英伟达全球副总裁吴新宙近期在北京的沟通会上，描绘了该公司在智能驾驶领域的全面战略布局，并对高级别自动驾驶的落地时间表给出了明确预测。英伟达正致力于构建一个集车端推理、云端训练和仿真验证于一体的完整服务体系，旨在加速物理AI在自动驾驶领域的突破。
为实现这一目标，英伟达提出了其“五层蛋糕”的全栈生态构建思路。该体系从最底层的Hyperion硬件平台出发，向上依次覆盖操作系统、Alpamayo开放模型、仿真工具链，最终延伸至顶层的云端基础设施。通过整合这些关键要素，英伟达旨在大幅降低车企在开发高级辅助驾驶系统时所面临的技术门槛，特别是推动其从传统的模块化向更高效的“端到端”架构演进。
在技术路径选择上，英伟达坚持以视觉传感器为核心，认为其高像素密度和技术上限足以支撑先进的辅助驾驶功能。然而，对于更高级别的L3和L4级自动驾驶系统，英伟达也认识到激光雷达作为安全冗余的重要性，并正积极与欧美供应商合作，寻求稳定可靠的硬件支持。公司强大的仿真能力，日均可进行200万次场景验证，能够极大提升模型训练的效率和准确性，为构建标准化、规模化的自动驾驶解决方案奠定基础。
关于L4级自动驾驶的商业化落地，英伟达给出了具体的路线图。公司计划在2025年交付与奔驰合作的量产项目。随后的2027年，将与谷歌携手启动L4级自动驾驶试点。更为关键的是，到2028年，英伟达目标在洛杉矶奥运会期间，联合Uber提供无人驾驶服务，并计划将业务扩展至全球20至30个主要城市，标志着L4级自动驾驶即将进入大规模应用阶段。
英伟达的战略目光并不仅限于汽车领域。吴新宙观察到，物理AI的技术热度正从自动驾驶领域逐步向机器人行业蔓延。他认为，汽车本身可以被视为一种高度集成的机器人，未来智能驾驶与智能座舱的“大脑”将实现更深层次的融合。尽管机器人开发面临更高的复杂性，但自动驾驶领域积累的大量工程化经验和技术底层，将为机器人产业的发展提供宝贵借鉴。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，催生生产力的指数级增长。
英伟达在智能驾驶领域的“五层蛋糕”架构，特别是其对视觉派的坚持与对激光雷达的融合策略，以及明确的L4落地时间表，显示出其试图在计算硬件之外，提供一套完整的解决方案，以期抓住物理AI时代的巨大机遇。