在昨晚的華盛頓 GTC 大會現(xiàn)場，黃仁勛帶來了英偉達迄今為止最接近 " 完全體 " 的自動駕駛平臺：NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。
過去十年，英偉達在自動駕駛領(lǐng)域的角色，一直是一家 " 硬件供應(yīng)商 "。從早期的 Drive PX 系列，到后來的 Xavier、Orin，再到去年發(fā)布的 Thor 芯片，它一直在向車企提供算力基礎(chǔ)。
而這一次，英偉達不再滿足于只做 " 賣鏟子的人 "，而是要提供從芯片、傳感器、開發(fā)工具、仿真平臺到 AI 模型的一整套軟硬件協(xié)同系統(tǒng)。
換句話說，英偉達正在成為自動駕駛領(lǐng)域的 " 交鑰匙工程 " 提供者。
不只是算力翻倍，更是生態(tài)閉環(huán)
Hyperion 10 的核心，是兩顆通過 NVLink-C2C 互連的 Thor 芯片。單顆 Thor 在 INT8 精度下的算力超過 1000TOPS，是上一代 Atlan 的兩倍。
更重要的是，Thor 支持 " 艙駕融合 " ——你可以將算力分配給座艙娛樂系統(tǒng)，也可以將全部 2000TOPS 投入自動駕駛?cè)蝿?wù)。這種靈活性，讓車企在功能定義上獲得了更多的自由度。
而英偉達也首次在 Hyperion 10 中實現(xiàn)了 " 從仿真到實車 " 的閉環(huán)：在云端，DGX 超級計算機使用 DRIVE Sim 生成高保真仿真數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練 DRIVE AV 模型；在車端，Hyperion 10 的傳感器數(shù)據(jù)與 Thor 芯片無縫對接。
這意味著，一家車企若想快速推出具備 L4 級能力的車型，它不再需要分別組建龐大的硬件集成、軟件算法和數(shù)據(jù)訓(xùn)練團隊，而是可以基于 Hyperion 10 的參考架構(gòu)，快速搭建起自己的自動駕駛系統(tǒng)。
這正是英偉達試圖在自動駕駛領(lǐng)域復(fù)制的 " 安卓模式 " ——通過提供一個標(biāo)準(zhǔn)化、開放且強大的底層平臺，降低整個行業(yè)的技術(shù)門檻，從而吸引大量的生態(tài)伙伴入場，共同做大蛋糕。
此外，與 Hyperion 9 相比，Hyperion 10 的感知硬件進行了 " 瘦身 "，減少了 2 個激光雷達和 8 個超聲波雷達。這一方面降低了整套系統(tǒng)的硬件成本和上車難度，另一方面也體現(xiàn)了英偉達對自身感知算法自信的提升——用更少的傳感器，實現(xiàn)同等甚至更優(yōu)的安全性能。
被 " 藏 " 在發(fā)布會后的 AI 模型
如果說 Hyperion 10 是英偉達自動駕駛的 " 身體 "，那么昨晚低調(diào)發(fā)布的 Alpamayo-R1（AR1）大模型，就是它的 " 大腦 "。
這是一個視覺 - 語言 - 動作模型，英偉達將其定義為 " 模塊化 VLA 架構(gòu) "，能夠適配任何現(xiàn)成的視覺語言模型主干網(wǎng)絡(luò)。
AR1 的核心創(chuàng)新，在于它引入了 " 因果鏈 " 數(shù)據(jù)集，替代了傳統(tǒng)大模型中常用的 " 思維鏈 " 方法。英偉達認為，思維鏈存在 " 行為描述含糊、表面推理、因果混淆 " 等缺陷，而因果鏈通過強制實施明確的因果結(jié)構(gòu)，讓模型的決策過程更加清晰可控。
效果如何？英偉達公布的數(shù)據(jù)顯示：AR1 在復(fù)雜場景下的軌跡規(guī)劃性能提升了 12%，近距離碰撞率減少 25%，推理 - 動作一致性增強 37%。
不過，AR1 目前要滿足車規(guī)級時延，還需要在 RTX A6000 ProBlackwell 級別的卡上運行——這張卡的 INT8 算力高達 4000T，是 Thor 的 6 倍左右。
這或許也是英偉達沒有在 Keynote 中重點宣傳 AR1 的原因，它更像是一個技術(shù)儲備，為未來的量產(chǎn)落地做準(zhǔn)備。
Robotaxi：英偉達的"終極戰(zhàn)場"
在昨晚的發(fā)布會上，英偉達給出了一個明確的時間表：2027 年起部署 10 萬輛 Robotaxi。
這是一個極具野心的目標(biāo)。要知道，目前全球最大的 Robotaxi 運營商 Waymo，其車隊規(guī)模也僅在千輛級別。
英偉達的底氣來自哪里？
首先是合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。英偉達已宣布與 Uber、奔馳、Stellantis、Lucid 等公司合作，共同打造 " 全球最大 L4 級自動駕駛車隊 "。
其次是其在數(shù)據(jù)層面的積累。截至 2025 年 10 月，英偉達的云端平臺已積累超過 500 萬小時的真實道路數(shù)據(jù)。
