英伟达称全球主要Robotaxi项目均在其平台上运行，预计2035年市场规模达4000亿美元
英伟达发布博客，介绍其面向Robotaxi的三计算机架构：DGX负责模型训练、Omniverse与Cosmos负责仿真验证、DRIVE Hyperion负责车载计算与传感器融合，并列出Uber、Wayve、Pony.ai、特斯拉等采用方。
英伟达（NVIDIA）在一篇博客中称，今天所有在商业规模上运营的主要Robotaxi项目，都在使用其模块化技术栈，涵盖AI训练、仿真和车载计算，或其中任意组合。该博客由Ali Kani撰写，发布于英伟达博客。
英伟达援引预测称，全球Robotaxi市场——被其称为物理AI的首个商业突破——到2035年预计达到4000亿美元，届时将有超过600万辆商用车辆投入运营。
英伟达将其Robotaxi和自动驾驶平台描述为“三计算机”方案：模型训练计算机、仿真与验证计算机、车载计算机。
训练计算机：DGX与Alpamayo模型组合
英伟达称，驾驶模型可在NVIDIA DGX系统上训练。其Alpamayo系列包括开放的推理视觉语言动作（VLA）模型、仿真框架和物理AI数据集，供开发者根据自己的数据、需求和技术栈进行调整。
英伟达表示，其推理模型通过将复杂驾驶场景拆解为更小的步骤、逐步推理并选择最安全的轨迹，来应对自动驾驶的长尾问题。英伟达还提供物理AI数据集、强化学习蓝图以及用于后训练和蒸馏的配方，帮助开发者针对目标车辆优化模型。
英伟达称，在一项具有挑战性的自动驾驶评测中，加入元动作和思维链推理数据后，一个VLA模型的轨迹预测准确率有所提升，最小平均位移误差——即预测路径与参考路线的平均偏差——降低了43%，从2.08降至1.18。
仿真与验证：Omniverse和Cosmos在RTX PRO上运行
英伟达表示，Robotaxi项目不能仅靠物理里程来覆盖罕见的长尾驾驶场景。NVIDIA Omniverse NuRec模型从传感器数据重建真实驾驶场景，NVIDIA Cosmos世界基础模型则生成这些场景的、基于物理的变体，使开发者能把数千个真实世界的极端案例转化为数百万种驾驶行为、交通、天气、光照和传感器条件的组合。
英伟达称，运行在NVIDIA RTX PRO服务器上的Omniverse和Cosmos支持闭环仿真与验证。NVIDIA AlpaSim仿真框架则扩展了训练和评估基于推理的自动驾驶模型的工作流，帮助开发者在部署前发现弱点。
车载计算机与传感器架构：DRIVE Hyperion搭配DRIVE AGX
英伟达称，DRIVE Hyperion是其面向L4级Robotaxi的模块化车载计算与传感器参考架构。DRIVE Hyperion 10将双NVIDIA DRIVE AGX Thor系统级芯片（基于NVIDIA Blackwell平台）与14个高清摄像头、9个雷达、3个激光雷达和12个超声波传感器配对，用于实时360度传感器融合。
英伟达表示，其冗余计算和传感设计支持在传感器或计算组件失效时仍能继续行驶（fail-operational）。双DRIVE AGX Thor旨在运行现代AI工作负载，包括用于感知、推理、路径规划和驾驶动作的VLA模型。
英伟达称，NVIDIA Halos通过Halos OS提供生产就绪的安全基础，以及从云端到车辆的更广泛验证与认证框架，涵盖独立检查、系统验证、大规模仿真和持续测试。
采用方：Uber、Wayve、Pony.ai、特斯拉等
英伟达称，其Robotaxi生态覆盖亚洲、欧洲、中东和北美等目前出现商业Robotaxi服务的所有地区。出行服务商、自动驾驶开发者和汽车制造商正在采用其三计算机架构来训练AI模型、仿真和验证驾驶行为，并规模化部署自动驾驶车辆。
在规模化服务方面，英伟达称Uber正在扩大其NVIDIA DRIVE Hyperion车队，计划到2028年覆盖28个城市。Uber和英伟达还在基于NVIDIA Cosmos构建Robotaxi AI数据工厂，用于整理车队驾驶数据中的罕见场景。
