自動駕駛成為英偉達AI的試驗田。
隨著GTC大會落下帷幕,英偉達在AI上的目標更加明確,除了在現有的芯片布局外,英偉達選擇汽車作為AI從虛擬世界走向現實世界的橋梁。
在GTC 2026召開前的一周,英偉達官方發布了一段22分鐘的視頻,內容是英偉達CEO和汽車事業部副總裁吳新宙,共同體驗英偉達參與開發的脫手駕駛輔助系統。
根據英偉達官方發言人的確認,這段試駕體驗全程沒有出現人工接管,視頻一刀未剪。
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這款基于開源模型Alpamayo的駕駛系統正是黃仁勛口中那個“實體AI的ChatGPT時刻”。
在GTC 2026上英偉達宣布將攜手比亞迪、吉利、日產等頭部車企,合作基于NVIDIA DRIVE Hyperion平臺開發下一代L4級自動駕駛項目。
英偉達正在從芯片供應商走向臺前,通過提供一整套的自動駕駛解決方案來實現AI從虛擬走向現實的第一步。
邊緣的汽車業務
從布局上來看,英偉達早在2015年就開啟了汽車業務,推出了DRIVE系列芯片,經過十年的努力已經成長為汽車高階輔助駕駛芯片中的絕對統治者。
根據高工智能汽車研究院的統計,2025年在支持城市NOA的高階智駕計算芯片市場,英偉達以49.36%的市占率領跑,領先第二名華為約26個百分點,第三名為地平線,而這三大廠商合計占據90%的市場份額,市場集中度極高。
雖然在低端的ADAS一體機市場,英偉達的存在感不高,但是在高價值的高端芯片市場,英偉達就是算力的代名詞,占據著市場的主導地位。
但是,問題也隨之而來,在英偉達全力押注AI產業后,本就處于邊緣的汽車業務幾乎被遺忘,根據財報顯示,2025年英偉達實現2287億美元的營收,同比大幅增長76%,而其中近90%的營收來源與數據中心業務,也就是出售算力芯片。
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至于汽車業務,2025年全年營收23億美元,雖然增速接近40%,但是體量和規模上的差距還是太大了,這一業務板塊甚至沒有英偉達賣游戲顯卡賺得多。(游戲業務營收145億美元)
要知道不論是數據中心還是自動駕駛,當下都是靠AI驅動,同樣是賣硬件,汽車業務的規模卻總是上不去。
為此,英偉達也在試圖從內部作出改變,2023年8月,吳新宙正式入職英偉達,而在此之前,吳新宙是小鵬汽車自動駕駛的“靈魂人物”,在他的帶領下,小鵬建立起了全棧自研能力,并成功量產交付了XNGP系統。
在進入小鵬前,吳新宙在高通工作了13年,主導了高通在自動駕駛、精確定位和通訊領域的多個核心研發項目。
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吳新宙來到英偉達后,被任命為全球副總裁并擔任自動駕駛產品主管,直接向CEO黃仁勛匯報。
但是在吳新宙初到英偉達的兩年時間里,英偉達的汽車業務從外界看并沒有更多的變化,唯一看到的還是跳票多年的Thor芯片終于交付。
然而當Thor芯片開啟交付后,汽車市場早已發生變化,一方面,后起的地平線科技用征程6芯片撬動著英偉達在高端的市場份額。另一方面,車企自研正在成為新勢力的主流,而這部分用戶正是過去極力推崇英偉達高算力芯片的。
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導致的現實情況就是,高端的Thor芯片市占率并不高,英偉達的用戶更偏愛價格相對廉價的Orin芯片,特別是在中國市場的價格戰影響,為控制整車成本,駕駛芯片就成為可以縮減的部分,單顆Orin可以實現的功能,就不會選擇最新的Thor芯片。
僅靠硬件芯片,并不足以支撐英偉達在汽車產業上的快速發展,特別是面對日益復雜的市場,和來勢洶洶地競爭對手,英偉達需要和用戶更緊密地捆綁在一起。
物理AI
在2026年伊始,英偉達選擇汽車作為從虛擬走向現實的橋梁,在年初的CES2026上,英偉達宣布將推出NVIDIA全棧自動駕駛解決方案,首款搭載的車型奔馳CLA將在2026年一季度進入美國市場,該系統能夠提供L2+級別的自動駕駛能力。
