在全球无人驾驶出行革命的浪潮中，Robotaxi作为技术与商业融合的核心载体，兵家必争之地。英伟达凭借数十年在AI计算、芯片研发与生态构建的深厚积淀，以开放协同的姿态切入Robotaxi赛道，其项目进展始终牵动行业神经。支撑这一宏大布局的，是英伟达在硬件平台、软件算法、数据资源与生态合作四大维度构建的坚实技术壁垒。这些核心能力相互协同、深度耦合，不仅定义了Robotaxi技术落地的关键标准，更推动L4级无人驾驶从实验室走向规模化商业运营，为未来出行生态奠定了核心基石。

  硬件是无人驾驶系统的物理载体，直接决定了Robotaxi的感知精度、决策速度与运行安全性。英伟达凭借在芯片设计与系统集成的经验，打造了以DRIVE AGX Hyperion 10为核心的硬件解决方案，意在实现L4级无人驾驶。

  “这是一个全新的计算平台，我认为它会非常成功。”对于Hyperion 10平台，黄仁勋非常自信。如果您对平台这个词不太理解，可以把它理解为带有传感器和线束的自动驾驶域控。

  Hyperion 10的最大特点之一是采用模块化架构且支持定制，制造商和辅助驾驶开发的人能根据自身需求灵活配置，这不仅能缩短开发周期，也能降低成本。

  另一大特点则是具备可扩展性，并与现有辅助驾驶软件保持兼容，企业能够通过远程升级（OTA）技术，将来自该平台的车型升级无缝集成并部署至无人驾驶出租车和自动驾驶车队中。

  算力是自动驾驶的核心生产力，L4级自动驾驶需要同时处理海量传感器数据、运行复杂AI模型并实现实时决策，对计算平台的性能提出了严苛要求。英伟达DRIVE AGX Hyperion 10平台搭载两颗基于Blackwell架构的DRIVE AGX Thor处理器，总算力达到惊人的1000 INT8 TOPS（相当于2000 FP4 FLOPS），较前代Orin芯片提升近8倍，把当前车载计算平台的性能又推了一个新高度。参考《黄仁勋宣告Robotaxi拐点已至，联手Uber组建10万辆L4生态联盟》一文。

  Blackwell架构采用先进的4nm制程工艺，通过张量核心、光线追踪核心与通用计算核心的协同设计，实现了AI计算效率的指数级提升。对于Robotaxi而言，这意味着系统能够同时处理14个高清摄像头的视频流、激光雷达的点云数据以及雷达的距离探测信息，在复杂城市路况中完成毫秒级环境感知与决策响应，确保车辆在人流、车流密集的场景中安全行驶。

  DRIVE AGX Thor处理器符合汽车行业最严格的ASIL-D安全标准，具备完善的硬件冗余设计。在自动驾驶系统中，单一计算单元的失效可能引发严重安全风险，而双Thor芯片的冗余配置能够实现故障无缝切换，即使其中一颗芯片出现异常，另一颗芯片可立即接管全部计算任务，保障车辆持续安全运行。这种“性能+安全”的双重设计，为Robotaxi的规模化运营提供了核心硬件保障。

  传感器的高效协同离不开先进的硬件集成技术。英伟达将所有传感器与计算平台通过标准化接口连接，形成统一的感知硬件生态，同时通过硬件级的同步机制确保多源数据的时间戳一致性，为后续的传感器融合算法提供了高质量的数据基础。这种“精准感知+成本可控”的硬件配置，解决了Robotaxi规模化部署中的核心矛盾，为技术落地扫清了硬件障碍。

  传统汽车硬件架构具有较强的刚性，难以适应自动驾驶技术快速迭代的需求。英伟达DRIVE AGX Hyperion 10平台采用“软件定义汽车”的设计理念，构建了具有弹性扩展能力的硬件架构，能够满足不同车企、不同场景的差异化需求。

  该平台的核心优势在于模块化与可扩展性。车企能够准确的通过自身产品定位和技术需求，灵活调整传感器配置与计算单元数量，从L2+级辅助驾驶到L4级完全无人驾驶进行平滑升级。例如，面向城市道路Robotaxi场景的车型可采用完整的双Thor芯片配置与全传感器套件，而面向高速无人驾驶场景的车型则可适当精简传感器数量，降低硬件成本。这种灵活配置能力让英伟达的硬件平台能够适配从Robotaxi到私人乘用车、从城市道路到高速路的多种应用场景，极大提升了技术的商业化价值.

