初级阶段。招股书显示，2020年到2022年累计亏损高达58.7亿元，远超总收入2.79亿元。

与同行的差距从自动驾驶SoC出货量上就能看出端倪，黑芝麻智能旗舰A1000系列SoC出货量为2.5万片，远低于地平线征程系列300万片。

当然，避开自动驾驶芯片的正面交锋，在行泊一体、舱驾一体的技术方向上，黑芝麻智能业并不缺劲敌。

三年亏58亿，SoC仅出货2.5万片

这是一个明星团队携手创业的故事，创始人之一单记章，曾任职于全球图像传感器龙头豪威科技；刘卫红更是博世底盘制动事业部亚太区总裁。2016年，单记章和刘卫红一拍即合，共同创立了黑芝麻智能科技。

黑芝麻智能覆盖自动驾驶芯片及解决方案、智能影像解决方案两大领域。其中自动驾驶芯片及解决方案是黑芝麻智能营收的主力军，占比超80%。具体到产品线上，包含自动驾驶SoC华山系列、智能汽车跨域芯片武当系列。

招股书显示，黑芝麻智能客户数量由2020年的33名增至2021年的45名，进一步增至2022年的89名。这期间，收入也从5300万增长到1.65亿。这三年间，黑芝麻智能客户收入复合增长率46%。

年收入1.65亿元本不值一提，但在国外巨头占主导地位的车轨级芯片行业，黑芝麻智能已经可以坐上牌桌，按照市场份额来看，黑芝麻智能在中国市场份额只有5.2%，却排名第三，仅次于英伟达、地平线之后。

位于行业第三，依然与行业龙头有不小的差距，黑芝麻科技在招股书中说道，旗舰A1000系列SoC的总出货量为2.5万片。作为对比，地平线征程芯片出货量突破300万片,针对L2+的征程5出货量超10万。

仔细来看，黑芝麻智能并不丰厚的营收，原因在于目前整个公司仍过于依赖头部客户。

过去三年，黑芝麻智能最大客户收入分别占总收入的47.7%、40.7%及43.5%。前五大客户分别占总收入的88.5%、77.7%及75.4%。客户过于集中，会影响可持续发展能力。如何在现有客户基础上，拓展更多能贡献营收的客户，是黑芝麻智能接下来需要做的事情。

当然，这并不简单，自动驾驶芯片行业竞争激烈，产品尚未经过量产上车检验的黑芝麻智能也在招股书中表明，产品及解决方案商业化上的往期记录有限，在面对更激烈的行业竞争格局，黑芝麻智能竞争力和经验有待提升。

过于依赖大客户也代表对方话语权较强，回款慢也成问题。

过去三年，黑芝麻智能的貿易应收账款及应收票据快速增加，从2020年的0.35亿元，增加至2021年的0.49亿元，再到2022年的1.25亿元。

经过简单的计算就能看出端倪：2020、2021、2022这三年，黑芝麻智能的应收账款占总收入的比例，分别为66%、81%、75%。应收账款的比例超过了60%。。

黑芝麻智能给客户的正常信贷期是30到180天，但过去两年，很多应收款都延期了。招股书数据显示，从2020年到2022年，黑芝麻智能应收账款的周转天数分别为200天、266天、208天。这已经大大超出了180天的安全线。

芯片行业需要形成规模化相应才能摊平成本，仍处于商业化初级阶段的黑芝麻智能依然处于巨额亏损中，从2020到2022年，分别年度亏损7.60亿元、23.57亿元和27.54亿元，合计58.71亿元。

在剔除向投资者发行的金融工具公允价值变动、以股份为基础的付款之后，黑芝麻智能经调整净亏损分别为2.63亿元、6.74亿元和7.00亿元，合计16.37亿元。

从数据来看，黑芝麻智能大头支出为研发投入，一般行政开支与销售开支，但短期内这部分或许很难减少。

为了继续在牌桌上竞技，仍需要承担巨额的研发支出，就像其在招股书中所说，我们一直有一继续在研发方面进行大量投资，这可能会对我们的盈利能力与经营现金流量产生不利影响。据招股书数据显示，三年来，黑芝麻智能研发支出分别为2.55亿元、5.95亿元、7.64亿元，预计未来还会继续增长。

必要的研发开支外，黑芝麻智能还要付出昂贵的人力成本，单记章也曾指出员工薪酬与工作效率的问题，“我们2016年成立到现在1000人，对半导体公司来说这个规模是很大的。怎么去管理员工，怎么让员工高效工作，挑战一直会存在。”

员工工资是笔不小的数目，仅2022年，销售支出与一般行政支出便达3.34亿。而2022年底其现金及等价物为9.82亿元，黑芝麻智能需上市来输血。

出货太少，量产上车待考验

与时下自动驾驶SoC以大算力为卖点的“潮流”不同，黑芝麻智能一直在强调自己“有性价比”。

性价比就是兼顾性能与价格，可一家车企选择芯片时，不单单看价格，还要看产能。就像芯驰科技董事长张强所说，“对芯片公司来讲，检验芯片、检验生态，都是看量产。量产才能检验所有的工作是不是合格。”只是价格有优势远远不够。

