叫板英伟达，黑芝麻的“汽车基因”能重塑机器人赛道吗？

智能正在从虚拟世界坚定地走向物理实体，下一个十年，被广泛预言为“机器人的纪元”。

11月20日，上海，一家在智能汽车芯片领域已站稳脚跟的上市公司——黑芝麻智能，正式将其战旗插向了机器人产业的新大陆。

其发布的SesameX 多维智能计算平台，被官方定义为“业界首个机器人商业化专属部署平台”。

黑芝麻智能创始人兼CEO单记章将当前机器人产业比作“2018年的智能汽车”，并预测其增速将远超后者：“一方面，底层芯片技术已高度成熟；另一方面，大语言模型、多模态大模型及世界模型的飞速演进，为机器人爆发奠定坚实基础。”

在智见autoweek看来。这并非简单的产品线扩展，而是一次基于深厚技术积累的跨域延伸，旨在以一套完整的“全脑智能”体系，破解当前机器人行业普遍存在的技术痛点与商业化难题。

一、 从车到机器人：非跨界而是“能力溢出”

在接受采访中，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣与机器人业务负责人徐劲博士反复强调一个观点：进军机器人并非“跨界”。这一表述的背后，是黑芝麻智能对自身技术路径的清晰判断。

因为技术同源，智能驾驶便是是具身智能的第一站。

黑芝麻智能的发展轨迹便是此演进路线。从2020年发布国内最高算力车规级芯片华山A1000，到2023年推出跨域融合平台武当C1200，再到2025年面向下一代AI模型的华山A2000，其在智能汽车领域打磨出的安全、感知与高算力计算体系，恰好是具身智能机器人最需要的技术基石。

“全球在中高算力的AI推理芯片领域，有大规模商业化经验的公司不多。”杨宇欣在群访中点出了黑芝麻的核心优势。自动驾驶领域是对端侧AI算力要求最严苛的场景之一，这种处理复杂环境、高实时性、高可靠性的经验，使其在进入机器人领域时，具备了多数玩家所缺乏的“高维能力”。

当下，机器人业务成为不少智驾公司重点投入方向，旨在成为继智能汽车之后的第二增长曲线。

谈到这方面，杨宇欣却认为，这更应被视为一个“自然而然的过渡”。

“我们在技术层面的复用度极高，”杨宇欣解释道。底层芯片、基础软件、工具链等研发资源均为集团共通，机器人业务线主要投入在平台侧的产品化与中间层软件。这种高复用率使得投入可控，降低了开辟新业务的风险。

徐劲博士则补充道，公司投入决心非常强，明确将其视为“第二增长曲线”，但在组织架构上仍在持续研判。

二、 SesameX平台详解：“全脑智能”如何破解产业痛点？

机器人行业表面繁荣，背后却隐藏着四大技术痛点：大小脑/左右脑不平衡、缺乏系统级安全、系统割裂导致算力不协调、算法难以闭环进化。黑芝麻智能的SesameX平台，希望能解决这些核心矛盾。

首先在硬件上，三款模组覆盖机器人智能阶梯。

SesameX平台的核心硬件是Kalos、Aura、Liora三款计算模组，它们分别对应机器人从低级到高级的智能发展阶段：

• Kalos：定位“机器人中枢”，面向送餐、迎宾、巡检等低速轮式场景，强调成熟与性价比，解决“看得清、动得稳”的问题。
  
  
• Aura：作为“机器人行动脑”，适用于多足机器人、机械臂等，拥有70 TOPS算力与多模态同步采集能力，旨在让机器人“看懂世界，精准行动”。
  
  
• Liora：面向具身智能“大脑”的全能平台，最高算力近600 TOPS，采用CNN及Transformer超融合计算架构，目标是让机器人“思考、预测并自主决策”。

在采访中，徐劲博士给出了更具体的市场对标：Kalos和Aura大致对标英伟达的NX系列，而Liora则对标英伟达的Thor。但他强调，在机器人行业，单纯比拼芯片算力意义不大，整个平台方案的完整性与易用性更为关键。

SesameX的系统结构分为四层：计算平台、中间件层、原子应用层以及贯穿始终的安全保障。其中最引人注目的理念是“全脑智能”体系。

徐劲阐释了“左右脑”概念。他指出，这更多是功能层面的划分，而非物理硬件的分割。“并不能把它单独地做划分，”他举例说明，“比如大模型（左脑，语言逻辑）的能力不足够，必须要有世界模型（右脑，行为感知）的协同。”就像人类交流时不仅听文字，还要看表情，机器人在复杂环境中也需要视觉、语言、行为控制的实时协同。