  同时，平台支持通过OTA（空中下载技术）实现硬件功能的持续升级。随着无人驾驶算法的优化和新功能的开发，车企可以通过远程更新的方式激活硬件的潜在能力，让车辆在全生命周期内保持技术领先性。这种“硬件预埋+软件升级”的模式，不仅降低了车企的研发成本与迭代风险，也为用户提供了持续进化的出行体验，成为Robotaxi商业运营的重要竞争力。

  如果说硬件是Robotaxi的基础，那么软件算法就是其灵魂。英伟达构建了涵盖感知融合、决策规划、模型训练与安全保障的全栈软件体系，通过算法创新实现无人驾驶系统的自主、安全运行。

  英伟达DRIVE AV软件栈是Robotaxi项目的核心软件支撑，涵盖了从传感器融合、环境感知、路径规划到决策控制的完整功能链路，实现了L4级自动驾驶的端到端解决方案。该软件栈基于DriveOS操作系统构建，具备实时性、安全性与可扩展性三大核心特性。

  该软件栈支持端到端AI模型部署，能够将复杂的自动驾驶任务转化为单一的神经网络模型，减少传统模块化设计中的接口冗余与延迟。通过TensorRT推理优化工具，模型能够在DRIVE AGX硬件平台上实现高效推理，进一步提升系统响应速度。这种全栈优化的软件体系，确保了算法与硬件的深度协同，最大化发挥了硬件平台的性能优势。

  自动驾驶算法的性能提升高度依赖海量高质量数据的训练，而极端场景数据的稀缺性往往成为技术突破的瓶颈。英伟达与Uber联合构建的Cosmos世界基础模型，为这一问题提供了新的解决方案。该模型作为数据工厂的核心，能够整合Uber全球每月10亿人次出行的真实场景数据，实现自动驾驶模型的高效训练与迭代。

  Cosmos模型的核心在于其强大的场景泛化能力与数据生成能力。通过对真实出行数据的深度学习，模型能够精准捕捉不同城市、不同天气、不同交通状况下的驾驶场景特征，涵盖了机场枢纽、复杂路口、施工路段、恶劣天气等各类高难度场景。同时，借助英伟达Omniverse仿真平台，Cosmos模型能够生成高度逼真的合成数据，补充真实数据中稀缺的极端场景案例，如车辆突发故障、行人违规横穿马路等，大幅提升自动驾驶系统对复杂场景的适应性。

  在数据处理流程中，DGX Cloud云计算基础设施为模型训练提供了强大的算力支持。通过分布式训练技术，海量数据能够被快速处理与分析，模型迭代周期从数月缩短至数周，显著提升了技术研发效率。这种“真实数据+合成数据”的双轮驱动模式，让英伟达的自动驾驶算法能够持续进化，不断提升决策的准确性与安全性。

  安全性是Robotaxi商业化运营的前提，英伟达构建了名为Halos的端到端安全护栏系统，从硬件、软件、模型到数据全链路保障自动驾驶系统的安全运作。该系统贯穿从云端训练到车载执行的整个流程，形成了多层次、全方位的安全防护体系。

  在硬件层面，DRIVE AGX平台的ASIL-D级安全设计与双芯片冗余配置，为系统提供了硬件级的安全保障，确保单一组件失效不会导致整体系统崩溃。在软件层面，DriveOS操作系统通过严格的安全认证，实现了任务隔离与权限管控，防止恶意攻击与软件故障扩散。在模型层面，Halos系统通过持续的模型验证与测试，确保算法输出符合安全规范，同时采用检索增强生成（RAG）技术绑定车辆知识库，避免AI模型出现“幻觉”导致错误决策。

  数据是AI时代的核心，对于无人驾驶技术而言，海量、多元、真实的场景数据是算法优化的关键。英伟达通过深度合作与生态协同，构建了庞大的数据资源体系，为Robotaxi项目提供了源源不断的训练数据，推动自动驾驶系统持续进化。

  英伟达与Uber的深度合作，为Robotaxi项目带来了全球最丰富的真实出行数据资源。作为全球领先的出行平台，Uber每月在全球范围内完成超过10亿人次的出行服务，其数据覆盖了全球数百个城市的道路网络、交通流量、驾驶场景与用户行为。这些数据包含了城市主干道、次干道、社区道路等不同道路类型，涵盖了早高峰、晚高峰、夜间行车等不同时段，同时包含了晴天、雨天、雪天等不同天气条件下的驾驶场景。

