GTC 2026期間，英偉達(dá)集中披露了自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)的最新進(jìn)展。與過去更多強(qiáng)調(diào)算力平臺和芯片性能不同，這次發(fā)布的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能力補(bǔ)齊：在DRIVE Hyperion基礎(chǔ)上，新增推理模型Alpamayo 1.5、統(tǒng)一安全架構(gòu)Halos OS以及仿真工具NuRec，并同步推進(jìn)與車企和出行平臺的合作。

圖片來源：英偉達(dá)

英偉達(dá)汽車副總裁吳新宙在GTC大會(huì)上提到，隨著視覺-語言-動(dòng)作模型、基礎(chǔ)模型和推理模型的發(fā)展，自動(dòng)駕駛正在進(jìn)入新的階段。但與此同時(shí)，行業(yè)規(guī)模仍然很小——在全球約13萬億英里的出行里程中，自動(dòng)駕駛占比僅約0.006%。

自動(dòng)駕駛能力在提升，但規(guī)?；涞厝允钱?dāng)前更核心的問題。

模型、安全、仿真三項(xiàng)更新，指向自動(dòng)駕駛?cè)绾螌?shí)現(xiàn)規(guī)模化落地

2026年GTC大會(huì)上，英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的更新主要集中在三個(gè)方向：模型能力、安全架構(gòu)以及仿真與數(shù)據(jù)工具。這些能力分別對應(yīng)自動(dòng)駕駛落地過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——能力上限、安全可驗(yàn)證性以及開發(fā)效率，本質(zhì)上都在回答同一個(gè)問題：自動(dòng)駕駛?cè)绾螐男∫?guī)模驗(yàn)證走向規(guī)?；瘧?yīng)用。

模型側(cè)，英偉達(dá)發(fā)布了Alpamayo 1.5。與上一代相比，這一版本的重點(diǎn)并不在規(guī)模，而在能力擴(kuò)展：模型可以理解導(dǎo)航路徑，接受自然語言指令，并輸出帶有推理過程的駕駛軌跡。這意味著開發(fā)者可以對自動(dòng)駕駛行為進(jìn)行約束，而不再完全依賴黑盒結(jié)果。

在演示中，搭載Alpamayo 1.5模型的車輛不僅能夠完成變道、避讓等操作，還能夠?qū)Q策依據(jù)進(jìn)行解釋，例如識別行人后減速或在左轉(zhuǎn)時(shí)等待來車間隙。

安全側(cè)，英偉達(dá)推出Halos OS，作為面向AI驅(qū)動(dòng)車輛的統(tǒng)一安全架構(gòu)。該系統(tǒng)基于通過ASIL D認(rèn)證的DriveOS構(gòu)建，整合安全中間件與主動(dòng)安全應(yīng)用，并引入多層安全護(hù)欄，以支持推理模型在車規(guī)級要求下運(yùn)行。

圖片來源：英偉達(dá)

仿真與數(shù)據(jù)方面，英偉達(dá)發(fā)布NuRec工具，并配套Fixer、Harvester等生成式模型，用于構(gòu)建和擴(kuò)展自動(dòng)駕駛場景。通過這些工具，開發(fā)者可以在已有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上生成新場景、修改環(huán)境或插入目標(biāo)，從而提升數(shù)據(jù)多樣性。同時(shí)，Cosmos工具可以將同一場景擴(kuò)展到不同天氣和城市環(huán)境，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)?；瘮U(kuò)展。目前，相關(guān)仿真體系已在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)每天約200萬次測試，用于模型驗(yàn)證與迭代。

從這三項(xiàng)更新來看，英偉達(dá)的重點(diǎn)不只是提升單一能力，而是圍繞模型、驗(yàn)證與數(shù)據(jù)三個(gè)環(huán)節(jié)，強(qiáng)化自動(dòng)駕駛的整體開發(fā)能力。

統(tǒng)一架構(gòu)與開發(fā)鏈路，自動(dòng)駕駛開始形成標(biāo)準(zhǔn)化路徑

從系統(tǒng)架構(gòu)來看，上述能力均圍繞DRIVE Hyperion展開。

DRIVE Hyperion不僅是計(jì)算平臺，還包括傳感器配置、車載網(wǎng)絡(luò)以及安全系統(tǒng)在內(nèi)的參考架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，英偉達(dá)將模型（Alpamayo）、安全系統(tǒng)（Halos）以及仿真工具（NuRec、Cosmos）整合進(jìn)同一開發(fā)鏈路，使自動(dòng)駕駛從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證到量產(chǎn)部署形成閉環(huán)。

圖片來源：英偉達(dá)

吳新宙在分享中將這一體系概括為“三臺計(jì)算機(jī)”：云端訓(xùn)練、云端仿真以及車端推理。

圍繞這三部分，英偉達(dá)構(gòu)建了從硬件到應(yīng)用的分層架構(gòu)，使不同環(huán)節(jié)可以在同一體系內(nèi)協(xié)同運(yùn)行。

