编译 | 莫   莉

编辑 | 黄大路

设计 | 甄尤美

来源 | Reuters，Automotive，NVIDIA，Uber

今年GTC，英伟达把自动驾驶业务又往前推了一步。

当地时间2026年3月16日，在美国加州圣何塞举行的英伟达GTC大会上，英伟达与Uber宣布扩大自动驾驶合作。

按照双方披露的安排，搭载英伟达自动驾驶软硬件的无人驾驶出租车，将于2027年上半年先在洛杉矶和旧金山湾区启动，目标是在2028年底前进入四大洲28个市场。

Uber首席执行官达拉·科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi）表示，自动驾驶技术有机会让交通更安全、更可靠，也更容易获得。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）则表示，Uber正在建设全球规模最大的自动驾驶网约车平台之一。

实际上，这次合作的对外官宣，不只是英伟达从芯片和计算平台进一步走向L4级自动驾驶全栈软件，也在于Uber把自动驾驶布局继续从单点合作，推进到更大范围的平台整合。

就在过去一周，Uber已经先后与Zoox、日产、Wayve、Motional公布了新的Robotaxi进展（详情可见Robotaxi混战升级：Lucid对标特斯拉、Uber疯狂圈地）。这次新的英伟达合作，则把软件一层也接了进来。

与此同时，黄仁勋的算力版图也再进一步扩大。在GTC主旨演讲中，黄仁勋预计，到2027年，公司旗下Blackwell系列芯片和Vera Rubin系列芯片的采购订单总额将达到1万亿美元。

软件栈接入

根据Uber发布的公告，这次合作是在双方既有自动驾驶合作关系上的进一步扩展。

新计划将由英伟达提供完整的L4自动驾驶软件，配套平台为DRIVE Hyperion，并结合Alpamayo推理模型。

Uber的落地路径也分成三步，先部署数据采集车队，随后进入有运营人员参与的上线阶段，再过渡到完全无人化的L4运营。

该项目覆盖范围将横跨北美、欧洲、澳大利亚和亚洲，计划于2028年底前在四大洲28个城市部署一支搭载全栈式NVIDIA DRIVE AV软件的自动驾驶车队。

达拉·科斯罗萨西对外表示，Uber希望在一个多玩家并存的自动驾驶市场里，推动更广泛的商业化。黄仁勋则把这次合作定义为把英伟达现有Robotaxi伙伴生态接入Uber网络。

具体来看，英伟达这次给Uber提供的不只是车端算力，而是涵盖感知、预测、路径规划和控制在内的整套自动驾驶软件，同时覆盖模型训练、仿真验证和实车部署几个环节。

英伟达汽车业务副总裁阿里·卡尼（Ali Kani）表示，这次扩大合作，是把英伟达端到端自动驾驶栈与Uber全球网约车网络结合起来，目标是把机器人出租车推向更大规模市场。

按照他的说法，28个城市中首批落地的就是洛杉矶和旧金山。

这层变化，对Uber尤其重要。路透社今年1月报道称，Uber已经把自动驾驶定位从技术所有者转向平台合作方，更愿意把不同车企、自动驾驶公司和运营资源接入自己的出行网络，而不是重走自研路线。

在今年CES上，Lucid、Nuro和Uber展示的量产意向版Robotaxi，同样采用了英伟达DRIVE AGX Thor计算平台，Nuro负责L4自动驾驶系统，Uber负责车内交互设计，道路测试则已在2025年12月启动。

3月以来，这条路线进一步加速。3月11日，Uber与Zoox宣布将在今年夏天先于拉斯维加斯上线合作服务，2027年中期扩展到洛杉矶；3月12日，Uber又与日产、Wayve宣布，将在东京推进试点；3月13日，Uber与Motional在拉斯维加斯正式启动商业化Robotaxi服务。

