乐山万能胶生产厂家 关于英伟达 L4 和物理 AI，吴新宙回应切

文 | 时间线 Timelines乐山万能胶生产厂家，作者 | 308，编辑 | 周易

「我觉得，我们能够看到，到达   L4   或者自动驾驶的这条路，已经比较清晰了」。

近日，恰逢北京车展，在英伟达举行的场别开生面的媒体沟通会上，英伟达全球总裁、汽车事业部负责人吴新宙，谈到了他本人对于当前自动驾驶发展的判断。他也引用英伟达   CEO   黄仁勋的话说：自动驾驶的   ChatGPT   时刻已经到来。

那么，在这个关键节点，英伟达希望扮演什么样的角？

对于这个问题，吴新宙表示，英伟达长期以来布局自动驾驶，已经过十年的时间；而如今，英伟达的目标是在全球范围内动整个行业面向   L4   进行演进和落地，这也是英伟达汽车事业部的核心目标。

实际上，围绕着自动驾驶，英伟达已经构建了整套全栈的系统，其中包括底层的硬件   DRIVE Hyperion、操作系统和平台软件   Halos OS、开源模型   Alpamayo、应用   DRIVE AV   和包括   Cosmos   与   Omniverse NuRec   在内的基础设施。

值得提的是，伴随着   L4   的到来，英伟达已经出了面向   L4   的统车辆参考架构   DRIVE Hyperion 10，其中包括基于英伟达   DRVIE Thor   的力平台，也包括预验证传感器供应商的通用传感器套件，还有相关符安全认证要求的构建模块。

在本次沟通会中，吴新宙表示，基于 Hyperion 10   的作，英伟达会与包括   Uber   在内系列作伙伴采集上百万个小时的数据，从而开放给整个自动驾驶开发生态，从而降低整个行业面向   L4   迈进的门槛。

另外，在谈到英伟达的开源自动驾驶模型   Alpamayo   时，吴新宙表示，Alpamayo   也在不断进化中，目前已经进化到   1.5   版本；预计到   2026   年   6   月份的   Computex   大会上，Alpamayo 会迎来   2.0   版本。

吴新宙强调，Alpamayo 2.0   将会是个加强大的版本。

谈到下步的发展，吴新宙表示，未来十年，对于包括英伟达在内的整个行业来说，核心的挑战将会是物理   AI ——而自动驾驶将会是物理   AI   大规模的能够量产落地的个场景。

值得提的是，伴随着本次北京车展的带来，英伟达也宣布了系列与   L4   落地相关的作，并且这作也在不断面向物理   AI   进行延伸。

其中，德赛西威正在基于英伟达   DRIVE Hyperion   中的   DRIVE Thor   开发面向量产的智驾解决案。同时，小马智行发布的全新代自动驾驶域控制器也集成了   DRIVE Thor。

除此之外，英伟达在车端业务的布局，也延伸到座舱   AI   域。比如，阿里巴巴将千问 -Omni   全模态大模型运行于英伟达   DRIVE   平台。而联想车计则出搭载了基于   DRIVE AGX Thor   的智平台   AI Box，目标是赋能座舱   AI   助力汽车制造商部署大模型与智能体。

值得提的是，在本次车展期间，在以往双已有作的基础上乐山万能胶生产厂家，英伟达还宣布与奇瑞汽车作布局物理   AI，发力辅助驾驶、座舱   AI   与机器人赛道。

总体可见，在当前整个自动驾驶行业正在面向   L4   的大背景下，英伟达正持续在与自动驾驶行业相关的技术演技和生态建设等面积布局——而英伟达也早已经将长远的目标，瞄准了物理   AI   的发展。

本次沟通会期间，吴新宙以英伟达全球总裁、英伟达汽车事业部负责人的身份也与包括时间线   Timelines   在内的众多媒体进行了入交流，其中涉及到的话题包括   L4   自动驾驶、物理   AI、下代车载计平台等。

以下是这次沟通会谈及的主要内容，我们做了不改变原意的编辑。

提问：英伟达如何看待自动驾驶行业里关于纯视觉和激光雷达的不同选择？

吴新宙：

我觉得，对于   L2++   来说，激光雷达是否要，永远是个见仁见智的问题——你可以证明它的充分，但法证明它的要。

不管是特斯拉，还是些其他的车厂，都有选择纯视觉。大知道，我曾经在小鹏任职，虽然小鹏是引入激光雷达的车企，但我自己直是个比较坚定的视觉派。因为视觉的能力是非常强的，它的像素密度也比激光雷达很多，尤其是视觉模型的上限也是非常非常的。

对于海外   L2++   来说，也有车企是采用激光雷达的。从英伟达作为生态动者的角度，我们不会说定要采用或者不采用激光雷达，但是，在英伟达对于   Hyperion   的定义中，我们是不带激光雷达的。

