自动驾驶成为英伟达AI的试验田。

随着GTC大会落下帷幕，英伟达在AI上的目标更加明确，除了在现有的芯片布局外，英伟达选择汽车作为AI从虚拟世界走向现实世界的桥梁。

在GTC 2026召开前的一周，英伟达官方发布了一段22分钟的视频，内容是英伟达CEO和汽车事业部副总裁吴新宙，共同体验英伟达参与开发的脱手驾驶辅助系统。

根据英伟达官方发言人的确认，这段试驾体验全程没有出现人工接管，视频一刀未剪。

这款基于开源模型Alpamayo的驾驶系统正是黄仁勋口中那个“实体AI的ChatGPT时刻”。

在GTC 2026上英伟达宣布将携手比亚迪、吉利、日产等头部车企，合作基于NVIDIA DRIVE Hyperion平台开发下一代L4级自动驾驶项目。

英伟达正在从芯片供应商走向台前，通过提供一整套的自动驾驶解决方案来实现AI从虚拟走向现实的第一步。

边缘的汽车业务

从布局上来看，英伟达早在2015年就开启了汽车业务，推出了DRIVE系列芯片，经过十年的努力已经成长为汽车高阶辅助驾驶芯片中的绝对统治者。

根据高工智能汽车研究院的统计，2025年在支持城市NOA的高阶智驾计算芯片市场，英伟达以49.36%的市占率领跑，领先第二名华为约26个百分点，第三名为地平线，而这三大厂商合计占据90%的市场份额，市场集中度极高。

虽然在低端的ADAS一体机市场，英伟达的存在感不高，但是在高价值的高端芯片市场，英伟达就是算力的代名词，占据着市场的主导地位。

但是，问题也随之而来，在英伟达全力押注AI产业后，本就处于边缘的汽车业务几乎被遗忘，根据财报显示，2025年英伟达实现2287亿美元的营收，同比大幅增长76%，而其中近90%的营收来源与数据中心业务，也就是出售算力芯片。

至于汽车业务，2025年全年营收23亿美元，虽然增速接近40%，但是体量和规模上的差距还是太大了，这一业务板块甚至没有英伟达卖游戏显卡赚得多。（游戏业务营收145亿美元）

要知道不论是数据中心还是自动驾驶，当下都是靠AI驱动，同样是卖硬件，汽车业务的规模却总是上不去。

为此，英伟达也在试图从内部作出改变，2023年8月，吴新宙正式入职英伟达，而在此之前，吴新宙是小鹏汽车自动驾驶的“灵魂人物”，在他的带领下，小鹏建立起了全栈自研能力，并成功量产交付了XNGP系统。

在进入小鹏前，吴新宙在高通工作了13年，主导了高通在自动驾驶、精确定位和通讯领域的多个核心研发项目。

吴新宙来到英伟达后，被任命为全球副总裁并担任自动驾驶产品主管，直接向CEO黄仁勋汇报。

但是在吴新宙初到英伟达的两年时间里，英伟达的汽车业务从外界看并没有更多的变化，唯一看到的还是跳票多年的Thor芯片终于交付。

然而当Thor芯片开启交付后，汽车市场早已发生变化，一方面，后起的地平线科技用征程6芯片撬动着英伟达在高端的市场份额。另一方面，车企自研正在成为新势力的主流，而这部分用户正是过去极力推崇英伟达高算力芯片的。

导致的现实情况就是，高端的Thor芯片市占率并不高，英伟达的用户更偏爱价格相对廉价的Orin芯片，特别是在中国市场的价格战影响，为控制整车成本，驾驶芯片就成为可以缩减的部分，单颗Orin可以实现的功能，就不会选择最新的Thor芯片。

仅靠硬件芯片，并不足以支撑英伟达在汽车产业上的快速发展，特别是面对日益复杂的市场，和来势汹汹地竞争对手，英伟达需要和用户更紧密地捆绑在一起。

物理AI

在2026年伊始，英伟达选择汽车作为从虚拟走向现实的桥梁，在年初的CES2026上，英伟达宣布将推出NVIDIA全栈自动驾驶解决方案，首款搭载的车型奔驰CLA将在2026年一季度进入美国市场，该系统能够提供L2+级别的自动驾驶能力。