小算力芯片，即5到30TOPS，量产经验丰富、交付能力强、安全稳定性高且性价比突出的芯片厂商更有优势，国内厂商来看地平线速度和投入度更优越，黑芝麻智能在小算力芯片上突围难。

中算力芯片，黑芝麻固然有华山二号A1000，算力为58TOPS，可谓瞄准了国产厂商的空白区，且售价仅100美元，但目前还未正式量产上车，市场表现有待验证。该市场还要面对英伟达、TI等成熟选手的竞争。

前瞻经济学人指出，自动驾驶行业2023年将进入L3量产爆发期，也就是需要100TOPS左右的算力。目前大算力芯片上，英伟达、高通等成熟选手之外，地平线征程5是目前唯一规模化量产的国产大算力芯片，商业化上同样优于黑芝麻智能。

值得一提的是，黑芝麻智能华山系列在功能完整性，相比于部分ASIC路线公司产品，或更能适应BEV + Transformer新趋势。可纵然有技术创新也得经过量产的检验，黑芝麻智能量产落地最快在今年到明年，后续效果如何也有待考证。

就像单记章本人所说，“在0到1的阶段，刚开始量产的时候，主要是难在技术，服务好几个和核心客户。但今年我们要从1到100，实际上会面对很多客户，我们怎么分配资源、如何让客户都满意，这是特别大的挑战”。

自动驾驶芯片本就是全产业链中集中度最高的环节，对比地平线已密集落地的量产订单，黑芝麻智能确实慢了一步，在竞争力上有待加强。

强敌环伺，性价比难谈

黑芝麻智能想靠性价比占领市场不简单。

据汽车之心统计，今年国内已经有20多家厂商开发聚焦L2+产品的行泊一体域控方案。

之所以都瞄准行泊一体方案，部分原因在于，在中低端车型上，行泊一体有较大的增长空间。在国内汽车市场，中低端车型占据绝对市场份额。宏景智驾创始人刘飞龙预测，国内目前15万以下车型市场份额占比约50%。在新能源汽车下沉的趋势下，L2、L2+、L2++将在中低端车型上有不错的商业前景。

也不只黑芝麻智能，今年各家国产厂商都在狂卷价格。例如，宏景智驾针对低算力平台，推出基于单征程 3 芯片的行泊一体域控制器，成本已经拉到了 1500 元以内。目前，市面上聚焦L2+行泊一体域控方案成本均在千元左右。

让我们来看黑芝麻智能，其行泊一体方案不仅具备了基本的L2+功能，还有比较大的算力（50-100TOS）优势，能支持10V（摄像头）NOA功能的行泊一体域控制器，成本在3000元以内。

性能上，黑芝麻智能确实不错，但有一点很重要，针对L2+市场，轻量级（中低算力5-20 TOPS）行泊一体平台就能满足基础性辅助驾驶功能需求。这就意味着，部分厂商的方案哪怕性能上或许不及黑芝麻，依然有一战之力。考虑到竞争对手众多，且都在比拼价格的情况下，黑芝麻智能吃到的蛋糕数量或许就会有限。

一直以来，自动驾驶和智能座舱是一分为二，各自发展的。一台完整的车内出现两套独立的系统，会影响整体的智能化体验，同样也会提高成本。舱驾一体可同时支持智舱+智驾功能，可有效降低整车成本，也是黑芝麻智能、芯擎、芯驰、纵目科技等厂商发力的方向。

性能上，黑芝麻智能C1200的特色之一在于搭载了新一代自研NeuralIQ ISP模块，能为图形计算提供更精准的数据，单颗芯片满足包括CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算等跨域计算场景。不过C1200今年才向整车厂提供样片，效果如何，何时量产上车还是未知。

作为对比，地平线依然在舱驾一体领域走得更快，根据《2022 年度中国市场乘用车标配 L2+NOA 功能智驾域控制器芯片方案市场份额榜单》显示，地平线以 49.05%的市场份额牢牢占据第一位，超过排名第二的英伟达 45.89%的市场份额，目前地平征程5出货量已经超10万。

从方案提出到真正上车之间，往往存在巨大的鸿沟，上车开发测试，才能检验方案是否满足严格的车规验证。只能说前有地平线这位成熟选手，后有一系列同样主打性价比的对手，对于黑芝麻智能来说，这条赛道的竞争才刚刚拉开序幕。

在行业极度内卷的当下，除了技术，供应商之间还需要比拼谁能以更高的效率、更高的质量、更快的速度实现量产交付，并平衡好性能和成本。总之，黑芝麻智能并不是没有机会，只是在量产交付上有考验。返回搜狐，查看更多

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