比亚迪、吉利、五十铃和日产采用NVIDIA DRIVE Hyperion开发L4级自动驾驶汽车

NVIDIA 今日宣布其 NVIDIA DRIVE Hyperion™ 平台的采用规模正持续扩大，全球汽车制造商比亚迪、吉利、五十铃和日产，以及领先的出行服务提供商都在采用该平台。这反映了行业在安全、可规模化的辅助驾驶汽车开发方面正加速发展。

这些合作伙伴采用由 NVIDIA Halos OS 安全架构支持的 DRIVE Hyperion 作为标准平台，从而加速验证周期并简化全球部署策略。通过使用集成计算、传感器、网络和安全系统的标准化参考架构，汽车制造商和移动出行服务商能够实现更快的车队学习和更高效的全球规模化扩展。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“自动驾驶汽车的革命已经到来，这是首个价值数万亿美元的机器人产业。在未来，一切能够移动的物体最终都将实现自主化。NVIDIA Hyperion 平台和我们的 Alpamayo 开放推理模型赋予了车辆感知周围环境、推理复杂场景并安全决策的能力，让可规模化的 L4 级自动驾驶成为可能。”

DRIVE Hyperion 助力 L4 级车辆项目与无人驾驶出租车平台实现规模化发展

领先的汽车制造商比亚迪、吉利和日产（搭载 Wayve 软件系统）正在基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 这一面向量产的计算与传感器架构，开发下一代 L4 级自动驾驶汽车项目。

五十铃和 TIER IV 采用 NVIDIA DRIVE Hyperion 中的 NVIDIA DRIVE AGX Thor™ 系统级芯片，共同开发 L4 级自动驾驶巴士。

此外，NVIDIA 正与亚马逊在 NVIDIA DRIVE AGX™ 加速计算平台上推进具备多模态边缘 AI 能力的 Alexa Custom Assistant，使汽车制造商能够在保障隐私和增强性能的前提下实现沉浸式的智能座舱体验。

Uber 正在基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 构建全球规模最大的自动驾驶网约车网络之一。在日益增多的汽车制造商平台支持下，NVIDIA 和 Uber 今日宣布深化合作关系，计划于 2028 年在四大洲的 28 个城市部署一支搭载全栈式 NVIDIA DRIVE AV 软件的自动驾驶汽车车队。

该计划将于 2027 年上半年在洛杉矶和旧金山湾区率先启动。这支搭载 DRIVE Hyperion 的自动驾驶车队，将利用 NVIDIA Alpamayo 开放模型和 NVIDIA Halos 操作系统，加速开发和部署全球范围内安全、可规模化的无人驾驶出租车服务。

包括 Bolt、Grab 和 Lyft 在内的移动出行服务商也正在基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 推进其自动驾驶出行项目，这表明整个行业正迈向构建软件定义的无人驾驶出租车车队。

推进 L4 级硬件发展

在 NVIDIA DRIVE 全栈软件安全方法的基础上，NVIDIA DRIVE OS 为基于 DRIVE Hyperion 的可量产、可扩展的自动驾驶方案提供了通用的安全基础。

Halos OS 基于通过 ISO 26262 汽车安全完整性等级（ASIL）D 级标准的 DriveOS 架构打造，其统一的三层安全架构整合了安全中间件与可量产部署的安全应用，其中包括： NCAP 五星评分的主动安全栈，为推理型 AI 系统提供护栏，确保其能够以可验证的车规级完整性实现规模化运行。

为持续验证并支持高标准的的自动驾驶汽车安全生态系统，AEye、Flex、Gatik、禾赛、Lucid、MIRA，PlusAI、Qt Group、Saphira 和 Valeo 已加入 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室。

NVIDIA Alpamayo 1.5：推理引擎和可操控的驾驶模型

NVIDIA 今日正式发布 Alpamayo 1.5，作为一项重大升级，其扩展了 NVIDIA Alpamayo 系列——一套涵盖 AI 模型、仿真框架与物理 AI 数据集的开放产品组合，用于打造安全、透明的推理型辅助驾驶汽车。本次升级增加了可交互、可操控的推理模型。

Alpamayo 1.5 基于 Alpamayo 1 模型打造，可将行驶视频、自车运动历史、导航引导和自然语言指令作为输入，随后输出带有推理链路的行驶轨迹。这使开发者能够直接通过导航与文本指令，调控车辆驾驶行为并设定行驶约束条件。

随着 Alpamayo 1.5 的发布，Alpamayo 产品系列现已包含后训练脚本，可供研究人员和开发者进行模型适配。自今年年初发布以来，Alpamayo 的全球下载量已突破 10 万次，用户群体覆盖全球汽车领域的开发者。

借助 Alpamayo 1.5，车辆能够进行场景复现、模型决策查询，以及通过指令和导航设置更新后的行为指引，从而更有效地从异常道路风险、复杂的人类行为等罕见或不可预测的事件中学习。

该模型还增加了灵活的多摄像头支持和可配置的摄像头参数，简化了同一套 AI 驾驶栈在不同车型、不同传感器配置中的复用，同时保留与现有 Alpamayo 集成的兼容性。

借助 NVIDIA Omniverse NuRec 加速推理型辅助驾驶汽车的开发

推理型辅助驾驶汽车的测试与验证需要高保真的仿真环境，以涵盖真实世界驾驶场景的多样性。NVIDIA Omniverse NuRec 是一套基于 3D 高斯泼溅技术的工具集，可通过摄取真实世界数据，完成可交互仿真场景的重建与渲染。

NuRec 将在 NVIDIA NGC 目录中上线，其能够帮助辅助驾驶汽车开发者在不耗费大量时间和成本手动构建世界的情况下，对推理行为进行压力测试并模拟极端事件。

51WORLD、dSPACE、Foretellix 等领先的辅助驾驶汽车工具链厂商已将 NuRec 集成至其仿真解决方案中。Voxel51 正在其物理 AI 工作站中使用 NuRec，为 Porsche Research 等客户提供服务，Parallel Domain 正借助 NuRec Fixer 模型来优化其场景重建工作流。由密歇根大学运营的自动驾驶汽车研究机构 Mcity 正在使用 NuRec 为其物理测试场构建一个基于高斯的数字孪生，可服务于自动驾驶汽车行业与研究社区。