10萬輛！英偉達聯(lián)手Uber，為L4商業(yè)化按下加速鍵

當整個行業(yè)還在思考如何將L4 級自動駕駛商業(yè)化落地，英偉達與 Uber 的聯(lián)手直接扔下了一顆改寫游戲規(guī)則的重磅炸彈。

2025 年 10 月28日的 GTC 大會上，英偉達發(fā)布全新的DRIVE AGX Hyperion 10 （后簡稱 DRIVE Hyperion 10）自動駕駛平臺。

教主黃仁勛宣布，與Uber達成合作，幫助Uber逐步擴大其全球自動駕駛車隊的規(guī)模，計劃自 2027 年起逐步擴展至 10 萬輛。

這不是一次簡單的技術(shù)合作，而是芯片巨頭與出行巨頭的「雙向奔赴」—— 通過「技術(shù)全棧+出行生態(tài)+數(shù)據(jù)閉環(huán)」的三重綁定，給出自己對于L4商業(yè)化落地的思考。

01 DRIVE AGX Hyperion 10

我們要從DRIVE Hyperion 10說起，這是這次合作的基礎(chǔ)。

NVIDIA DRIVE AGX Hyperion是英偉達推出的自動駕駛參考平臺，你可以理解為這是一套系統(tǒng)級解決方案。

DRIVE Hyperion 10則是最新版本，專為 L4 級自動駕駛設(shè)計，集成了2000 TOPS 超高算力、精簡高效的傳感器套件和完整的安全冗余架構(gòu)。

通俗一點，這就是一套L4級別的「交鑰匙」解決方案。

在感知系統(tǒng)上，英偉達展現(xiàn)了「算法自信」：相比前代，Hyperion 10 在硬件上精簡了 2 個激光雷達和 8 個超聲波傳感器，僅用 14 顆高清攝像頭、9 個毫米波雷達、1 個激光雷達和 12 個超聲波傳感器的組合，就實現(xiàn)了 360 度無死角感知。

這是因為英偉達自動駕駛方案融采用端到端系統(tǒng)架構(gòu)，全新的推理視覺語言動作 (Reasoning VLA) 模型融合了視覺理解、自然語言推理與動作生成，使智能汽車具備類人認知水平。通過在車端運行 VLA 模型，智能汽車能夠?qū)崟r解讀復(fù)雜多變的真實路況，例如車流的突然變化、無序的交叉路口以及難以預(yù)測的人類行為。

除了NVIDIA DRIVE AGX 車規(guī)級車載計算平臺，英偉達還有用于訓練 AI 模型和開發(fā)輔助駕駛軟件的 NVIDIA DGX 平臺、用于仿真模擬驗證訓練輔助駕駛的NVIDIA OVX 平臺。

這次大會上，英偉達和Uber還會共同構(gòu)建一個基于 NVIDIA Cosmos? 世界基礎(chǔ)模型開發(fā)平臺的數(shù)據(jù)工廠，用于整理并處理自動駕駛車輛研發(fā)所需的數(shù)據(jù)。

這意味著，英偉達已經(jīng)形成自動駕駛「數(shù)據(jù)-訓練-部署-優(yōu)化」的完整數(shù)據(jù)飛輪閉環(huán)工作流。

隨著DRIVE Hyperion 10的發(fā)布，英偉達正式構(gòu)建起了從輔助駕駛到自動駕駛的全棧式解決方案。

英偉達可以提供自動駕駛所需的系統(tǒng)架構(gòu)、AI 超級計算硬件和完整的軟件堆棧，借助從云端到汽車的開放式模塊化架構(gòu)，制造商可以使用精選解決方案，也可以完整開發(fā)工作流，選擇自己想要的套餐。

這意味著，在L4上，英偉達和客戶的合作方式將更多元和靈活。

比如，主機廠可以完全選擇交鑰匙方式打造自己定制化的L4解決方案，典型比如奔馳、Stellantis、Lucid，三家都在基于DRIVE AGX Hyperion 10 打造自己的的 L4 級自動駕駛乘用車。

軟件能力更強的公司，則可以基于英偉達車載計算平臺，堆自己的軟件棧，打造自己的自動駕駛車隊，典型的比如小馬智行、文遠知行，他們都在Thor上打造自己的自動駕駛軟件棧。

這也代表著英偉達完成從芯片供應(yīng)商向全棧自動駕駛解決方案提供商的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

02 10萬L4自動駕駛車隊

聊完平臺，我們就可以展開聊聊這次合作細節(jié)。

首先，10萬+的L4自動駕駛車隊不局限于無人駕駛出租車，還包括自動駕駛貨送和配送。

其次，這些車輛將與 NVIDIA 和其他 Uber 生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴合作開發(fā)，大家分工明確。

英偉達負責技術(shù)，提供軟硬一體的全棧解決方案。

生態(tài)合作伙伴們負責制造，整車平臺開發(fā)與系統(tǒng)集成。

比如這次十萬臺計劃，Stellantis就是首批向Uber交付L4自動駕駛汽車的OEM廠商之一。

Stellantis將基于英偉達交鑰匙的方案打造自己的 K0 中型廂式貨車和 STLA 小型貨車，首批提供至少5000輛無人車給Uber，初期會在美國進行運營，未來幾年會逐步擴大試點項目和測試規(guī)模。

