- Drive Hyperion 10 menyepadukan dua cip Thor dan susunan sensor yang berlebihan untuk membolehkan kereta autonomi tahap 4.
- Perikatan Stellantis, Nvidia, Uber dan Foxconn untuk robotaxis: sasaran pengeluaran pada 2028 dan penggunaan pertama sebanyak 5.000 unit selepas bermula di AS.
- Nvidia menawarkan platform terbuka (perkakasan, perisian dan simulasi) dan model hasil bagi setiap kenderaan, dengan pelanggan seperti Mercedes-Benz, Volvo atau Lucid.
- Laporan menunjukkan projek berdasarkan DRIVE AGX Thor dan pelaburan awal hampir $3.000 bilion.
La Strategi automotif Nvidia mengambil satu langkah ke hadapan dengan peta jalan yang menggabungkan platform pengkomputeran untuk kereta autonomi dan pakatan untuk robotaxis. Syarikat itu bertujuan untuk menjadi rakan kongsi teknologi terkemuka bagi pengeluar dan pengendalidengan pendekatan yang juga melihat ke Eropah dan pasaran seperti Sepanyol, di mana pelancaran akan bergantung pada pensijilan dan peraturan.
Jauh dari membuat kenderaan sendiri, Nvidia mengukuhkan cadangan yang menyatukan perkakasan, perisian dan simulasi di bawah seni bina yang sama supaya pihak ketiga boleh membangunkan fungsi pemanduan lanjutan dan perkhidmatan mobiliti autonomiIa adalah kedudukan pembekal neutral yang berbeza dengan model proprietari dalam sektor ini, dengan idea mempercepatkan penggunaan pada skala.
Hyperion 10 Drive: Seni Bina dan Perjanjian Utama
Lelaran terkini platform, Pandu Hyperion 10Ia direka untuk membolehkan autonomi tahap 4. Ia menggabungkan dua cip Thor (sehingga 2.000 teraflops setiap satu) dan pakej penderia dengan empat belas kamera, sembilan radar, LiDAR dan dua belas penderia ultrasonik, semuanya dengan redundansi supaya, jika satu komponen gagal, kenderaan akan berhenti dengan selamat.
Ekosistem ini berusaha untuk menyeragamkan asas pengkomputeran sektor dan Ia sudah pun diuji dengan pengeluar seperti Mercedes-Benz dan Stelantisyang mengesahkan seni bina untuk fungsi robotaxi. Pendekatan ini adalah modular dan terbuka, supaya setiap jenama boleh mengintegrasikan perkakasan persisian dan strategi perisiannya sendiri ke dalam platform biasa.
Di hadapan perikatan, Stellantis, Nvidia, Uber dan Foxconn Mereka telah mengumumkan kerjasama untuk meneroka pembangunan bersama kenderaan autonomi untuk perkhidmatan pengangkutan. Objektif yang dinyatakan ialah memulakan pengeluaran pada 2028 dan bahawa Uber akan menggunakan 5.000 unit Stellantis di bandar terpilih selepas pelancaran di Amerika Syarikat, menyepadukan perisian dan pengkomputeran AI Nvidia, operasi Uber dan elektronik Foxconn.
Seiring dengan kemajuan ini, Lucid Ia adalah antara pengeluar pertama yang merancang untuk menawarkan Tahap 4 kepada pelanggan individu, manakala ekosistem automotif Nvidia sudah termasuk nama seperti Mercedes-Benz, Volvo, Jaguar Land Rover, BYD, Rivian atau XiaomiMesejnya jelas: adalah lebih cekap untuk menggunakan asas teknologi yang matang daripada membinanya dari awal.
- Tesla menyasarkan model yang lebih tertutup, seperti menjadi "Epal" kereta.
- Nvidia bertujuan untuk menjadi "Windows" autonomi: platform terbuka untuk sesiapa sahaja.
Skala cabaran kekal luar biasa: Waymo mengendalikan kira-kira 2.000 robotaxis Selepas bertahun-tahun pembangunan dan beberapa generasi kenderaan, ini menggambarkan jurang antara cita-cita dan penggunaan sebenar. Kuncinya terletak pada homologasi, pensijilan, dan ujian industri yang berterusan dari semasa ke semasa.
Teknologi, model perniagaan dan peta jalan
Peranan Nvidia tertumpu pada penyediaan Kilang AI untuk keretaCip, alat simulasi dan data sintetik untuk latihan dan pengesahan fungsi pemanduanModel pendapatan boleh diramal dan berskala, kerana syarikat mengenakan bayaran untuk setiap kenderaan yang menggunakan platformnya, walaupun hari ini industri automotif hampir tidak mewakili sekitar 1,3% daripada jualan mereka, dengan pertumbuhan yang lebih cepat daripada garisan lain.
Menurut laporan baru-baru ini, Nvidia sedang menyediakan projek robotaxi berdasarkan DRIVE AGX Thor dengan seni bina satu peringkat dan rangkaian neural berterusan, mendispens dengan modul tradisional. Cita-citanya adalah untuk menubuhkan a "model teknikal" penanda aras untuk sektor ini, dengan pelaburan awal yang mungkin ada 3.000 bilion dolarBagaimanapun, maklumat ini belum disahkan secara rasmi.
Memandang ke hadapan ke Eropah dan Sepanyol, pelaksanaan robotaxis akan memerlukan rangka kerja kawal selia yang jelas, homologasi dan insuransdi samping penyelarasan dengan pihak berkuasa tempatan untuk beroperasi di jalan awam. Kehadiran pengeluar Eropah dalam ekosistem Nvidia dan kematangan redes de comunicaciones Mereka memudahkan kerja asas, tetapi jadual akan tertakluk kepada ujian lapangan dan proses pensijilan.
Gabungan Hyperion 10 Drive dan perjanjian industri Ini mengukuhkan tesis Nvidia: bukan menjual kereta, tetapi infrastruktur yang membolehkannya. Jika pengesahan teknikal dan sokongan kawal selia akan datang, program perintis komersial boleh berkembang dengan daya tarikan yang lebih besar pada tahun-tahun akan datang, dengan kedudukan Eropah yang baik terima kasih kepada pangkalan perindustriannya dan permintaan untuk penyelesaian mobiliti yang lebih cekap.
Saya seorang peminat teknologi yang telah menjadikan minat "geek"nya sebagai satu profesion. Saya telah menghabiskan lebih daripada 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi canggih dan bermain-main dengan semua jenis program kerana rasa ingin tahu yang tulen. Sekarang saya mempunyai pakar dalam teknologi komputer dan permainan video. Ini kerana selama lebih daripada 5 tahun saya telah menulis untuk pelbagai laman web mengenai teknologi dan permainan video, mencipta artikel yang bertujuan untuk memberi anda maklumat yang anda perlukan dalam bahasa yang boleh difahami oleh semua orang.
Jika anda mempunyai sebarang soalan, pengetahuan saya merangkumi semua perkara yang berkaitan dengan sistem pengendalian Windows serta Android untuk telefon mudah alih. Dan komitmen saya adalah kepada anda, saya sentiasa bersedia untuk meluangkan masa beberapa minit dan membantu anda menyelesaikan sebarang soalan yang mungkin anda ada dalam dunia internet ini.