英偉達GTC2025落地三大技術平臺，助力汽車AI生態構建

車東西（公衆號：chedongxi）作者 ｜ Janson編輯 ｜ 志豪

技術融合與行業協同，英偉達繼續發力汽車行業。

車東西3月20日消息，3月19日凌晨，英偉達GTC2025的主題演講正式啓動，英偉達創始人、總裁兼首席執行官黃仁勳登臺演說並向公衆發佈了全新一代的GPU架構。

而在這其中，黃仁勳也講到了NVIDIA以“物理AI（Physical AI）”爲核心，展示了其在自動駕駛、工業數字化與機器人領域的全面佈局。

▲採用英偉達技術的貨運車輛

通過整合DRIVE AGX、Omniverse和Cosmos三大技術平臺，並與包括沃爾沃、Agility Robotics等多家全球領軍企業深度合作，NVIDIA正構建一個從雲端到車輛、從工廠到道路的完整AI生態系統。

其中，通用汽車和 NVIDIA 也在GTC2025上宣佈雙方正在藉助 AI、仿真和加速計算技術，合作打造下一代汽車、工廠和機器人。

一、三大技術助力新一代汽車生產製造 提速降本增效

在技術層面來看目前英偉達提出了三種技術模式。

DRIVE AGX作爲自動駕駛的神經中樞，基於Blackwell架構的NVIDIA DRIVE AGX Thor 平臺具備每秒1000萬億次的運算能力，支持生成式AI、視覺語言模型（VLMs）及大語言模型（LLMs）的實時處理，覆蓋從感知到決策的全鏈路。

在乘用車場景中，沃爾沃的下一代電動車搭載 NVIDIA DRIVE AGX Orin，通過DGX Cloud訓練安全模型，優化緊急制動與車道保持功能。而GM則將其集成至新一代電子架構，支持Super Cruise的750000英里覆蓋擴展。

通用汽車將基於NVIDIA Blackwell架構的NVIDIA DRIVE AGX，開發下一代汽車，並運行經過安全認證的NVIDIA DriveOS操作系統。該車載計算平臺具備每秒1000萬億次的高性能計算能力，加速安全自動駕駛汽車的開發和部署。

在貨運與物流方面，Gatik的無人中型卡車採用DRIVE AGX Thor處理多模態傳感器數據，爲泰森食品、克羅格等企業提供無人物流服務，Torc聯合Flex開發的自動駕駛卡車系統計劃於2027年量產。

Omniverse作爲工業數字化的操作系統，基於OpenUSD框架，連接物理與數字世界，提供高精度仿真與數字孿生能力。

通用汽車計劃利用NVIDIA Omniverse平臺創建裝配線的數字孿生，以實現虛擬測試和生產模擬，從而減少停機時間。該計劃將包括對現有機器人平臺的訓練，旨在提升材料處理、運輸和精密焊接等操作的製造安全性和效率。

▲通用汽車工廠

奔馳則通過“Mega”藍圖測試Apptronik Apollo人形機器人，優化車輛裝配流程。

此外，Omniverse與Cosmos聯動後，能夠生成包含極端天氣和光照變化的傳感器數據，供Foretellix、Parallel Domain等企業訓練自動駕駛模型。

Cosmos作爲物理AI的數據引擎，支持可控數據生成與多模態推理，分爲Transfer、Predict和Reason三大模塊。

Transfer模塊專注於將3D仿真數據轉化爲高質量的逼真視頻輸出，支持合成數據的可控生成，適用於訓練機器人模型等應用。

Predict模塊則利用多模態輸入生成虛擬世界狀態，能夠預測中間動作和運動軌跡，適合於動態場景的智能生成。

Reason模塊通過鏈式時空推理分析視頻中的交互邏輯，生成自然語言決策報告，提升AI系統的透明度和可解釋性。

二、NVIDIA推出全棧式綜合安全系統Halos 提供全鏈路生態保障

爲了應對自動駕駛的複雜性，NVIDIA推出了全棧式綜合安全系統Halos，覆蓋技術、開發與計算三層。Halos整合了NVIDIA的汽車硬件和軟件安全解決方案，以及在自動駕駛安全方面的研究，涵蓋從雲端到車輛的技術、算法和生態系統安全。

該系統爲開發者提供了設計、部署和驗證的安全保障，利用NVIDIA的強大計算平臺進行AI訓練和仿真。

▲黃仁勳解讀Halos

Halos的切入點是 NVIDIA AI 系統檢測實驗室，這是全球首個獲美國國家標準學會國家認可委員會（ANAB）認證的計劃，旨在幫助汽車製造商和開發者驗證其產品與NVIDIA技術的安全整合。實驗室的首批成員包括Ficosa、OMNIVISION、onsemi和Continental。

Halos的關鍵要素包括平臺安全、算法安全和生態系統安全。

平臺安全方面，Halos採用經過安全評估的系統級芯片（SoC）和安全認證的DriveOS操作系統。算法安全則通過提供數據加載庫和用於安全數據創建、管理和重建的應用編程接口，確保在訓練中過濾不良行爲和偏差。生態系統安全包括多元的安全數據集和自動化安全評估工作流程，推動自動駕駛安全標準化和規範。

目前，Halos系統已積累15000多名工程師的年工作產出，獲得30多項國際認證，並提交了1000多項安全專利。

結語：英偉達持續AI賦能

NVIDIA的技術整合與生態合作，正推動物理AI從概念驗證走向規模化應用。

未來，隨着DRIVE AGX Thor支持更多量產車型，Cosmos與Omniverse的深度融合，也將有效降低自動駕駛訓練數據成本。

不難看出，NVIDIA的物理AI生態不僅定義了技術邊界，更在可靠性、效率與成本間找到平衡點，爲“AI驅動萬物”的時代鋪平道路。