文遠知行聯手聯想搞出 “王炸”,自動駕駛要迎來 “打車自由”?文遠知行和聯想突然官宣:全球首款搭載 NVIDIA DRIVE Thor 芯片的 Robotaxi 馬上要上路了!難道我們打 Robotaxi 比坐地鐵還便宜的日子,真要來了?
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一塊芯片炸出 “價格腰斬”,自動駕駛終于能 “接地氣” 了?
如果你之前關注過自動駕駛,肯定聽過一個吐槽:“技術是好技術,但成本降不下來,永遠只能在 PPT 里跑。” 確實,之前 L4 級自動駕駛的套件成本動輒幾十萬元,光一個激光雷達就敢賣 10 萬,這哪是給普通人用的?
但這次文遠知行和聯想的合作,直接把 “成本刺客” 給干趴下了。他們搞的 HPC 3.0 計算平臺,因為用了 NVIDIA 最新的 DRIVE Thor 芯片,硬是把自動駕駛套件成本砍了一半!更狠的是全生命周期總成本,通過集成各種功能模塊,居然省了 84%—— 這相當于一輛 Robotaxi 從 “買得起養不起”,變成了 “運營成本比出租車還低”。
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懂行的人都知道,NVIDIA 的芯片在 AI 圈就是 “性能天花板” 的代名詞。之前文檔里就說 “算力依舊為王”,而 DRIVE Thor 芯片更是當前自動駕駛領域的 “最強大腦”,能同時處理激光雷達、攝像頭、毫米波雷達的海量數據,反應速度比人類快 10 倍都不止。文遠知行的新車 GXR 裝上它,就像給 Robotaxi 安上了 “超算級” 的眼睛和大腦,復雜路況下也能穩穩當當。
巨頭們悄悄 “搭積木”,自動駕駛商業化終于 “踩油門” 了?
其實這事兒早有苗頭。之前 36 氪 AI 大會上就有人說,AI 技術的價值終究要落地到 “真場景”,自動駕駛就是最典型的例子 —— 光談技術多牛沒用,能讓普通人打得起、坐得放心,才是真本事。
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文遠知行走的這步棋,其實是把 “技術狂飆” 和 “成本控制” 玩明白了。你想啊,之前自動駕駛公司要么卡在 “性能不夠”,激光雷達掃不清遠處的障礙物;要么困在 “成本太高”,一套系統夠買半輛車,商業化根本跑不起來。但這次和聯想聯手搞的 HPC 3.0 平臺,相當于把 “超算中心” 直接搬進了汽車:NVIDIA 的芯片負責 “算得快”,聯想的車計算技術負責 “裝得穩”,文遠知行的算法負責 “開得準”,三家湊一起把 “不可能三角” 給破了。
從 “路測炫技” 到 “打車付錢”,我們離 “招手停 Robotaxi” 還有多遠?
這兩年自動駕駛圈的風向早變了。之前大家還在比 “誰路測里程長”“誰的傳感器多”,今年開始突然集體轉向 “怎么賺錢”。就像華為云在垂直領域找突破一樣,自動駕駛公司也終于想明白:技術再牛,不如讓用戶真能打到車、愿意付錢。
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文遠知行這波操作里藏著個關鍵信號:Robotaxi 的 “價格錨點” 要被改寫了。成本砍半之后,未來打一次 Robotaxi 可能比普通出租車還便宜;全生命周期成本大降,運營商也愿意多投車,說不定你家樓下很快就有 “招手即停” 的 GXR 車型。更別說 NVIDIA 的芯片本來就和車企生態綁定深,就像文檔里說的 “生態為王”,這次合作說不定會讓更多車企跟著抄作業,加速整個行業的商業化。
當然,也有人擔心 “技術太新不安全”。但想想看,NVIDIA 的芯片在 AI 安全領域早有積累,聯想的硬件測試標準更是出了名的嚴,再加上文遠知行千萬公里的路測經驗,這套組合拳打出來,可靠性其實比 “新手司機” 靠譜多了。
自動駕駛的 “甜蜜點” 終于要來了?
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當文遠知行的 GXR 車型裝上 NVIDIA DRIVE Thor 芯片,當聯想的計算平臺把成本砍到 “平民價”,我們看到的不只是一款新車,更是自動駕駛從 “實驗室炫技” 到 “日常生活剛需” 的轉折點。就像文檔里說的,“AI 的價值終究要落地到真實場景”,而出行場景里,“打得起、坐得穩、夠安全” 才是普通人最想要的。
或許過不了多久,我們打開打車軟件,會下意識選擇 “Robotaxi” 選項 —— 畢竟又便宜又準時,還不用擔心司機繞路。技術的浪漫從來不是遙不可及的黑科技,而是真真切切改善生活的小確幸。
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