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      吳新宙:短期內L3與L4兩者將并存 英偉達加速推進L4普及

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      來源:市場資訊

      (來源:汽車營造社)


      | 汽車營造社

      編輯| 李德輝

      “物理AI的ChatGPT時刻已經到來。”2026年4月23日,在北京車展媒體日的前一天,英偉達全球副總裁吳新宙在接受搜狐汽車采訪時,再次重申英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛在1月6日CES 2026主題演講中強調的判斷。

      英偉達的底氣在于,服務于自動駕駛的軟硬件基礎設施已經搭建完畢,全行業的競爭將從之前的技術驅動轉向市場驅動。同時,整車企業之間的競爭也被推上了快車道,快則生、慢則亡。此時,兼顧效率與質量則成為取勝的關鍵。而這兩項,對于體量龐大的英偉達來說,恰恰是其天生的優勢。

      對于以英偉達為代表的生態企業來說,一場大魚吃小魚的殘酷競爭已經逐漸加速;對于整車企業來說,基于智能化技術,一場快魚吃慢魚的淘汰賽將再次拉開序幕。

      截至 2025 年 Q3,包含比亞迪、小鵬、理想、極氪、小米在內的中國頭部新能源車企幾乎全部采用 Thor/Orin 平臺。

      作為最早將英偉達輔助駕駛芯片在中國市場落地的操盤手,如今,吳新宙要改變的不再僅僅是一個企業,而是要幫助英偉達開拓一個版圖,進而改變一個行業。

      01

      吳新宙的判斷

      “L4或者完全無人駕駛這條路,我覺得相對來說已經比較清晰了?!眳切轮媾袛?,整個行業發展的底層以及大背景已經明確,接下來要做的是開足馬力。

      對于國內市場正在爭議的輔助駕駛功能的商業化進程要不要跳過L3級輔助駕駛階段,吳新宙給出一個跳出二元對立的答案。

      吳新宙認為,當前L3與L4的技術瓶頸已不再集中于算法原理層面,而在于龐大系統工程的工程化落地:需整合高性能硬件、高安全軟件棧、高質量數據、閉環仿真驗證及符合全球法規的安全認證體系。同時,L3并非被跳過,而是作為高速場景下的實用過渡形態存在,而L4落地需配套遠程接管(Teleoperation)等運營能力。因此,短期內L3與L4兩者將并存。


      基于此,英偉達正在快速部署L3與L4的落地規劃。英偉達,將在2026年在美國主要城市落地L3,在2027年聯合Uber啟動L4試點,并在2028年一起在洛杉磯奧運會期間實現L4規?;\營。

      同時,針對國內市場激光雷達存在價值的爭議,吳新宙明確的表示:“我自己一直是比較堅定的視覺派。視覺感知的能力特別強,像素的密度也比激光雷達高很多。視覺模型出來以后,其實大家還是可以看到它的上限非常高?!?/p>


      即便如此,吳新宙也沒有反對激光雷達存在的價值,反而從安全冗余的角度給予充分的肯定?!皬幕A技術的角度,智駕方案是不帶激光雷達;但是從另外一個角度講,我們堅定的認為,對于L3、L4系統來說,激光雷達是非常重要的一部分。(是因為)它提供了傳感器的冗余?!?/p>

      02

      英偉達的布局

      2026年CES期間,黃仁勛發布開放端到端模型Alpamayo,其核心是VLA推理大模型、仿真框架,以及大規模數據集。“Alpamayo 是世界首個會思考、會推理的自動駕駛 AI。它不僅能開車,還能像人類一樣解釋‘為什么這么開’。我們將其全棧開放,推動物理 AI 的規?;涞??!?/p>

      此舉,再次打破了自動駕駛領域技術競爭的穩定狀態。然而,這只是英偉達的其中一部棋。在推進與整車企業的合作過程中,英偉達幾乎創造了一個讓客戶找不到拒絕理由的環境。


      首先,技術路徑層面上,英偉達給客戶留出了足夠的發展空間。一是降低使用門檻,二是提高容錯率。

      吳新宙介紹,英偉達明確區分L2++/L3/L4不同階段的技術路徑:L2++采用純視覺方案,L3/L4則引入激光雷達以提供關鍵傳感器冗余;當前量產方案為混合式架構—并行運行端到端模型與經典規則算法,既保障類人體驗又確保安全兜底。

      正是基于上述兩點,激光雷達的引入和混合式架構,為L3/L4的部署與上車提供了軟硬件的安全冗余?!拔覀儠呀浀湟巹t算法也放在里面,做一些安全兜底的工作??蛻糇龅哪P图幢銢]有那么完美也沒關系,也可以進行部署,至少保證不會撞到東西。安全有保證,這是我們希望做到的?!?/p>

      其次,生態服務層面上,英偉達提出“三臺計算機”架構支撐物理AI,“五層蛋糕”服務體系,提高企業研發效率。


      其中,“三臺計算機”是指車端用于實時推理的計算平臺(如AGX)、云端用于大規模模型訓練的計算平臺(依托CUDA生態)、以及仿真計算機(基于NuRec等技術實現高保真物理世界重建與場景編輯)。

      “五層蛋糕”是指覆蓋硬件、軟件的生態服務體系,分別是底層為Hyperion標準化硬件平臺,上一層為Halos OS操作系統及SDK,再上一層為開放端到端模型Alpamayo,頂層為數據、工具鏈與仿真基礎設施。

      在整車企業紛紛自研芯片的當下,英偉達對此持開放態度,并非強制必須全部使用英偉達旗下產品。因此,整車企業可選用英偉達的云端訓練或仿真資源,即便像特斯拉自研芯片,也可以接入英偉達的生態。

      正如黃仁勛所言:“不指望你買我們所有的,但別什么都不買?!?/p>

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