车东西
作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪
技术融合与行业协同，英伟达继续发力汽车行业。
车东西3月20日消息，3月19日凌晨，英伟达GTC2025的主题演讲正式启动，英伟达创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋登台演说并向公众发布了全新一代的GPU架构。
而在这其中，黄仁勋也讲到了NVIDIA以“物理AI（Physical AI）”为核心，展示了其在自动驾驶、工业数字化与机器人领域的全面布局。
▲采用英伟达技术的货运车辆
通过整合DRIVE AGX、Omniverse和Cosmos三大技术平台，并与包括沃尔沃、Agility Robotics等多家全球领军企业深度合作，NVIDIA正构建一个从云端到车辆、从工厂到道路的完整AI生态系统。
其中，通用汽车和 NVIDIA 也在GTC2025上宣布双方正在借助 AI、仿真和加速计算技术，合作打造下一代汽车、工厂和机器人。
一、三大技术助力新一代汽车生产制造 提速降本增效
在技术层面来看目前英伟达提出了三种技术模式。
DRIVE AGX作为自动驾驶的神经中枢，基于Blackwell架构的NVIDIA DRIVE AGX Thor 平台具备每秒1000万亿次的运算能力，支持生成式AI、视觉语言模型（VLMs）及大语言模型（LLMs）的实时处理，覆盖从感知到决策的全链路。
在乘用车场景中，沃尔沃的下一代电动车搭载 NVIDIA DRIVE AGX Orin，通过DGX Cloud训练安全模型，优化紧急制动与车道保持功能。而GM则将其集成至新一代电子架构，支持Super Cruise的750000英里覆盖扩展。
通用汽车将基于NVIDIA Blackwell架构的NVIDIA DRIVE AGX，开发下一代汽车，并运行经过安全认证的NVIDIA DriveOS操作系统。该车载计算平台具备每秒1000万亿次的高性能计算能力，加速安全自动驾驶汽车的开发和部署。
在货运与物流方面，Gatik的无人中型卡车采用DRIVE AGX Thor处理多模态传感器数据，为泰森食品、克罗格等企业提供无人物流服务，Torc联合Flex开发的自动驾驶卡车系统计划于2027年量产。
Omniverse作为工业数字化的操作系统，基于OpenUSD框架，连接物理与数字世界，提供高精度仿真与数字孪生能力。
通用汽车计划利用NVIDIA Omniverse平台创建装配线的数字孪生，以实现虚拟测试和生产模拟，从而减少停机时间。该计划将包括对现有机器人平台的训练，旨在提升材料处理、运输和精密焊接等操作的制造安全性和效率。
▲通用汽车工厂
奔驰则通过“Mega”蓝图测试Apptronik Apollo人形机器人，优化车辆装配流程。
此外，Omniverse与Cosmos联动后，能够生成包含极端天气和光照变化的传感器数据，供Foretellix、Parallel Domain等企业训练自动驾驶模型。
Cosmos作为物理AI的数据引擎，支持可控数据生成与多模态推理，分为Transfer、Predict和Reason三大模块。
Transfer模块专注于将3D仿真数据转化为高质量的逼真视频输出，支持合成数据的可控生成，适用于训练机器人模型等应用。
Predict模块则利用多模态输入生成虚拟世界状态，能够预测中间动作和运动轨迹，适合于动态场景的智能生成。
Reason模块通过链式时空推理分析视频中的交互逻辑，生成自然语言决策报告，提升AI系统的透明度和可解释性。
二、NVIDIA推出全栈式综合安全系统Halos 提供全链路生态保障
为了应对自动驾驶的复杂性，NVIDIA推出了全栈式综合安全系统Halos，覆盖技术、开发与计算三层。Halos整合了NVIDIA的汽车硬件和软件安全解决方案，以及在自动驾驶安全方面的研究，涵盖从云端到车辆的技术、算法和生态系统安全。
该系统为开发者提供了设计、部署和验证的安全保障，利用NVIDIA的强大计算平台进行AI训练和仿真。
▲黄仁勋解读Halos
Halos的切入点是 NVIDIA AI 系统检测实验室，这是全球首个获美国国家标准学会国家认可委员会（ANAB）认证的计划，旨在帮助汽车制造商和开发者验证其产品与NVIDIA技术的安全整合。实验室的首批成员包括Ficosa、OMNIVISION、onsemi和Continental。
Halos的关键要素包括平台安全、算法安全和生态系统安全。
平台安全方面，Halos采用经过安全评估的系统级芯片（SoC）和安全认证的DriveOS操作系统。算法安全则通过提供数据加载库和用于安全数据创建、管理和重建的应用编程接口，确保在训练中过滤不良行为和偏差。生态系统安全包括多元的安全数据集和自动化安全评估工作流程，推动自动驾驶安全标准化和规范。
目前，Halos系统已积累15000多名工程师的年工作产出，获得30多项国际认证，并提交了1000多项安全专利。
结语：英伟达持续AI赋能
NVIDIA的技术整合与生态合作，正推动物理AI从概念验证走向规模化应用。
未来，随着DRIVE AGX Thor支持更多量产车型，Cosmos与Omniverse的深度融合，也将有效降低自动驾驶训练数据成本。
不难看出，NVIDIA的物理AI生态不仅定义了技术边界，更在可靠性、效率与成本间找到平衡点，为“AI驱动万物”的时代铺平道路。
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