这一架构直接回应了行业关于VLA模型路线的争议。当有媒体问及行业对VLA路线信心波动，甚至有人想“干掉L”时，杨宇欣和徐劲展现了芯片公司的定力。

“大家想把L去掉，其实对算法的挑战蛮大的。”杨宇欣分析道，“对芯片公司来讲，我们看的不是算法，看的是模型。只要你是基于Transformer的模型，我都可以做加速。”

徐劲补充，黑芝麻的芯片架构旨在追求“最大公约数”，既能高效支持视觉处理所需的高输入带宽，也能满足大语言模型中间计算的高带宽需求，通过创新的架构使两种模态的计算都变得高效。

商业模式上，黑芝麻智能希望不止卖芯片，而是扮演一个“场景共创者”。

黑芝麻智能在机器人领域的角色定位设想是，不再局限于传统的Tier2（芯片供应商）角色，而是提供了以“模组”为载体的全栈式平台。

为何选择这种更“重”的模式？

徐劲指出，机器人产业量少、需求杂，光卖芯片行不通。“只给它一个芯片什么也干不了。”杨宇欣则从客户画像角度分析，很多机器人厂商是算法背景的创业公司，不擅长底层的嵌入式开发和工程化。如果只给芯片，客户的支持投入会比支持一家车厂还多。

因此，黑芝麻选择成为“赋能者”和“场景共创者”。杨宇欣坦言，黑芝麻利用其作为上市公司的市场与政府资源，主动帮助机器人客户对接落地场景，例如邀请武汉风景区领导到场，探索机器人应用。这种做法在行业早期至关重要，旨在推动需求、创造需求，最终实现商业闭环。

“经营公司和做商业不需要有特别明确的边界，只要不伤害你的客户。”杨宇欣的这句话，道出了黑芝麻在机器人行业萌芽期灵活务实的商业哲学。

三、 生态共建与未来挑战：在混沌中开辟通路

发布会上，黑芝麻智能公布了首批机器人合作伙伴名单，包括云深处、傅利叶智能、极智嘉等十余家企业，并已与星程智能、深庭纪等伙伴实现了商业化部署。同时，与均胜电子合作开发机器人头部总成和域控制器，与华中电力探索电力行业应用，都展示了其构建生态的决心。

当被问及期待什么样的合作伙伴时，徐劲给出了两个标准：“量足够大”和“价值足够高”。他们倾向于寻找能产生规模化效应或能共同创造高价值的场景。

面对英伟达等强大对手，黑芝麻智能展现出谨慎的自信。徐劲承认在生态上存在差距，但强调在芯片算力和能效上并不逊色，甚至在IO接口丰富度、本地化支持等方面拥有优势。他将竞争视为机会：“国内的机器人公司在考虑到成本或技术支持时，一定会去考虑中国的合作伙伴。”

对于未来的市场格局，杨宇欣认为现在谈格局为时过早，任何成熟的行业至少需要2-3家芯片供应商。黑芝麻的先发优势在于：已完成中高算力智驾芯片的商业化闭环、拥有稳定的战略和资本市场的支持。“我们不会轻易决定做一件事，但一旦决定了，我们就会一直走到成功。”

机器人行业的另一个核心痛点是数据孤岛。每个场景的数据获取昂贵且不可复用。徐劲回应，黑芝麻的定位是工具提供者，如同在车端提供数据回灌平台一样，他们会提供硬件和软件工具，帮助客户收集和利用数据，实现算法迭代，但自身不会直接收集数据。

说到最后

黑芝麻智能此次发布SesameX平台，其意义远不止于推出几款新产品。它是在机器人产业爆发前夜，一家具备车规级高算力芯片量产经验的玩家，以其被验证过的技术体系和商业化思维，对仍处于早期阶段的机器人行业进行一次系统性的查漏补缺。

它所带来的不光是算力模组，更是一套思考如何平衡左右脑智能、如何保障系统安全、如何实现算法闭环、乃至如何匹配商业场景的完整方法论。

杨宇欣谈及估值时表示，黑芝麻希望成为“AI时代的端侧AI计算平台和芯片供应商”，覆盖从零点几T到几百T的全场景算力需求。

在机器人这个充满不确定性却又确定无疑的宏大叙事里，这条路注定漫长，但对于志在穿越周期的技术公司而言，这或许是一条必经之路。