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辉达瞄準Robotaxi市场 目标2027年以晶片与软体驱动自驾车队

作者:舞姬之光 | 点击: | 来源:舞姬之光
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2026
英伟达(NVIDIA)週一(5日)宣布,正携手多家机器人计程车(Robotaxi)营运商推进合作,目标最快于2027年,使其AI晶片与DriveAV自动驾驶软体平台,成为大规模自驾车队的核心技术支柱。英伟达汽车事业副总裁吴新宙上月在旧金山一场自动驾驶公开演示活动中透露,公司计划在2027年前后,协助合作伙伴部署符合「Level4」标准的机器人计程车——即在限定地理区域内,完全无需人类驾驶员介入即可自主运行的车辆。吴新宙强调,初期将采取小规模落地策略,透过与合作伙伴持续运营、迭代优化,逐步积累真实...

英伟达(nvidia)週一(5日)宣布,正携手多家机器人计程车(robotaxi)营运商推进合作,目标最快于2027年,使其ai晶片与drive av自动驾驶软体平台,成为大规模自驾车队的核心技术支柱。

英伟达汽车事业副总裁吴新宙上月在旧金山一场自动驾驶公开演示活动中透露,公司计划在2027年前后,协助合作伙伴部署符合「Level 4」标准的机器人计程车——即在限定地理区域内,完全无需人类驾驶员介入即可自主运行的车辆。

吴新宙强调,初期将采取小规模落地策略,透过与合作伙伴持续运营、迭代优化,逐步积累真实道路场景下的系统可靠性与商业运营经验。

自2015年起,英伟达以「Drive」品牌切入车用半导体与自动驾驶技术领域,但该业务目前仍属公司整体营收中相对较小的板块。根据官方数据,截至去年10月的单季财报显示,汽车与机器人相关晶片营收约为5.92亿美元,仅占公司总营收约1%。此外,英伟达亦于去年10月正式宣布与Uber展开机器人计程车联合开发计划。

去年12月,英伟达表示已构建完成可全面驱动自动驾驶车辆的端到端软体系统,并指出梅赛德斯-宾士(Mercedes-Benz)预计于2026年底推出的新车型,将在旧金山等城市启用基于英伟达技术的城区自动驾驶功能。

自动驾驶被广泛视为英伟达继AI基础设施之后,最具爆发潜力的成长赛道之一。执行长黄仁勋多次公开表示,机器人技术(含自动驾驶)是公司仅次于人工智能的第二大战略增长引擎。

黄仁勋週一于拉斯维加斯CES展会主题演讲中指出,未来道路上或将出现数十亿辆自动驾驶车辆——无论由统一平台调度的机器人计程车队,抑或由终端消费者拥有的私家自动驾驶汽车。

除车载AI晶片外,英伟达亦向整车厂提供高性能AI算力模组与高保真模拟软体,支援自动驾驶模型训练、验证与成本优化。公司指出,车厂可采用其Drive AGX Tho

r车载超级电脑方案,单套售价约3,500美元,显著缩短功能量产周期;并可根据不同车型需求,灵活调整加速响应、制动逻辑等行为参数。

英伟达汽车平台总经理Ali Kani表示,各车企对技术整合路径存在差异化诉求:部分厂商倾向由英伟达主导软体训练与调优;另一些则选择自主构建模拟与验证体系,仅采购硬件与基础工具链。

当前,机器人计程车市场由Waymo主导,该公司已在包括旧金山在内的美国五个城市提供全无人驾驶计程车服务。英伟达此次强化布局,不仅聚焦个人乘用车市场,更明确将大型商业化自动驾驶车队作为关键突破口。

去年12月,英伟达邀请媒体及分析师试乘一辆搭载最新Drive系统的2026款宾士CLA自动驾驶测试车,在旧金山市区完成约一小时实路行程。尽管车内仍配备宾士指派的安全员,但据其反馈,全程约90%时间由车辆自主操控。

整体行驶平稳顺畅,即便面对旧金山特有的陡坡路段、密集红绿灯切换及路边临时装卸作业车辆等复杂路况,乘客亦未产生明显不适感。不过,在一处公车与Waymo车辆交汇导致道路临时受阻的情境下,安全员曾短暂接管车辆,待交通流恢复后交还控制权。

英伟达将本次体验定义为「Level 2 Plus Plus」等级,与特斯拉Full Self-Driving(FSD)当前版本定位相近——即仍需驾驶者全程监控环境并随时准备接管。

未来系统将朝「车位到车位」(parking spot-to-parking spot)的全场景自动驾驶演进,但首批量产车型尚未导入该能力。

宾士集团执行长Ola Källenius指出,所有令人类驾驶感到困扰的停车挑战,例如窄巷侧方泊入、斜坡驻车、多车夹击等情境,未来都将由车辆自主完成。

英伟达说明,Drive系统采用双轨AI架构设计:其一为端到端视觉语言模型,专注实时感知与决策;其二为基于确定性规则的安全冗余系统,当主模型置信度不足或面临边缘场景时,立即启动接管机制。

公司亦预期,生成式AI技术的快速突破将持续推动自动驾驶能力跃升,目标于2028年在消费级车型上实现真正意义的点对点(door-to-door)自动驾驶,并最终让车辆进化为具备自然对话能力的「数位驾驶」(Digital Driver)。

来源:CNBC

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