关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,森奈奈子作品全集盘点

文 | 时间线 Timelines，作者 | 308，编辑 | 周易

「我觉得，我们能够看到，到达 L4 或者完全自动驾驶的这条路，已经比较清晰了」。

近日，恰逢北京车展，在英伟达举行的一场别开生面的媒体沟通会上，英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙，谈到了他本人对于当前自动驾驶发展的判断。他也引用英伟达 CEO 黄仁勋的话说：自动驾驶的 ChatGPT 时刻已经到来。

那么，在这个关键节点，英伟达希望扮演什么样的角色？

对于这个问题，吴新宙表示，英伟达长期以来布局自动驾驶，已经超过十年的时间；而如今，英伟达的目标是在全球范围内推动整个行业面向 L4 进行演进和落地，这也是英伟达汽车事业部的核心目标。

实际上，围绕着自动驾驶，英伟达已经构建了一整套全栈的系统，其中包括底层的硬件 DRIVE Hyperion、操作系统和平台软件 Halos OS、开源模型 Alpamayo、应用 DRIVE AV 和包括 Cosmos 与 Omniverse NuRec 在内的基础设施。

值得一提的是，伴随着 L4 的到来，英伟达已经推出了面向 L4 的统一车辆参考架构 DRIVE Hyperion 10，其中包括基于英伟达 DRVIE Thor 的算力平台，也包括预验证传感器供应商的通用传感器套件，还有相关符合安全认证要求的构建模块。

在本次沟通会中，吴新宙表示，基于 Hyperion 10 的合作，英伟达会与包括 Uber 在内一系列合作伙伴采集上百万个小时的数据，从而开放给整个自动驾驶开发生态，从而降低整个行业面向 L4 迈进的门槛。

另外，在谈到英伟达的开源自动驾驶模型 Alpamayo 时，吴新宙表示，Alpamayo 也在不断进化中，目前已经进化到 1.5 版本；预计到 2026 年 6 月份的 Computex 大会上，Alpamayo 会迎来 2.0 版本。

吴新宙强调，Alpamayo 2.0 将会是一个更加强大的版本。

谈到下一步的发展，吴新宙表示，未来十年，对于包括英伟达在内的整个行业来说，最核心的挑战将会是物理 AI ——而自动驾驶将会是物理 AI 最大规模的能够量产落地的一个场景。

值得一提的是，伴随着本次北京车展的带来，英伟达也宣布了一系列与 L4 落地相关的合作，并且这一合作也在不断面向物理 AI 进行延伸。

其中，德赛西威正在基于英伟达 DRIVE Hyperion 中的 DRIVE Thor 开发面向量产的智驾解决方案。同时，小马智行发布的全新一代自动驾驶域控制器也集成了 DRIVE Thor。

除此之外，英伟达在车端业务的布局，也延伸到座舱 AI 领域。比如，阿里巴巴将千问 -Omni 全模态大模型运行于英伟达 DRIVE 平台。而联想车计算则推出搭载了基于 DRIVE AGX Thor 的智算平台 AI Box，目标是赋能座舱 AI 助力汽车制造商部署大模型与智能体。

值得一提的是，在本次车展期间，在以往双方已有合作的基础上，英伟达还宣布与奇瑞汽车合作布局物理 AI，发力辅助驾驶、座舱 AI 与机器人赛道。

总体可见，在当前整个自动驾驶行业正在面向 L4 的大背景下，英伟达正持续在与自动驾驶行业相关的技术演技和生态建设等方面积极布局——而英伟达也早已经将长远的目标，瞄准了物理 AI 的发展。

本次沟通会期间，吴新宙以英伟达全球副总裁、英伟达汽车事业部负责人的身份也与包括时间线 Timelines 在内的众多中国媒体进行了深入交流，其中涉及到的话题包括 L4 自动驾驶、物理 AI、下一代车载计算平台等。

以下是这次沟通会谈及的主要内容，我们做了不改变原意的编辑。

提问：英伟达如何看待自动驾驶行业里关于纯视觉和激光雷达的不同选择？

吴新宙：

我觉得，对于 L2++ 来说，激光雷达是否必要，永远是一个见仁见智的问题——你可以证明它的充分性，但无法证明它的必要性。

不管是特斯拉，还是一些其他的车厂，都有选择纯视觉。大家知道，我曾经在小鹏任职，虽然小鹏是第一家引入激光雷达的车企，但我自己一直是一个比较坚定的视觉派。因为视觉的能力是非常强的，它的像素密度也比激光雷达高很多，尤其是视觉模型的上限也是非常非常高的。

