
黄仁勋要做的不只是AI还要接管方向盘 打造自动驾驶“交钥匙工程”。在昨晚的华盛顿GTC大会上,黄仁勋介绍了英伟达迄今为止最接近“完全体”的自动驾驶平台:NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。过去十年,英伟达在自动驾驶领域一直扮演着硬件供应商的角色,从早期的Drive PX系列到后来的Xavier、Orin,再到去年发布的Thor芯片,它持续为车企提供算力基础。这一次,英伟达不再满足于只做“卖铲子的人”,而是要提供从芯片、传感器、开发工具、仿真平台到AI模型的一整套软硬件协同系统,成为自动驾驶领域的“交钥匙工程”提供者。

Hyperion 10的核心是两颗通过NVLink-C2C互连的Thor芯片。单颗Thor在INT8精度下的算力超过1000TOPS,是上一代Atlan的两倍。更重要的是,Thor支持“舱驾融合”,可以将算力分配给座舱娱乐系统或全部投入自动驾驶任务,这种灵活性让车企在功能定义上获得了更多自由度。此外,英伟达首次在Hyperion 10中实现了“从仿真到实车”的闭环:云端DGX超级计算机使用DRIVE Sim生成高保真仿真数据,用于训练DRIVE AV模型;车端传感器数据与Thor芯片无缝对接。这意味着车企可以基于Hyperion 10的参考架构快速搭建起自己的自动驾驶系统,而无需分别组建庞大的硬件集成、软件算法和数据训练团队。
与Hyperion 9相比,Hyperion 10减少了两个激光雷达和八个超声波雷达,降低了整套系统的硬件成本和上车难度,体现了英伟达对自身感知算法的信心。昨晚低调发布的Alpamayo-R1(AR1)大模型是英伟达自动驾驶的“大脑”。这是一个视觉-语言-动作模型,能够适配任何现成的视觉语言模型主干网络。AR1的核心创新在于引入了“因果链”数据集,替代了传统大模型中的“思维链”方法,使模型的决策过程更加清晰可控。数据显示,AR1在复杂场景下的轨迹规划性能提升了12%,近距离碰撞率减少25%,推理-动作一致性增强37%。不过,AR1目前需要在RTX A6000 ProBlackwell级别的卡上运行才能满足车规级时延,这张卡的INT8算力高达4000T,是Thor的六倍左右。
英伟达还宣布了一个明确的时间表:从2027年起部署十万辆Robotaxi。这一目标背后有合作伙伴网络的支持,包括Uber、奔驰、Stellantis和Lucid等公司。截至2025年10月,英伟达的云端平台已积累超过五百万小时的真实道路数据。英伟达正构建一个“安卓式”的Robotaxi生态,通过Hyperion 10这样的技术样本,为所有玩家提供一套达到L4级标准的底层架构。无论是传统车企、新势力还是出行平台,都可以基于此快速构建自己的Robotaxi业务,极大地降低了行业门槛。
然而,英伟达的Hyperion 10发布在一个微妙的时间点。特斯拉的FSD正在北美快速推广,并计划在年底推进“无安全员”的Robotaxi测试;奔驰、百度和Waymo等也在各自的赛道上加速奔跑。2025-2030年被认为是Robotaxi的爆发期,市场规模有望达到440亿美元。在这个关键节点,英伟达的入场无疑将为行业带来新的变数。但挑战依然存在,如何确保不同车企、不同车型之间的系统兼容性,处理数据安全与隐私保护,以及在开放生态与标准统一之间找到平衡,这些都是英伟达必须回答的问题。
英伟达的自动驾驶之路始于2015年,当时一个名为“计算机视觉”的20人小团队成立。早期的英伟达更像是一个“技术理想主义者”,提出了采用“端到端”神经网络的自动驾驶方案,但这些构想大多停留在Demo阶段。转折点发生在2026年,英伟达与奔驰达成战略合作,英伟达的命运第一次与车企的销量深度绑定。合作并非一帆风顺,英伟达自动驾驶团队在实车演示中曾多次出现问题。这促使黄仁勋在2023年邀请前小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙加入英伟达,统管自动驾驶团队。回顾英伟达的十年自动驾驶路,从最初的芯片供应商到今天的全栈方案提供者,其野心昭示。自动驾驶行业的竞争核心正从技术竞赛转向生态之争,对于英伟达而言,自动驾驶作为AI领域的关键一环,支撑着其未来想象空间。

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