更重要的是，英偉達正在構(gòu)建一個 " 安卓式 " 的 Robotaxi 生態(tài)。
當(dāng)前的 Robotaxi 賽道，主要存在兩種模式：一種是封閉全棧模式。以 Waymo、特斯拉（自營車隊）和百度 Apollo 為代表，從硬件、算法到運營全部自己掌控，技術(shù)壁壘高但復(fù)制成本極高。另一種是合作運營模式。車企與科技公司合作，但合作深度有限。
英偉達則是通過 Hyperion 10 這樣的技術(shù)樣本，為所有玩家提供一套達到 L4 級標(biāo)準(zhǔn)的底層架構(gòu)。無論是傳統(tǒng)車企、新勢力，還是出行平臺，都可以基于此快速構(gòu)建自己的 Robotaxi 業(yè)務(wù)。
這種做法，極大地降低了行業(yè)門檻。一個區(qū)域性出行公司，或許沒有能力像 Waymo 那樣投入數(shù)十億美元自研技術(shù)，但卻可以基于英偉達的開放平臺，結(jié)合本地化數(shù)據(jù)，快速推出服務(wù)。這無疑將極大地加速 Robotaxi 在全球范圍的普及。
不過，英偉達的 Hyperion 10，發(fā)布在一個微妙的時間點。
一方面，特斯拉的 FSD 正在北美快速推廣，并計劃在年底推進 " 無安全員 " 的 Robotaxi 測試；另一方面，奔馳、百度、Waymo 等玩家也在各自的賽道上加速奔跑。
有觀點認為，2025-2030 年將是 Robotaxi 的爆發(fā)期，市場規(guī)模有望達到 440 億美元。在這個關(guān)鍵節(jié)點，英偉達的入場，無疑將為行業(yè)帶來新的變數(shù)。
但挑戰(zhàn)依然存在。如何確保不同車企、不同車型之間的系統(tǒng)兼容性？如何處理數(shù)據(jù)安全與隱私保護？如何在開放生態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一之間找到平衡？這些都是英偉達必須回答的問題。
十年自動駕駛長跑
任何宏大的生態(tài)藍圖，都非一日之功。英偉達能提出 Hyperion 10 這樣的 " 交鑰匙 " 方案，并劍指十萬輛 Robotaxi 的宏偉目標(biāo)，其背后是一場長達十年、歷經(jīng)起伏的技術(shù)長跑。
英偉達的自動駕駛之路，始于 2015 年。
當(dāng)時，一個名為 " 計算機視覺 " 的 20 人小團隊在英偉達內(nèi)部成立，誰也不曾想到，這將成為英偉達未來最重要的業(yè)務(wù)方向之一。
早期的英偉達，更像是一個 " 技術(shù)理想主義者 "。據(jù)媒體報道，早在 2015 年，英偉達就有人提出了采用 " 端到端 " 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動駕駛方案，并做出了初步 Demo。2019 年，英偉達甚至在 GTC 大會上展示了無圖城市 NOA 系統(tǒng)，能在僅用毫米波雷達的情況下進行夜間行駛。
但這些超前的技術(shù)構(gòu)想，大多停留在了 Demo 階段，未能真正落地量產(chǎn)。
轉(zhuǎn)折點發(fā)生在 2020 年。
那一年，英偉達與奔馳達成戰(zhàn)略合作，英偉達將為奔馳的下一代車型提供從自動駕駛軟件到智能座艙的全棧方案。更引人注目的是，雙方的合作模式不是傳統(tǒng)的工程費或 IP 授權(quán)費，而是 " 基礎(chǔ)研發(fā)費 + 新車銷量分成 "。
這意味著，英偉達的命運第一次與車企的銷量深度綁定。
然而，合作并非一帆風(fēng)順。據(jù)內(nèi)部人士透露，英偉達自動駕駛團隊在實車演示中曾多次 " 翻車 "，導(dǎo)致奔馳一度考慮引入 Momenta 負責(zé)中國市場的自動駕駛研發(fā)。
這也促使黃仁勛在 2023 年做出了一個關(guān)鍵決定：邀請前小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙加入英偉達，統(tǒng)管自動駕駛團隊。
回顧英偉達的十年自動駕駛路，從最初的芯片供應(yīng)商，到今天的全棧方案提供者，英偉達的野心已然昭示。
自動駕駛行業(yè)的競爭的核心，正從 " 誰先實現(xiàn) L4 級自動駕駛 " 的技術(shù)競賽，轉(zhuǎn)向 " 誰能以最低成本、最高效率將 L4 自動駕駛規(guī)?；涞?" 的生態(tài)之爭。
對于英偉達而言，其高達 5 萬億美元的市值，建立在資本市場對其在 AI 時代持續(xù)領(lǐng)先的預(yù)期之上。自動駕駛作為 AI 領(lǐng)域皇冠上的明珠，是支撐其未來想象空間的關(guān)鍵一環(huán)。（作者｜韓敬嫻 編輯｜李玉鵬）
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