对于海外 L2++ 来说，也有车企是采用激光雷达的。从英伟达作为生态推动者的角度，我们不会说一定要采用或者不采用激光雷达，但是，在英伟达对于 Hyperion 的定义中，我们是不带激光雷达的。

另外我们也坚定地认为，从 L3 或者 L4 的角度，激光雷达还是非常重要的一环，它可以提供传感器层面的重要冗余部分。我们也在与欧美玩家一起在寻找一个比较稳定的、在欧美能够落地的激光雷达供应商，这对于我们来说也是非常重要的。

提问：英伟达如何看待一些车企自研芯片？

我们并不反对车企自研芯片。比如特斯拉当年也在与英伟达进行了 Parker 的合作之后，就选择了自研芯片——但我们也保持了与特斯拉之间的合作。对于我们来说，更重要的是能够推动整个生态往前发展。

我们不期待你们买我们所有的东西，但是我们不希望的是，你什么东西都不要我们的。我们提供了整体「三个计算机」和「五层蛋糕」的服务。我们希望所有的车厂都能够从我们的服务中受益，如果车厂受益，我们自然也会受益。

在中国市场，一些新能源车企在自研芯片，那么我们也持续保持与这些车企的良好沟通。目前不管是训练，还是仿真，还是开源模型，甚至是数据，我们都有一些比较好的合作。对于我们来说，最重要的是希望看到整个业界面向 L4 前进，而不是说一定要用我们的车载芯片。

提问：你如何评价你在英伟达的工作？

我在英伟达的官方职责是负责整体的汽车事业部，汽车事业部的业务非常广泛。大家可能都多少看到一些报道，讲到是 Jensen（黄仁勋）如何管理下属，我也看到了一些，至少我看到的写得都是真的。英伟达是一个非常扁平的组织。

目前我的最主要的职责是两件事情，第一是推动整个业界向 L4 的进展。第二个，就是推动我们的端到端的「给钥匙方案」整体方案的落地。我觉得这两件事情都非常非常重要。

从我个人的体感来说，在英伟达工作，还是一个非常累、但是很有意思的事情。大家对我的过去可能都比较了解，也算是推动了中国自动驾驶往前发展。那么现在我有机会能够把中国的经验通过英伟达的平台去进行放大，真正有机会推动所有的车厂走向 L4。

这对我来说，可能说是个人职业生涯的一个最好的助脚了，所以我在这是非常开心的。至于干得怎么样呢，我觉得还有点言之过早，可以再过一两年再看。

提问：对于其他玩家也在英伟达平台部署自己的算法，你怎么看？

英伟达是一个生态玩家，我们会尽量帮助所有里的参与者走向全自动驾驶。对于英伟达说，首先我们不可能、也没有这样的野心去把控所有东西。我觉得这个不是生态玩家的一个好的方法。我们也希望在这条路上有更多的成功者。

刚才提到，我们有三个计算机的说法。一个玩家，哪怕不用我们的车端推理计算机，也还是要用我们云端的训练计算机和仿真计算机。除了推动自动驾驶发展之外，对于英伟达整个公司来说，我们也是整个世界的 AI 基础设施企业。

我们希望 AI 能够尽快发展，AI 走得越远，玩家越多，英伟达的收益就越大。这两者并不矛盾。

提问：业内有人认为未来需要 5000 TOPS 的算力，英伟达对于下一代车端算力的思考是什么？

很多事情能够证明它的充分性，但是很难证明它的必要性。从英伟达的角度，我们对大算力是乐见其成的，当然也很难去判断未来到底需要什么样的算力，但其实，我们对下一代芯片的设计也在往这个量级去走。

从车端的角度，有很多方面对算力都有倍增的要求。

第一个是传感器的像素和分辨率，现在大家用 800 万像素的，未来的话可能还有更高像素的摄像头出来。为什么要更高像素？可以看得更远、更安全。

第二是帧率，目前业内常用的是 10 帧，对于一个好的系统体验来说，这是勉勉强强的，要把安全率做得更好的话，希望能够有更高的帧率，30 帧可能会更好。

第三个就是在推理里有多少帧数，帧数越长，说明长时序推理、长期记忆的能力更强，这对于长尾问题的理解还是非常有帮助的。

这三个维度都决定了算力倍增的需求，我们现在的算力还是在一个勉勉强强的状态。但是从市场角度来说，要控制成本，而且目前车端还现在没有一个 5000 TOPS 的芯片。

