NVIDIA攜手Uber建立全球最大規模L4-Ready行動網路 目標2027年起擴展10萬輛自駕車隊

NVIDIA在华盛顿特区举行的GTC大会宣布与Uber展开深度合作，共同扩展全球最大的Level 4 (L4) 等级自动驾驶就绪 (L4-ready) 的行动网路。此合作将结合Uber未来的新一代Robotaxi (自动驾驶计程车)与自动送货车队、NVIDIA最新的DRIVE AGX Hyperion 10自动驾驶开发平台，以及专为L4自驾设计的DRIVE AV软体堆叠。

目标10万辆规模，NVIDIA协助Uber整合人机车队

NVIDIA的目标是透过其平台加速L4生态系的成长，支援Uber自2027年起逐步将其全球自动驾驶车队规模扩展至10万辆。这些车辆将由Uber与NVIDIA及其他生态系伙伴共同开发，并且采用NVIDIA DRIVE技术。

此外，NVIDIA与Uber也将合作开发一个基于NVIDIA Cosmos世界基础模型开发平台的数据工厂 (data factory)，用于处理自驾车开发所需的大量数据。

Uber的策略是将人类驾驶与自动驾驶车辆整合进单一的营运网路中，提供包含人类与机器人司机的统一叫车服务。NVIDIA强调，这个由DRIVE AGX Hyperion-ready车辆与AI生态系驱动的网路，将能无缝衔接现今的人类驾驶与未来的自动驾驶车队。

NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋表示：「Robotaxi象征着全球交通转型的开端，我们正共同为整个产业创建一个框架，以大规模部署由NVIDIA AI基础设施驱动的自动驾驶车队。」

Uber执行长Dara Khosrowshahi则回应：「NVIDIA是AI时代的骨干，自动驾驶将改善我们的城市，我们很高兴与 NVIDIA 合作实现这一愿景。」

DRIVE L4生态系扩大：Stellantis、Lucid、宾士加入客运，货运亦有斩获

多家全球汽车制造商、Robotaxi业者与Tier 1供应商，目前也已加入NVIDIA与Uber的L4合作生态系：

•Stellantis：正在开发自驾就绪平台 (AV-Ready Platforms)，将整合NVIDIA全堆叠AI技术，并且与鸿海 (Foxconn) 合作进行硬体与系统整合。

•Lucid：正为其下一代乘用车推进L4自驾能力，将在其美国车型导入基于DRIVE Hyperion平台的NVIDIA AV软体堆叠。

•Mercedes-Benz (宾士)：正基于其MB.OS作业系统与DRIVE AGX Hyperion，测试与业界领导伙伴的未来合作。其新款S-Class已经提供L4级别的司机辅助体验。

NVIDIA与Uber也将持续支持既有的L4生态系伙伴，包含Avride、May Mobility、Momenta、Nuro、Pony.ai、Wayve、WeRide等。

在货运卡车领域，Aurora、Volvo Autonomous Solutions与Waabi也采用NVIDIA DRIVE平台开发 L4 自动驾驶卡车，其基于NVIDIA DRIVE AGX Thor的下一代系统将加速Volvo未来的L4车队布署。

DRIVE AGX Hyperion 10：L4-Ready车辆的通用平台

此次发表的核心硬体是NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10生产级参考平台。其定位是让任何车辆都能达到L4-ready的状态，提供统一的硬体与感测器基础，让车厂能建构可搭载任何相容自驾软体的车辆。

•核心运算：搭载2颗基于NVIDIA Blackwell架构的DRIVE AGX Thor车载平台，每颗提供超过2000 FP4 TFLOPS (1000 INT8 TOPS) 的即时运算能力。

•感测器套件：包含14颗高解析度摄影机、9颗雷达、1颗光达 (lidar) 与12颗超音波感测器。

•软体：包含通过安全认证的NVIDIA DriveOS作业系统。

•设计：采用模组化、可自订设计，并且提供预先验证的感测器架构，加速开发、降低成本。

DRIVE AGX Thor经过优化，可运行Transformer、视觉语言动作 (VLA) 模型与生成式AI工作负载，支援L4自驾所需的高复杂运算。

生成式AI与基础模型重塑自驾，释出最大AV资料集

NVIDIA强调其自驾方案正利用基础AI模型、大型语言模型与生成式AI，在数兆英里的真实与合成驾驶数据上进行训练。

•推理VLA模型：结合视觉理解、自然语言推理与动作生成，使自动驾驶车辆 (AV)具备类人理解能力，应对复杂的真实世界路况。Foretellix正合作将其Foretify Physical AI工具链与NVIDIA DRIVE整合，用于测试验证VLA模型。

•释出最大AV资料集：NVIDIA 同步释出全球最大的多模态AV资料集，包含横跨25国、1700小时的真实摄影机、雷达、光达数据，将加速自驾基础模型的开发与验证。

NVIDIA Halos：建立实体AI安全认证新标准

为确保自驾车辆的安全，NVIDIA宣布推出NVIDIA Halos系统，提供从云端到车辆的整体安全框架。

•Halos AI系统检测实验室：致力于汽车与机器人领域的AI安全与网路安全，执行独立评估，并且监督全新的Halos认证计划 (Halos Certified Program)。

•首批成员：AUMOVIO、Bosch、Nuro、Wayve等成为首批获得ANSI认证的实验室成员。

此计划旨在加速L4自驾及其他AI系统的安全、大规模布署。

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