关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,张碧晨ED2K资源链接合集（可用）

文 | 时间线 Timelines，作者 | 308，编辑 | 周易

「我觉得，我们能够看到，到达 L4 或者完全自动驾驶的这条路，已经比较清晰了」。

近日，恰逢北京车展，在英伟达举行的一场别开生面的媒体沟通会上，英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙，谈到了他本人对于当前自动驾驶发展的判断。他也引用英伟达 CEO 黄仁勋的话说：自动驾驶的 ChatGPT 时刻已经到来。

那么，在这个关键节点，英伟达希望扮演什么样的角色？

对于这个问题，吴新宙表示，英伟达长期以来布局自动驾驶，已经超过十年的时间；而如今，英伟达的目标是在全球范围内推动整个行业面向 L4 进行演进和落地，这也是英伟达汽车事业部的核心目标。

实际上，围绕着自动驾驶，英伟达已经构建了一整套全栈的系统，其中包括底层的硬件 DRIVE Hyperion、操作系统和平台软件 Halos OS、开源模型 Alpamayo、应用 DRIVE AV 和包括 Cosmos 与 Omniverse NuRec 在内的基础设施。

值得一提的是，伴随着 L4 的到来，英伟达已经推出了面向 L4 的统一车辆参考架构 DRIVE Hyperion 10，其中包括基于英伟达 DRVIE Thor 的算力平台，也包括预验证传感器供应商的通用传感器套件，还有相关符合安全认证要求的构建模块。

在本次沟通会中，吴新宙表示，基于 Hyperion 10 的合作，英伟达会与包括 Uber 在内一系列合作伙伴采集上百万个小时的数据，从而开放给整个自动驾驶开发生态，从而降低整个行业面向 L4 迈进的门槛。

另外，在谈到英伟达的开源自动驾驶模型 Alpamayo 时，吴新宙表示，Alpamayo 也在不断进化中，目前已经进化到 1.5 版本；预计到 2026 年 6 月份的 Computex 大会上，Alpamayo 会迎来 2.0 版本。

吴新宙强调，Alpamayo 2.0 将会是一个更加强大的版本。

谈到下一步的发展，吴新宙表示，未来十年，对于包括英伟达在内的整个行业来说，最核心的挑战将会是物理 AI ——而自动驾驶将会是物理 AI 最大规模的能够量产落地的一个场景。

值得一提的是，伴随着本次北京车展的带来，英伟达也宣布了一系列与 L4 落地相关的合作，并且这一合作也在不断面向物理 AI 进行延伸。

其中，德赛西威正在基于英伟达 DRIVE Hyperion 中的 DRIVE Thor 开发面向量产的智驾解决方案。同时，小马智行发布的全新一代自动驾驶域控制器也集成了 DRIVE Thor。

除此之外，英伟达在车端业务的布局，也延伸到座舱 AI 领域。比如，阿里巴巴将千问 -Omni 全模态大模型运行于英伟达 DRIVE 平台。而联想车计算则推出搭载了基于 DRIVE AGX Thor 的智算平台 AI Box，目标是赋能座舱 AI 助力汽车制造商部署大模型与智能体。

值得一提的是，在本次车展期间，在以往双方已有合作的基础上，英伟达还宣布与奇瑞汽车合作布局物理 AI，发力辅助驾驶、座舱 AI 与机器人赛道。

总体可见，在当前整个自动驾驶行业正在面向 L4 的大背景下，英伟达正持续在与自动驾驶行业相关的技术演技和生态建设等方面积极布局——而英伟达也早已经将长远的目标，瞄准了物理 AI 的发展。

本次沟通会期间，吴新宙以英伟达全球副总裁、英伟达汽车事业部负责人的身份也与包括时间线 Timelines 在内的众多中国媒体进行了深入交流，其中涉及到的话题包括 L4 自动驾驶、物理 AI、下一代车载计算平台等。

