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英偉達(dá)的智駕野心,藏不住了

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三臺電腦+Hyperion,攏住整個智駕行業(yè)。


作者|靖宇

「這里是圣何塞的墨西哥裔社區(qū),一定有很好吃的 Tacos?!?/p>

我和英偉達(dá)智駕團(tuán)隊(duì)的人以及安全員,在全新的奔馳 CLA 量產(chǎn)車上,望向窗外,渴望著美國美味的平民美食。

在兩天 GTC 2026 大會的密集信息轟炸之后,雖然只是一臺 A 級車,但是這不太富裕的空間中,還是出現(xiàn)了少有的平靜。

這是英偉達(dá)在 GTC 2026 期間為媒體安排的試駕體驗(yàn)——搭載英偉達(dá) L2++ 智駕方案,我們繞著圣何塞市區(qū)開了大概 40 分鐘。

和國內(nèi)智駕的試駕,專門喜歡找重慶成都這樣交通難度巨高的地段不同,這段圣何塞的試駕顯得如此波瀾不驚,和西海岸人們的 Chill 生活一樣。以至于當(dāng)英偉達(dá)的同學(xué)問我體驗(yàn)如何的時候,我只能說「就沒什么挑戰(zhàn)吧?

英偉達(dá)智駕的同學(xué)說,確實(shí),不過這最貼近一個美國人上下班的通勤狀況,符合美利堅(jiān)國情。

但其實(shí),在平靜的試駕下,英偉達(dá)在整個智駕行業(yè)的野心,卻波濤洶涌。

01

有禮貌,但是機(jī)械的禮貌

坐進(jìn)車?yán)?,主駕是英偉達(dá)的安全員,副駕是英偉達(dá)的智駕工程師。車緩緩開上街道,方向盤開始自己轉(zhuǎn)動。

第一個讓我印象深刻的細(xì)節(jié),是在一個四向停路口。美國交通有一套復(fù)雜的路權(quán)規(guī)則,四向停的通行順序按先到先得排序,多車同時停下靠的是禮讓和眼神博弈。這套規(guī)則我作為中國人,開車上路之前真花了一陣才搞清楚。但這輛車,不僅認(rèn)出了這是一個四向停,還清楚判斷出該輪到誰走——等了一下,然后穩(wěn)穩(wěn)開過去。

第二個細(xì)節(jié)是換道。遇到更高速的變道帶,車會提前減速,不是那種「剎一下」的急促感,而是帶著預(yù)判的、平滑的節(jié)奏,和一個經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)很像。


圣何塞街頭車流并不湍急|圖片來源:極客公園

但最有意思的,是在一個人行橫道前發(fā)生的一幕。

路邊有行人,但距離并不近。系統(tǒng)判斷:可以通過。于是車沒有停,繼續(xù)向前。就在這一刻,安全員一腳踩下了剎車,把車剎住,讓行人先過。

這一腳踩得非常自然,熟練得像是早已預(yù)料到會發(fā)生。

我坐在后座,腦子里浮出一個詞:有禮貌,但是機(jī)械的禮貌。系統(tǒng)的判斷在邏輯上沒有錯,行人確實(shí)還遠(yuǎn),按規(guī)則它有權(quán)通行。但人類開車,面對那種場景,往往會多給一點(diǎn)余量,讓對方先走。這種「超出規(guī)則的禮讓感」,暫時還不在這套系統(tǒng)的字典里。

02

端到端模型,加上一道「安全防火墻」

在試駕的前一天,極客公園在 GTC 會場和英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù) VP Ali Kani 做了一場約 30 分鐘的專訪。他告訴我,過去一年英偉達(dá)在智駕領(lǐng)域做了三件最引以為傲的事。

第一件,是把推理能力帶入了汽車領(lǐng)域。

英偉達(dá)開源了一個叫 Alpamayo 的視覺語言模型,內(nèi)置推理機(jī)制——遇到?jīng)]訓(xùn)練過的場景,它不是直接輸出答案,而是把問題拆解成小步驟,然后選擇最安全的結(jié)果。Ali 說,這個模型發(fā)布幾個月內(nèi)在 Hugging Face 機(jī)器人領(lǐng)域的下載量已達(dá) 15 萬次以上,排名第二。

在中國,目前還沒有哪家車企有推理模型,他們都還在研發(fā)?!?/p>

第二件,是仿真基礎(chǔ)設(shè)施的開源。

一個叫 NuRec 的神經(jīng)重建工具,在本屆 GTC 上正式開源。它可以從真實(shí)路測數(shù)據(jù)中重建三維場景,再結(jié)合 Cosmos(合成數(shù)據(jù)生成工具),每天晚上對 Alpamayo 跑數(shù)百萬次測試?!肝覀儧]辦法把世界上所有可能發(fā)生的事都塞進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù),」Ali 說,「但我們可以用仿真無限逼近?!?/p>


英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù) VP Ali Kani 在試駕車前拍照|圖片來源:極客公園

