全球領先汽車制造商、技術移動出行創新企業、汽車供應商和軟件供應商利用 NVIDIA 的領域加速計算，實現從云端到車端的新進 AI應用部署。
自動駕駛汽車變革已經到來——處于其前沿的技術 NVIDIA，用超過二十年的汽車汽車計算、軟件和安全專業知識，領域助力從云端到車端的新進創新。
本周舉辦的技術全球 AI 盛會 NVIDIA GTC 上，數十家交通運輸業領導者將展示他們利用 NVIDIA 技術獲得的汽車最新進展，涵蓋乘用車、領域卡車、新進商用車等領域。技術
移動出行領域的汽車領導者正越來越多地采用 NVIDIA 三大核心加速計算平臺：用于訓練數據中心基于 AI 堆棧的NVIDIA DGX系統；用于進行仿真和合成數據生成、運行在NVIDIA OVX系統上的領域NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos；以及用于處理實時傳感器數據以實現安全、高度自動化和自動駕駛功能的NVIDIA DRIVE AGX車載計算平臺。
對于數萬億美元規模汽車行業中的制造商和開發者來說，這為設計、制造和部署功能安全的智能出行解決方案帶來了新的可能，能夠為消費者提供更安全、更智能、更愉快的體驗。
乘用車轉型
美國最大的汽車制造商通用汽車正與 NVIDIA 合作，利用 NVIDIA 加速計算平臺開發構建其新一代汽車、工廠和機器人。通用汽車長期采用用于訓練 AI 模型的 NVIDIA GPU平臺。
現在，雙方的合作拓展到利用 Cosmos 和 Omniverse 優化工廠規劃，以及借助 NVIDIA DRIVE AGX 加速大規模部署新一代汽車。這將幫助通用汽車打造符合其公司愿景、工藝和專業知識的物理 AI 系統，并最終實現比以往更安全、更智能、更便捷的出行方式。
沃爾沃汽車在其下一代電動汽車中將采用 NVIDIA DRIVE AGX 車載計算平臺，其子公司 Zenseact 利用 NVIDIA DGX 平臺分析和情境化傳感器數據，獲得新的洞察并訓練未來的安全模型，從而提升汽車的整體性能和安全性。
聯想與機器人公司 Nuro 合作，為 L4 級自動駕駛汽車創建了一個將安全性、可靠性和便利性放在首位的強大端到端系統。該系統基于 NVIDIA DRIVE AGX 車載計算平臺構建。
卡車運輸業的進步
NVIDIA 的 AI 技術也為卡車運輸業注入了新的活力，能夠幫助解決駕駛員短缺、電子商務需求增長和運營成本高昂等緊迫性挑戰。NVIDIA DRIVE AGX 能夠提供安全、可靠和高效的自動駕駛運營所需的算力，從而大規模改善道路安全和物流情況。
Gatik 正在集成 DRIVE AGX，為其由五十鈴汽車公司制造的 6 級和 7 級貨運卡車提供所需的車載 AI 處理功能，為泰森食品、Kroger 和 Loblaw 等《財富》500 強客戶提供無人駕駛的中距離配送服務。
Uber Freight 還采用 DRIVE AGX 作為其當前和未來運輸車隊的 AI 計算核心，以持續提高運輸效率，節省托運人的成本。
Torc 正在為自動駕駛卡車開發可擴展的物理 AI 計算系統。該系統采用 NVIDIA DRIVE AGX 車載計算平臺和NVIDIA DriveOS操作系統，結合 Flex 的 Jupiter 平臺和制造能力，能夠支持 Torc 在 2027 年實現量產并大規模進入市場。
DRIVE AGX 需求不斷增長
NVIDIA DRIVE AGX Orin平臺是目前智能車隊背后的 AI 大腦，隨著基于NVIDIA DRIVE AGX Thor集中式車載計算平臺打造的量產汽車開始上路行駛，下一波出行浪潮已經到來。
Magna 是全球重要的汽車供應商，致力于滿足市場對基于NVIDIA Blackwell架構 DRIVE Thor 平臺的強勁需求。該平臺專為嚴苛的工作負載處理而設計，包括生成式 AI、視覺語言模型和大語言模型（LLM）等應用場景。Magna 將基于 DRIVE AGX Thor 開發駕駛系統，集成到汽車制造商的汽車路線圖中，提供主動安全和舒適功能，以及車內 AI 體驗。
仿真和數據：自動駕駛汽車開發的核心