这一合作的落地，意味着英伟达正在从一个芯片供应商转型成为自动驾驶全栈解决方案的提供者，实现了从硬件走向软硬件一体化的新生态。

在黄仁勋的演讲中称这一变化为物理AI的“ChatGPT时刻”。

关于英伟达的自动驾驶，黄仁勋称其是独一无二的，这套系统将端到端AI模型与传统人工工程化的“经典”技术栈结合在了一起。

纯端到端模型很难做安全验证，而传统技术栈遵循成熟的工程规范与流程，更容易验证某些行为是否足够安全。通过两种方式结合，英伟达的系统既能拥有接近人类的驾驶风格，又能保留基于道路规则的安全框架。

除了L2+级的辅助驾驶外，英伟达还在扩充自动驾驶联盟的规模，在GTC 2026上，除了多家车企的加入外，还有多家出行平台，包括Uber、Bolt、Grab、Lyft等全球出行巨头也宣布采用DRIVE Hyperion平台加速其自动驾驶部署。

同时，英伟达还贴心地为客户提供了多种合作模式，以应对不同用户的需求，首先是硬件层面，英伟达联合多家硬件供应商提供了基于获得ASIL-D认证的驾驶系统Halos OS统一安全架构，满足汽车AI的安全认证。

在软件层面，英伟达提供了Alpamayo 1.5开源模型，能通过驾驶视频、导航指令乃至自然语言提示，输出带有推理逻辑的行驶轨迹，帮助车辆更高效地学习并处理罕见路况，降低车企在系统开发上的成本，并提高开发效率。

更重要的是，在训练层面，英伟达推出了Omniverse NuRec仿真平台，利用3D高斯溅射技术，能快速将真实世界数据重建为高保真3D仿真场景，用于对自动驾驶系统进行极限边缘场景的压力测试。

通过软硬件相结合的方式，英伟达正在逐渐从虚拟世界的AI中向现实世界过渡。

在黄仁勋的演讲中提到“AI系统如果只能停留在数字世界，它的经济与社会价值将十分有限。”

虽然说得很宏大，但实际上向汽车产业转型对英伟达来说也是一种无奈，因为虚拟AI的产业正面临严峻的现实电力危机。

受限于出口管制，英伟达先进芯片都只能提供给美国本土的数据中心建设，然而在糟糕的电力系统下，美国的数据中心建设面临着严重的危机，想要建设数据中心需要同步建设储能设施，但这是美国自身难以完成的。

包括欧洲在内，多个地区的电力供应并不富裕，例如美国的发电量仅占全球的14%，但是却承担了多个数据中心的建设布局，并且为了实现环保，科技巨头们还需要全年不间断的无碳电力供应，更增加的难度。

另一方面，现有的AI看似功能强大，但是难以和实际生活接轨，多个爆款的应用也只是建立在数字生活之上。

英伟达想要实现在AI上的绝对统治，必需要抢先探索出更有用的落地项目。

同时已经有实例证明英伟达选择的路线的成功，华为乾崑的ADS辅助驾驶软件就是通过软硬件一体的营销模式，实现了在高阶辅助驾驶芯片中的突破，地平线也在2025年推出了HSD辅助驾驶系统，并顺利搭载在奇瑞汽车上。

黄仁勋在GTC上表示，英伟达正将自动驾驶软件从一次性销售转向持续订阅和服务模式。

这种长期的生态合作一旦建立，对于英伟达来说将会带来持久的利益，不仅通过技术加速了自动驾驶行业的洗牌，还将重塑产业的利润分配模式。

通过构建一个集合了全球车企、出行平台、软件公司的庞大生态，英伟达正在将自己从幕后推向前台，试图主导这场AI转型，但是能否将1%的规模扩大，一切还都是未知数。