以下是这次沟通会谈及的主要内容，我们做了不改变原意的编辑。

提问：英伟达如何看待自动驾驶行业里关于纯视觉和激光雷达的不同选择？

吴新宙：

我觉得，对于 L2++ 来说，激光雷达是否必要，永远是一个见仁见智的问题——你可以证明它的充分性，但无法证明它的必要性。

不管是特斯拉，还是一些其他的车厂，都有选择纯视觉。大家知道，我曾经在小鹏任职，虽然小鹏是第一家引入激光雷达的车企，但我自己一直是一个比较坚定的视觉派。因为视觉的能力是非常强的，它的像素密度也比激光雷达高很多，尤其是视觉模型的上限也是非常非常高的。

对于海外 L2++ 来说，也有车企是采用激光雷达的。从英伟达作为生态推动者的角度，我们不会说一定要采用或者不采用激光雷达，但是，在英伟达对于 Hyperion 的定义中，我们是不带激光雷达的。

另外我们也坚定地认为，从 L3 或者 L4 的角度，激光雷达还是非常重要的一环，它可以提供传感器层面的重要冗余部分。我们也在与欧美玩家一起在寻找一个比较稳定的、在欧美能够落地的激光雷达供应商，这对于我们来说也是非常重要的。

提问：英伟达如何看待一些车企自研芯片？

我们并不反对车企自研芯片。比如特斯拉当年也在与英伟达进行了 Parker 的合作之后，就选择了自研芯片——但我们也保持了与特斯拉之间的合作。对于我们来说，更重要的是能够推动整个生态往前发展。

我们不期待你们买我们所有的东西，但是我们不希望的是，你什么东西都不要我们的。我们提供了整体「三个计算机」和「五层蛋糕」的服务。我们希望所有的车厂都能够从我们的服务中受益，如果车厂受益，我们自然也会受益。

在中国市场，一些新能源车企在自研芯片，那么我们也持续保持与这些车企的良好沟通。目前不管是训练，还是仿真，还是开源模型，甚至是数据，我们都有一些比较好的合作。对于我们来说，最重要的是希望看到整个业界面向 L4 前进，而不是说一定要用我们的车载芯片。

提问：你如何评价你在英伟达的工作？

我在英伟达的官方职责是负责整体的汽车事业部，汽车事业部的业务非常广泛。大家可能都多少看到一些报道，讲到是 Jensen（黄仁勋）如何管理下属，我也看到了一些，至少我看到的写得都是真的。英伟达是一个非常扁平的组织。

目前我的最主要的职责是两件事情，第一是推动整个业界向 L4 的进展。第二个，就是推动我们的端到端的「给钥匙方案」整体方案的落地。我觉得这两件事情都非常非常重要。

从我个人的体感来说，在英伟达工作，还是一个非常累、但是很有意思的事情。大家对我的过去可能都比较了解，也算是推动了中国自动驾驶往前发展。那么现在我有机会能够把中国的经验通过英伟达的平台去进行放大，真正有机会推动所有的车厂走向 L4。

这对我来说，可能说是个人职业生涯的一个最好的助脚了，所以我在这是非常开心的。至于干得怎么样呢，我觉得还有点言之过早，可以再过一两年再看。

提问：对于其他玩家也在英伟达平台部署自己的算法，你怎么看？

英伟达是一个生态玩家，我们会尽量帮助所有里的参与者走向全自动驾驶。对于英伟达说，首先我们不可能、也没有这样的野心去把控所有东西。我觉得这个不是生态玩家的一个好的方法。我们也希望在这条路上有更多的成功者。

刚才提到，我们有三个计算机的说法。一个玩家，哪怕不用我们的车端推理计算机，也还是要用我们云端的训练计算机和仿真计算机。除了推动自动驾驶发展之外，对于英伟达整个公司来说，我们也是整个世界的 AI 基础设施企业。