此前，NVIDIA 發布了用于自動駕駛汽車仿真的Omniverse Blueprint，這是一個用于創建豐富 3D 世界參考工作流 ，可用于自動駕駛汽車訓練、測試和驗證。該 Blueprint 擴展到包括 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型，以擴大逼真數據的變化。
Cosmos 在 1 月的 CES 上推出，已在汽車領域得到應用，包括 Plus——該公司將 Cosmos 物理 AI 模型嵌入到其 SuperDrive 技術中，加速 L4 級自動駕駛卡車的開發。
Foretellix 正在擴大 Blueprint 的集成范圍，使用 Cosmos Transfer 世界基礎模型將天氣和光照等條件加入其傳感器仿真場景中，以進一步實現場景多樣性。Mcity 正將 Blueprint 集成到其自動駕駛汽車測試設施的數字孿生中，用于實現基于物理學的攝像頭、激光雷達、雷達和超聲傳感器數據的建模。
開源自動駕駛仿真平臺 CARLA 已集成該 Blueprint，提供高保真的傳感器仿真。全球系統集成商 Capgemini 將率先在其自動駕駛開發平臺中使用 CARLA 的 Omniverse 集成功能，以增強傳感器仿真。
NVIDIA 利用 Nexar 大量的高質量極端案例數據訓練和調優 NVIDIA Cosmos 的仿真功能。Nexar 則利用 Cosmos、神經基礎設施模型和 NVIDIA DGX Cloud 平臺快速推動其 AI 開發，精進自動駕駛汽車訓練、高清地圖繪制和預測性建模。
借助 NVIDIA AI Enterprise 增強車載體驗
移動出行領域的領導者正在整合 DRIVE AGX 上運行的NVIDIA AI Enterprise軟件平臺，利用生成式和代理式 AI 增強車內體驗。
在 GTC 上，賽輪思 AI 將展示 Cerence xUI，這是一款基于 LLM 的全新 AI 助手平臺，將提升下一代車載代理式 AI 的用戶體驗。Cerence xUI 混合動力平臺已經過 NVIDIA DRIVE AGX Orin 的優化，可在云端運行，也可在車端運行。
作為 Cerence xUI 的基礎，CaLLM 系列大語言模型基于開源基礎模型，并使用賽輪思 AI 的汽車數據集進行微調。賽輪思 AI 利用 NVIDIA AI Enterprise，并借助 NVIDIA TensorRT-LLM 庫和 NVIDIA NeMo 等技術增強其推理性能。他們對 CaLLM 進行了優化，使其作為代理式智能中樞，在邊緣端和云端為駕駛員提供更豐富的智能服務。
SoundHound 還將演示其下一代車載語音助手，該助手通過 NVIDIA DRIVE AGX 在邊緣端的生成式 AI，將基于云端的 LLM 智能服務直接引入車端，增強了車載體驗。
自動駕駛汽車的復雜性和NVIDIA 的安全優先解決方案
安全是在道路上大規模部署高度自動化和自動駕駛汽車的基石。但制造自動駕駛汽車是目前最復雜的計算挑戰之一。它需要巨大的算力、極高的精確度，以及對安全的堅定承諾。
自動駕駛汽車和高度自動化的汽車有望為最需要的人群提供出行便利，從而減少事故拯救生命。為幫助實現這一承諾，NVIDIA 開發了NVIDIA Halos，這是一款全棧綜合安全系統，整合車輛架構、 AI 模型、芯片、軟件、工具和服務，確保自動駕駛汽車從云端到車端的安全開發。
NVIDIA 在 GTC 上開啟了首屆自動駕駛汽車安全日，就汽車安全框架和實施進行深入探討。
此外，NVIDIA 已于 3 月 20 日舉辦了汽車開發者日系列會議，介紹端到端自動駕駛汽車開發等領域的最新進展。
自動駕駛汽車開發者的全新工具
NVIDIA 還發布了面向汽車行業的全新 NVIDIA NIM 微服務，旨在加速從云端到車端的端到端堆棧開發與部署。采用 Motional 的 nuScenes 數據集車載應用新 NIM 微服務包括：
BEVFormer，一款基于 transformer 的先進模型，可將多幀攝像頭數據融合到統一的鳥瞰圖中進行顯示，以實現 3D 感知。
SparseDrive，一款端到端自動駕駛模型，可同時進行動作預測和規劃，輸出安全規劃軌跡。
NVIDIA 提供多種車企應用的模型，包括 NV-CLIP——一款多模態 transformer 模型，可從圖像和文本生成嵌入；Cosmos Nemotron——一款視覺語言模型，可查詢并總結圖像和視頻，實現多模態理解和 AI 賦能感知等等。
