关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,辣椒导航app入口与功能介绍

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

入口怎么找才算“靠谱”：图标、权限与来源三步确认

最直接的方式，是在手机桌面或应用列表里搜索“辣椒导航”。如果出现多个同名应用，建议先从三点做筛选：图标样式是否一致、权限请求是否合理、安装来源是否清楚。导航类应用一般需要联网权限，可能会申请存储权限用于缓存；但如果一打开就索要通讯录、短信、通话记录等敏感权限，就需要提高警惕。

很多人觉得“入口失效”，其实是被系统省电策略或清理软件影响了快捷方式或后台行为。遇到点击闪退、打不开的情况，可以优先做两步：先到系统设置里确认它没有被限制联网或后台运行；再尝试清理应用缓存，或从同一渠道更新到最新版本。尽量不要同时安装多个同名“辣椒导航”来回覆盖，否则容易造成数据混乱，出现图标变灰、跳转异常等问题。

辣椒导航app核心功能：聚合、搜索、分类与快捷触达

这类应用的核心价值在于“少跳转、少记忆”。常见功能基本围绕四件事：资源聚合、站点/服务搜索、分类管理、快捷入口。

聚合是把高频内容以卡片或列表集中展示，减少在多个应用之间来回切换；搜索是帮助你在导航页里快速找到站点、工具或分类，收藏多、记不住位置时尤其好用；分类则把工作、学习、娱乐、生活等分区，避免越用越乱；快捷触达包括桌面小组件、快捷方式、收藏置顶等，让它更像一个“个人常用入口面板”。

需要注意的是，导航不等于内容提供方。点击某个服务卡片后加载慢，可能是目标服务本身不稳定，或当前网络受限，并不一定是辣椒导航app的问题。判断时可以在同一网络条件下用浏览器直接访问对比，避免把所有问题都归到“入口”上。

版本差异与更新：为什么同名应用体验差这么多

同名应用体验差异明显，通常和版本及分发渠道有关：可能是不同开发者做了同名产品，也可能是同一产品存在不同地区包，或旧版本遗留导致“入口对不上”。如果你在旧手机上用得顺手，换机时尽量从同一应用商店或同一备份来源恢复，能减少版本分叉带来的不一致。

更新带来的变化多集中在：分类结构调整、搜索策略变化、适配新系统权限，以及修复跳转兼容性。更新后如果发现常用入口位置变了，先看看“收藏/历史/最近”这类聚合页是否还在，再检查分类有没有被重置为默认。若应用支持导出/导入收藏，优先使用这类功能，比手工重建更省事，也能减少误删风险。

下面这张表整理了常见版本情形的表现和处理方式，方便快速排查：

情形	常见表现	优先处理
安装了同名不同应用	图标/界面明显不同，收藏找不到	卸载非目标应用，回到原渠道安装
系统升级后权限变化	无法跳转、打不开链接、白屏	检查联网/后台/默认浏览器设置
缓存或数据异常	闪退、加载卡顿、收藏显示不全	清缓存/重启，必要时备份后重装
更新后布局调整	入口位置变动、分类重置	在“最近/收藏/搜索”里找回并重新置顶

使用注意事项：隐私、默认浏览器，以及“入口失效”的真相

导航类应用的本质是“跳转器”，权限和隐私更需要谨慎对待。建议把“能不用就不用”的权限关掉，尤其是通讯、定位、短信相关。与此同时，默认浏览器设置也会影响跳转体验：有些链接会调用系统默认浏览器或系统内置 WebView，如果默认浏览器被禁用、被限制后台，或装了过多拦截插件，就可能出现点击无反应、反复弹窗等现象。

另外，“入口失效”也经常和网络环境有关。公司/校园网络的 DNS、代理策略，或运营商解析不稳定，都可能导致部分目标站点打不开。这时辣椒导航app只是把你带到入口，能不能顺利打开更多取决于网络和目标服务本身。遇到偶发失败，可以先切换网络（Wi‑Fi/蜂窝）再试；如果持续失败，再考虑更新或重装应用。

适合哪些人长期用：把“常用”变成可控的工作流

如果你每天都要在多个工具、页面之间切换，它更适合作为“个人常用入口集”长期使用：把高频内容放首页，低频内容归到二级目录，定期清理失效入口，越用越顺。反过来，如果你只是偶尔打开几个固定应用，导航的价值可能不大，反而多了一层跳转。

回到最初的需求：入口要找对、版本尽量一致、权限保持克制。把这三点做到位，辣椒导航app的聚合与快捷能力才能稳定发挥，也能减少“明明装了却总觉得不对劲”的困扰。

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教师被狂揉下部❌视频介绍

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教师被狂揉下部❌视频特色

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教师被狂揉下部❌视频下载方式:

①通过浏览器下载

打开“教师被狂揉下部❌视频”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://car.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“教师被狂揉下部❌视频”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

教师被狂揉下部❌视频安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问教师被狂揉下部❌视频官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://jiangbei1.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择教师被狂揉下部❌视频。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载教师被狂揉下部❌视频软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用教师被狂揉下部❌视频软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动教师被狂揉下部❌视频软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：教师被狂揉下部❌视频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。

教师被狂揉下部❌视频使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加教师被狂揉下部❌视频”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，教师被狂揉下部❌视频支持，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。

进入教师被狂揉下部❌视频教程

1.打开教师被狂揉下部❌视频，进入教师被狂揉下部❌视频前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入教师被狂揉下部❌视频，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。

教师被狂揉下部❌视频特点

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更新内容

一、修复缓存无法清理的问题

二、新增动态语音提示功能

三、修复了角色死亡后镜头不跟随的问题。

四、(接下来的 50 条为简略版，方便快速排版)

五、优化了登录界面的背景图。

六、修复结局分支不触发的BUG