今年 WAIC，一个明显的变化是，行业讨论的焦点已经从 " 大模型有多强 "，逐渐转向 "AI 如何真正进入现实世界 "。无论是自动驾驶、机器人还是工业智能，越来越多企业开始围绕物理 AI 展开布局，希望让 AI 真正具备感知、决策和执行能力。

在这样的背景下，黑芝麻智能此次带来了覆盖智能汽车、具身智能以及泛 AI 场景的全栈端侧 AI 产品体系，不仅展示了面向下一代高阶自动驾驶打造的华山 A2000 家族，还重点推出了 SesameX 多维具身智能计算平台。从汽车芯片到机器人平台，黑芝麻智能希望传递的不只是新品，而是 " 始于车，不止于车 " 的发展思路——将多年积累的车规级 AI 技术延伸到更多智能终端，为物理 AI 时代提供统一的端侧算力底座。

华山 A2000 亮相：瞄准 AI 汽车时代的算力底座

作为本届 WAIC 展台最受关注的产品之一，华山 A2000 家族承担着黑芝麻智能下一代智驾平台的重要角色。随着世界模型、VLA（Vision-Language-Action）等 AI 模型开始进入自动驾驶领域，汽车对于端侧算力的需求正在快速提升，传统智驾芯片已经很难满足未来复杂模型的实时推理需求。此次展出的华山 A2000 家族，是黑芝麻智能面向 AI 汽车时代推出的新一代旗舰平台。单芯片最高可提供 1000TOPS 算力，并支持多芯片协同工作，为 L3、L4 级自动驾驶和车端大模型运行提供更充足的算力支持。

黑芝麻智能现场演示了自研一段式端到端自动驾驶算法，能够实现城市道路和高速 NOA" 一键出发、直达终点 " 的完整驾驶流程；另一侧，千问 VLM 视觉语言大模型则直接运行在 A2000 平台上，实现端侧实时交互，展示了芯片在大模型部署、推理效率以及能效方面的表现。据了解，华山 A2000 采用黑芝麻智能自研九韶 NPU 架构，可原生支持 INT4、INT8、FP8、FP16、FP32 等多种混合精度计算，并针对世界模型和 VLA 进行了硬件级优化，同时配备高性能 ISP、高速片间互联、功能安全体系以及山海 AI 开发工具链，进一步降低车企模型部署和开发门槛。从现场展示来看，华山 A2000 已经不仅仅是一颗智驾芯片，而是开始承担起 AI 汽车算力底座的角色，为未来更多大模型上车预留了空间。

SesameX：把车规级 AI 能力复制到机器人

今年以来，机器人已经成为 AI 产业最热门的话题之一，而黑芝麻智能选择将汽车领域积累的芯片、算法、安全体系和软件生态整体迁移到机器人领域，希望借助成熟的车规级技术，加速机器人商业化落地。此次展示的 SesameX 平台推出了 Kalos、Aura 和 Liora 三大计算平台，覆盖 48TOPS 至近 600TOPS 不同算力区间，可满足服务机器人、工业机器人、四足机器人以及未来人形机器人等不同应用需求。

现场还能看到搭载黑芝麻智能芯片的云深处绝影 X30 四足机器人进行动态演示，而工业级 " 小龙虾具身工作流 " 则模拟了安全帽检测、托盘识别、区域入侵监测等工业任务。这些展示并不是简单的概念演示，而是已经能够对应电力巡检、综合管廊、工业检测、应急救援等真实应用场景，也让观众更直观地看到端侧 AI 的落地价值。

热点科技观察：端侧 AI 竞争，已经从汽车延伸到更多产业

逛完整个展台，一个最大的感受是，黑芝麻智能已经不再只是外界熟悉的智能驾驶芯片企业。无论是面向智能汽车的华山 A2000，还是面向机器人的 SesameX 平台，背后都是同一套端侧 AI 技术体系。

从汽车到机器人，再到未来更多智能终端，黑芝麻智能希望把车规级芯片、高可靠安全架构以及 AI 推理能力复用到更多行业，这也是 " 始于车，不止于车 " 最直接的体现。过去很多 AI 能力都依赖云端，如今越来越多应用开始把计算放到终端，本地实时推理也成为行业发展的新方向。相比过去围绕芯片算力数字展开竞争，如今行业更关心的是 AI 是否能够真正落地，帮助机器人完成工作、帮助汽车实现更智能的驾驶，也帮助更多产业完成智能化升级。从此次 WAIC 展示的内容来看，黑芝麻智能正在尝试从一家智能汽车芯片企业，成长为覆盖汽车、机器人和泛 AI 场景的端侧 AI 平台公司，而随着物理 AI 时代加速到来，这样的全栈布局也有望成为其下一阶段竞争的重要优势。