关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,郑璇门事件最新进展

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

进展到底指什么：把“当事人说法”“平台动作”“线下处理”分开看

在搜索场景里，“郑璇门事件最新进展”常被理解为“有没有定论”。但现实中，很多热点争议并不会立刻出现统一结论，更常见的是分层推进：

当事人层面：通常包括声明、道歉、澄清、反驳或补充材料。需要提醒的是，声明不等于事实成立，它更多是在表达立场与承诺。更关键的判断点是：说法是否自洽、是否回应核心争议、是否给出可核验的时间线和证据链。

平台层面：常见动作包括内容下架、账号禁言、限制传播、打击谣言提示等。平台处置更多是在控制传播风险，并不天然等同于“谁对谁错”，但能反映相关内容是否存在明显违规或潜在侵权问题。

线下处理层面：如果涉及名誉权、隐私权、劳动纠纷、合同争议等，可能会进入律师函、调解、立案、取证、庭审等程序。这个阶段的公开信息往往更少，因为当事人通常会减少发声，避免影响后续进程。

因此，看到所谓“最新进展”，先判断它属于哪一层。如果只是“又爆出新聊天记录”“某博主爆料更新”，但缺乏可核验来源，多半属于传播噪音，而不是实质进展。

信息最容易失真之处：时间线、截图、二手转述

这类事件里最常见的误区，是把“截图”“流传版本”直接当成事实。截图天然存在漏洞：可能被裁剪、拼接、改时间；聊天记录一旦脱离上下文，语义也很容易被带偏。二手转述则更容易层层加料，把“可能”“疑似”逐步写成“实锤”。

判断信息可靠度，可以重点看几个细节：是否能对应到连续时间线；是否能追溯到原始发布者与原始文件；关键内容是否存在多方独立来源互相印证；当事人是否对关键节点做过明确回应（例如“这段话是否出自我”“这段视频是否为同一场景”“时间地点是否属实”）。这些要素缺失，再“新”也不必然代表“进展”。

为了便于快速筛选，常见信息类型的参考价值大致可以这样区分：

信息类型	典型表现	参考价值	风险点
当事人实名声明/长文	署名发布、固定渠道可追溯	中到高	仍可能选择性陈述
平台公告/处置通知	禁言、下架、打击谣言提示	中	偏治理口径，不等于事实定性
原始完整材料	完整视频、完整聊天导出、连续录屏	高	仍需核验真实性与隐私边界
二手截图/拼接短视频	水印反复、转发链很长	低到中	易剪辑、断章取义
自媒体“内部消息”	不给来源、只给结论	低	造谣成本低、传播快

处理方式的现实路径：澄清、取证、止损与法律边界

如果关注“郑璇门事件最新进展”是为了判断事件走向，常见的路径往往是：先澄清核心争议点，再对不实内容取证，最后决定是否起诉或和解。对外发声时，真正有效的通常不是情绪表达，而是把争议拆开讲清楚：哪些承认、哪些否认、哪些需要补充证据、哪些涉及隐私不便公开。

对围观者来说，更值得注意的是法律边界。传播他人隐私信息（例如身份证号、住址、医疗信息）、未经许可公开敏感内容，或对当事人作出明显侮辱性评价，都可能引发侵权风险。即便只是“转发”，在某些情形下也可能被认定为扩大损害或共同侵权。尤其是带明确指向的“定罪式标题”、剪辑引导性的字幕和封面，往往风险更高。

搜索时的注意事项：别被“更新”牵着走

很多人看到“最新进展”就以为出现了关键反转，但热点事件里的“更新”常见其实是三类：反复搬运旧内容、把模糊表述写成确定结论、用情绪化标题吸引点击。更稳妥的做法是顺着时间线核对：争议最早从何而起、当事人第一次回应是什么、平台是否介入过、后续补充是否真正新增了可核验材料。

也要警惕“站队式信息消费”。这类话题很容易把讨论拉向人格评价和群体对立，反而遮蔽需要厘清的事实：证据是否完整、叙述是否自洽、是否存在误认或张冠李戴。把注意力放在可验证的信息上，才更不容易误判。

公众最关心的几个焦点：会不会有定论、会不会翻案、会不会牵连更多人

从以往类似事件的收束方式来看，是否“有定论”往往取决于两点：是否进入更正式的处理程序，以及证据能否支撑明确结论。争议最终常见的落点大致有三种：当事人公开和解或互相道歉；平台长期限制相关内容传播，热度自然消退；进入法律程序，以裁判文书或官方通报为准。所谓“翻案”有时确实来自新证据，但也可能只是叙事角度变化，并不必然意味着事实反转。

至于“牵连更多人”，网络讨论往往会把线索不断外延，但现实里能被确认的关联必须经得起时间、地点、关系链的核验。把无关人员卷入舆论，不仅不利于接近事实，也更容易造成新的侵权与伤害。

“郑璇门事件最新进展”仍在不断被信息流重塑。与其追逐每一次热搜式更新，不如抓住两条更稳的主线：一是可核验的证据链是否更完整，二是当事人、平台以及可能的线下程序是否出现实质性动作。把这两条线理清，才不容易在噪声里迷路。

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蜜桃影🍑❌业介绍

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蜜桃影🍑❌业下载方式:

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打开“蜜桃影🍑❌业”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://play.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“蜜桃影🍑❌业”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用蜜桃影🍑❌业软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动蜜桃影🍑❌业软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：蜜桃影🍑❌业软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

蜜桃影🍑❌业使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加蜜桃影🍑❌业”按钮从电脑文件夹选择文件《💫api.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，蜜桃影🍑❌业支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入蜜桃影🍑❌业教程

1.打开蜜桃影🍑❌业，进入蜜桃影🍑❌业前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入蜜桃影🍑❌业，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

蜜桃影🍑❌业特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复夜间模式下显示异常问题

二、接入新的AI识别平台API

三、增强盲盒式线索获取流程清晰度

四、提升多语言加载效率

五、修复按钮长按 / 双击异常

六、优化网络请求失败重试策略