黄仁勋要做的不只是AI还要接管方向盘 打造自动驾驶“交钥匙工程”。在昨晚的华盛顿GTC大会上，黄仁勋介绍了『英伟达』迄今为止最接近“完全体”的自动驾驶平台：NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。过去十年，『英伟达』在自动驾驶领域一直扮演着硬件供应商的角色，从早期的Drive PX系列到后来的Xavier、Orin，再到去年发布的Thor『芯片』，它持续为车企提供算力基础。这一次，『英伟达』不再满足于只做“卖铲子的人”，而是要提供从『芯片』、传感器、开发工具、仿真平台到AI模型的一整套软硬件协同系统，成为自动驾驶领域的“交钥匙工程”提供者。
Hyperion 10的核心是两颗通过NVLink-C2C互连的Thor『芯片』。单颗Thor在INT8精度下的算力超过1000TOPS，是上一代Atlan的两倍。更重要的是，Thor支持“舱驾融合”，可以将算力分配给座舱娱乐系统或全部投入自动驾驶任务，这种灵活性让车企在功能定义上获得了更多自由度。此外，『英伟达』首次在Hyperion 10中实现了“从仿真到实车”的闭环：云端DGX超级计算机使用DRIVE Sim生成高保真仿真数据，用于训练DRIVE AV模型；车端传感器数据与Thor『芯片』无缝对接。这意味着车企可以基于Hyperion 10的参考架构快速搭建起自己的自动驾驶系统，而无需分别组建庞大的硬件集成、软件算法和数据训练团队。
与Hyperion 9相比，Hyperion 10减少了两个激光雷达和八个超声波雷达，降低了整套系统的硬件成本和上车难度，体现了『英伟达』对自身感知算法的信心。昨晚低调发布的Alpamayo-R1（AR1）大模型是『英伟达』自动驾驶的“大脑”。这是一个视觉-语言-动作模型，能够适配任何现成的视觉语言模型主干网络。AR1的核心创新在于引入了“因果链”数据集，替代了传统大模型中的“思维链”方法，使模型的决策过程更加清晰可控。数据显示，AR1在复杂场景下的轨迹规划性能提升了12%，近距离碰撞率减少25%，推理-动作一致性增强37%。不过，AR1目前需要在RTX A6000 ProBlackwell级别的卡上运行才能满足车规级时延，这张卡的INT8算力高达4000T，是Thor的六倍左右。
『英伟达』还宣布了一个明确的时间表：从2027年起部署十万辆Robotaxi。这一目标背后有合作伙伴网络的支持，包括Uber、奔驰、Stellantis和Lucid等公司。截至2025年10月，『英伟达』的云端平台已积累超过五百万小时的真实道路数据。『英伟达』正构建一个“『安卓』式”的Robotaxi生态，通过Hyperion 10这样的技术样本，为所有玩家提供一套达到L4级标准的底层架构。无论是传统车企、新势力还是出行平台，都可以基于此快速构建自己的Robotaxi业务，极大地降低了行业门槛。
然而，『英伟达』的Hyperion 10发布在一个微妙的时间点。特斯拉的FSD正在北美快速推广，并计划在年底推进“无安全员”的Robotaxi测试；奔驰、百度和Waymo等也在各自的赛道上加速奔跑。2025-2030年被认为是Robotaxi的爆发期，市场规模有望达到440亿美元💵。在这个关键节点，『英伟达』的入场无疑将为行业带来新的变数。但挑战依然存在，如何确保不同车企、不同车型之间的系统兼容性，处理数据安全与隐私保护，以及在开放生态与标准统一之间找到平衡，这些都是『英伟达』必须回答的问题。
『英伟达』的自动驾驶之路始于2015年，当时一个名为“计算机视觉”的20人小团队成立。早期的『英伟达』更像是一个“技术理想主义者”，提出了采用“端到端”神经网络的自动驾驶方案，但这些构想大多停留在Demo阶段。转折点发生在2025年，『英伟达』与奔驰达成战略合作，『英伟达』的命运第一次与车企的销量深度绑定。合作并非一帆风顺，『英伟达』自动驾驶团队在实车演示中曾多次出现问题。这促使黄仁勋在2023年邀请前小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙加入『英伟达』，统管自动驾驶团队。回顾『英伟达』的十年自动驾驶路，从最初的『芯片』供应商到今天的全栈方案提供者，其野心昭示。自动驾驶行业的竞争核心正从技术竞赛转向生态之争，对于『英伟达』而言，自动驾驶作为AI领域的关键一环，支撑着其未来想象空间。
