无人驾驶出租车：安全必须从设计之初开始构建，而非事后附加。

在辅助驾驶领域，理想汽车、千里科技和元戎启行正在使用 NVIDIA Omniverse NuRec 模型进行神经场景重建和渲染，每天生成 1,000 多个重建和超过 30 万次渲染与仿真。

NVIDIA 全面扩展面向无人驾驶出租车的 NVIDIA DRIVE Hyperion™ 平台生态，汇聚全球领先的汽车制造商、制造业和自动驾驶汽车软件生态合作伙伴以及网约车出行服务提供商，共同构建和扩展具备 L4 级驾驶能力的无人驾驶出租车车队。

拥有 320 亿参数的视觉-语言-动作推理模型（Reasoning VLA），进一步扩展了 NVIDIA Alpamayo 系列的开放 AI 模型、仿真框架和物理 AI 数据集，旨在支持开发安全的 L4 级无人驾驶出租车。

新闻摘要： NVIDIA Alpamayo 2 Super 是 NVIDIA 功能极其强大的开放推理模型，是一个包含 320 亿个参数的开放视觉-语言-动作推理模型 (Reasoning VLA)，能够在完整驾驶堆栈中进行推理、规划与行动，从而为更安全、可规模化的 L4 级自动驾驶开发提供支持。NVIDIA AlpaGym 是全新的高吞吐量闭环强化学习框架，能够在辅助驾驶模型实际上路部署前，根据其

摘要： NVIDIA DRIVE平台推出集中式雷达处理方案，突破传统边缘计算限制，实现更高效的L4自动驾驶。传统雷达因边缘处理架构仅输出稀疏点云，损失大量原始信号数据。NVIDIA的方案将原始ADC数据直接传输至中央计算平台，利用专用PVA硬件完成全信号处理，释放GPU资源用于AI任务。该设计降低30%成本、20%体积与功耗，并支持高分辨率雷达信号处理（30帧/秒）。通过与承泰科技合作，该方案已通

摘要： NVIDIA DRIVE平台推出集中式雷达处理方案，突破传统边缘计算限制，实现更高效的L4自动驾驶。传统雷达因边缘处理架构仅输出稀疏点云，损失大量原始信号数据。NVIDIA的方案将原始ADC数据直接传输至中央计算平台，利用专用PVA硬件完成全信号处理，释放GPU资源用于AI任务。该设计降低30%成本、20%体积与功耗，并支持高分辨率雷达信号处理（30帧/秒）。通过与承泰科技合作，该方案已通

Vay 首席业务官 Justin Spratt 表示：“通过将 Vay 的创新远程驾驶功能与 NVIDIA DRIVE AGX 先进的 AI 和算力相结合，Vay 正在为远程驾驶汽车树立新标准。通过使用专为自动驾驶设计的 NVIDIA GPU，Vay 的远程驾驶系统可以实时处理并传输高清视频，从而为远程驾驶员提供关键的态势感知能力，即便在复杂的环境中也不例外。我们很荣幸不仅能够加快远程驾驶和自动驾

行业需要建立一个可重复利用的试验台用于验证自动驾驶汽车在各种现实和仿真环境中的安全性，这对于获得公众的信任和监管部门的批准至关重要，使自动驾驶汽车的落地更近一步。根据合作内容，MITRE 将使用 Mcity 的仿真工具和其测试设施的数字孪生，后者是 Mcity 数字试验场 (DPG) 中的一个真实自动驾驶汽车测试环境。此次合作的核心内容之一是传感器仿真。通过提供验证自动驾驶汽车的物理和数字资源，M

此外，电动汽车制造商长城汽车、极氪、小米汽车已在其新一代自动驾驶系统中采用 NVIDIA DRIVE Orin 平台。随着生成式 AI 的大火，汽车行业正竞相将 AI 应用于车辆设计、工程、制造、营销和销售等各种关键活动中。2024 年，生成式 AI 不断扩展的应用与软件定义计算的持续发展，将进一步为汽车市场带来变革。此外，众多 NVIDIA 汽车行业合作伙伴也在拉斯维加斯举办的 CES 上展示了