在具體實(shí)現(xiàn)上，自動(dòng)駕駛開發(fā)逐漸呈現(xiàn)出類似軟件工程的流程：數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證、上車部署，再到問題反饋與再訓(xùn)練。英偉達(dá)披露，其模型迭代已經(jīng)可以做到每天發(fā)布多個(gè)版本，從測試到上線的周期縮短至數(shù)小時(shí)級別。

與此同時(shí)，自動(dòng)駕駛在架構(gòu)上也呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)。英偉達(dá)采用推理模型與傳統(tǒng)安全棧并行的方式，一方面提升駕駛能力，另一方面保留可驗(yàn)證的安全體系，以滿足車規(guī)級要求。

整體來看，這些變化使自動(dòng)駕駛開發(fā)從單點(diǎn)技術(shù)推進(jìn)，逐步轉(zhuǎn)向系統(tǒng)化和流程化。

從能力提升到工程化落地，自動(dòng)駕駛競爭正在發(fā)生變化

把本屆GTC的信息綜合來看，一個(gè)更深層的變化正在出現(xiàn)：自動(dòng)駕駛的競爭重點(diǎn)，正在從單一能力提升，逐步轉(zhuǎn)向工程化落地能力。

過去行業(yè)更多圍繞算法展開，核心是感知和決策能力的提升；而隨著推理模型和基礎(chǔ)模型的發(fā)展，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開始變得更加復(fù)雜。模型不再是獨(dú)立模塊，而是需要與數(shù)據(jù)、仿真和安全體系協(xié)同運(yùn)行，形成完整的開發(fā)流程。

在這一體系下，系統(tǒng)不僅要“能跑”，還需要“可驗(yàn)證、可認(rèn)證”，開發(fā)模式也從一次性交付，轉(zhuǎn)向持續(xù)迭代的工程過程。

英偉達(dá)此次技術(shù)更新，本質(zhì)上是在補(bǔ)齊這一體系中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：模型提升能力上限，安全架構(gòu)保證系統(tǒng)可落地，仿真與數(shù)據(jù)工具則加快迭代效率。在統(tǒng)一架構(gòu)和生態(tài)合作的基礎(chǔ)上，這些能力開始具備向更多項(xiàng)目復(fù)制的條件。

在這一背景下，自動(dòng)駕駛的發(fā)展重點(diǎn)，正在從“技術(shù)是否可行”，逐步轉(zhuǎn)向“能否穩(wěn)定落地并持續(xù)擴(kuò)展”。

車企與Robotaxi合作同步推進(jìn)，英偉達(dá)自動(dòng)駕駛加快規(guī)模部署節(jié)奏

在具體技術(shù)之外，本次GTC英偉達(dá)披露的合作進(jìn)展，同樣釋放出其自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)推進(jìn)節(jié)奏的變化。

車企方面，比亞迪、吉利、日產(chǎn)、現(xiàn)代等廠商正在基于DRIVE Hyperion推進(jìn)L4級自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，其中部分已進(jìn)入量產(chǎn)準(zhǔn)備階段。英偉達(dá)與梅賽德斯-奔馳的合作也在持續(xù)推進(jìn)，梅賽德斯-奔馳自動(dòng)駕駛系統(tǒng)已在2025年實(shí)現(xiàn)全球部署（除中國市場），并計(jì)劃進(jìn)一步升級L2++能力。

圖片來源：英偉達(dá)

出行平臺方面，Uber計(jì)劃在2027年啟動(dòng)自動(dòng)駕駛車隊(duì)，并在2028年擴(kuò)展至全球28個(gè)城市。這意味著自動(dòng)駕駛開始從單點(diǎn)測試，走向跨城市、跨區(qū)域的車隊(duì)運(yùn)營。

從英偉達(dá)整體布局來看，其自動(dòng)駕駛推進(jìn)路徑已經(jīng)從技術(shù)驗(yàn)證階段，逐步轉(zhuǎn)向規(guī)模部署階段。吳新宙也提到，L4級自動(dòng)駕駛的發(fā)展路徑正在變得更加清晰，行業(yè)正在加速向更高級別自動(dòng)駕駛推進(jìn)。

從整體來看，這一階段的變化，不僅體現(xiàn)在技術(shù)能力上，更體現(xiàn)在應(yīng)用方式上：從單車驗(yàn)證到車隊(duì)運(yùn)行，從局部測試到規(guī)模部署，自動(dòng)駕駛開始具備更明確的商業(yè)落地路徑。

小結(jié)

GTC 2026上，英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛上的重點(diǎn)不再停留在單項(xiàng)能力提升，而是轉(zhuǎn)向自動(dòng)駕駛開發(fā)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，補(bǔ)齊模型、安全與仿真三項(xiàng)能力，并將其整合進(jìn)統(tǒng)一開發(fā)鏈路。

這一變化表明，自動(dòng)駕駛正在從技術(shù)探索階段，逐步進(jìn)入工程化與規(guī)?；A段。后續(xù)的關(guān)鍵，不僅在于能力提升，更在于這些能力能否在真實(shí)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，并形成可持續(xù)的應(yīng)用模式。

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