接下来就是希望通过我们的能力，在不增加成本、不提升功耗的情况下，能够把算力能够往上提，从而让车的能力越来越强——这个过程会在什么时候结束，我并不确定。我只能告诉你的是，我们下一代的芯片正在往那个方向去，而 Elon（马斯克）也是在往那个方向走去。

提问：黄仁勋对于自动驾驶的执念和目标是什么？

在 Jensen 的蓝图里，物理 AI 是非常重要的。

未来，我相信 AI 和物理 AI 它一定可以推动 GDP 十倍百倍的增长。我在不同场合说过，生成式 AI、后面的 Agentic AI 和物理 AI 一定会推动第四次工业革命，它会导致整个的生产力进行一个指数级的增长，对人类社会会产生非常深刻的影响。

对于我们公司来说，在 Jensen 的整体战略布局中，下一步整个公司就是要把物理 AI 做好。他很早就看到了自动驾驶，恰恰是物理 AI 中可能相对来说是比较容易实现的一件事，也是真正可以大规模量产的一件事。

所以 Jensen 的执念来自于他对未来的非常清晰的理解，这也是 Jensen 最强的地方，能够把 英伟达从从一个显卡公司一步一步做成今天作为整个世界 AI 发展的推手。所以我觉得，谈到自动驾驶和物理 AI，说是一个执念我觉得是小看了 Jensen，本质上是对他在十年前就对未来世界演进的非常清晰的判断。

提问：到 2026 年，很多人都去做机器人了，那么自动驾驶的实现还是一个非常值得追寻的目标吗？

我觉得，不管机器人也好，无人驾驶也好，都是物理 AI 非常重要的一部分。很多事情，其实大家有可能会小看最后一步的的重要性，其实也很难讲，现在是不是真的到最后一步了，其实现在只是觉得非常接近。

对我来说，能够有机会在英伟达这样一个平台去推动全球所有的车厂往这个方向走，这是一个非常非常有使命感的东西。我也希望将这种使命感至少再传递给我的团队。本质上英伟达还是一个生态生态玩家，没有谁是真正我们的竞争对手。说实话，我们还是希望大家一起成功。

目前只能说，自动驾驶这个事情还非常有意义，但机器人也非常重要。目前机器人的发展，还

“全集”在搜索语境里到底指什么：正片、合集与再编辑

中文语境里的“全集”常被当作泛称，但落到具体文件里，通常会遇到三类内容：

第一类是按发行方编号（品番）发布的单体正片。这类最容易核对，也最接近“作品清单”的基础单位。

第二类是“Best/精选/总集篇”等再编辑内容，把不同时期的片段或代表作重新拼接，标题看起来像“完整收录”，但与单体正片往往大量重叠。

第三类是上传者自己打包的“合集包”。它可能把若干番号或片段混装在一起，命名也更随意，常见“全集XX部”“全网最全”等说法。这类最容易混入同名不同人、剪辑短版，甚至出现封面与内容不匹配的情况。

因此，做“盘点”时更稳妥的顺序是：先确认“森奈奈子”指向的是同一位演员（同名并不少见），再用“单体正片编号”搭骨架，把精选/合集当作附录信息，而不是反过来。

识别与对照的关键字段：演员名并不是唯一可靠线索

只靠演员名检索，最常见的坑是同名、译名差异或站点标注错误。更稳定的做法是用多个字段交叉比对：

• 发行编号/品番：通常是最可靠的“身份证”。标题会变，编号一般不变。
• 发行厂牌/系列名：系列作品常有固定前缀或固定版式，配合编号能更快锁定同一条目。
• 发行日期：当信息对不上时，用日期校验很有效；“同编号不同日期”往往意味着重发、再编辑或站点填写错误。
• 片长与版本标识：同一作品可能出现“完整版/短版/编辑版”，片长差距通常很直观。
• 封面与演员表：封面容易被盗用，演员表也可能乱填；但用“编号 + 片长 + 封面”三项一起核对，误标概率会明显降低。

