黄仁勋要做的不仅仅是AI，而是要亲自打造自动驾驶的“交钥匙工程”。

黄仁勋要做的不仅仅是AI，而是要亲自打造自动驾驶的“交钥匙工程”。昨晚在华盛顿举行的 GTC 大会上，黄仁勋介绍了英伟达迄今为止最接近“完整”的自动驾驶平台：NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。过去十年，英伟达在自动驾驶领域一直扮演着硬件供应商的角色。从早期的Drive PX系列到后来的Xavier和Orin，再到去年发布的Thor芯片，不断为车企提供算力基础。此时的NVIDIA不再满足于做“铲子卖家”，而是希望提供从芯片、传感器、开发工具、仿真平台到AI模型的一整套软硬件协同系统，成为自动驾驶领域的“交钥匙工程”提供商。 Hyperion 10 的核心是两个通过 NVLink-C2C 互连的雷神芯片。 int中单个thor的计算能力8精度超过1000tops，是上一代Atlan的两倍。更重要的是，雷神支持“融合驾驶融合”，可以将计算能力分配给车内娱乐系统或完全致力于自动驾驶任务。这种灵活性使得汽车公司在功能定义方面获得了更大的自由度。此外，NVIDIA在Hyperion 10中首次实现了“从模拟到实车”的闭环：Cloud DGX超级计算机使用Drive SIM生成高保真模拟数据，用于训练驾驶自动驾驶模型；车辆的传感器数据与雷神芯片无缝连接。这意味着车企可以基于Hyperion 10架构快速开发自己的自动驾驶系统，而无需建立庞大的集成硬件、软件算法和数据训练团队。与Hyperion 9相比，Hyperion 10减少了2个激光雷达和8个超声波雷达，从而降低了h硬件成本和安装整个系统的难度，体现了NVIDIA对自己的感知算法的信心。昨晚低调发布的大型Alpamayo-R1（AR1）模型是英伟达自动驾驶的“大脑”。它是一种视觉语言动作模型，可以适应任何现成的视觉主干网络模型。 AR1的主要变化是引入了“链致”数据集，替代了传统大型模型中的“思维链”方法，使得建模过程更加清晰可控。数据显示，AR1在复杂场景下的轨迹规划性能提升12%，近距离碰撞范围缩小25%，逻辑动作一致性提升37%。不过，AR1目前需要运行在RTX A6000 ProBlackWell级别的卡上才能满足汽车级延迟。该卡的int8算力高达4000T，几乎是Thor的六倍。