最近一周这些合作更多集中在车端和运营端，而这次与英伟达深化合作，接进来的是软件栈。

GTC车圈不只Uber

今年英伟达GTC整体来看，是其汽车业务一次更完整的集中展示。

英伟达3月16日宣布，DRIVE Hyperion平台的采用范围继续扩大。比亚迪、吉利、五十铃和日产正在基于这一平台开发L4级自动驾驶汽车或自动驾驶巴士。

与此同时，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。

英伟达强调，DRIVE Hyperion是一套把计算、传感器、网络和安全系统整合起来的标准化参考架构，意在缩短验证周期并简化全球部署。

“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。”黄仁勋表示。

黄仁勋介绍，“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。”

就在同一天，英伟达还宣布扩大与现代汽车集团和起亚的合作。

按官方表述，现代汽车集团和起亚将在DRIVE Hyperion平台上推进L2+辅助驾驶在部分车型上的部署，并通过Motional推进L4级Robotaxi相关开发，同时把自身的软件定义汽车能力和大规模车队数据，与英伟达的AI基础设施和自动驾驶软件结合起来。

英伟达在GTC上展示的，不只是面向Robotaxi运营商的一套方案，而是从量产乘用车辅助驾驶到更高阶自动驾驶的同一条平台路线。

与此同时，英伟达把生成数据、仿真和安全体系也一并摆上台面。

英伟达表示，Halos OS建立在通过ASIL D认证的DriveOS之上，采用三层安全架构，并接入五星NCAP主动安全栈，作为DRIVE Hyperion面向量产L4的安全底座。加入Halos AI Systems Inspection Lab的还包括禾赛、Lucid、Valeo、PlusAI等企业。

与之配套的Alpamayo 1.5，则允许开发者把行驶视频、自车运动历史、导航指引和自然语言提示一起作为输入，输出带推理轨迹的驾驶路径。自今年1月发布以来，这一模型家族下载量已超过10万次。

此外，Uber正在使用其Physical AI Data Factory Blueprint，以加快自动驾驶开发。

从芯片供应商走向系统商

摩根士丹利在今年CES期间的一份报告中表示，英伟达推出的Alpamayo将帮助传统车企补上一些差距，并对特斯拉形成压力，但从进度看，特斯拉仍明显领先。

前Zoox产品负责人罗素·翁（Russell Ong）把两者的差别比作苹果和安卓，一个是封闭体系，一个更接近开放生态。

这也是Uber和英伟达的合作如此受公众关注的主要原因。

过去，英伟达更多以Orin、Thor等计算平台，或者DRIVE Hyperion参考架构的角色出现。这一次，Uber和英伟达共同对外释放的信息，已经把英伟达推到了更接近全栈自动驾驶软件提供方的位置。

黄仁勋也在GTC开幕当天的主旨演讲中，向全世界展示了英伟达从芯片供应商向全栈AI基础设施平台的转型。

GTC期间，英伟达发布了新一代Vera Rubin全栈计算平台，并同步推出Vera Rubin DSX AI Factory参考设计和Omniverse DSX数字孪生蓝图，强调在AI工厂建设前先完成系统级模拟。

与此同时，英伟达还宣布推理操作系统Dynamo进入生产阶段，继续把重心从单一芯片性能，延伸到推理调度和整套AI工厂效率。

另一项与自动驾驶开发关系更密切的发布，是Physical AI Data Factory Blueprint。这套开放参考架构把训练数据生成、增强、评估和编排流程整合起来，英伟达称，Uber已在使用这一方案加快自动驾驶开发。

根据黄仁勋的判断，到2027年底，其Blackwell和Rubin芯片将至少创造1万亿美元收入，这一预期仍属保守估算，全球实际算力需求将远超这一水平。英伟达的人车家天地芯全域布局，以芯片算力为底座，为AI智能体与自动驾驶、机器人、无人出行等全场景提供底层支撑，进一步巩固了其在全球算力生态的主导地位。