常见“对不上”的情况与处理方式大致如下：

常见情况	你会看到的现象	优先处理方式
同名误标	标题写森奈奈子，但编号、封面风格明显不一致	以编号为准，回查厂牌与演员表；必要时直接舍弃该条
再编辑混入全集	“Best/総集篇/精选合集”夹在单体正片之间	单列为“合集”，不要计入“正片数量”
不同清晰度被当成不同作品	同编号出现多个文件，后缀 1080p/4K/HD 各一	按“同编号同内容”合并，只补充清晰度信息
版本被截短	片长明显短很多，或出现“Part/剪辑版”等字样	标注为“短版/剪辑版”，并继续寻找同编号完整版

按“流通形态”做盘点更实用：你实际会搜到的几种集合方式

很多人理解的“森奈奈子作品全集”，在文件层面往往是几种集合方式混在一起：

1）按编号顺序的作品包：最适合查漏补缺。把已确认的编号按时间排序，缺号就标成“待核实”。

2）按系列聚合：如果她参与过固定企划或主题系列，系列名能帮助你快速归类，检索效率也更高。

3）按清晰度与字幕分层：中文环境里“中字/无字”“内嵌/外挂”经常作为筛选条件。需要注意的是，字幕与片源不是严格一一对应，字幕版本替换片源后，文件名看起来不同，但内容可能并没有新增。

4）按剪辑属性区分：只要标题出现“合集、精选、名场面、混剪、精华”等词，就要先默认它不等于“新增作品”，更适合放进附录而非正片清单。

实际整理时，建议你的盘点清单至少包含：编号、发行日期、片长、厂牌、备注（是否为剪辑版/合集/重发等）。这样即使不把所有片名逐条写全，清单也更容易复核与补全。

最容易踩的坑：把“数量”当成“完整”的唯一标准

搜索里最容易误导人的往往是“XX部全集”。数量大并不等于完整，常见原因主要有三类：

一是重复收录：同一部作品的不同清晰度、不同封装格式、不同字幕版本堆在一起，会把数量虚增。

二是混入非正片内容：把“精选总集”甚至同厂牌其他演员的作品一起塞进“全集包”。

三是封面与标题引流：标题写森奈奈子，但内容并非她。

与其追求“数字最大”，不如追求“编号闭环”：每一条你都能解释它是什么、从哪里来、为什么归到她名下，这样的盘点才可靠。

另外也要留意“译名/别名”问题：日文名、中文音译、站点自造中文名可能并存，很容易让人误以为是不同人。遇到这种情况，还是回到编号与厂牌去核对，不要被标题牵着走。

盘点到最后该怎么收束：把“已确认”和“待核实”分开

一份适合长期维护的“森奈奈子作品全集盘点”，建议把条目拆成两栏：

• 已确认正片：编号与关键信息对齐，可复核。
• 待核实条目：只有演员名、封面模糊、缺编号、片长异常或疑似剪辑合集的内容。

这样做的好处是，后续补新作品或发现误标时，只需要移动条目即可，不会推翻整份清单。也更符合大多数人的真实目的：不是一次性拿到一堆文件，而是逐步把“哪些确实是她的作品”这件事弄清楚。

FAQ

Q：看到“森奈奈子 Best/精选合集”，算不算她的作品数？
A：可以算“相关内容”，但不建议计入“单体正片数量”，因为通常与正片重复。

Q：同一编号出现两个片长，哪个才对？
A：优先选择发行信息更完整、片长更长且没有“剪辑/短版”标识的版本；明显更短的多半是截短或再编辑。

Q：只有演员名没有编号，能不能收进全集？
A：可以先放进“待核实”，等补到编号或厂牌信息后再转入“已确认正片”。

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98自❌拍视频网介绍

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98自❌拍视频网特色

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特别说明：98自❌拍视频网软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

98自❌拍视频网使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加98自❌拍视频网”按钮从电脑文件夹选择文件《💫user.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，98自❌拍视频网支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入98自❌拍视频网教程

1.打开98自❌拍视频网，进入98自❌拍视频网前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入98自❌拍视频网，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

98自❌拍视频网特点

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相关介绍

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更新内容

一、增强震动反馈体验

二、接入支付宝支付SDK新版

三、新增地图事件：诡异钟声

四、新增语音转文字功能

五、增强“线索互斥”逻辑错误提示

六、提升云存储服务连接效率