第三件,也是我認(rèn)為最關(guān)鍵的——Halos OS。

這是英偉達(dá)本屆 GTC 發(fā)布的「經(jīng)典安全棧」。端到端模型是一個黑盒,出了問題沒法溯源。Alpamayo 在行駛中每次會輸出 10 條候選軌跡,Halos 的任務(wù)是對這 10 條逐一審查:不安全的剔除,剩下的里面選最舒適的執(zhí)行?!赣袝r候 Alpamayo 的 10 條軌跡,Halos 告訴你一條都不能用——這時候經(jīng)典棧直接接管?!?/p>

這套「端到端模型 + 經(jīng)典安全棧并行」的架構(gòu),已經(jīng)有了一個標(biāo)志性驗(yàn)證:搭載英偉達(dá)全棧方案的奔馳 CLA,獲得了 Euro NCAP 2025 年度最佳表現(xiàn)獎,是當(dāng)年參測 49 款車型中綜合評分最高的。

03

三臺電腦,和一個操作系統(tǒng)野心

理解英偉達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域的商業(yè)模式,有一個關(guān)鍵框架:「三臺電腦」。

Ali 解釋說,自動駕駛的完整鏈路涉及三臺完全不同的計算機(jī):在云端訓(xùn)練模型的訓(xùn)練計算機(jī),做仿真測試的測試計算機(jī),以及裝在車?yán)锏能囕d計算機(jī)。

英偉達(dá)的策略是三臺都做,但不堅(jiān)持三臺都必須是自家的。

這聽起來奇怪,但有一個例子可以說清楚:特斯拉。

特斯拉是英偉達(dá)在汽車領(lǐng)域最大的客戶,但特斯拉的車?yán)镉玫氖亲匝?FSD 芯片,不用英偉達(dá)的車載芯片。他們向英偉達(dá)購買的,是訓(xùn)練算力和仿真算力?!高@兩塊的市場規(guī)模,遠(yuǎn)比車載芯片大得多,」Ali 說,「所以就算我們把模型開源了,我們的商業(yè)模式依然非常健康?!?/p>

開源的 Alpamayo 也只是一個「教師模型」——你拿到它,還得針對自己的傳感器配置和目標(biāo)車型,做大量蒸餾適配。這個適配工作,正是英偉達(dá)幫各 OEM 做的核心服務(wù)?!肝覀儙捅捡Y做了這件事,但那個成果不是開源的部分?!?/p>


奔馳 CLA 試駕車上的英偉達(dá)智駕標(biāo)志|圖片來源:極客公園

在這個框架之上,英偉達(dá)還有一個更大的野心,Hyperion

Hyperion 是一套 L4 參考架構(gòu),目標(biāo)類似于當(dāng)年 PC 產(chǎn)業(yè)的主板規(guī)格標(biāo)準(zhǔn):讓所有 OEM 在 Hyperion 上造車,所有 智駕公司在 Hyperion 上寫軟件,所有出行服務(wù)商在 Hyperion 生態(tài)里采購車輛和軟件。

「當(dāng)整個產(chǎn)業(yè)的生態(tài)都建立在這個平臺上,推進(jìn)速度會快很多——任何一方都不需要從頭驗(yàn)證兼容性?!?/p>

本屆 GTC 上,這個戰(zhàn)略落地了一個標(biāo)志性案例:Uber 宣布將采購 10 萬輛 Hyperion 兼容車輛,與英偉達(dá)合作在全球 28 座城市、4 個大洲推進(jìn) L4 出行服務(wù);與此同時,英偉達(dá)還將用 Cosmos 數(shù)據(jù)工廠為 Uber 搭建整套數(shù)據(jù)處理管線,供 Uber 的 AV 軟件合作伙伴獲取真實(shí)路測數(shù)據(jù)做訓(xùn)練。


04

中國市場,和一個 2028 猜測

聊到中國,Ali 說了一個有意思的觀察:中國車企是英偉達(dá) Cosmos 和 NuRec 使用量最高的群體。

「如果你看我們的仿真和神經(jīng)重建工具,使用它們最積極的是中國公司?!贡緦?GTC 上,英偉達(dá)還宣布與吉利、BYD 合作推進(jìn)雙 Thor 芯片 + Hyperion 架構(gòu)的新車,硬件層面已為 L4 做好準(zhǔn)備。至于什么時候用、怎么用,是 OEM 自己的決定——「吉利完全可以把這輛車交給他們的出行子公司去跑 Robotaxi。」

聊到 L4 落地乘用車要多久,Ali 想了一下說:「大概 2028 年前后?這是猜測。但順序一定是 Robotaxi 先行——Robotaxi 的風(fēng)險是運(yùn)營公司自己扛,乘用車面對的是每一個普通消費(fèi)者?!顾a(bǔ)充,中國的百度、小馬、文遠(yuǎn)已經(jīng)在跑商業(yè)化Robotaxi,「我都坐過,挺好的。」

我問他,英偉達(dá)對中國市場有沒有專項(xiàng)目標(biāo),比如要從這里獲得多少收入?

他搖了搖頭:「我們不那樣想問題。我們做的是把最好的產(chǎn)品做出來,然后去和每一個好的公司合作。如果做到了,機(jī)會自然會來。」

*頭圖來源:極客公園

本文為極客公園原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你覺得自動駕駛的 ChatGPT 時刻,

真的來了嗎?

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