我们希望 AI 能够尽快发展，AI 走得越远，玩家越多，英伟达的收益就越大。这两者并不矛盾。

提问：业内有人认为未来需要 5000 TOPS 的算力，英伟达对于下一代车端算力的思考是什么？

很多事情能够证明它的充分性，但是很难证明它的必要性。从英伟达的角度，我们对大算力是乐见其成的，当然也很难去判断未来到底需要什么样的算力，但其实，我们对下一代芯片的设计也在往这个量级去走。

从车端的角度，有很多方面对算力都有倍增的要求。

第一个是传感器的像素和分辨率，现在大家用 800 万像素的，未来的话可能还有更高像素的摄像头出来。为什么要更高像素？可以看得更远、更安全。

第二是帧率，目前业内常用的是 10 帧，对于一个好的系统体验来说，这是勉勉强强的，要把安全率做得更好的话，希望能够有更高的帧率，30 帧可能会更好。

第三个就是在推理里有多少帧数，帧数越长，说明长时序推理、长期记忆的能力更强，这对于长尾问题的理解还是非常有帮助的。

这三个维度都决定了算力倍增的需求，我们现在的算力还是在一个勉勉强强的状态。但是从市场角度来说，要控制成本，而且目前车端还现在没有一个 5000 TOPS 的芯片。

接下来就是希望通过我们的能力，在不增加成本、不提升功耗的情况下，能够把算力能够往上提，从而让车的能力越来越强——这个过程会在什么时候结束，我并不确定。我只能告诉你的是，我们下一代的芯片正在往那个方向去，而 Elon（马斯克）也是在往那个方向走去。

提问：黄仁勋对于自动驾驶的执念和目标是什么？

在 Jensen 的蓝图里，物理 AI 是非常重要的。

未来，我相信 AI 和物理 AI 它一定可以推动 GDP 十倍百倍的增长。我在不同场合说过，生成式 AI、后面的 Agentic AI 和物理 AI 一定会推动第四次工业革命，它会导致整个的生产力进行一个指数级的增长，对人类社会会产生非常深刻的影响。

对于我们公司来说，在 Jensen 的整体战略布局中，下一步整个公司就是要把物理 AI 做好。他很早就看到了自动驾驶，恰恰是物理 AI 中可能相对来说是比较容易实现的一件事，也是真正可以大规模量产的一件事。

所以 Jensen 的执念来自于他对未来的非常清晰的理解，这也是 Jensen 最强的地方，能够把 英伟达从从一个显卡公司一步一步做成今天作为整个世界 AI 发展的推手。所以我觉得，谈到自动驾驶和物理 AI，说是一个执念我觉得是小看了 Jensen，本质上是对他在十年前就对未来世界演进的非常清晰的判断。

提问：到 2026 年，很多人都去做机器人了，那么自动驾驶的实现还是一个非常值得追寻的目标吗？

我觉得，不管机器人也好，无人驾驶也好，都是物理 AI 非常重要的一部分。很多事情，其实大家有可能会小看最后一步的的重要性，其实也很难讲，现在是不是真的到最后一步了，其实现在只是觉得非常接近。

对我来说，能够有机会在英伟达这样一个平台去推动全球所有的车厂往这个方向走，这是一个非常非常有使命感的东西。我也希望将这种使命感至少再传递给我的团队。本质上英伟达还是一个生态生态玩家，没有谁是真正我们的竞争对手。说实话，我们还是希望大家一起成功。

目前只能说，自动驾驶这个事情还非常有意义，但机器人也非常重要。目前机器人的发展，还

以张碧晨相关资源为例，常见的主要有两类：单曲/专辑的无损包，以及演唱会/节目音频这类打包文件。后者更容易遇到“下到一半没源”，也更容易出现文件名写着 FLAC、实际却是 MP3 转封装的情况：体积更大、听感却不对，反而徒增麻烦。

张碧晨的可检索资源，经常被上传者按不同逻辑整理：有人按专辑名，有人按年份，也有人直接做成“OST 合集”“现场合集”。搜索“张碧晨 ED2K 合集”时，最常见的坑就是把 OST、Live、综艺翻唱音频当成“正规专辑”收进库里，结果曲目版本对不上、时长不一致、封面和标签一团乱。

