NVIDIA GTC 2026|拆解NVIDIA最新Robotaxi版圖：由中美歐市場看AI自動駕駛發展趨勢

NVIDIA GTC 2026自駕車技術全解析：DRIVE Hyperion平台如何改變未來出行？

隨住人工智能技術成熟，自動駕駛已經由概念測試階段，正式過渡到大規模商業部署。喺2026年3月舉行嘅NVIDIA GTC大會上，自動駕駛技術（Autonomous Vehicles, AV）成為全場焦點之一。NVIDIA宣佈旗下DRIVE Hyperion平台將會擴大應用範圍，並新增多間全球頂尖車廠與出行服務商作為合作夥伴，當中包括比亞迪（BYD）、吉利（Geely）、現代汽車集團（Hyundai Motor Group）、Uber以及歐洲出行平台Bolt。

呢次大會公佈嘅資訊反映咗一個明確趨勢：NVIDIA正積極將其喺AI晶片領域嘅優勢，延伸至Level 4（L4）高度自動駕駛以及Robotaxi（無人自動的士）市場。本文將會梳理GTC 2026中有關EV（電動車）與自動駕駛領域嘅重要發佈，並從技術架構、合作佈局以及地區市場差異三大面向，為讀者提供客觀嘅分析。

背景介紹：NVIDIA點解積極佈局自動駕駛市場？

自動駕駛系統需要處理海量數據，當中涉及實時影像辨識、感測器融合、路況預測及行車決策。傳統車用晶片難以應付L4級別自駕所需要嘅龐大運算力。NVIDIA憑藉其高效能GPU與AI運算架構，成功切入車用晶片市場。

現時，全球多國正面對職業司機短缺、交通安全以及城市運輸效率等問題，推動咗Robotaxi服務嘅需求。NVIDIA提供嘅並非單一晶片，而係一套「端到端」（End-to-End）嘅解決方案——由雲端AI模型訓練、虛擬環境測試，到車載晶片運算，務求成為全球車廠開發自駕系統嘅基礎設施。

核心技術整理：GTC 2026發佈嘅三大自駕系統架構

要理解NVIDIA喺自駕市場嘅競爭力，我哋需要先了解其技術核心。喺今次大會上，NVIDIA針對開發者與車廠，主要更新咗以下三項底層技術與工具：

1. DRIVE Hyperion平台與Halos作業系統

DRIVE Hyperion係一個整合咗運算晶片、感測器、網絡與安全系統嘅標準化參考架構。車廠採用呢個平台，可以大幅縮短產品開發與驗證嘅週期。

為咗確保系統安全，NVIDIA今次特別強調NVIDIA Halos OS安全架構。呢個系統通過咗嚴格嘅ASIL D車規安全認證，並包含NCAP五星等級嘅主動安全堆疊。簡單嚟講，Halos為基於AI推論嘅自駕系統提供咗一道防護網，確保車輛喺面對突發狀況時，能夠作出安全、可驗證嘅反應。

2. Alpamayo 1.5 開放模型

人工智能需要透過不斷學習先可以應付複雜路況。NVIDIA推出咗Alpamayo 1.5版本，呢個係一個為L4及更高層級自駕提供嘅開放AI模型。

新版本嘅亮點在於加入咗可控嘅推論模型。開發人員可以輸入駕駛影片、車輛運動軌跡，甚至用語音或文字（自然語言）給予指令，系統就會輸出帶有推論結果嘅駕駛軌跡。此外，Alpamayo 1.5容許系統從「罕見或不可預期事件」（Corner Cases）中學習，透過重播場景同重新設定參數，提升AI應對突發路況嘅能力。

3. Omniverse NuRec 數位孿生技術

喺將自駕車放上真實馬路之前，必須經過無數次嘅模擬測試。NVIDIA喺其Omniverse平台上推出咗NuRec工具，利用3D高斯潑濺（3D Gaussian Splatting）技術，將真實世界嘅數據快速轉換成高精準度嘅虛擬環境（數位孿生 / Digital Twin）。車廠可以喺呢個虛擬世界入面無風險地測試車輛反應，大幅減低實際路測嘅成本與風險。

全球合作夥伴佈局與市場影響分析

NVIDIA嘅技術需要透過車廠同服務商落地。從GTC 2026公佈嘅名單可見，NVIDIA嘅合作版圖已經覆蓋亞洲、歐洲與北美洲。

亞洲市場：車廠L4級別進程加速

• 比亞迪（BYD）與吉利（Geely）： 呢兩間中國龍頭車廠一直係NVIDIA嘅客戶。比亞迪現時嘅手動駕駛車款已採用NVIDIA晶片，根據新協議，未來將會利用Hyperion平台開發下一代L4車輛。吉利旗下嘅新品牌Zeekr亦已經採用NVIDIA Thor晶片。值得留意嘅係，吉利Zeekr亦係美國自動駕駛公司Waymo嘅Robotaxi車輛供應商，而Waymo本身亦有使用NVIDIA嘅車載與雲端運算產品。
• 現代汽車集團（Hyundai Motor Group）： NVIDIA與現代汽車及KIA擴大合作，將自駕技術引入部分車款，提供L2及以上嘅駕駛輔助系統。同時，現代旗下嘅自駕技術公司Motional亦會加強與NVIDIA合作，推進L4無人計程車嘅發展。
• 日產（Nissan）與五十鈴（Isuzu）： 日產正與軟體公司Wayve合作，利用Hyperion架構開發L4計畫；而Isuzu則與TIER IV合作，利用DRIVE AGX Thor晶片開發L4自動駕駛巴士，反映技術唔單止應用於私家車，亦涵蓋商用客運。

