在北京车展前夕，英伟达全球副总裁吴新宙与媒体交流时系统阐述了公司在自动驾驶领域的技术布局与战略方向。当前自动驾驶已进入工程化深水区，行业关注点从单一技术能力转向算力、模型、仿真、安全与量产体系的整合能力。英伟达不再仅定位为芯片供应商，而是致力于构建覆盖硬件、软件、模型、仿真和云端训练的标准化平台底座。 英伟达提出 " 三台计算机 " 架构，包括车端实时推理平台、云端训练平台和仿真计算平台，并在此基础上搭建 " 五层蛋糕 " 体系：底层为 L4-ready 标准化硬件平台 DRIVEHyperion；第二层为 Halos 安全体系与平台软件；第三层为开放模型、仿真工具与数据集组合 Alpamayo；第四层面向整车厂的应用方案；顶层为云端基础设施。该架构旨在降低车企重复开发成本，提升高阶自动驾驶系统的可复制性与迭代效率。 目前，比亚迪、吉利、五十铃、日产等车企已基于 DRIVEHyperion 开发 L4-ready 车辆；小马智行的新一代域控制器亦基于该平台；德赛西威正推进基于 DRIVEAGXThor 与 NVLink 的量产智驾方案；奇瑞则将合作延伸至座舱 AI 与机器人领域。此外，英伟达与 Uber 合作的全栈 Robotaxi 计划将于 2027 年上半年在洛杉矶和旧金山启动，2028 年扩展至 28 个市场。 关于技术路线，吴新宙表示 L3 与 L4 将在短期内并存：L3 可部分释放驾驶者时间价值，而 L4 对冗余、安全及运营体系要求更高，难以快速普及。在传感器选择上，他认为视觉为主路线可行，但 L3 及以上等级仍需激光雷达作为安全冗余。对于车企自研芯片趋势，英伟达强调其价值在于提供训练、仿真、数据、模型与安全体系等上游能力，而非强制绑定全部组件。 吴新宙还指出，汽车本质是机器人，未来座舱 AI 与驾驶 AI 将趋向集成化，形成统一的智能系统。英伟达的核心目标是在自动驾驶迈向规模化前，率先构建可被行业复用的基础平台与方法论，支撑不同路径玩家高效推进高阶自动驾驶落地。