更稳妥的做法是先把范围收窄：用“张碧晨 + 专辑名/单曲名 + FLAC/APE”这类组合关键词去搜，再看文件列表是否带有常见的伴随文件（cue、log、cover），以及曲目数量是否合理。通常来说，命名越“干净”的资源越可靠：歌曲名、格式/码率、发行信息写得清楚，比起那种“全网最全”“一键打包”的大杂烩更可控。

常见标注	通常意味着什么	易踩坑点
FLAC/APE	无损音频格式	可能是 MP3 转无损，或分轨缺 cue
CUE+LOG	多为整轨抓轨信息	LOG 可能不可靠，仍建议试听核对
320K MP3	有损高码率	真假较少，但来源杂、标签易乱
OST 合集	影视/游戏原声相关曲目	版本多、同名不同混音、重复率高

同一条 ED2K 链接，在 A 电脑上很快、在 B 电脑上很慢，最常见的原因并不是“链接失效”，而是网络环境和客户端状态不一样。P2P 下载依赖稳定连接：端口受限、UDP 不可用、节点列表过旧，都可能导致“搜不到源”或“永远排队”。此外，有些资源在传播过程中被反复打包、转来转去，也可能触发客户端的安全策略，或被部分用户手动拉黑来源，于是看着像“有源”，实际速度却起不来。

因此，搜索“张碧晨 ED2K 资源链接合集（可用）”时，真正的“可用”更体现在这些细节上：同类内容里优先选来源数更多的条目；文件大小与标注格式匹配的条目；发布时间、备注信息更合理的条目。与其迷信“永久有效”，不如在同内容不同发布里挑更稳的一份。

音乐类 ED2K 资源常见的风险，往往不是“下载立刻中毒”，而是被“夹带私货”：把无关文件塞进压缩包、用相似扩展名诱导打开，或在说明文档里放各种引导内容。如果遇到包体积异常、目录结构古怪（大量 .exe 或脚本文件）、音频数量与标注明显对不上，这类就该直接避开。

更需要留意的是版权边界：张碧晨的录音作品通常受版权保护，随意下载和传播可能带来法律风险或平台风控问题。很多人只是想离线听歌或个人收藏，更稳妥的方式是优先通过正规渠道获取高音质版本；如果只是核对版本、寻找较难找的 Live 片段，也应尽量避免扩散和公开分享。至少把“可用”理解为“在自己设备上能正常播放且不引入额外风险”。

“合集”看起来省事，但对张碧晨这种歌曲跨专辑、跨 OST、跨舞台版本的歌手来说，合集往往意味着高重复、版本混杂、标签凌乱。很多人下载一个大包才发现：同一首歌塞了三四个不同音量、不同混音的版本；文件名简繁混用；甚至出现同名不同曲。到头来花的时间更多。

与其追一个“张碧晨 ED2K 资源链接合集（可用）”，不如按需求拆开处理：想要无损就专盯无损，并核对时长与频谱；想整理 OST 就按影视名称归档；想收现场音频则要接受“源少、速度慢”的现实，给足时间等待来源稳定。库整理得越干净，体验往往越接近你一开始的目的。

FAQ

Q：ED2K 链接能打开但一直 0 速度，是失效了吗？
A：不一定，更多时候是当前没有有效来源，或你的连接状态不佳。与其死等，不如换同内容、但来源更多的条目。

Q：标注 FLAC 但听起来像 MP3，怎么判断？
A：看频谱和文件来源信息最直观。体积异常小、缺少抓轨信息且高频被明显“削平”的，多半是转封装。

Q：同一首歌下载到多个版本，保留哪个？
A：优先保留来源清晰、标签完整、试听无异常，且格式与你设备兼容的版本；其他可以备份或直接删除。

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相关介绍

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更新内容

一、首页视觉层级更合理

二、新增资料片 / 大版本剧情

三、加强断点续传机制

四、新增竞技场 / 排位系统

五、优化前后台切换流畅度

六、修复本地存档 / 存储异常