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      吳新宙GTC交卷!英偉達自動駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)升級,拉上車企組建L4聯(lián)盟

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      車東西(公眾號:chedongxi)
      作者 | Janson
      編輯 | 志豪

      不只是芯片,英偉達帶來自動駕駛?cè)准夹g(shù)棧!

      車東西3月18日消息,GTC 2026開幕后,英偉達發(fā)布了多項自動駕駛新技術(shù),把L4自動駕駛所需的計算平臺、安全架構(gòu)、開源模型和仿真工具,整合成一套標準化底座,推向更多車企和出行平臺。

      從英偉達的整體布局來看,其底座的中心依舊是DRIVE Hyperion沒有變,圍繞這套平臺,英偉達此次又補上了幾塊關(guān)鍵拼圖。

      Halos OS作為面向AI驅(qū)動車輛的統(tǒng)一安全架構(gòu),為DRIVE Hyperion提供量產(chǎn)級安全底座。

      Alpamayo 1.5作為新一代開放推理模型,進一步強化車輛在復雜場景中的決策與約束能力。

      Omniverse NuRec則面向真實世界數(shù)據(jù)重建與高保真交互式仿真,繼續(xù)完善從訓練、驗證到部署的閉環(huán)。

      與此同時,英偉達的自動駕駛朋友圈也進一步擴大,比亞迪、吉利、五十鈴和日產(chǎn)正在基于DRIVE Hyperion推進L4項目,Uber也將基于這一平臺在2027年率先于洛杉磯和舊金山啟動新一輪 Robotaxi部署,并計劃到2028年擴展至28個城市。

      如果說過去外界更多把英偉達看作車端算力芯片和仿真工具提供者,那么在GTC 2026上,英偉達想強調(diào)的故事已經(jīng)很明確,它希望成為自動駕駛進入規(guī)模化落地階段后的底層平臺提供者。

      一、采用端到端+傳統(tǒng)規(guī)則 吳新宙解構(gòu)英偉達自動駕駛技術(shù)

      在本次GTC中,黃仁勛的主題演講主要放在了AI上,汽車業(yè)務的進展則是和物理AI一同進行了一個相對宏觀的發(fā)布。

      作為英偉達汽車副總裁,吳新宙對于此次技術(shù)落地的內(nèi)容講的則比較細致,從技術(shù)宏觀進展,再到具體技術(shù)棧的實施都有所覆蓋。


      ▲英偉達汽車副總裁 吳新宙

      吳新宙在演講中首先給出了自己對于自動駕駛領域的宏觀研判——自動駕駛已經(jīng)在2025年迎來“ChatGPT時刻”。

      他認為,過去一年里VLA模型、多模態(tài)基礎模型和推理模型的突破,正在改變自動駕駛的研發(fā)方式。

      但他也指出,全球每年約13萬億英里的交通出行里程中,真正由自動駕駛完成的比例只有0.006%,因此自動駕駛的行業(yè)天花板遠未觸及。

      而在具體的業(yè)務落地上,吳新宙并沒有把英偉達首個量產(chǎn)的L2輔助駕駛所采用的路線描述成“純端到端”。

      英偉達更強調(diào)的是端到端模型與傳統(tǒng)安全棧并行,也就是在推理式模型提升能力上限的同時,保留可驗證、可認證的安全護欄體系。


      ▲英偉達自動駕駛技術(shù)棧

      針對自動駕駛的演進路線,吳新宙還給出了一條相對清晰的推進時間表。

      英偉達在2025年推出L2++,到了2026年推進點到點輔助駕駛,2027年部署L4自動駕駛,2028年之后再面向普通用戶交付L4能力。


      ▲英偉達自動駕駛推進時間表

      二、模型+仿真 英偉達再次升級平臺能力

      吳新宙講解的自動駕駛技術(shù)棧更多的還是基于奔馳和英偉達合作,落地在奔馳CLA車型上的L2級輔助駕駛。

      針對不同車企和更高階自動駕駛的需求,英偉達進一步升級“模型”和“仿真”的水平,并將其整合為平臺能力。

      英偉達最新的Alpamayo 1.5已經(jīng)可以理解導航路徑,并通過自然語言或指令約束實現(xiàn)變道、靠邊停車等更可控的行為,同時輸出帶有推理軌跡的駕駛軌跡結(jié)果。

      相比于此前英偉達發(fā)布的Alpamayo 1,在提升了端到端大模型“可解釋”性的基礎上,還能一定程度上追問“為什么這么做”,并通過文本和導航提示去約束行為。


      ▲Alpamayo 1.5模型能力

      英偉達還表示,自今年早些時候推出以來,Alpamayo相關(guān)模型已被全球超過10萬名汽車開發(fā)者下載,而Alpamayo 1.5版本增加了多攝像頭支持和可配置相機參數(shù),讓同一套AI駕駛棧更容易復用到不同車型和不同傳感器配置上。

