NVIDIA攜手Uber建立全球最大規模L4-Ready行動網路，目標2027年起擴展10萬輛自駕車隊
NVIDIA在華盛頓特區舉行的GTC大會宣布與Uber展開深度合作，共同擴展全球最大的Level 4 (L4) 等級自動駕駛就緒 (L4-ready) 的行動網路。此合作將結合Uber未來的新一代Robotaxi (自動駕駛計程車)與自動送貨車隊、NVIDIA最新的DRIVE AGX Hyperion 10自動駕駛開發平台，以及專為L4自駕設計的DRIVE AV軟體堆疊。
目標10萬輛規模，NVIDIA協助Uber整合人機車隊
NVIDIA的目標是透過其平台加速L4生態系的成長，支援Uber自2027年起逐步將其全球自動駕駛車隊規模擴展至10萬輛。這些車輛將由Uber與NVIDIA及其他生態系夥伴共同開發，並且採用NVIDIA DRIVE技術。
此外，NVIDIA與Uber也將合作開發一個基於NVIDIA Cosmos世界基礎模型開發平台的數據工廠 (data factory)，用於處理自駕車開發所需的大量數據。
Uber的策略是將人類駕駛與自動駕駛車輛整合進單一的營運網路中，提供包含人類與機器人司機的統一叫車服務。NVIDIA強調，這個由DRIVE AGX Hyperion-ready車輛與AI生態系驅動的網路，將能無縫銜接現今的人類駕駛與未來的自動駕駛車隊。
NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳表示：「Robotaxi象徵著全球交通轉型的開端，我們正共同為整個產業創建一個框架，以大規模部署由NVIDIA AI基礎設施驅動的自動駕駛車隊。」
Uber執行長Dara Khosrowshahi則回應：「NVIDIA是AI時代的骨幹，自動駕駛將改善我們的城市，我們很高興與 NVIDIA 合作實現這一願景。」
DRIVE L4生態系擴大：Stellantis、Lucid、賓士加入客運，貨運亦有斬獲
多家全球汽車製造商、Robotaxi業者與Tier 1供應商，目前也已加入NVIDIA與Uber的L4合作生態系：
• Stellantis：正在開發自駕就緒平台 (AV-Ready Platforms)，將整合NVIDIA全堆疊AI技術，並且與鴻海 (Foxconn) 合作進行硬體與系統整合。
• Lucid：正為其下一代乘用車推進L4自駕能力，將在其美國車型導入基於DRIVE Hyperion平台的NVIDIA AV軟體堆疊。
• Mercedes-Benz (賓士)： 正基於其MB.OS作業系統與DRIVE AGX Hyperion，測試與業界領導夥伴的未來合作。其新款S-Class已經提供L4級別的司機輔助體驗。
NVIDIA與Uber也將持續支持既有的L4生態系夥伴，包含Avride、May Mobility、Momenta、Nuro、Pony.ai、Wayve、WeRide等。
在貨運卡車領域，Aurora、Volvo Autonomous Solutions與Waabi也採用NVIDIA DRIVE平台開發 L4 自動駕駛卡車，其基於NVIDIA DRIVE AGX Thor的下一代系統將加速Volvo未來的L4車隊佈署。
DRIVE AGX Hyperion 10：L4-Ready車輛的通用平台
此次發表的核心硬體是NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10生產級參考平台。其定位是讓任何車輛都能達到L4-ready的狀態，提供統一的硬體與感測器基礎，讓車廠能建構可搭載任何相容自駕軟體的車輛。
• 核心運算：搭載2顆基於NVIDIA Blackwell架構的DRIVE AGX Thor車載平台，每顆提供超過2000 FP4 TFLOPS (1000 INT8 TOPS) 的即時運算能力。
• 感測器套件：包含14顆高解析度攝影機、9顆雷達、1顆光達 (lidar) 與12顆超音波感測器。
• 軟體：包含通過安全認證的NVIDIA DriveOS作業系統。
• 設計：採用模組化、可自訂設計，並且提供預先驗證的感測器架構，加速開發、降低成本。
DRIVE AGX Thor經過優化，可運行Transformer、視覺語言動作 (VLA) 模型與生成式AI工作負載，支援L4自駕所需的高複雜運算。
生成式AI與基礎模型重塑自駕，釋出最大AV資料集
NVIDIA強調其自駕方案正利用基礎AI模型、大型語言模型與生成式AI，在數兆英里的真實與合成駕駛數據上進行訓練。
• 推理VLA模型：結合視覺理解、自然語言推理與動作生成，使自動駕駛車輛 (AV)具備類人理解能力，應對複雜的真實世界路況。Foretellix正合作將其Foretify Physical AI工具鏈與NVIDIA DRIVE整合，用於測試驗證VLA模型。
• 釋出最大AV資料集：NVIDIA 同步釋出全球最大的多模態AV資料集，包含橫跨25國、1700小時的真實攝影機、雷達、光達數據，將加速自駕基礎模型的開發與驗證。
NVIDIA Halos：建立實體AI安全認證新標準
為確保自駕車輛的安全，NVIDIA宣布推出NVIDIA Halos系統，提供從雲端到車輛的整體安全框架。
• Halos AI系統檢測實驗室：致力於汽車與機器人領域的AI安全與網路安全，執行獨立評估，並且監督全新的Halos認證計畫 (Halos Certified Program)。
• 首批成員：AUMOVIO、Bosch、Nuro、Wayve等成為首批獲得ANSI認證的實驗室成員。
此計畫旨在加速L4自駕及其他AI系統的安全、大規模佈署。
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