  这些真实数据的价值在于其高度的场景还原性与多样性。与实验室采集的数据相比，Uber的出行数据包含了大量复杂、突发的真实场景，如车辆加塞、行人横穿马路、交通信号灯突变等，这些场景是自动驾驶算法训练的关键。通过对这些数据的分析与学习，英伟达的自动驾驶模型能够精准掌握不同场景下的驾驶规律，提升对复杂路况的应对能力。

  同时，双方共建的数据工厂采用了先进的数据处理技术，能够对海量原始数据进行清洗、标注、场景挖掘与特征提取。通过自动化标注工具与人工审核相结合的方式，数据标注效率大幅提升，标注精度得到有效保障。这些处理后的高质量数据，通过DGX Cloud云计算平台输入到Cosmos世界基础模型中，为模型训练提供了核心支撑。

  除了Uber的核心数据支持，英伟达还通过广泛的生态合作，整合了来自车企、自动驾驶技术公司等多方伙伴的数据资源，构建了多元化的数据生态网络。目前，英伟达Robotaxi项目的生态伙伴已包括Stellantis、梅赛德斯-奔驰、Lucid Group、小马智行、文远知行等多家企业，这些伙伴在各自的运营场景中积累了大量宝贵的自动驾驶数据。

  不同伙伴的数据具有显著的互补性。例如，Stellantis作为全球知名车企，其数据涵盖了不同车型的行驶特性、车辆状态与硬件反馈信息；梅赛德斯-奔驰的自动驾驶测试数据则聚焦于高端车型的驾驶场景与用户需求；小马智行、文远知行等中国自动驾驶企业则拥有丰富的中国城市道路场景数据，包括复杂的交通流、独特的交通标志与行人行为特征。这些多元化的数据资源，让英伟达的自动驾驶模型能够覆盖更广泛的应用场景，提升技术的全球适应性。

  为了保障数据共享的安全性与合规性，英伟达建立了完善的数据共享机制与安全保障体系。通过联邦学习等隐私计算技术，合作伙伴可以在不泄露原始数据的前提下，实现模型参数的共享与协同训练，既保护了用户隐私与企业数据资产，又实现了数据价值的最大化。这种“数据互通、价值共享”的生态模式，加速了自动驾驶技术的迭代速度。

  极端场景数据的稀缺性是自动驾驶技术研发的共性难题。在真实驾驶场景中，一些极端场景如车辆碰撞、突发故障等发生概率极低，难以通过真实出行数据大量采集，但这些场景对自动驾驶系统的安全性至关重要。为了解决这一问题，英伟达借助Omniverse仿真平台，构建了高度逼真的虚拟驾驶环境，能够生成大量高质量的合成数据，弥补真实数据的缺口。

  Omniverse仿真平台基于英伟达的光线追踪技术与AI生成技术，能够构建与真实世界高度一致的虚拟交通环境。在虚拟环境中，开发者可以自由设置各种极端场景，如多车辆连环碰撞、行人突然闯入高速公路、桥梁断裂等，这些场景在真实世界中难以采集，但对算法的安全性能测试至关重要。通过在虚拟环境中进行大量仿真测试，能够生成海量极端场景数据，为自动驾驶模型的训练提供补充。

  合成数据的优点是其可定制性与无限扩展性。开发者能够准确的通过算法训练的需求，精准生成特定场景的数据，同时可以无限次重复生成同一类场景数据，实现算法的强化训练。此外，合成数据还可以避免真实数据采集过程中的安全风险与成本投入，大幅提升数据获取效率。通过“真实数据+合成数据”的双轮驱动，英伟达构建了完整的数据资源体系，支撑无人驾驶技术的持续进化。

  Robotaxi的规模化落地需要芯片、整车制造、出行服务、无人驾驶技术等多个领域的协同配合，单一企业难以完成全产业链的布局。英伟达以开放的生态合作模式，整合了全产业链的优质资源，构建了涵盖技术研发、整车制造、出行运营的完整生态体系，为Robotaxi项目的快速推进提供了强大支撑。