這一合作的落地,意味著英偉達正在從一個芯片供應商轉型成為自動駕駛全棧解決方案的提供者,實現了從硬件走向軟硬件一體化的新生態。
在黃仁勛的演講中稱這一變化為物理AI的“ChatGPT時刻”。
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關于英偉達的自動駕駛,黃仁勛稱其是獨一無二的,這套系統將端到端AI模型與傳統人工工程化的“經典”技術棧結合在了一起。
純端到端模型很難做安全驗證,而傳統技術棧遵循成熟的工程規范與流程,更容易驗證某些行為是否足夠安全。通過兩種方式結合,英偉達的系統既能擁有接近人類的駕駛風格,又能保留基于道路規則的安全框架。
除了L2+級的輔助駕駛外,英偉達還在擴充自動駕駛聯盟的規模,在GTC 2026上,除了多家車企的加入外,還有多家出行平臺,包括Uber、Bolt、Grab、Lyft等全球出行巨頭也宣布采用DRIVE Hyperion平臺加速其自動駕駛部署。
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同時,英偉達還貼心地為客戶提供了多種合作模式,以應對不同用戶的需求,首先是硬件層面,英偉達聯合多家硬件供應商提供了基于獲得ASIL-D認證的駕駛系統Halos OS統一安全架構,滿足汽車AI的安全認證。
在軟件層面,英偉達提供了Alpamayo 1.5開源模型,能通過駕駛視頻、導航指令乃至自然語言提示,輸出帶有推理邏輯的行駛軌跡,幫助車輛更高效地學習并處理罕見路況,降低車企在系統開發上的成本,并提高開發效率。
更重要的是,在訓練層面,英偉達推出了Omniverse NuRec仿真平臺,利用3D高斯濺射技術,能快速將真實世界數據重建為高保真3D仿真場景,用于對自動駕駛系統進行極限邊緣場景的壓力測試。
通過軟硬件相結合的方式,英偉達正在逐漸從虛擬世界的AI中向現實世界過渡。
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在黃仁勛的演講中提到“AI系統如果只能停留在數字世界,它的經濟與社會價值將十分有限。”
雖然說得很宏大,但實際上向汽車產業轉型對英偉達來說也是一種無奈,因為虛擬AI的產業正面臨嚴峻的現實電力危機。
受限于出口管制,英偉達先進芯片都只能提供給美國本土的數據中心建設,然而在糟糕的電力系統下,美國的數據中心建設面臨著嚴重的危機,想要建設數據中心需要同步建設儲能設施,但這是美國自身難以完成的。
包括歐洲在內,多個地區的電力供應并不富裕,例如美國的發電量僅占全球的14%,但是卻承擔了多個數據中心的建設布局,并且為了實現環保,科技巨頭們還需要全年不間斷的無碳電力供應,更增加的難度。
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另一方面,現有的AI看似功能強大,但是難以和實際生活接軌,多個爆款的應用也只是建立在數字生活之上。
英偉達想要實現在AI上的絕對統治,必需要搶先探索出更有用的落地項目。
同時已經有實例證明英偉達選擇的路線的成功,華為乾崑的ADS輔助駕駛軟件就是通過軟硬件一體的營銷模式,實現了在高階輔助駕駛芯片中的突破,地平線也在2025年推出了HSD輔助駕駛系統,并順利搭載在奇瑞汽車上。
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黃仁勛在GTC上表示,英偉達正將自動駕駛軟件從一次性銷售轉向持續訂閱和服務模式。
這種長期的生態合作一旦建立,對于英偉達來說將會帶來持久的利益,不僅通過技術加速了自動駕駛行業的洗牌,還將重塑產業的利潤分配模式。
通過構建一個集合了全球車企、出行平臺、軟件公司的龐大生態,英偉達正在將自己從幕后推向前臺,試圖主導這場AI轉型,但是能否將1%的規模擴大,一切還都是未知數。
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