此外，Uber還投資了美國造車新勢力Lucid和自動駕駛初創(chuàng)公司Nuro，三家將共同打造專屬于 Uber 平臺的自動駕駛出租車項目。

計劃6年內(nèi)在美國和國際數(shù)十個市場建造和部署 20000 輛或更多 Lucid-Nuro 無人駕駛出租車，2026 年下半年在美國舊金山灣區(qū)首次商業(yè)部署。

當然，除了主機廠，自動駕駛駕駛科技公司們則是另一股力量。Aurora、Avride、May Mobility、Momenta、Motional、Nuro、Pony.ai、Waabi、Wayve 和 WeRide也都是生態(tài)合作伙伴。

拿我們自主的無人駕駛公司小馬智行和文遠知行來說，他們會把自己的無人駕駛汽車接入Uber全球網(wǎng)絡(luò)，提供無人駕駛出行服務(wù)。

至于Uber，承擔運營主導(dǎo)職責。將自動駕駛車輛與現(xiàn)有人類司機服務(wù)整合進統(tǒng)一平臺，負責車隊端到端運營，包括遠程協(xié)助、充電、清潔、維護和客戶支持。

此外，NVIDIA 和 Uber 正在合作開發(fā)一個機器人出租車數(shù)據(jù)工廠，通過雙方互補協(xié)作與技術(shù)閉環(huán)，加速 L4 級自動駕駛模型的訓練優(yōu)化與商業(yè)化落地。

具體來看，Uber 將負責收集超 300 萬小時針對自動駕駛出租車場景的專屬駕駛數(shù)據(jù)，為 L4 級模型的訓練與驗證提供真實場景支撐；NVIDIA 則提供 GPU 硬件、Cosmos 平臺及配套工具，承擔數(shù)據(jù)整理、搜索、仿真及自動駕駛技術(shù)棧的持續(xù)迭代任務(wù)。

經(jīng) Cosmos 平臺處理后，原始數(shù)據(jù)會轉(zhuǎn)化為標注數(shù)據(jù)與合成訓練素材，反哺 NVIDIA 的 VLA（視覺 - 語言 - 動作）大模型訓練，再借助 DGX Cloud 云端算力，大幅縮短模型迭代周期并提升極端場景適應(yīng)能力，最終形成「數(shù)據(jù)喂養(yǎng)模型→模型優(yōu)化體驗→產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)」的良性循環(huán)。

這個數(shù)據(jù)工廠的核心目標就是縮短 L4 級自動駕駛技術(shù)從試點測試到盈利性自主部署的路徑，推動L4商業(yè)化進程。

03 L4商業(yè)化新解法

現(xiàn)在，全球 L4 級自動駕駛還是處于初級階段，成本高、場景單一、盈利模糊是普遍痛點。英偉達與 Uber 的 10 萬輛計劃，是真的在加速L4規(guī)模化商用的到來，L4生態(tài)聯(lián)盟的各環(huán)參與者都能從中受益。

同時此舉也會重塑網(wǎng)約車市場格局，更將倒逼城市交通基礎(chǔ)設(shè)施升級、相關(guān)法律法規(guī)完善，甚至改變物流、貨運等關(guān)聯(lián)行業(yè)的發(fā)展路徑。

而對于英偉達來說，意義更多。

此前，外界對英偉達的認知多停留在「芯片供應(yīng)商」層面，即便后續(xù)其推出了輔助駕駛系統(tǒng)解決方案，這塊業(yè)務(wù)的行業(yè)號召力與市場統(tǒng)治力，也始終未能媲美其核心芯片業(yè)務(wù)的地位。

但如今這一局面已明顯不同：在當前行業(yè)內(nèi)系統(tǒng)級 L4 技術(shù)方案尚處于相對真空的窗口期，英偉達憑借這套 L4 系統(tǒng)級解決方案，率先完成了市場卡位。

而且，不同于特斯拉的「自研芯片+自有車隊+獨享數(shù)據(jù)」垂直路線，英偉達不造車、不直接運營，而是通過輸出全棧技術(shù)綁定 Uber 的出行網(wǎng)絡(luò)，再聯(lián)動車企、硬件廠商形成聯(lián)盟，用「技術(shù)賦能 + 數(shù)據(jù)共享」構(gòu)建比特斯拉更廣闊的生態(tài)壁壘。

英偉達拋出的這顆「重磅炸彈」，炸碎的是行業(yè)的技術(shù)壁壘和商業(yè)困局，炸開的是自動駕駛規(guī)模化商用的全新天地。

未來幾年，隨著生態(tài)聯(lián)盟的持續(xù)擴張和技術(shù)的不斷迭代，自動駕駛行業(yè)將徹底告別「小打小鬧」的試點時代，邁入由 AI 主導(dǎo)的規(guī)模化發(fā)展新紀元 —— 而這一切，都將刻上「NVIDIA」的印記。

此外，這種先發(fā)優(yōu)勢，將會帶動更多主機廠和技術(shù)公司向英偉達AI生態(tài)靠攏，進一步鞏固英偉達的行業(yè)主導(dǎo)地位。

同時，也會迫使其他自動駕駛玩家加速調(diào)整戰(zhàn)略，思考自己的下一步打法——是繼續(xù)深化和英偉達合作抱緊大腿？還是在英偉達平臺上，打造自己不可替代的核心能力？還是自立門戶，謀求新機？

這是一個好問題。

完。