黑芝麻智能赴港IPO的底色与底气:业绩翻番,高阶智驾芯片出货量超15万片

⭐发布日期:2024年09月21日 | 来源:悟空谈历史

⭐作者:西村淳 责任编辑:Admin

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图片来源:黑芝麻智能

近日,黑芝麻智能更新了招股书,继续推进港交所主板上市进程。

招股书显示,黑芝麻智能是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。在自动驾驶价值链中,黑芝麻智能做的是为主机厂、Tier1提供车规级的高算力SoC,以及基于SoC和算法的解决方案。

黑芝麻智能成立于2016年7月,距今七年多的时间,而这段时间恰逢高阶自动驾驶浪潮兴起、回落,继而L2及L2+辅助驾驶异军突起的阶段,这也就给了黑芝麻智能与行业同频发展的机会。

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。

虽然和不少老牌芯片公司相比,黑芝麻智能成立时间并不久,但作为能够在国内迅速崛起的自动驾驶芯片企业,无论是商业化进展还是技术研发,都备受行业关注。因此,黑芝麻智能能否顺利在港股主板上市,值得观察和期待。

2023年营收翻番,业绩藏潜力

商业咨询公司Frost & Sullivan曾评估过,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。

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,占据了近三分之一的比重。新能源汽车的渗透率不断上升,智能车企之间也不断在智能化技术和配置上加码。

根据弗若斯特沙利文预测,全球ADAS SoC的市场预计到2028年将达人民币713亿元,2022年至2028年的复合年增⻓率为23.2%。

车企的“短兵相接”,也让芯片企业迎来了新的机遇。

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%。

黑芝麻智能业务类型

根据黑芝麻智能披露的最新数据显示,2023年全年收入为3.12亿元,相比2022年翻了一番。

在此之前,黑芝麻智能的收入也一直保持快速的增长趋势。财报显示,2020年-2022年的营收分别为0.53亿元、0.61亿元、1.65亿元。

从营收趋势中可以观察到,营收大幅提升的年份在2022年和2023年,而这两年恰好也是自动驾驶芯片产品量产的时间。其中,华山二号A1000、华山二号A1000L于2022年量产,华山二号A1000Pro在2023年量产。

众所周知,自动驾驶芯片上车前要经过车规级验证这一大难关,而车规级认证对半导体产品的可靠性、一致性、安全、稳定性、寿命等方面都有着很高的要求。一般而言,自动驾驶芯片都会经历4—5年的研发时间。

这也就意味着汽车芯片行业研发周期长,投入大,尤其考验企业的耐力。

翻看黑芝麻智能招股书,2021年-2023年的研发开支分别为5.95亿元、7.64亿元、13.62亿元,三年投入超27亿元。

据了解,黑芝麻智能目前的研发团队已经有950名,占雇员总数的86.7%,并且团队中约58%拥有硕士或以上学位。

此外,黑芝麻智能的一般及行政开支分别为1.12亿元、2.15亿元、3.19亿元。销售开支分别为5084.2万元、1.2亿元、1.02亿。

不过,行业客观规律的另一面就是,蓄力一旦完成,所爆发出来的能力也会非常可观。

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%。

与此同时,高投入之下,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。在知识产权上面的布局,既为未来的竞争积蓄了更多流量,也规避了竞争风险。

华山二号A1000出货量超15万片,开启量产博弈

与毛利一样,量产也是衡量一家芯片企业是否迈入商业化的核心指标之一。

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。

华山二号A1000自动驾驶计算芯片

2018年,黑芝麻智能开始启动华山二号A1000的研发。2020年,黑芝麻智能正式发布华山二号A1000和华山二号A1000L芯片,并于2022年开始量产。其中,A1000也是本土第一款高性能量产的智驾芯片。

2022年5月,与江汽集团签订战略合作协议,将在江汽思皓系列车型上部署A1000。同年12月,黑芝麻智能又分别与东风集团、亿咖通科技的子公司吉咖合作,在东风的首款纯电轿车和SUV车型上以及吉利集团的车型上部署A1000。

