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今年WAIC，一個明顯的變化是，行業討論的焦點已經從"大模型有多強"，逐漸轉向"AI如何真正進入現實世界"。無論是自動駕駛、機器人還是工業智能，越來越多企業開始圍繞物理AI展開布局，希望讓AI真正具備感知、決策和執行能力。

在這樣的背景下，黑芝麻智能此次帶來了覆蓋智能汽車、具身智能以及泛AI場景的全棧端側AI產品體系，不僅展示了面向下一代高階自動駕駛打造的華山A2000家族，還重點推出了SesameX多維具身智能計算平臺。從汽車芯片到機器人平臺，黑芝麻智能希望傳遞的不只是新品，而是"始于車，不止于車"的發展思路——將多年積累的車規級AI技術延伸到更多智能終端，為物理AI時代提供統一的端側算力底座。

華山A2000亮相：瞄準AI汽車時代的算力底座

作為本屆WAIC展臺最受關注的產品之一，華山A2000家族承擔著黑芝麻智能下一代智駕平臺的重要角色。隨著世界模型、VLA（Vision-Language-Action）等AI模型開始進入自動駕駛領域，汽車對于端側算力的需求正在快速提升，傳統智駕芯片已經很難滿足未來復雜模型的實時推理需求。此次展出的華山A2000家族，是黑芝麻智能面向AI汽車時代推出的新一代旗艦平臺。單芯片最高可提供1000TOPS算力，并支持多芯片協同工作，為L3、L4級自動駕駛和車端大模型運行提供更充足的算力支持。

黑芝麻智能現場演示了自研一段式端到端自動駕駛算法，能夠實現城市道路和高速NOA"一鍵出發、直達終點"的完整駕駛流程；另一側，千問VLM視覺語言大模型則直接運行在A2000平臺上，實現端側實時交互，展示了芯片在大模型部署、推理效率以及能效方面的表現。據了解，華山A2000采用黑芝麻智能自研九韶NPU架構，可原生支持INT4、INT8、FP8、FP16、FP32等多種混合精度計算，并針對世界模型和VLA進行了硬件級優化，同時配備高性能ISP、高速片間互聯、功能安全體系以及山海AI開發工具鏈，進一步降低車企模型部署和開發門檻。從現場展示來看，華山A2000已經不僅僅是一顆智駕芯片，而是開始承擔起AI汽車算力底座的角色，為未來更多大模型上車預留了空間。

SesameX：把車規級AI能力復制到機器人

今年以來，機器人已經成為AI產業最熱門的話題之一，而黑芝麻智能選擇將汽車領域積累的芯片、算法、安全體系和軟件生態整體遷移到機器人領域，希望借助成熟的車規級技術，加速機器人商業化落地。此次展示的SesameX平臺推出了Kalos、Aura和Liora三大計算平臺，覆蓋48TOPS至近600TOPS不同算力區間，可滿足服務機器人、工業機器人、四足機器人以及未來人形機器人等不同應用需求。

現場還能看到搭載黑芝麻智能芯片的云深處絕影X30四足機器人進行動態演示，而工業級"小龍蝦具身工作流"則模擬了安全帽檢測、托盤識別、區域入侵監測等工業任務。這些展示并不是簡單的概念演示，而是已經能夠對應電力巡檢、綜合管廊、工業檢測、應急救援等真實應用場景，也讓觀眾更直觀地看到端側AI的落地價值。

熱點科技觀察：端側AI競爭，已經從汽車延伸到更多產業

逛完整個展臺，一個最大的感受是，黑芝麻智能已經不再只是外界熟悉的智能駕駛芯片企業。無論是面向智能汽車的華山A2000，還是面向機器人的SesameX平臺，背后都是同一套端側AI技術體系。

從汽車到機器人，再到未來更多智能終端，黑芝麻智能希望把車規級芯片、高可靠安全架構以及AI推理能力復用到更多行業，這也是"始于車，不止于車"最直接的體現。過去很多AI能力都依賴云端，如今越來越多應用開始把計算放到終端，本地實時推理也成為行業發展的新方向。相比過去圍繞芯片算力數字展開競爭，如今行業更關心的是AI是否能夠真正落地，幫助機器人完成工作、幫助汽車實現更智能的駕駛，也幫助更多產業完成智能化升級。從此次WAIC展示的內容來看，黑芝麻智能正在嘗試從一家智能汽車芯片企業，成長為覆蓋汽車、機器人和泛AI場景的端側AI平臺公司，而隨著物理AI時代加速到來，這樣的全棧布局也有望成為其下一階段競爭的重要優勢。