另外我们也坚定地认为，从   L3   或者   L4   的角度，激光雷达还是非常重要的环，它可以提供传感器层面的重要冗余部分。我们也在与欧美玩起在寻找个比较稳定的、在欧美能够落地的激光雷达供应商，这对于我们来说也是非常重要的。

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提问：英伟达如何看待些车企自研芯片？

我们并不反对车企自研芯片。比如特斯拉当年也在与英伟达进行了   Parker   的作之后，就选择了自研芯片——但我们也保持了与特斯拉之间的作。对于我们来说，重要的是能够动整个生态往前发展。

我们不期待你们买我们所有的东西，但是我们不希望的是，你什么东西都不要我们的。我们提供了整体「三个计机」和「五层蛋糕」的服务。我们希望所有的车厂都能够从我们的服务中受益，如果车厂受益，我们自然也会受益。

在市场，些新能源车企在自研芯片，那么我们也持续保持与这些车企的良好沟通。目前不管是训练，还是仿真，还是开源模型，甚至是数据乐山万能胶生产厂家，我们都有些比较好的作。对于我们来说，重要的是希望看到整个业界面向   L4   前进，而不是说定要用我们的车载芯片。

提问：你如何评价你在英伟达的工作？

我在英伟达的官职责是负责整体的汽车事业部，汽车事业部的业务非常广泛。大可能都多少看到些报道，讲到是   Jensen（黄仁勋）如何管理下属，我也看到了些，至少我看到的写得都是真的。英伟达是个非常扁平的组织。

目前我的主要的职责是两件事情，是动整个业界向   L4   的进展。二个，就是动我们的端到端的「给钥匙案」整体案的落地。我觉得这两件事情都非常非常重要。

从我个人的体感来说，在英伟达工作，还是个非常累、但是很有意思的事情。大对我的过去可能都比较了解，也是动了自动驾驶往前发展。那么现在我有机会能够把的经验通过英伟达的平台去进行放大，真正有机会动所有的车厂走向   L4。

这对我来说，可能说是个人职业生涯的个好的助脚了，所以我在这是非常开心的。至于干得怎么样呢，我觉得还有点言之过早，可以再过两年再看。

提问：对于其他玩也在英伟达平台部署自己的法，你怎么看？

英伟达是个生态玩，我们会尽量帮助所有里的参与者走向全自动驾驶。对于英伟达说，先我们不可能、也没有这样的野心去把控所有东西。我觉得这个不是生态玩的个好的法。我们也希望在这条路上有多的成功者。

刚才提到，我们有三个计机的说法。个玩，哪怕不用我们的车端理计机，也还是要用我们云端的训练计机和仿真计机。除了动自动驾驶发展之外，对于英伟达整个公司来说，我们也是整个世界的   AI   基础设施企业。

我们希望   AI   能够尽快发展，AI   走得越远，玩越多，英伟达的收益就越大。这两者并不矛盾。

提问：业内有人认为未来需要   5000 TOPS   的力，英伟达对于下代车端力的思考是什么？

很多事情能够证明它的充分，但是很难证明它的要。从英伟达的角度，我们对大力是乐见其成的，当然也很难去判断未来到底需要什么样的力，但其实，我们对下代芯片的设计也在往这个量去走。

从车端的角度，有很多面对力都有倍增的要求。

个是传感器的像素和分辨率，现在大用   800   万像素的，未来的话可能还有像素的摄像头出来。为什么要像素？可以看得远、安全。

二是帧率，目前业内常用的是   10   帧，泡沫板橡塑板专用胶对于个好的系统体验来说乐山万能胶生产厂家，这是勉勉强强的，要把安全率做得好的话，希望能够有的帧率，30   帧可能会好。

三个就是在理里有多少帧数，帧数越长，说明长时序理、长期记忆的能力强，这对于长尾问题的理解还是非常有帮助的。

这三个维度都决定了力倍增的需求，我们现在的力还是在个勉勉强强的状态。但是从市场角度来说，要控制成本，而且目前车端还现在没有个   5000 TOPS   的芯片。

接下来就是希望通过我们的能力，在不增加成本、不提升功耗的情况下，能够把力能够往上提，从而让车的能力越来越强——这个过程会在什么时候结束，我并不确定。我只能告诉你的是，我们下代的芯片正在往那个向去，而   Elon（马斯克）也是在往那个向走去。

提问：黄仁勋对于自动驾驶的执念和目标是什么？

在   Jensen   的蓝图里，物理   AI   是非常重要的。

未来，我相信   AI   和物理   AI   它定可以动   GDP   十倍百倍的增长。我在不同场说过，生成式   AI、后面的   Agentic AI   和物理   AI   定会动四次工业革命，它会致整个的生产力进行个指数的增长，对人类社会会产生非常刻的影响。

对于我们公司来说，在   Jensen   的整体战略布局中，下步整个公司就是要把物理   AI   做好。他很早就看到了自动驾驶，恰恰是物理   AI   中可能相对来说是比较容易实现的件事，也是真正可以大规模量产的件事。

