发布时间： 2025 年 1 月 7 日 13：59 UTC • 

由：克里斯蒂安·阿加蒂发布

照片：英伟达

英伟达在今年的拉斯维加斯 CES 上发表了主题，其关键收获代表了对特斯拉自动驾驶的验证。Nvidia 推出了其生成式物理 AI 平台，使合作伙伴能够加速自动驾驶开发，即使他们的车队数据收集很少。

自动驾驶领域越来越像一场两匹马的比赛，英伟达和特斯拉将争夺一个估计在未来十年内达到数万亿美元的市场。在使用 Nvidia 芯片一段时间后，特斯拉开发了自己的芯片，并遵循了一种有争议的纯视觉策略，使用人工智能来分析图像和控制车辆。与此同时，大多数汽车制造商仍然是 Nvidia 的忠实客户，并使用各种传感器来绘制环境图。

后一种方法的问题在于它无法扩展，开发人员必须在其自动驾驶软件中容纳越来越多的边缘场景。这显示了它的局限性，尤其是当特斯拉的方法在 2024 年开始显示出可喜的结果时。毫无疑问，英伟达也看到了这一点，因为这家 AI 硬件巨头在 CES 2025 上宣布了工具，这些工具将使端到端 AI 和基于视觉的数据收集和处理成为其自动驾驶平台的基础。

自动驾驶使用物理 AI 模型，这与语言模型和代理 AI 不同，它们无法与物理世界交互。物理 AI 模型将不仅因为它们可以为自动驾驶和类人机器人提供动力，还因为它们可以为生产一切的 AI 工厂提供动力。这种方法不仅验证了 Tesla 的端到端 AI 战略，而且将其提升到了一个新的水平。

但是，对于任何没有大量数据来训练其物理 AI 模型的公司来说，都存在重大障碍。特斯拉有数百万辆汽车录制真实世界驾驶场景的视频，供其 AI 模型咀嚼，其 Optimus 机器人在部署在工厂时将提供相同的服务。然而，几乎没有其他汽车制造商拥有庞大的数据收集车队，改变这一点需要大量时间。
 

照片：英伟达

进入 Nvidia 的生成式物理 AI 平台“Cosmos”，它可以从相对较小的数据集开始生成巨大的真实世界环境。Nvidia Cosmos 平台补充了专用于自动驾驶的 Nvidia 硬件。这包括用于在数据中心训练基于 AI 的堆栈的 Nvidia DGX 系统，在 NVIDIA OVX 系统上运行用于模拟和合成数据生成的 NVIDIA Omniverse，以及用于处理实时传感器数据以确保安全的 NVIDIA AGX 车载计算机。

通过将 Cosmos 添加到三计算机解决方案中，开发人员获得了一个数据飞轮，可以将数千英里的人工驾驶里程转化为数十亿英里的虚拟驾驶里程。这允许开发人员生成大量基于物理的逼真合成数据来训练和评估其现有模型，从而大大加快物理 AI 模型的训练速度。虽然不如特斯拉的真实数据好，但它可以将几百小时的驾驶转化为数十亿英里的有效里程，用于自动驾驶训练。

事实上，Nvidia 的 Cosmos 平台似乎针对的是自动驾驶数据收集为零或很少的传统汽车制造商。但是，与 ChatGPT 和其他 LLM 一样，该系统容易出现 AI 幻觉。在实际应用中验证之前，您无法确定所生成数据的准确性。这表明特斯拉在这方面有多么先进，在所有国家/地区，每年有超过 700 万辆数据收集车辆记录超过 750 亿英里的行驶里程。

 

照片：英伟达

如果您想知道哪些汽车制造商最适合从 Nvidia 的技术中受益，那么查看 Nvidia 在 CES 上的宣传材料就足够了。最引人注目的公告是由丰田发布的，这使其成为自动驾驶领域的落后者之一。丰田将在其下一代汽车中使用 Nvidia Drive AGX Thor 超级计算机和 DriveOS 软件。

丰田是 Nvidia 的老客户，自 2019 年以来一直使用其技术来开发、训练和验证其自动驾驶汽车技术。早在 2017 年，就宣布了将 Nvidia 驾驶芯片用于丰田汽车以实现自动驾驶功能的计划。然而，这对这家日本汽车制造商的自动驾驶工作并没有太大帮助。

丰田并不孤单;Aurora 和 Continental 还宣布，他们正在与 Nvidia 合作大规模部署自动驾驶卡车。Nvidia 通讯中还提到 Uber“与 NVIDIA 合作加速自动驾驶”。这家拼车巨头将提供丰富的驾驶数据集，英伟达将与 Cosmos 平台相乘，以帮助汽车制造商进行自动驾驶工作。

还有一大批中国汽车制造商宣布有兴趣使用 Nvidia 的技术，包括比亚迪、理想汽车、齐奥米和极氪。后者还在拉斯维加斯的 CES 上展示了其技术，声称是第一家集成 Nvidia 下一代 Drive Thor SoC 的汽车制造商。第一款由 Nvidia 最新芯片提供支持的 Zeekr 车型将于 2025 年推出，首先是一款代号为 EX 的大型 SUV。Zeekr 是 Nvidia 的胜利，直到现在一直使用 Mobileye 硬件。

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