连续三年营收高速增长，智驾芯片规模化放量、机器人业务实现商业化落地——黑芝麻智能（02533.HK）在2025年交出了一份颇具分量的成绩单。
财报显示，公司全年实现营业收入8.22亿元，同比增长73.4%，创历史新高；毛利从1.95亿元增长至3.37亿元，全年经调整亏损净额同比收窄17.5%，亏损收窄幅度超市场预期。
数字之外，一个更具深意的变化正在发生：黑芝麻智能正在悄然推进一场关于“计算平权”的战略跃迁。所谓“计算平权”，是将高等级的计算能力从少数高端场景，向更广泛的终端设备和应用场景下沉。2025年的财报，恰恰是这一跃迁从“技术验证”进入“规模兑现”的关键节点。
2025年，全球智能驾驶芯片市场规模达到76亿美元，同比增长51%，L2级以上新车渗透率接近45%。这是一个高速增长却竞争激烈的赛道，头部厂商在高算力领域短兵相接，市场格局尚未定型。
黑芝麻智能的突围路径，并非单纯追求算力参数的领先，而是将技术能力与商业回报深度绑定，回归到一个更本质的问题：如何帮助车企算好“经济账”。华山A1000系列芯片，这颗已经走过5年生命周期的产品，凭借成熟稳定的表现，成为吉利、东风、比亚迪、一汽等车企的选择。
更难能可贵的是，它从乘用车赛道自然延伸至商用车和无人作业场景——德赛西威“川行致远”S6系列无人车、奇瑞、陕汽商用车，都在使用这颗芯片支撑其安全方案。这种跨越不同成本敏感型场景的能力，证明了一颗好芯片的价值不在于参数多高，而在于它能在多少场景中真正跑起来。
武当C1200的量产落地，则是对“舱行泊”多域融合的一次架构级重构。过去，一辆智能汽车需要座舱芯片、智驾芯片、泊车芯片各司其职，多颗芯片协同工作，既增加了BOM成本，也提升了系统复杂度。C1200将舱行泊三个功能域揉进一颗芯片，用更少的硬件实现同样的功能。这一思路与当下车企的降本诉求不谋而合——智能化不能只靠堆料，更要在性能与成本之间找到平衡点。
而即将量产的A2000系列，则是黑芝麻智能在高端市场的一次“降维打击”。其大核NPU架构、硬隔离MCU、自研ISP三大技术优势，直指高阶智驾的真实痛点：系统安全如何保障？复杂场景如何可靠？当这些底层能力被一一攻克，高端智驾芯片便不再只是豪华车型的“奢侈品”，而是有望成为主流市场的“标配”。与元戎启行、Nullmax等算法厂商的深度适配，以及海外整车项目的加速推进，都在印证这一判断。
2025年，中国端侧AI市场规模突破2500亿元，同比增长35%，智能驾驶与具身智能成为两大核心增长极。而在具身智能领域，国务院发展研究中心预测2035年市场规模将突破万亿元。这意味着，机器人赛道正在从“概念期”加速迈向“商业化验证期”。
如果说智驾芯片是黑芝麻智能的“存量基本盘”，那么机器人业务的快速起量，则是其“增量想象力”的核心来源。从技术底层来看，智能驾驶与机器人本质上解决的是同一个问题：一个移动的智能体如何在复杂环境中感知、决策、执行。车规级芯片所积累的高可靠性、高安全性、低延迟等能力，恰好是机器人最为渴求的技术养分。黑芝麻智能2025年发布的SesameX多维具身智能平台，正是将这部分能力从汽车“迁移”到机器人身上。
SesameX平台通过Kalos、Aura、Liora三款核心模组，覆盖了机器人从基础控制到高阶认知的全栈需求。这种“平台化”而非“项目化”的打法，背后是一种深刻的产业判断：机器人行业目前仍处于碎片化阶段，每家厂商都在重复造轮子，如果能够提供一个标准化的计算底座，就能大幅降低整个行业的开发门槛。
商业化的速度验证了这一判断的准确性。从云深处到傅利叶智能，从智平方到天问人形机器人，黑芝麻智能在短短一年内与头部机器人企业达成深度合作，并在四足机器人、航运智能巡检等场景实现规模化交付。2026年即将构建的“机器人全脑体系”，则预示着这家公司正在从“提供算力”走向“定义标准”。
在泛AI端侧领域，同样的逻辑正在复制。其智能影像方案累计搭载设备超5亿台，与理想汽车在AI眼镜上的合作，标志着计算能力正在从汽车向消费电子渗透。2026年初对亿智电子的收购，则将产品矩阵补全至入门级市场，形成了从高到低的全系列覆盖。无论终端是汽车、机器人还是眼镜，都能在黑芝麻智能的产品体系中找到对应的算力方案。
当一家芯片公司同时切入汽车、机器人、消费电子等多个赛道，外界很容易将其理解为“业务多元化”。但黑芝麻智能的布局逻辑，远比表面上的“多赛道”更为深刻。
从场景选择来看，智能驾驶、机器人和泛AI端侧并非随机拼凑，而是基于“计算平权”逻辑的递进式卡位。智能驾驶是技术能力的“磨刀石”，车规级芯片对可靠性、安全性的严苛要求，倒逼出顶尖的技术标准；机器人是能力迁移的“主战场”，其感知决策逻辑与智能驾驶高度同源；泛AI端侧则是规模放量的“蓄水池”，市场空间广阔、渗透速度更快。三个场景层层递进，构成了一条从“技术验证”到“能力迁移”，再到“规模兑现”的完整路径。
从产品策略来看，黑芝麻智能正在完成从“单点突破”到“平台化输出”的关键跃迁。传统芯片厂商往往采用“一场景一芯片”的研发模式。而黑芝麻智能的选择是：将底层技术能力抽象为可复用的平台化模块。下一代智能视觉处理IP、NPU IP、新一代NPU架构，这些投入看似分散，实则指向同一个目标，即构建一个统一的“技术底座”。无论终端是汽车、机器人还是AI眼镜，都可以基于同一套底层能力进行快速开发，将芯片设计的核心能力从“硬件定义”转向“架构定义”。
平台化的价值，在工具链层面体现得更为直观。优化全流程工具链，推出集成主流AUTOSAR的套件，帮助客户开发效率提升50%以上。这意味着黑芝麻智能正在从“卖芯片”转向“卖能力”。当客户能够以更低的成本、更快的速度完成产品开发，芯片厂商就不再是单纯的供应商，而是整个产业生态的赋能者。
这一战略的稀缺性在于，大多数芯片公司要么固守单一场景，要么通过并购拼凑产品线，而黑芝麻智能是从车规级芯片的高标准出发，将这种能力平台化后向其他场景溢出，形成“高势能向低势能”的优势。随着“十五五”的开启，具身智能已被纳入前瞻布局的未来产业，智能驾驶渗透率持续攀升，端侧AI正从概念走向大规模商业化落地。黑芝麻智能以智能驾驶、机器人、端侧AI为核心的业务矩阵，与这一轮产业升级的方向深度契合。
连续三年营收高速增长，智驾芯片稳步放量、机器人业务快速起量、泛AI端侧广泛布局，三条增长曲线同步上扬，共同证明了这条路径的商业可行性，也勾勒出一家从“垂直赛道”走向“平台赋能”的端侧AI领军者的成长轮廓。
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文/赵文
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