1月4日，在CES2026展会上，英伟达（NVIDIA）宣布计划最早于2027年启动与Uber合作的自动驾驶出租车测试服务，并通过DRIVE Hyperion平台推动L4级自动驾驶乘用车和商用车发展。

会上，英伟达展示了DRIVE Hyperion搭载的两套DRIVE AGX Thor系统级芯片，其具备超2000 TOPS的AI算力，在智驾领域内拥有算力优势；并开源了其下一代自动驾驶AI模型——Alpamayo。

自动驾驶系统需要整合传感器（摄像头、雷达、激光雷达）、高性能计算芯片、软件算法等多个模块。传统开发模式中，车企需自行适配不同供应商的硬件和软件，开发周期长、成本高。

英伟达基于自身算力优势，整合自动驾驶行业头部供应商的资源，为车企提供从底层算力到中间件、参考应用乃至开发工具，让车企构建各有差异的自动驾驶能力——英伟达并不直接提供自动驾驶技术，而是提供构建自动驾驶技术的“基础设施”和“工具箱”。

英伟达全球DRIVE Hyperion生态系统已包括Aeva、AUMOVIO、Astemo、Arbe、禾赛、博世、麦格纳、豪威科技、广达、索尼和采埃孚集团等传感器供应商、场景方案商合作伙伴。

据英伟达透露，梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎、沃尔沃汽车等已开始部署该平台。

“通过将计算、传感器与安全功能整合于一个开放平台，我们致力于推动从汽车制造商到自动驾驶软件生态的整个行业，以大规模出行所需的更高的可靠性、更强的信任度，加速实现规模化自动驾驶的落地，”英伟达汽车业务副总裁Ali Kani表示。

同济大学汽车学院博士生导师、汽车产业与技术战略研究中心主任王宁告诉九派财经记者，2000TOPS的算力水平可支持更复杂的Transformer大模型、更高阶的多传感器融合算法，能针对L4级实现自动驾驶所需的全场景覆盖，让智驾系统的安全冗余显著提升。

不过，王宁也指出，高算力对应的散热、能耗同步增加，对整车的平衡管理提出了更高的挑战。同时，这类高算力芯片本身成本较高，目前更适配高端车型，在大众市场普及仍面临成本压力。

在L4自动驾驶技术平台层面，英伟达最直接的竞争对手是特斯拉，但两者技术路线存在差异。英伟达“多传感器+开放平台”的技术路线，与特斯拉“纯视觉+自研芯片”的路线，各有其侧重及优势。

王宁告诉九派财经记者，特斯拉纯视觉路线依赖单一模态数据，但特殊路况和极端场景的数据训练仍需优化；而英伟达的多传感器融合路线，安全冗余和可解释性更高，但也需结合实际场景迭代。

王宁认为特斯拉纯视觉路线因硬件成本较低，可能更具备应用前景；但英伟达方案若伴随技术方案的成熟、成本逐步下降，也有可行的应用空间。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES2026

上述合作消息公布以来，1月5日至1月8日，激光雷达企业禾赛-W（02525）股价连续4日上涨，截至1月8日收盘，禾赛-W从185.0港元/股，涨至208.6港元/股，累计涨幅达12.76%；总市值涨至325.71亿港元。

对此，禾赛方面告诉九派财经记者，此次合作建立在禾赛与英伟达自2019年开始的长期合作基础之上，禾赛是最新一批完成DRIVE Hyperion开放量产架构传感器套件适配认证的合作伙伴之一；该架构所构建的传感器生态系统正持续扩展，涵盖摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波技术，将赋能汽车制造商和开发者打造面向L4级自动驾驶优化的感知系统。

九派财经记者 夏雯琪

实习记者 万豪

编辑 万珮

【来源：九派新闻】

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