英伟达质疑自动驾驶领头羊特斯拉和Waymo。

新型 NVIDIA 自动驾驶方法

每半年，公司的汽车部门负责人辛州吴（Xinzhou Wu）都会邀请总裁詹森·黄（Jensen Huang）进行一次测试飞行，但前提是他完全信任系统。在最近的一次行驶中，他们使用 Mercedes CLA 从伍德赛德开往旧金山中心。车辆由“MB.Drive Assist Pro”控制——这是一套与 NVIDIA 合作开发的驾驶辅助系统，类似于 Tesla 的全自动驾驶。22 分钟的视频展示了汽车穿越建筑工地、拥挤停车街道以及被橙色锥形标志围住的狭窄路段。在测试过程中，系统从未关闭。

为什么 NVIDIA 投资自动驾驶
* 合作伙伴关系——已与 Mercedes、Jaguar Land Rover 和 Lucid 合作。
* 在 2024 年 CES 上，公司推出了“Alpamayo”——一套 AI 模型、模拟器和数据，用于创建四级自动驾驶（在特定条件下人类不参与控制）。

NVIDIA 使用端到端模型，能够即时根据外部信号做出决策。同时公司保留传统验证流程，以便观察并监控决策过程。最终系统融合了“人性化”的驾驶方式（反应平滑）和可验证的机器人行为。

> *“端到端模型对躺着的警察或变道更能快速响应，不会让人觉得是机器人在开车，”吴说。*
> > “正因为如此，ChatGPT 的时代才刚刚来临”（暗示自动驾驶可能实现真正突破）。

技术与安全
* 传感器多样化——不同于 Tesla，NVIDIA 不仅使用摄像头。在其 Drive Hyperion 系统中可同时使用摄像头和雷达，而更昂贵的车型（$40,000–$50,000）则配备完整的传感器套件。
* 虚拟场景训练——不完全依赖真实行驶，NVIDIA 从真实记录生成虚拟场景。这使得自动驾驶能够在极端但罕见的情况中进行测试。
* 合作伙伴支持——公司从合作伙伴处获取雷达和摄像头录像，用于构建更精确的模型。

其理念是创建统一架构，将视觉感知、语言理解和物理动作整合在一起。与人类学习驾驶相似：先学会看路，再懂规则，最后掌握操作。

结论

NVIDIA 旨在成为自动驾驶领域的关键玩家，提供将先进 AI 与可靠验证系统结合的灵活解决方案。他们的方法不仅能“平滑”响应道路事件，还通过广泛传感器和虚拟测试保障高水平安全。