2023年5月,黑芝麻智能的A1000 L获得一汽红旗下一代FEEA3.0电子架构平台项目量产智驾芯片定点,搭载A1000L的E001和E202两款车,将在2024年量产。

另一款华山二号A1000Pro推出时间稍晚一年,但也在2023年开始量产。

密集的量产节奏,使得华山二号A1000系列SoC的总出货量到目前已经超过15.2万片。

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。

2023年,黑芝麻智能推出了武当系列跨域计算芯片平台,作为业内首个智能汽车跨域计算芯片平台,武当系列能够完美覆盖座舱、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。同时,武当系列旗下首款芯片——C1200系列芯片一并发布。

武当C1200芯片样片

作为武当系列的首款产品,C1200的先进性主要体现在两方面,一是该产品采用了7nm的先进制程。另一个则是面向跨域计算。

通俗理解就是,在自动驾驶方面,这颗芯片既可以支持自动泊车系统、L2+行车系统和BEV,还支持整车计算,以及智能大灯、CMS系统、信息娱乐系统等功能。

去年,黑芝麻智能公布了三步走策略,即第一阶段为实现产品的商业化落地,形成完整的技术闭环,第二阶段则是拓展产品线覆盖到车内更多的计算场景,形成多产品线的组合,第三阶段则是不断扩充产品线覆盖更多的汽车需求,为客户提供基于黑芝麻智能芯片的多种软硬件解决方案和服务。

这个三步走策略的逻辑是,要想获得更大的销售规模并走向盈利,黑芝麻智能必须找到更多途径。显然,武当C1200的推出,正是黑芝麻智能拓展产品线覆盖更多车内场景的关键布局之一。

黑芝麻智能在招股书中表示,目前正就意向订单与主要潜在客户沟通,预期于2024年从C1200产生收入,目标在2025年前实现量产。随着于2023年推出武当C1200,拟进一步加强自动驾驶产品及解决方案的交叉销售,以满足客户的不同需求。

目前,黑芝麻智能已与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。

同时, 黑芝麻智能已获得来自16家汽车原始设备制造商(OEM)及一级供应商的23款车型意向订单。黑芝麻智能的客户数量也从2021年的45名增长至2023年的85名。

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。

智能化下半场,关键一跃

汽车智能化发展带动了高算力SoC的迅速发展,但整体来看,国外芯片产业发展时间长且产业链成熟,英伟达、高通、英特尔等企业较早地进行了自动驾驶芯片的布局。

弗若斯特沙利文统计数据显示,英伟达2022年芯片出货量占到全球高算力自动驾驶芯片市场份额的82.5%。

反观国内芯片产业,起步较晚,并且由于芯片产品技术门槛高、研发周期长,包括黑芝麻智能在内的大多数国内芯片企业目前仍处于产品研发与市场投入期,与头部企业仍存在一定差距。

除此之外,随着2023年以来新能源汽车行业“价格战”的展开,迫使新能源车企开始对内不断卷成本,这其中自然包括汽车芯片环节的“降本”。

面对价格内卷,如何在量产和降本之间寻求平衡,也成为考验自动驾驶芯片企业的重要课题。

2023年上半年,黑芝麻智能就推出了由10个摄像头支持高速NOA、记忆泊车的行泊一体域控制器,同时域控的BOM成本控制在3000元人民币以内。

与此同时,黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣曾就降本这一情况表达过乐观的看法,“只有上车的量足够才会考虑成本。如果只在高端车型上使用,还是选配,客户更在乎的是能否实现功能以及性能,而不是成本。”

换言之,主机厂提出降本增效,意味着产品普及程度将非常高,产品的出货量将大大增加。对黑芝麻智能来说,降本增效也可能会成为一次摆脱行业内卷,实现自我升级的契机。

挑战之外,自动驾驶政策的利好消息也在出现。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。

对此,黑芝麻智能早有准备和布局。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”。

L3级自动驾驶的提前落地,在某种程度上也是自动驾驶芯片企业的一个机会,黑芝麻智能通过IPO输血获得更多资金用来进行技术研发、推进商业化落地,或许有机会打开更大更广的市场。

(本文首发钛媒体App)

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