在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的今天，一場(chǎng)新的智能革命正悄然來臨——物理AI將計(jì)算的力量從虛擬的信息空間帶入真實(shí)的物理世界。這意味著，計(jì)算的力量不再只局限于5萬億美元的信息市場(chǎng)，而是可以進(jìn)入到100萬億美元的物理世界市場(chǎng)，而自動(dòng)駕駛則成為這場(chǎng)革命的關(guān)鍵橋梁之一。

不過，在過去依賴摩爾定律的日子里，計(jì)算能力會(huì)以指數(shù)速度增長(zhǎng)，例如每五年性能提升10倍，十年提升100倍。但現(xiàn)在，隨著摩爾定律在CPU和通用計(jì)算機(jī)上的效用逐漸終結(jié)，單純依靠這一定律已經(jīng)不足以解決許多問題，打造針對(duì)特定算法的專用計(jì)算機(jī)，正成為新的趨勢(shì)。

物理AI，將計(jì)算帶入現(xiàn)實(shí)世界

為此，在CES 2025大會(huì)上，NVIDIA CEO黃仁勛就再次提出了著名的“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”理念，并將其作為NVIDIA推動(dòng)“物理AI”在自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域發(fā)展的核心技術(shù)體系。

● 本體計(jì)算機(jī)。嵌入在自動(dòng)駕駛汽車或人形機(jī)器人中。AGX Thor就屬于這一類，黃仁勛稱它為“實(shí)時(shí)推理機(jī)器”，也是迄今為止NVIDIA發(fā)布的最強(qiáng)輔助駕駛大腦芯片。

● AI工廠計(jì)算機(jī)。在使用本體計(jì)算機(jī)之前，必須先開發(fā)它的“大腦”，這就需要依賴DGX系統(tǒng)，處理海量原始數(shù)據(jù)，生成物理AI算法、物理AI模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再部署到智能汽車上。

● 仿真計(jì)算機(jī)。物理世界的數(shù)據(jù)無法直接從互聯(lián)網(wǎng)獲取，只能通過真實(shí)世界傳感器采集，或基于物理定律和世界規(guī)則進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真生成。仿真不僅能生成數(shù)據(jù)，還能在部署前測(cè)試車輛，確保它們?cè)谡鎸?shí)環(huán)境中安全運(yùn)行，且測(cè)試速度可快于現(xiàn)實(shí)時(shí)間。 

NVIDIA方面認(rèn)為，Al能力的高低，不僅取決于紙面上的算力規(guī)格，更離不開堅(jiān)實(shí)的硬件參考設(shè)計(jì)、穩(wěn)定的底層軟件、豐富的中間件以及高效的AI編譯器。

這也是NVIDIA推出完整Isaac平臺(tái)、NVIDIA Cosmos世界基礎(chǔ)模型平臺(tái)的原因所在，前者結(jié)合了三臺(tái)計(jì)算機(jī)所需的軟件棧，包括：運(yùn)行時(shí)和計(jì)算環(huán)境、仿真工具、訓(xùn)練框架；后者是世界基礎(chǔ)模型及框架等的集成平臺(tái)，支持構(gòu)建理解物理世界的AI，并與Omniverse等仿真平臺(tái)結(jié)合，來生成更精確、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

NVIDIA Cosmos

從這個(gè)角度來說，這些“世界基礎(chǔ)模型”是能理解世界物理規(guī)律的AI模型，人們可以將真實(shí)世界數(shù)據(jù)和可信仿真數(shù)據(jù)輸入這些模型進(jìn)行訓(xùn)練。一旦有了這樣理解世界的AI基礎(chǔ)模型，就可以將其與傳統(tǒng)仿真結(jié)合，構(gòu)建更精準(zhǔn)、更高效的仿真平臺(tái)。

于是，我們看到在車端Al芯片及軟件領(lǐng)域，NVIDIA嚴(yán)格遵循ASPICE流程與功能安全標(biāo)準(zhǔn)，將芯片與軟件作為兩個(gè)獨(dú)立的SEooC交付給客戶，從而為客戶構(gòu)建了一個(gè)穩(wěn)定、可靠的開發(fā)平臺(tái)，助力其高效打造先進(jìn)的輔助駕駛系統(tǒng)。

自動(dòng)駕駛的大腦，再?gòu)?qiáng)都不為過

前文既然談到了NVIDIA DRIVE AGX Thor，那不妨再花些筆墨，回顧一下NVIDIA自動(dòng)駕駛平臺(tái)的核心能力。

先來看看NVIDIA DRIVE AGX Orin，作為新一代電動(dòng)汽車、無人駕駛出租車、班車和卡車引擎的集中式輔助駕駛和AI計(jì)算機(jī)，DRIVE Orin在2022年3月已經(jīng)開始出貨。該芯片每秒可完成254萬億次運(yùn)算(TOPS)，旨在處理輔助駕駛汽車中同時(shí)運(yùn)行的大量應(yīng)用程序和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，并同時(shí)達(dá)到了ISO 26262、ASIL-D等系統(tǒng)安全標(biāo)準(zhǔn)，可支持L2+至L5級(jí)自動(dòng)駕駛功能。 

NVIDIA DRIVE AGX Orin

而單顆算力達(dá)到 1000TOPs（FP8）、2000TOPs（NVFP4）的集中式車載計(jì)算平臺(tái)“NVIDIA DRIVE Thor”更是一經(jīng)宣布便技驚四座，套用黃仁勛的話來說，“這顆芯片就是為汽車的中央計(jì)算架構(gòu)而生”。 

