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昨天采访了NVIDIA的吴新宙、刘通、Norm Marks，今天下午解禁，简单总结几个核心问题： Q：NVIDIA如何满足汽车行业对AI越来越高的需求？ 吴新宙：NVIDIA的一个巨大优势就是端到端（合作方的端到端），汽车只是我们的一vertical（垂直领域）。 我们在数据中心、训练工具都有巨大投入，英伟达可能最不需要担心卡的公司（笑）。们也有SoC和安全平台，从底层软件加上芯片，所有的每层都有引入常强安全概念，们还有端到端全栈软件的发。 Q：NVIDIA对于智驾驶，接下来有什么规划？ 吴宙：们目主要三步走的规划。 第一步希望软件尽在现有的L2和L2+系上，达到市场领先水平，或者第梯队水平。 NVIDIA还是有巨大优势，因为们有大的人才优势，也有非常的训练体系，算力上也有大的优势。 第二是希望在L2++领域有些新突破，真正做到行业领先水平。 其我们还是希望未来软件站是端到端的可训练，把上的模块完全通，光是型之打通，还可做到端到端训练。们整体上完全用生成式大型的布局已开始，相信今年晚些时间就可以有DEMO展示给大，通端到端模型方式完成。 刚才说的只是把上游模型和下模型通，但还不真正意义上基于生成式AI的式，们也会把VLM、LLM运用到自动驾，真非常兴每天都可看到进展，期待真把NVIDIA的天花板进一步高。 第三就是在已开始，希望能够2026年产的L3，完全把人从系中拿掉，这才是自驾驶正的值所。 前就说过，们的核心是让大家车里是开，而可以手机，这是家的需。车不刚需，从A到B是刚需，玩机也刚需。 Q3：在企和技公司自研能驾芯片背景，NVIDIA如何保持异化优势？ 吴新宙：其NVIDIA的优势也非常明显，我们整个AI生态的赋者，是专注于做，可说每AI突破，我们都希望NVIDIA的生态中产生。 们在把AI我们统中停地往前迭，可对我们的整体硬件架构进优化，再把这些成变成端的芯片。 我觉得AI时代就这样速迭、快变化时代，NVIDIA的芯片，一是能够最高效地把AI最端的西运到车端的芯片。 另外我还要再调安全，安全不是蹴而就的东，需要大量投入、大量经验。特别端到端能够把安全做好，括芯片的模块和上操作统的块、云端所有训练工具的全性，真正产生高效安全网络，可以把软件署到端芯片。 Q：NVIDIA Drive Thor的生态进展如何？ 刘通：DRIVE Thor的生态，它可以为三种类型。 第种是国内车企的全自研型，无论预控器还算法发都自研，有着这样一批车企，包括理想、鹏、极氪这类，DRIVE Thor已经有了一列已公布汽车客户，他们都做全栈自研研究。 第种是生态合作伙伴，我们汽车业类叫做Tier1，在上海和京车会有更多的息发布，我们会有Tier1和更多车企的签约，就做硬件预控器的合作伙伴很快就会公。 第三种就是围绕DRIVE Thor软件供应和开商以及智能舱软件开发，这类是软件合作伙伴生态，我们在积极拓展。 Q：中国客户目和NVIDIA合作的方有哪些？ 刘通：为大讲一些已经允许我们公开客户列表，其中有些还没有公开。 首先中国新能汽车销量第的比亚迪，是我们的客户，我们跟比亚迪的合作就端到端全栈合作。 包括车端芯片、DRIVE Orin、DRIVE Thor，智驾芯片、数据中心端的解决方案，GPU产品、数据中心网络，以及NVIDIA于AI开发和自动驾驶算法开发或者大型的发的软件系列产品NVIDIA AI Enterprise智工厂。 NVIDIA和比亚迪在做机器人领域的合作，括前久GTC上宣布的和比亚迪的合作。制领域可以用到我们Omniverse做自主机器仿真，包括流小、机臂都需要大的仿提高能效，所在工环节有很多应用场会用到我们软件，包括Omniverse和一些软件开包，再到我们的嵌式芯片，除车端芯片还有广泛于机人环节的边缘计算Jetson。 我们在比亚迪有全系列合作，DRIVE Thor、DRIVE Orin、Omniverse，是完整合作表。 我们这种端到端的合作也其他企扩，包括新势力客户理想就第一批采用DRIVE Orin的高端客户。 小鹏很早就用DRIVE Orin布非常先进智驾户体验，他们也宣布采用一代DRIVE Thor，以前期DRIVE Orin客户都在纷纷向DRIVE Thor迁移。 Q：有哪些公司和NVIDIA展开生成大模型上车合作？ Norm Marks：中国方面比如说理想，他们的MindGPT及对未来车舱的构想，大言模型如何与客户进行互，这些都是和我们密切合作的成。 们还有两个国内主要的合作伙伴，吉利智能领航以及座舱领域都和我们有密切合作，舱是多车企都在力的个领。 蔚来的NOMI GPT也一种交互式大模型，用座舱可以有百科问答、舱氛大师等，科问答也是基于知识库和强检索生成技术。 蔚来是用们的GPU进行加，通把我们的GPU打到他们的座舱里面，客户可以加自己模型部署。 总结如上，另外，新宙博士胖点