歐美出行市場：Robotaxi服務全面擴張

• Uber的全球擴張： Uber宣佈擴展與NVIDIA嘅合作，計劃喺2027年上半年率先喺洛杉磯與三藩市灣區提供搭載DRIVE AV軟體嘅Robotaxi服務，並目標喺2028年前，將服務推廣至全球四大洲、合共28個城市。
• Bolt進軍歐洲： 歐洲大型出行平台Bolt宣佈與NVIDIA結成共生合作夥伴（Symbiotic partnership）。Bolt將會利用NVIDIA Cosmos整理駕駛數據，配合Omniverse構建虛擬場景，並透過Alpamayo模型訓練AI適應歐洲城市複雜嘅路況。最終，Bolt嘅車隊將會整合DRIVE Hyperion平台。

中美歐自駕車市場發展比較與觀點

從上述佈局，我哋可以觀察到不同地區喺自動駕駛發展上嘅特點與面臨嘅挑戰。

1. 中美技術博弈下的產業現況雖然中美之間在科技與關稅議題上持續角力，但NVIDIA依然繼續為中國頂尖車廠提供晶片與軟件。據報道，美國特朗普政府近期批准咗將NVIDIA H200晶片出售畀中國企業。喺整體電動車（EV）生產量上，中國目前佔據明顯優勢；但喺L4級別嘅Robotaxi領域，中美雙方嘅技術水平與商業化進度則較為勢均力敵。中國車廠利用NVIDIA平台加速研發，有助縮短與美國（如Waymo）喺自駕演算法上嘅距離。
2. 歐洲市場的法規與本土化挑戰歐洲城市嘅道路規劃通常比中美城市狹窄且複雜，加上歐洲對數據私隱保護極為嚴格（如GDPR法規），令到自動駕駛系統喺歐洲落地面對較大阻力。Bolt與NVIDIA嘅合作正正係針對呢啲痛點：Bolt承諾其車隊數據處理將完全符合GDPR標準，並透過NVIDIA技術專門學習「歐洲式」嘅駕駛行為，確保系統懂得安全及適當地喺當地街道行駛。
3. 生態系統的封閉與開放與Tesla採用自家研發晶片及純視覺（Vision-only）方案不同，NVIDIA採取嘅係「開放平台」策略，結合各種感測器（如光學雷達、雷達及鏡頭）的融合架構，並提供開放模型畀業界微調。呢種模式大幅降低咗傳統車廠與初創企業進入L4領域嘅門檻。

使用情境與適合對象說明

今次GTC大會公佈嘅技術，最終會如何影響大眾生活及相關產業？我哋可以從以下幾個情境嚟了解：

• 對一般消費者及乘客： 預計喺2027至2028年間，身處北美主要城市（如洛杉磯）或歐洲指定城市嘅市民，將可以透過Uber或Bolt嘅手機應用程式，直接呼叫由NVIDIA技術驅動嘅無人駕駛的士。呢項服務適合需要點對點交通、注重私隱（車內無司機），或者喺深夜時分難以截車嘅乘客。
• 對汽車製造商與OEM代工廠： NVIDIA嘅完整解決方案適合缺乏龐大軟體開發團隊嘅傳統車廠。透過直接採購DRIVE Hyperion架構，車廠可以將精力集中於車輛硬件設計與品牌營銷，加快推出具備高級駕駛輔助（ADAS）甚至L4功能嘅新車款。
• 對城市運輸規劃者與公共交通營運商： 如Isuzu開發嘅自動駕駛巴士，非常適合應用於固定路線嘅接駁服務（如機場、大型屋苑、科學園區），有助紓緩職業司機老化及人手短缺問題。

總結

總括而言，2026年嘅NVIDIA GTC大會清晰展示咗自動駕駛產業嘅最新藍圖。由晶片硬件（DRIVE AGX Thor）、作業系統（Halos）、AI模型（Alpamayo 1.5）到虛擬測試環境（Omniverse NuRec），NVIDIA已經構建出一套完整嘅基礎設施。

透過與比亞迪、吉利、現代等汽車硬體製造商，以及Uber、Bolt等軟體出行平台嘅深度合作，NVIDIA成功將其技術滲透至整個Robotaxi產業鏈。雖然不同地區仍需克服法規、中美貿易關係及當地路況等挑戰，但L4級別自動駕駛正逐漸由實驗室走向大眾市場，未來嘅出行模式將無可避免地向智能化與無人化方向發展。