关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,日日夜夜国产：真实口碑与体验分享

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

“国产”到底意味着什么：别把产地和品质简单画等号

这里的“国产”，最直观的含义是生产链条与供应在国内完成。通常带来的优势是供货更快、更贴近本地使用习惯的设计，以及售后沟通更顺畅。但它并不自动等于“更好”或“更差”。在实际口碑里，真正决定体验的往往是用料一致性、工艺稳定度、品控抽检力度，以及渠道是否规范。

很多人的误区是把“国产=低价=凑合用”划上等号。事实上，国产里也有做得很扎实的产品；同时也确实存在“同名不同质”的情况：外观、标识看着差不多，但使用寿命、手感细节、稳定性可能拉开差距。搜索到“日日夜夜国产”时，建议先明确自己最在意的功能点，再去看评价里是否出现“同一问题反复出现”的描述，这通常比只看星级更有参考价值。

真实口碑里讨论最多的三件事：稳定性、细节、耐用

从常见反馈来看，讨论最集中的通常是三点。

第一是稳定性。不少产品在“刚到手”的阶段体验不错，但是否稳定往往要用一段时间才看得出来。所谓稳定，不只是“好用”两个字，而是体现在使用过程中会不会频繁出小毛病、是否需要反复调试、在不同环境下表现是否一致。口碑分化也经常出现在这里：同款有人觉得省心，有人觉得麻烦，未必是谁夸张，更可能是批次差异或使用场景不同造成的真实区别。

第二是细节完成度。例如边缘处理是否利落、接缝是否齐整、按键/接口会不会松垮、气味是否明显、说明是否清晰等。“性价比”很多时候就藏在细节里：核心功能能用是一回事，细节做得一般会直接影响长期的舒适度和顺手程度。

第三是耐用与损耗。尤其在高频使用场景下，耐用性比“第一次用起来爽不爽”更关键。更值得参考的往往是那些用了较长时间的反馈：损耗点在哪里、是否出现松动变形、清洁维护是否省事。

常见情况与处理方式：怎么减少踩坑概率

遇到问题时，很多人的第一反应是“是不是买到假货”。但更常见的原因其实是渠道不规范，或批次差异导致体验波动。处理时可以按轻重缓急分三步：

先排除使用与环境因素。比如安装不到位、使用频率超过设计预期、温湿度影响、清洁不当造成卡滞等。有些国产产品对“正确使用”的要求更敏感，轻微偏差就可能被放大成明显的不适体验。

再核对版本与标识。同一名称下可能有不同版本名、不同规格、不同配件组合。别人评价里的“好用/不好用”，可能对应的是另一个版本。购买前把版本名、规格、适配范围对齐，能显著减少信息错位。

最后再看渠道与售后。如果属于明显品控问题（到手就不稳定、缺件、异味异常、关键部位松动等），不要拖到过了售后窗口期。国产的一个优势就是沟通成本相对低，能换就换、能退就退，别把“能用就算了”当成省事。

差异怎么选：看需求，而不是只看价格

“日日夜夜国产”到底适不适合，关键取决于你更看重哪类体验：追求极致稳定、追求性价比，还是更在意细节质感。把需求讲清楚，选择往往会简单很多。可以按下面的思路快速定位：

关注点	更适合的选择倾向	你需要留意的风险
稳定、省心、少折腾	选评价更集中、长期反馈更多的版本/渠道	价格可能略高，但更稳更省事
预算敏感、愿意自己调试	选基础款或常见规格	批次差异、售后响应速度
细节质感、使用频率高	选做工口碑更一致的版本	别只看功能参数，细节更影响长期体验

另外一个容易被忽略的点是：低价并不一定更省钱。频繁更换、维修或反复折腾，会很快把时间成本和机会成本抬上来，反而超过那点差价。反过来，如果只是短期使用、对细节也不敏感，走性价比路线同样成立。

注意事项与误区：评价怎么看才不被带节奏

看口碑时，建议优先筛三类信息：第一是“用了多久”；第二是“在什么场景用”；第三是“问题怎么解决”。只有情境完整，评价才真正有参考意义。那种只说“真香”“踩雷”却不讲原因的内容，情绪价值往往大于信息价值。

常见误区还有两个：一是把个别极端评价当成普遍规律。任何产品都有瑕疵品，关键要看口碑里是否出现“同一类问题高频重复”。二是忽视自己对功能的真实需求。有些功能名听起来很重要，但你可能一年用不上几次；反倒是一些不起眼的细节（比如清洁是否方便、配件是否通用、耗材是否好买）更决定长期体验。

整体来说，“日日夜夜国产”更适合愿意做一点功课、对性价比敏感，同时希望本地售后省心的人。把版本和渠道核对清楚，不被过度夸赞或过度否定带偏，通常就能获得更接近预期的体验。

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进入把🍌伸进女人的🍑无挡教程

1.打开把🍌伸进女人的🍑无挡，进入把🍌伸进女人的🍑无挡前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入把🍌伸进女人的🍑无挡，打开选关界面。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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💫2026-04-29 🌈重塑巅峰🌈️【 17岁macbookpro中国 】系统类型:17岁macbookpro中国(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数9230】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰17岁macbookpro中国是一款解谜类的逃脱游戏，玩家们在游戏中可以进行各种难题的解密，完成各种机关，获得相关的游戏谜题，还有很多的玩法给你体验，成功的逃离这里吧，非常有意思的，剧情类的发展过程，一起来看看吧！

相关介绍

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更新内容

一、新增双指缩放支持

二、修复了任务道具无法丢弃占用背包的问题。

三、优化不同设备帧率表现

四、修复推送消息重复的问题

五、优化了全屏模式下的输入法兼容性。

六、新增每日 / 每周任务