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      10萬輛!英偉達(dá)聯(lián)手Uber,為L(zhǎng)4商業(yè)化按下加速鍵

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      當(dāng)整個(gè)行業(yè)還在思考如何將L4 級(jí)自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地,英偉達(dá)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(huì)上,英偉達(dá)發(fā)布全新的DRIVE AGX Hyperion 10 (后簡(jiǎn)稱 DRIVE Hyperion 10)自動(dòng)駕駛平臺(tái)。

      教主黃仁勛宣布,與Uber達(dá)成合作,幫助Uber逐步擴(kuò)大其全球自動(dòng)駕駛車隊(duì)的規(guī)模,計(jì)劃自 2027 年起逐步擴(kuò)展至 10 萬輛。

      這不是一次簡(jiǎn)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(duì)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(dá)推出的自動(dòng)駕駛參考平臺(tái),你可以理解為這是一套系統(tǒng)級(jí)解決方案。

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

      通俗一點(diǎn),這就是一套L4級(jí)別的「交鑰匙」解決方案。

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



      這是因?yàn)橛ミ_(dá)自動(dòng)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(dòng)作 (Reasoning VLA) 模型融合了視覺理解、自然語言推理與動(dòng)作生成,使智能汽車具備類人認(rèn)知水平。通過在車端運(yùn)行 VLA 模型,智能汽車能夠?qū)崟r(shí)解讀復(fù)雜多變的真實(shí)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(cè)的人類行為。

      除了NVIDIA DRIVE AGX 車規(guī)級(jí)車載計(jì)算平臺(tái),英偉達(dá)還有用于訓(xùn)練 AI 模型和開發(fā)輔助駕駛軟件的 NVIDIA DGX 平臺(tái)、用于仿真模擬驗(yàn)證訓(xùn)練輔助駕駛的NVIDIA OVX 平臺(tái)。

      這次大會(huì)上,英偉達(dá)和Uber還會(huì)共同構(gòu)建一個(gè)基于 NVIDIA Cosmos? 世界基礎(chǔ)模型開發(fā)平臺(tái)的數(shù)據(jù)工廠,用于整理并處理自動(dòng)駕駛車輛研發(fā)所需的數(shù)據(jù)。

      這意味著,英偉達(dá)已經(jīng)形成自動(dòng)駕駛「數(shù)據(jù)-訓(xùn)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(dá)正式構(gòu)建起了從輔助駕駛到自動(dòng)駕駛的全棧式解決方案。

      英偉達(dá)可以提供自動(dòng)駕駛所需的系統(tǒng)架構(gòu)、AI 超級(jí)計(jì)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(dá)和客戶的合作方式將更多元和靈活。

      比如,主機(jī)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(jí)自動(dòng)駕駛乘用車。



      軟件能力更強(qiáng)的公司,則可以基于英偉達(dá)車載計(jì)算平臺(tái),堆自己的軟件棧,打造自己的自動(dòng)駕駛車隊(duì),典型的比如小馬智行、文遠(yuǎn)知行,他們都在Thor上打造自己的自動(dòng)駕駛軟件棧。

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

      02 10萬L4自動(dòng)駕駛車隊(duì)

      聊完平臺(tái),我們就可以展開聊聊這次合作細(xì)節(jié)。

      首先,10萬+的L4自動(dòng)駕駛車隊(duì)不局限于無人駕駛出租車,還包括自動(dòng)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(dá)負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)制造,整車平臺(tái)開發(fā)與系統(tǒng)集成。

      比如這次十萬臺(tái)計(jì)劃,Stellantis就是首批向Uber交付L4自動(dòng)駕駛汽車的OEM廠商之一。

      Stellantis將基于英偉達(dá)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(huì)在美國進(jìn)行運(yùn)營(yíng),未來幾年會(huì)逐步擴(kuò)大試點(diǎn)項(xiàng)目和測(cè)試規(guī)模。

      此外,Uber還投資了美國造車新勢(shì)力Lucid和自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司Nuro,三家將共同打造專屬于 Uber 平臺(tái)的自動(dòng)駕駛出租車項(xiàng)目。

      計(jì)劃6年內(nèi)在美國和國際數(shù)十個(gè)市場(chǎng)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(dāng)然,除了主機(jī)廠,自動(dòng)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(yuǎn)知行來說,他們會(huì)把自己的無人駕駛汽車接入U(xiǎn)ber全球網(wǎng)絡(luò),提供無人駕駛出行服務(wù)。



