关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,比思论坛东方美人免空资源入口（稳定可用）

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

“免空资源入口”在比思论坛东方美人里到底指什么

在比思论坛东方美人相关语境里，“免空”一般指不依赖网盘转存、不需要跳到外部云盘页面或绕过层层验证，能在站内或更直接的方式获取资源。大家口中的“入口”通常对应三种形态：

第一类是特定版块或聚合帖（集中更新、按主题整理归档）；第二类是帖子里的直链或附件（站内附件、图片/压缩包、磁力信息等）；第三类是楼层里的补链、镜像或分流信息。论坛更新快，所谓入口更像“位置线索”，而不是一个永远不变的单点链接。

也要避免一个常见误区：很多人把“免空”理解成“永远免费、永远高速、永远不受限制”。实际上，免空只代表链路更直接，不等于没有门槛，也不保证资源长期存活。

为什么很多入口不稳定：失效的常见原因与规律

“稳定可用”更多是相对概念。影响入口稳定性的原因大致有四类：

1）发布者主动替换：链接被反馈失效后，发布者可能更换分流或重新打包，老楼层的链接看起来就像“挂了”。

2）权限与等级限制：部分资源需要特定权限才能查看附件或隐藏内容。未登录、等级不足、积分不够时，很容易误判为入口失效。

3）内容审核与清理：主题帖可能被合并、移动或清理。搜索引擎还留着快照，但帖子路径已变，点进去自然打不开。

4）下载端与网络环境：磁力、种子、直链并不总是“点了就能下”，下载器支持情况、网络环境、DNS 或拦截策略都可能导致连接失败。

很多人一味刷新、到处找“最新地址”，反而忽略最常见的根因：权限不足，以及客户端或网络环境不匹配。

判断“稳定可用”的方法：看三点就够

与其追求“永不失效”，不如用更可操作的标准来判断一个入口是否值得长期关注：

第一，看更新连续性：同一发布者或同一系列是否持续更新，遇到失效是否有补链习惯。

第二，看分流冗余：是否提供不止一种获取方式（例如附件+分流、主链+备用）。只有单一链路的入口，一断就全断。

第三，看讨论区反馈：楼层里是否有近期“可用/失效”的反馈，时间越近越有参考价值。

如果某个入口自称“稳定”，但几乎没有反馈痕迹，也没有备用分流，这类更像碰运气，不适合长期依赖。

访问与下载时最容易踩的坑：权限、伪装与安全边界

相关资源帖里常见的隐藏机制包括“回复可见”“购买可见”“达到等级可见”。这些机制本身不等于不可靠，但容易让新用户产生落差：看标题以为能直接下载，进帖才发现拿不到内容。更稳妥的做法是先确认自己是否满足条件，再决定是否继续翻找。

另外还有两类高频陷阱需要特别注意：

一是伪装的“入口”。标题写得很像资源入口，但内容空洞，只有截图，或者把人引导到不明页面。这类即使短期能点开，也谈不上稳定。

二是不必要的可执行文件。如果资源交付以可执行文件为主，尤其还要求关闭安全软件、安装额外组件，风险会明显升高。免空不等于免风险，越是“点一下就能拿到”的东西越要留心文件类型和发布者可信度。

下面这张表可以帮助快速区分“看着可用”和“实际可用”的差别：

情况表现	可能原因	处理方式
打开帖子但看不到下载内容	未登录/等级不足/隐藏内容	先登录，查看权限要求与隐藏规则
链接能点开但无法下载	分流失效/客户端不支持/网络拦截	换分流或更换下载方式，检查网络与 DNS
附件显示存在但下载报错	附件被清理/服务器策略变化	看楼层是否有补档，优先找近期更新帖
标题写“免空稳定”但内容杂乱	引流帖/聚合失效	参考楼层反馈与发帖记录，谨慎跳转

“免空”和“网盘”并不是非此即彼：选择取决于场景

很多人偏好免空，是因为网盘常见的限速、失效和提取限制确实影响体验。但免空也有代价：直链往往更短命，磁力依赖热度和环境，站内附件也会受论坛策略影响。更接近“稳定可用”的做法通常是组合使用：主入口之外再备一条分流；优先关注有维护习惯的发布者或系列帖；遇到失效先排查权限和客户端问题，再决定是否需要换入口。

把“比思论坛东方美人免空资源入口（稳定可用）”理解为一个动态线索，会比执着寻找某个永恒地址更贴近现实。能持续更新、能及时补链、还能提供冗余分流的入口，才更符合大多数人想要的“稳定”。

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更新内容

一、修复按钮长按 / 双击异常

二、活动时间倒计时更精准

三、增加色弱/夜间模式适配界面

四、支持更多第三方登录方式

五、优化机关点击反馈速度

六、优化低电量场景下的表现