      和模型一起推進的,是仿真環(huán)節(jié)。

      自動駕駛訓練也不再只依賴真實道路數(shù)據(jù),而是越來越多地引入合成數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù),這背后對應的正是Cosmos等世界模型和仿真工具鏈的價值。

      日前,英偉達宣布Omniverse NuRec正式可用,這是一套基于3D Gaussian Splatting的重建與渲染技術(shù),可以從真實世界數(shù)據(jù)中重建可交互仿真場景,用來測試推理式自動駕駛系統(tǒng)在復雜邊緣場景中的表現(xiàn)。


      ▲Omniverse NuRec在開源平臺

      對自動駕駛公司而言,這類工具的意義不只是“把仿真做得更真”,而是用更低的手工建模成本,把真實路測中的長尾場景更快搬回開發(fā)體系中。

      官方表示,已經(jīng)有51WORLD、dSPACE、Foretellix等工具鏈企業(yè)完成集成,密歇根大學Mcity也在用NuRec搭建測試場地的數(shù)字孿生。

      可以說,英偉達實際上是在把自動駕駛的競爭,從過去更偏“感知棧/算法?!钡木植扛偁帲澳P?數(shù)據(jù)+仿真+安全”的系統(tǒng)工程競爭上繼續(xù)推。

      值得一提的是,英偉達宣布正與亞馬遜合作,把Alexa Custom Assistant與NVIDIA DRIVE AGX上的多模態(tài)邊緣AI能力結(jié)合起來,讓車企在本地計算和隱私條款約束下,在端側(cè)提供更強的車內(nèi)環(huán)境感知與交互能力。

      三、L4平臺成型 多個明星車企加盟

      有了明確的時間表,建立了全套自動駕駛技術(shù)棧之后,自動駕駛具體的業(yè)務落地還是需要合作伙伴的支持。

      根據(jù)此次GTC披露的信息,英偉達高階輔助駕駛的合作伙伴也進一步擴充,比亞迪、吉利、現(xiàn)代起亞、日產(chǎn)和五十鈴等車企或出行相關(guān)伙伴,正在基于DRIVE Hyperion推進L4-ready車輛項目。

      其中,日產(chǎn)的方案明確搭配Wayve軟件,五十鈴則與TIER IV合作開發(fā)L4自動駕駛巴士。

      現(xiàn)代和起亞的合作則基于NVIDIA DRIVE Hyperion自動駕駛開發(fā)平臺共同推進下一代自動駕駛技術(shù)研發(fā)。


      ▲DRIVE Hyperion L4概念圖

      現(xiàn)代汽車集團計劃在部分車型中集成英偉達自動駕駛技術(shù)。

      此外,英偉達還將探索與現(xiàn)代汽車集團旗下自動駕駛合資企業(yè)Motional深化合作,提升L4級Robotaxi的能力。

      與此同時,Uber與英偉達擴大合作,計劃到2028年在4大洲28個市場部署基于NVIDIA DRIVE全棧軟件的自動駕駛車隊,首批城市是洛杉磯和舊金山灣區(qū),時間點定在2027年上半年。


      ▲NVIDIA DRIVE全棧自動駕駛平臺

      再加上Bolt、Grab、Lyft、TIER IV等出行或自動駕駛參與方也在使用這一平臺,英偉達這次進一步打開了“自動駕駛平臺生態(tài)”的市場。

      此前,不同車企、不同傳感器組合、不同地區(qū)法規(guī),往往會把開發(fā)和驗證流程切得很碎。

      英偉達給出的辦法,是用DRIVE Hyperion把計算平臺、傳感器、車載網(wǎng)絡和安全系統(tǒng)盡量標準化,再用Halos OS把安全架構(gòu)打包成統(tǒng)一底座。

      按照官方表述,Halos OS建立在ASIL D級DriveOS基礎之上,提供三層統(tǒng)一安全架構(gòu),既包含安全中間件,也包含可部署的安全應用,其中還包括面向NCAP五星主動安全的安全棧,目標是為面向推理式AI的自動駕駛系統(tǒng)提供“可驗證、可量產(chǎn)”的汽車級安全基礎。

      結(jié)語:英偉達完善全套自動駕駛技術(shù)棧

      從CES2026以來,英偉達開始進一步將汽車業(yè)務的重點放在L4標準化平臺、統(tǒng)一安全架構(gòu)、推理式駕駛模型和高保真仿真工具上。

      與此同時,在更廣義AI部分,英偉達繼續(xù)把世界模型、機器人模型和邊緣硬件串成一條鏈。

      隨著這些發(fā)布,英偉達能否將這些業(yè)務模式真正轉(zhuǎn)化為大規(guī)模商業(yè)化,還要看車企驗證進度、各地監(jiān)管、以及Robotaxi和工業(yè)機器人運營落地的節(jié)奏

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