      至于Uber,承擔(dān)運(yùn)營(yíng)主導(dǎo)職責(zé)。將自動(dòng)駕駛車輛與現(xiàn)有人類司機(jī)服務(wù)整合進(jìn)統(tǒng)一平臺(tái),負(fù)責(zé)車隊(duì)端到端運(yùn)營(yíng),包括遠(yuǎn)程協(xié)助、充電、清潔、維護(hù)和客戶支持。

      此外,NVIDIA 和 Uber 正在合作開發(fā)一個(gè)機(jī)器人出租車數(shù)據(jù)工廠,通過雙方互補(bǔ)協(xié)作與技術(shù)閉環(huán),加速 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛模型的訓(xùn)練優(yōu)化與商業(yè)化落地。

      具體來看,Uber 將負(fù)責(zé)收集超 300 萬小時(shí)針對(duì)自動(dòng)駕駛出租車場(chǎng)景的專屬駕駛數(shù)據(jù),為 L4 級(jí)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證提供真實(shí)場(chǎng)景支撐;NVIDIA 則提供 GPU 硬件、Cosmos 平臺(tái)及配套工具,承擔(dān)數(shù)據(jù)整理、搜索、仿真及自動(dòng)駕駛技術(shù)棧的持續(xù)迭代任務(wù)。



      經(jīng) Cosmos 平臺(tái)處理后,原始數(shù)據(jù)會(huì)轉(zhuǎn)化為標(biāo)注數(shù)據(jù)與合成訓(xùn)練素材,反哺 NVIDIA 的 VLA(視覺 - 語言 - 動(dòng)作)大模型訓(xùn)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(chǎng)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(yàn)→產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)」的良性循環(huán)。

      這個(gè)數(shù)據(jù)工廠的核心目標(biāo)就是縮短 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)從試點(diǎn)測(cè)試到盈利性自主部署的路徑,推動(dòng)L4商業(yè)化進(jìn)程。

      03 L4商業(yè)化新解法

      現(xiàn)在,全球 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛還是處于初級(jí)階段,成本高、場(chǎng)景單一、盈利模糊是普遍痛點(diǎn)。英偉達(dá)與 Uber 的 10 萬輛計(jì)劃,是真的在加速L4規(guī)?;逃玫牡絹?,L4生態(tài)聯(lián)盟的各環(huán)參與者都能從中受益。

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

      而對(duì)于英偉達(dá)來說,意義更多。

      此前,外界對(duì)英偉達(dá)的認(rèn)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(hào)召力與市場(chǎng)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(dāng)前行業(yè)內(nèi)系統(tǒng)級(jí) L4 技術(shù)方案尚處于相對(duì)真空的窗口期,英偉達(dá)憑借這套 L4 系統(tǒng)級(jí)解決方案,率先完成了市場(chǎng)卡位。

      而且,不同于特斯拉的「自研芯片+自有車隊(duì)+獨(dú)享數(shù)據(jù)」垂直路線,英偉達(dá)不造車、不直接運(yùn)營(yíng),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(dòng)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(dá)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(dòng)駕駛規(guī)?;逃玫娜绿斓?。

      未來幾年,隨著生態(tài)聯(lián)盟的持續(xù)擴(kuò)張和技術(shù)的不斷迭代,自動(dòng)駕駛行業(yè)將徹底告別「小打小鬧」的試點(diǎn)時(shí)代,邁入由 AI 主導(dǎo)的規(guī)?;l(fā)展新紀(jì)元 —— 而這一切,都將刻上「NVIDIA」的印記。



      此外,這種先發(fā)優(yōu)勢(shì),將會(huì)帶動(dòng)更多主機(jī)廠和技術(shù)公司向英偉達(dá)AI生態(tài)靠攏,進(jìn)一步鞏固英偉達(dá)的行業(yè)主導(dǎo)地位。

      同時(shí),也會(huì)迫使其他自動(dòng)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(dá)合作抱緊大腿?還是在英偉達(dá)平臺(tái)上,打造自己不可替代的核心能力?還是自立門戶,謀求新機(jī)?

      這是一個(gè)好問題。

      完。

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