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英偉達要做Robotaxi，采用端到端+強化學習｜36氪獨家

創業人工智能智能機器人


英偉達業務版圖再拓展 。
36氪從多處獲悉 ， 英偉達內部正在孵化Robotaxi項目 ， 這項決定在近期的一項All hands meeting（全員大會）上宣布 ， 將交由就職多年的高級總監Ruchi Bhargava負責 。
知情人士告訴36氪 ， 新項目將采用全新的一段式技術路線 。 該技術路線僅使用一個“端到端”神經網絡 ， 核心是通過仿真技術形成的世界模型對神經網絡進行強化訓練 ， 與特斯拉FSD采用的路線相似 。
英偉達今年1月發布了Cosmos世界基礎模型 。 該平臺通過整合文本、圖像、視頻及傳感器數據 ， 生成遵循物理規律的高質量合成視頻數據 ， 并已經經過2000萬小時數據的預訓練 。
Cosmos世界基礎模型的意義之一 ， 便是能夠拓展現實場景難以產生的復雜數據 ， 來提升自動駕駛系統的能力上限 。
這條路線已經得到行業的初步認可 ， 理想、小鵬等企業均已著手打造自己的世界模型 。
消息人士向36氪表示 ， 英偉達發力Robotaxi ， 其邏輯并非簡單的業務擴張 ， 而是想推出一個“Robotaxi的技術樣本” 。
此前 ， 英偉達已與通用、奔馳、豐田三家車企展開合作 。 將基于英偉達技術 ， 合作開發或打造自動駕駛車隊 。 黃仁勛在今年5月透露 ， 與奔馳合作的L4級自動駕駛車隊將于今年落地 。
但此次孵化的Robotaxi是全新項目 ， “預計投入30億美金 ， 未來會在美國落地開城” ， 知情人士向36氪表示 ， 在項目組會中 ， 項目投入和目標也在逐漸清晰 。
黃仁勛曾多次公開強調 ， 自動駕駛汽車不僅是“機器人技術的第一個主要商業應用” ， 更是一個“數萬億美元級別的產業” 。
發力Robotaxi ， 英偉達的目標是通過實際項目 ， 驗證其從GPU芯片到物理AI大模型的全鏈路工程能力 ， 從而更精準地定義下一代“物理AI”所需的基礎設施與生態標準 。

Robotaxi仍處早期 ， 英偉達下場不晚
2025年 ， 美國市場Robotaxi的落地速度正在加快 。
美國Robotaxi公司Waymo ， 在2025年新增奧斯汀等2座城市為無人商業運營范疇 ， 并推進丹佛等6座城市有人測試準備工作 。 截至2025年4月 ， Waymo在美國每周提供超過25萬次付費出行 。
特斯拉則于今年9月 ， 在美國得克薩斯州奧斯汀市與加利福尼亞州灣區面向公眾開放了Robotaxi服務 。 有投資人指出 ， 特斯拉Robotaxi應用的首日下載量 ， 超過Uber 40% ， 并且比Waymo有史以來的最高下載量高出 6 倍 。
法律法規方面 ， 美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）計劃在2026年提出修訂議案 ， 計劃移除“有駕駛員、有物理操控區”的既定規范 ， 允許Robotaxi去掉方向盤 ， 擁有全新的車輛結構 。
同時NHTSA還承諾 ， 對自動駕駛車輛的豁免審查周期將從“以年計”壓縮到“以月計” ， 加速Robotaxi車輛的落地效率 。
然而 ， 行業實際上仍然處于非常早期的階段 。
Waymo在美運營車輛約為700輛 ， 特斯拉在奧斯汀的首批投放量也僅為數十輛 。 且Waymo和特斯拉的技術路線之爭從未停止 ， L4級自動駕駛技術將如何發展也尚無定論 。 目前的小爆發 ， 更像是商業化前夕的密集驗證 ， 而非成熟市場的競爭 。
對于英偉達而言 ， 其核心優勢在于芯片和計算生態 ， 而非直接運營車隊 。
“可以把Robotaxi項目理解為英偉達在練兵” ， 接近英偉達Robotaxi項目的人士告訴36氪 ， AI大模型在具身智能行業的應用已經成為行業共識 ， “但從Know-How來看 ， AI大模型在自動駕駛汽車上的部署和調教依然是難題 ， 英偉達就是想打磨這樣的工程能力” 。
當前的窗口期對于英偉達而言 ， 入場并不算晚 ， 英偉達依然擁有爭奪技術話語權的機會 。

英偉達自動駕駛 ， 在摸索中追趕
英偉達在2015年便涉足自動駕駛軟件開發 ， 可惜的是 ， 至今仍然未有成功量產上車的高階智能駕駛軟件方案 。
2020年 ， 英偉達與奔馳達成合作 ， 為奔馳下一代車型提供AI軟件架構 ， 包括了自動駕駛軟件方案、智能座艙等 。
36氪曾報道 ， 2024年6月 ， 奔馳高管曾先后駕駛英偉達和中國企業Momenta的輔助駕駛車輛 ， 往返洛杉磯和舊金山 ， 路程上千公里 。 英偉達布局4年的輔助駕駛軟件 ， 效果竟不如Momenta耗時1個月調試的“踢館”軟件 。
因此 ， 奔馳已將中國區多款車型的輔助駕駛業務 ， 從英偉達切換為Momenta 。
輔助駕駛能力不足的英偉達 ， 在L4級自動駕駛領域同樣面臨挑戰 。
“英偉達內部長期在對標特斯拉FSD” ， 有知情人士告訴36氪 ， 英偉達今年進行了多次對標測試 ， 公司內部對特斯拉FSD的跨城運行和接管次數感到震驚 。 “五六百公里的路程 ， 特斯拉FSD只接管了1-2次 ， 英偉達目前和特斯拉的距離還比較大” 。
負責Robotaxi項目的老員工Ruchi Bhargava幾乎未曾公開露面 ， 從公開信息中僅能看到 ， 其曾在英偉達多篇自動駕駛論文中擔任作者 。
從現有布局來看 ， 英偉達在人才儲備、量產級自動駕駛算法工程化、復雜場景數據積累以及實際道路測試經驗方面 ， 相較Waymo、特斯拉等頭部玩家仍有明顯差距 。
然而 ， 英偉達作為底層芯片供應商 ， 在推進Robotaxi過程中也具備獨特優勢：其自研的DRIVE Thor芯片算力高達2000TOPS ， 大幅提升了端到端模型推理效率；此外 ， 其在AI訓練集群和開發工具鏈上的積累 ， 為模型迭代提供了基礎 。
更重要的是 ， 英偉達擁有絕大多數自動駕駛企業難以比擬的財力支撐 。
【英偉達要做Robotaxi，采用端到端+強化學習｜36氪獨家】2025年第二季度其凈利潤便達到264億美元 ， 而Waymo為達成當前運營規模累計投入為120億美元 。 在AI技術高度依賴資本支持的背景下 ， 英偉達芯片業務的利潤 ， 能夠為Robotaxi的長期發展提供了充足的試錯與迭代空間 。

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