在物理AI的广阔版图里，自动驾驶被视为最先能啃下的“硬骨头”。近期，英伟达全球副总裁吴新宙在北京的一场沟通会上，分享了这家计算巨头在智能驾驶领域的宏大蓝图，不仅拆解了支撑辅助驾驶的“五层蛋糕”体系，更明确给出了L4级自动驾驶落地的具体时间表。

“五层蛋糕”构建全栈生态

英伟达已不再满足于单纯的芯片供应商角色，而是试图通过“三台计算机”（车端推理、云端训练、仿真验证）构建一个完整的服务体系。吴新宙将其形象地称为“五层蛋糕”:从底层的硬件平台Hyperion，到操作系统、开放模型Alpamayo、仿真工具链，再到最顶层的云端基础设施。

image.png

这一体系的核心在于降低车企的开发门槛。特别是在从模块化转向“端到端”架构的过程中，英伟达利用其强大的仿真能力，每天可进行200万次场景验证，极大提升了模型训练效率。目前，英伟达正积极推动各大车厂接入Hyperion平台，以期实现标准化与规模化的飞跃。

视觉派的坚持与冗余策略

在技术路线的选择上，吴新宙是一位坚定的“视觉派”。他认为视觉传感器的像素密度和上限远超激光雷达，足以支撑高阶辅助驾驶。然而，针对要求更高的L3和L4级系统，英伟达依然将激光雷达视为不可或缺的安全冗余。他透露，英伟达正与欧美供应商合作，为高阶智驾方案寻找稳定的硬件支持。

L4落地的倒计时:2028年覆盖30城

对于行业内关于“直接跳过L3进入L4”的争论，吴新宙持务实态度。他认为L3在解放人力方面具有即时价值，而L4则需要庞大的云端运营能力支持。英伟达给出的路线图显示:2025年将交付与奔驰合作的量产项目;2027年联手谷歌开启L4试点;到2028年，英伟达计划携手Uber，在洛杉矶奥运会期间提供无人驾驶服务，并目标覆盖全球20至30个城市。

物理AI的延伸:从汽车到机器人

吴新宙观察到，物理AI的热度正从汽车向机器人领域蔓延。在他看来，汽车本质上就是一个机器人，未来的智驾和智舱“大脑”将走向高度集成。虽然机器人开发的复杂度更高，但自动驾驶的工程化经验将为其提供重要的技术底层。通过英伟达的全球化平台，这些前沿技术有望在物理世界的各个角落产生生产力的指数级增长。