车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 颐圣
编辑 ｜ 志豪
英伟达市值突破5万亿美元后，将战略重心加速转向自动驾驶领域。2025年10月28-29日举行的GTC大会上，英伟达宣布多项重大合作，标志着其在自动驾驶领域的全面发力。
最受瞩目的是与Uber的战略合作：双方将共建面向未来的自动驾驶出行平台，计划从2027年起规模化部署约10万辆Robotaxi（无人出租车）。这一合作不仅涉及技术整合，更探索了自动驾驶商业化路径。
▲英伟达创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋
英伟达与Uber的合作是自动驾驶领域数据与算力结合的典型案例。根据合作内容，双方将构建基于NVIDIA Cosmos世界基础模型的数据工厂，用于整理和处理自动驾驶研发所需数据。
Uber将采用NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10自动驾驶开发平台，计划从2027年起将全球自动驾驶汽车数量扩大至10万辆。这一目标由基于英伟达Cosmos平台构建的联合AI数据工厂提供支持，合作伙伴包括Avride、May Mobility、Momenta、Nuro、小马智行、Wayve和文远知行。
▲英伟达与Uber合作
Uber每月在全球范围内运送超过10亿人次和物品，其车辆运营场景涵盖机场接送、复杂路口和多变天气等对自动驾驶技术极具挑战性的环境。这些多样化驾驶场景数据将为英伟达Cosmos模型提供宝贵训练素材，提升模型精度和鲁棒性。
英伟达将利用DGX Cloud基础设施加速数据处理和模型训练，实现三大技术目标：更高精度的仿真模拟、缩短模型训练迭代周期，以及在极端场景下的稳定表现。这种合作模式与特斯拉的垂直整合路线形成鲜明对比，英伟达选择通过与出行平台合作获取真实场景数据，构建更广泛的数据生态。
Uber在声明中强调：“这些能力共同构成了一个强大的数据引擎——涵盖数据获取、标注、场景挖掘、合成数据生成和大规模训练等环节，旨在缩短从试点阶段到盈利性自动驾驶部署的路径。”这表明双方的合作不仅是技术整合，更是对自动驾驶商业化路径的共同探索。
黄仁勋在GTC大会上表示，英伟达Drive Hyperion架构的诞生是“一项重大突破”。该架构旨在让全球汽车公司都能制造具备Robotaxi功能的车辆，无论是商用车、乘用车还是专用Robotaxi。
英伟达通过Hyperion 10平台与多家车企建立深度合作，形成覆盖全球的L4级自动驾驶生态。在GTC大会上，英伟达宣布与Stellantis、Lucid Group、梅赛德斯-奔驰和鸿海（富士康母公司）建立新合作，探索联合开发和部署用于自动驾驶专车服务的L4级车辆。
合作分工明确：Stellantis负责整车平台与车辆集成，英伟达提供自动驾驶软件和AI算力支持，鸿海负责硬件制造与系统集成，Uber作为网络运营商负责车队调度与乘客服务。这种多方协作模式降低了单一企业研发自动驾驶技术的成本和风险，加速了技术落地。
消息显示，Stellantis计划2026年起向Uber提供至少5000辆Robotaxi试点车型，首批可能来自Stellantis的AV-Ready平台，特别是K0中型厢式车和STLASmall平台。
▲英伟达的Robotaxi生态
在部署计划方面，英伟达与合作伙伴的Robotaxi项目将分阶段推进：2026年在北美及欧洲部分城市启动试点运营，2027年规模化部署10万辆Robotaxi。长期目标是通过Hyperion平台构建全球L4网络，与Uber协同运营，2030年市场规模达7500亿美元（约合人民币5.33万亿元）。
此外，英伟达与梅赛德斯-奔驰的合作推动L4级自动驾驶向私人乘用车扩展。结合Drive Orin芯片与奔驰豪华车数据，通过OTA逐步释放自动驾驶功能。英伟达透露，与奔驰合作的L4级自动驾驶车队将于2025年落地。此前奔驰已将中国区多款车型的辅助驾驶业务切换为Momenta，显示出英伟达在自动驾驶软件领域的竞争压力。
GTC大会上推出的DRIVE AGX Hyperion 10平台是英伟达自动驾驶技术的最新里程碑。该平台是专为L4级自动驾驶设计的参考级量产计算平台与传感器架构。
从技术参数看，Hyperion 10搭载两颗基于Blackwell架构的车载DRIVE AGX Thor平台，总算力超过2000 TOPS，是前代Orin芯片的近8倍。传感器套件包括14个高清摄像头、9个雷达、1个激光雷达和12个超声波传感器（1L14V9R12U），形成多模态感知系统。
▲英伟达自动驾驶技术
Hyperion 10平台的核心优势在于软件定义、安全冗余和弹性扩展三大特性。软件定义允许汽车制造商根据品牌定位调整传感器配置与软件功能，实现差异化竞争；安全冗余确保单个传感器或计算单元失效时仍能保障安全；弹性扩展使平台能适应从Robotaxi到私人乘用车等多种场景。
得益于算力增强，Hyperion 10的感知硬件相比Hyperion 9有所精简，减少了2个激光雷达和8个超声波雷达，有利于成本控制，降低了上车压力。这一平台将验证英伟达从GPU芯片到物理AI大模型的全链路工程能力，更精准地定义下一代“物理AI”所需的基础设施与生态标准。
英伟达的定位是成为自动驾驶时代的“赋能者”或核心供应商，而非像特斯拉那样垂直整合。通过联合Stellantis、奔驰等传统车企，英伟达正构建开放的技术生态，以应对即将到来的Robotaxi市场竞争，并巩固其在高性能计算平台上的主导地位。
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