  与车企的合作则解决了整车制造的核心需求。Stellantis作为全球第四大车企，将为项目提供基于AV-Ready平台的Robotaxi车型，计划2026年起提供至少5000辆试点车型，并将其接入Uber出行生态。梅赛德斯-奔驰则基于其自主研发的MB.OS操作系统与英伟达DRIVE AGX Hyperion平台，共同推动L4级无人驾驶技术的全球落地，首批合作车型将于2025年推出。Lucid Group则将英伟达的全栈辅助驾驶软件集成到其新一代乘用车中，实现L4级无人驾驶能力的商业化落地。这些车企凭借成熟的整车制造能力与供应链体系，为Robotaxi提供了可靠的硬件载体。

  除了核心战略合作，英伟达还汇聚了众多无人驾驶技术公司，形成了技术协同的生态网络。目前，Avride、May Mobility、Nuro、Wayve、小马智行、文远知行等多家企业均已加入英伟达的生态体系，这些企业在不同场景、不同技术路线上具有独特优势。

  例如，Nuro专注于无人驾驶配送机器人领域，其技术能够为Robotaxi的低速行驶与近距离配送场景提供参考；Wayve采用基于视觉的自动驾驶技术路线，与英伟达的多模态感知方案形成互补；小马智行、文远知行等中国企业则在国内城市道路场景的自动驾驶技术研发上积累了丰富经验，能够帮助英伟达的技术更好地适配中国市场。通过技术交流与协同研发，这些伙伴能够共享英伟达的硬件平台与软件工具，同时为英伟达提供场景化的技术反馈，加速技术的迭代优化。

  此外，英伟达还通过提供标准化的技术开发平台，降低了生态伙伴的研发门槛。合作伙伴可以基于DRIVE AGX硬件平台与DRIVE AV软件栈，快速开展自动驾驶技术的二次开发，无需从零构建底层技术体系，大幅缩短了产品研发周期。这种“平台赋能+技术协同”的模式，让生态伙伴能够聚焦自身优势领域，共同推动Robotaxi技术的成熟与落地。

  英伟达的开放生态模式不仅为自身项目提供了支撑，更对整个Robotaxi行业产生了深远影响。通过整合全产业链资源，英伟达推动了自动驾驶技术标准的统一。DRIVE AGX Hyperion平台作为参考架构，为车企、技术公司提供了标准化的硬件与软件接口，减少了行业内的技术碎片化，降低了产业链的协作成本。同时，英伟达在算力、传感器配置、软件算法等方面的技术积累，也为行业定义了L4级自动驾驶的核心技术标准。

  生态合作还加速了Robotaxi的商业化进程。通过分工协作，芯片企业、车企、出行平台、技术公司各自发挥优势，形成了高效的价值创造链条。英伟达专注于核心技术研发与平台搭建，车企负责整车制造，出行平台负责商业运营，技术公司负责场景化技术优化，这种分工模式大幅度的提高了项目推进效率，让Robotaxi从技术试点走向规模化运营的时间大幅缩短。

  更重要的是，生态模式降低了单一企业的研发风险与成本。无人驾驶技术研发投入巨大、周期漫长，单一企业独立推进往往面临资金、技术、场景等多重挑战。而通过生态合作，企业可以共享技术成果、数据资源与市场渠道，分散研发风险，降低单个企业的投入成本，让更多企业能够最低试错成本参与到Robotaxi的商业化进程中。

  英伟达Robotaxi项目的四大技术底气，构建了“硬件为基、算法为核、数据为燃料、兼顾生态”的完整技术体系。DRIVE AGX Hyperion 10平台提供了性能卓越、安全可靠的硬件支撑，全栈软件与Cosmos模型打造决策核心，数据资源为技术迭代提供了持续动力，开放生态借用全产业链的协同力量。这四大维度相互支撑、协同发力。

  本一揣测，虽然英伟达Robotaxi项目直指无人驾驶出租车市场，但是中途每一站英伟达都可以提前下车并赚的盆满钵满，Drive平台可以单独卖，并且一直在单独卖；真实数据和合成数据本身就是数据资产，而算法是英伟达的老本行，做不做无人驾驶都会做算法，而生态建设就是在为这些可以单独售卖的资产建设潜在市场。

  所以说，英伟达Robotaxi项目也可能只是在为统合内部研发资源、凝聚研发士气而打出的一面旗帜，旗帜就是方向。返回搜狐，查看更多