英伟达称，Uber和英伟达正与Autobrains、Avride、Lucid、May Mobility、Mercedes-Benz、Momenta、Nissan、Nuro、Pony.ai、Stellantis、Waabi、Wayve、WeRide和Zoox合作，将英伟达驱动的Robotaxi服务引入Uber平台。
英伟达列举的项目包括：May Mobility计划通过Uber网络运营自动驾驶网约车服务，并在NVIDIA DRIVE平台上开发软件栈；Bolt使用英伟达技术在欧洲开发和扩展自动驾驶车辆；Lyft计划使用NVIDIA DRIVE Hyperion作为未来自动驾驶车队的参考架构；May Mobility车辆目前已在亚特兰大的Lyft网络上运营，由NVIDIA DRIVE提供算力；WeRide通过与Grab的合作，计划将其基于DRIVE Hyperion和DRIVE AGX Thor的GXR带入东南亚关键市场。
在开发端，英伟达称Wayve、日产和Uber正在开发一个全球Robotaxi项目，原型车结合了日产的车辆工程、Wayve的具身AI和NVIDIA DRIVE Hyperion平台。Autobrains正在与Uber在慕尼黑、与VinFast在东南亚开发Robotaxi项目，基于NVIDIA DRIVE Hyperion并由其Agentic AI技术驱动。Zoox将NVIDIA DRIVE用于车载计算及云端训练和仿真。Momenta基于在DriveOS上运行的NVIDIA DRIVE AGX开发软件栈。Pony.ai用NVIDIA DRIVE Hyperion和DRIVE AGX Thor开发了新一代自动驾驶域控制器。Tensor正在开发其L4级Robocar，车载超级计算机中使用八个NVIDIA DRIVE AGX Thor系统级芯片。Waabi通过与Uber的部署合作进入Robotaxi市场，其Waabi Driver平台基于NVIDIA DRIVE AGX Thor。TIER IV和Isuzu正在部署基于NVIDIA DRIVE Hyperion和DRIVE AGX Thor的L4级自动驾驶巴士。Lenovo为与SWM的新一代Robotaxi项目供应基于NVIDIA DRIVE AGX Thor的AD1 L4级域控制器。DeepRoute.ai正在基于NVIDIA DRIVE Hyperion平台与DRIVE AGX Thor开发新一代Robotaxi。
进入量产：车企的自动驾驶项目
英伟达称，随着这些系统从开发进入量产，汽车制造商正在将英伟达技术整合进自动驾驶和Robotaxi-ready车辆项目。特斯拉使用英伟达超级计算机训练其自动驾驶神经网络。
英伟达称，梅赛德斯-奔驰与英伟达正与Uber合作，基于全新S-Class开发Robotaxi生态，采用NVIDIA DRIVE Hyperion架构、全栈NVIDIA DRIVE AV L4软件，以及NVIDIA Alpamayo开放AI模型、仿真工具和数据集，以支持基于推理、安全优先的自动驾驶。
英伟达称，Stellantis、Wayve和Uber正合作开发和部署L4级无人驾驶出行服务，利用NVIDIA DRIVE Hyperion和AI计算技术。Lucid、Nuro和Uber正在开发一个全球Robotaxi服务，使用NVIDIA DRIVE AGX Thor（属于DRIVE Hyperion平台）。现代汽车和起亚正在扩大与英伟达的合作，基于NVIDIA DRIVE Hyperion开发数据驱动的自动驾驶系统。英伟达还将探索扩大与现代汽车集团合资公司Motional的合作，以推进L4级Robotaxi服务。吉利及其生态伙伴计划使用DRIVE Hyperion开发和商业化Robotaxi。吉利汽车集团旗下品牌极氪已采用DRIVE AGX Thor用于集中式域控制器。
英伟达总结称，从云端到车辆，Robotaxi平台几乎每一层都在其加速计算上开发。