所以   Jensen   的执念来自于他对未来的非常清晰的理解，这也是   Jensen   强的地，能够把 英伟达从从个显卡公司步步做成今天作为整个世界   AI   发展的手。所以我觉得，谈到自动驾驶和物理   AI，说是个执念我觉得是小看了   Jensen，本质上是对他在十年前就对未来世界演进的非常清晰的判断。

提问：到   2026   年，很多人都去做机器人了，那么自动驾驶的实现还是个非常值得追寻的目标吗？

我觉得，不管机器人也好，人驾驶也好，都是物理   AI   非常重要的部分。很多事情，其实大有可能会小看后步的的重要，其实也很难讲，现在是不是真的到后步了，其实现在只是觉得非常接近。

对我来说，能够有机会在英伟达这样个平台去动全球所有的车厂往这个向走，这是个非常非常有使命感的东西。我也希望将这种使命感至少再传递给我的团队。本质上英伟达还是个生态生态玩，没有谁是真正我们的竞争对手。说实话，我们还是希望大起成功。

目前只能说，自动驾驶这个事情还非常有意义，但机器人也非常重要。目前机器人的发展，还是这边热闹些，我觉得还是让人非常激动的。也可以理解，大现在真的是感觉到像是回到了十年前新能源车企的状态——现在做人形机器人的就   100   多。

论如何，这都是大的选择。当然我们后面也有机器人，机器人对我们来说也是非常看好的个向，不管是做什么，大都是在为四次工业革命的发生做自己的贡献。

提问：你如何看待座舱大模型与自动驾驶的融？

回到那个物理   AI   的话题，车本身就是机器人。未来，车里也不太需要有两个大脑，不管是跟人的交互的部分，还是自动驾驶的部分，未来的   AI   定会往个加集成的向去发展。

当然，它并不定是座舱和自动驾驶会用个芯片，但是   AI   部分可能会有些包括硬件上的共享。为什么它们不定是个芯片呢？因为对安全的这个要求很不样，有时候的话可能会给开发带来些不便，这也是我们跟   MTK   作的个重要出发点。

未来来看，我相信双的能力上会有些共享，甚至对于大模型来说，它可能是跑在自动驾驶这个芯片上，它有个人交互能力，有大语言模型能力，跟云端的大模型的配的能力。我觉得今年，大已经看到了些向，也在往这个向走，接下来可能还是非常值得期待的。

提问：你如何看待世界模型与自动驾驶的结点？

其实在   Alpamayo 2.0   里，接下来感知的演进会往世界模型的向去走。

世界模型可能也是自动驾驶本质的环，它会通过物理世界的演进来决定接下来怎么做。特别是在   L3、L4   的架构里，我觉得   VLA   和世界模型可能是并存的，会把两边的能力都能够用起来，真正做好冗余，把类人的价值感和的安全都能够做好。

提问：业内有人说可以直接跳过   L3   奔向   L4，你怎么看？

目前，从技术瓶颈上来说，我觉得现在看不到   L3   和   L4   之间个很大的技术卡点——这也是机器人能够起来的原因，机器人当然比汽车复杂很多，但随着大模型，不管是大语言模型或理能力的产生，基本上把原来大的技术问题都解决了。

对于自动驾驶来说，它是个系统工程，需要软硬件支持，也需要很的安全，它多是个工程量很大的东西。这也是去年理型的大模型出来之后我们要说「自动驾驶的   ChatGPT   时刻已经到来」的原因。

我们看到，不管是还是美国，整体相当于   L4   的这种能力已经出现了，Waymo   已经在那里。所以，从某种角度上来讲，技术上并没有看到卡点。

那么   L3   是不是要跳过，我觉得也是见仁见智的问题。刚才我也提到，L3   和   L4   之间的技术难度差别并不大。因为   L3   要求驾驶员在十秒钟接管，十秒钟会发生很多事情，车辆在出现问题的   10   秒钟内也是需要承担责任的，所以十秒与六十秒并没有个巨大的差别。

对于普通用户来说，提供   L3   的能力，并不是个坏的选择，尤其是在速上。因为在   L3   状态下，司机不能睡觉，不能瞌睡，但是可以玩手机。而对于很多人来说，玩手机是刚需的。所以我觉得如果出现个中间型产品，不管是在还是美国，都有车厂在往   L3   向走，比如先解决速   L3   的问题。这其实是对人类时间的解放，也是蛮好的个能力。

但是对于个   L4   汽车来说，它还是需要运营的东西。为什么？

因为   L4   有时候还是会卡住，所以在云端的远程操控能力还是很重要的。对于普通消费者的车辆来说，每辆车配上远程操控其实并不是件很简单的事情，相反，对于   Robotaxi   来说，比如说   Uber   或者   Waymo，它们来做这个事情，然后在些   ODD   范围内，我觉得可能。

因此，至少比较短的时间线来说，L3   是有价值的，而   L4   也没有那么容易实现；它们二者有可能还是并存的状态——所以到底会发生什么，时间会告诉我们答案。

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