NVIDIA DRIVE AGX Thor SoC

在此基礎(chǔ)上，NVIDIA搭建起了全球智能汽車領(lǐng)域最具影響力的L4級(jí)自動(dòng)駕駛參考平臺(tái)DRIVE AGX Hyperion? 10，其“大腦”由兩顆DRIVE AGX Thor芯片組成，支持DriveOS操作系統(tǒng)和最新發(fā)布的Alpamayo1大模型，安全框架NVIDIA Halos貫穿始終，并深度融入NVIDIA的“三臺(tái)計(jì)算機(jī)-DGX+OVX+AGX”閉環(huán)生態(tài)。 

NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10

因此，DRIVE AGX Hyperion? 10在本質(zhì)上就是一個(gè)高度集成、預(yù)驗(yàn)證、可量產(chǎn)的參考設(shè)計(jì)，旨在讓車企和自動(dòng)駕駛公司跳過繁瑣的底層集成，直接基于該平臺(tái)開發(fā)上層應(yīng)用，可被視作“自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的Android”。

AI模型，對(duì)全世界開放

再來談一談CES 2026期間，NVIDIA重磅發(fā)布的面向自動(dòng)駕駛的VLA推理大模型Alpamayo。作為將AI引入各個(gè)領(lǐng)域的全面舉措的一部分，黃仁勛在主題演講中強(qiáng)調(diào)說，Alpamayo的發(fā)布標(biāo)志著“物理AI的ChatGPT時(shí)刻已然到來，機(jī)器開始具備理解真實(shí)世界、推理并付諸行動(dòng)的能力。無人駕駛出租車將是最早受益的應(yīng)用之一。” 

NVIDIA Alpamayo

VLA即Vision-Language-Action(視覺-語言-動(dòng)作)，是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域繼“BEV”和“端到端”之后最熱門的詞匯。其核心突破是解決了傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)決策可解釋性不足、“長(zhǎng)尾”場(chǎng)景適配薄弱兩大痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從“感知-執(zhí)行”到“類人推理”的技術(shù)躍遷。簡(jiǎn)單而言，就是在自動(dòng)駕駛中，模型會(huì)將傳感器數(shù)據(jù)先變成語言和符號(hào)，再通過推理形成決策交由車輛執(zhí)行，從而避免“黑箱”情況。

這就打破了傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛“感知-決策-執(zhí)行”的線性流程壁壘，通過語言作為中間載體實(shí)現(xiàn)跨模塊的語義貫通，從根源上解決了決策可解釋性問題。黃仁勛表示：“ Alpamayo做了一些非常特別的事情。它不僅接收傳感器輸入并激活方向盤、剎車和加速，它還推理它將要采取的行動(dòng)。它告訴你它將要采取什么行動(dòng)，它得出那個(gè)行動(dòng)的理由，當(dāng)然還有軌跡。”

按照NVIDIA的官方說法，Alpamayo并不是直接部署于車端的模型，而是作為大規(guī)模教師模型，供開發(fā)者調(diào)優(yōu)、蒸餾，成為其完整輔助駕駛技術(shù)棧的核心基礎(chǔ)。除模型開放外，NVIDIA還在Hugging Face開放超1700小時(shí)物理AI數(shù)據(jù)集，覆蓋廣泛的地理區(qū)域和環(huán)境條件；AlpaSim全開源端到端仿真框架提供逼真的傳感器建模、可配置交通動(dòng)態(tài)，以及可擴(kuò)展的閉環(huán)測(cè)試環(huán)境，支持快速驗(yàn)證與策略優(yōu)化。 

NVIDIA TensorRT Edge-LLM

其實(shí)，還有一款開源工具也很值得一提，那就是NVIDIA ACCV-Lab(Accelerated Computer Vision Lab)。這是英偉達(dá)在2025年12月推出的一套面向高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的系統(tǒng)化的工具集，能夠解決自動(dòng)駕駛研發(fā)中最耗時(shí)、最繁瑣的環(huán)節(jié)——海量視頻數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練。 

NVIDIA ACCV-Lab

正在攻堅(jiān)自動(dòng)駕駛的團(tuán)隊(duì)可以將ACCV-Lab視作自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的“效率加速器”。它不直接提供感知模型，而是通過優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理與訓(xùn)練流水線，讓開發(fā)者能把精力聚焦在算法創(chuàng)新上，而非被底層工程細(xì)節(jié)拖累。

結(jié)語

正如DeepSeek將推理能力帶入開源領(lǐng)域一樣，NVIDIA也正在構(gòu)建一個(gè)由DRIVE Orin/Thor硬件平臺(tái)、業(yè)界首款面向移動(dòng)出行領(lǐng)域的開放式大規(guī)模視覺-語言-動(dòng)作推理模型Alpamayo 1、DRIVE Hyperion自動(dòng)駕駛參考架構(gòu)、物理級(jí)精確仿真平臺(tái)NVIDIA DRIVE Sim、世界基礎(chǔ)模型Cosmos組成的“完整的、開放的推理型自動(dòng)駕駛生態(tài)”。

“這些模型對(duì)全世界開放。”黃仁勛說，“如今，NVIDIA以一種非常獨(dú)特的方式在平臺(tái)上打造了前沿的AI模型。我們以完全開放的方式構(gòu)建AI模型，以便讓每家公司、每個(gè)行業(yè)、每個(gè)國(guó)家都能參與到這場(chǎng)AI變革中來。”