关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,91免费看国产：高清流畅在线播放

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

至于“91”，更多时候像是一种标签化的关键词组合，可能对应某些应用名、站点别称、聚合页面，甚至只是用户的搜索习惯前缀。本身并不天然意味着合法、稳定或高质量。

这类搜索结果的落地页通常可以归为三类：

1）正规平台的免费区或限免内容：往往会有广告，清晰度可能受限，内容更新也会受版权影响；

2）聚合类播放器或“资源整合”页面：常以“一键在线看片”为卖点，但来源复杂、链接失效频繁；

3）诱导下载或弹窗页面：打着“高清流畅”的旗号，实则引导安装不明软件、索要权限，或者多层跳转。

如果你的核心目标是“高清流畅在线播放”，第一步与其盯着热门关键词，不如先判断来源是否可靠、播放链路是否干净——这会直接影响卡顿、清晰度、弹窗干扰以及账号和设备的风险。

很多人会觉得“越高清越卡”，但并不完全成立。高分辨率和高码率确实更吃带宽与解码能力，可实际“卡不卡”往往更取决于线路质量、CDN节点、编码格式、播放器适配，以及你所处网络的稳定性。

常见情况包括：

- 清晰度能选，但一到晚高峰就缓冲：通常是线路拥堵或节点不稳定；

- 明明选了“高清”，画面仍然发糊：可能源文件本身分辨率就低，或被二次压缩；

- 手机上能播，电视端/投屏就卡：可能是电视解码能力不足，或投屏协议带宽不够；

- Wi‑Fi 满格仍一直转圈：信号强不等于稳定，可能是路由器拥塞、环境干扰，或 DNS 解析偏慢。

还有一种更需要警惕的情况：页面写着“高清流畅”，实际只是把“清晰度选项”当噱头；一旦切换更高清晰度，就要求登录、分享、甚至跳转下载。遇到这种套路，建议及时止损。

播放卡顿、打不开、画质差时，尽量按“最可能、成本最低”的顺序排查，别一上来就不停换资源、装新应用，反而把账号和设备环境越弄越复杂。

第一类：网络与解析问题

- 先切换网络（Wi‑Fi/移动数据互换），看是否立刻改善；

- 尝试更换 DNS 或重启路由器，很多“能打开但一直缓冲”的问题出在解析不稳定；

- 关闭占带宽的同步、下载、网盘上传、后台更新等。

第二类：播放器与设备问题

- 清理应用缓存，重启应用或浏览器；

- 老机型播放 H.265 或高帧率视频时可能吃力，容易掉帧或音画不同步；

- 关闭“省电模式/性能限制”，部分机型会限制解码性能；

- 投屏卡顿时，优先保证设备在同一 Wi‑Fi 下并尽量使用 5GHz 频段；条件允许的话，也可改用有线或本地播放（在合法前提下）。

第三类：资源源头问题

- 同一集总在同一时间点卡住，多半是片源损坏或服务端问题；

- 频繁“加载中”后报错，可能是链接失效或被限流；

- 画面抖动、马赛克严重，常见于二手转码片源。这种时候，与其反复调设置，不如直接更换正规来源更有效。

“免费看国产”最容易踩的坑往往不在画质，而在权限、弹窗和账号安全上。常见误区包括：

- 以为“必须安装播放器”是正常流程：不少所谓播放器会索要通讯录、短信、悬浮窗、无障碍等高风险权限；

- 把弹窗误当成播放按钮：越点跳转越多，最后装上来路不明的应用；

- 用同一密码在多个不明站点注册：一旦发生泄露，容易被撞库；

- 轻信“开通会员免广告更清晰”：付费链路不透明时，可能带来扣费纠纷。

一个简单的判断原则是：播放前就要大量授权、强制下载、或者反复跳转的，基本不值得继续。真正顺畅的“在线播放”体验应该更轻量：打开—选择清晰度—播放，不需要额外复杂步骤。

只盯着“高清流畅”四个字很容易走偏，不同观看路径的体验差异往往更关键：

路径类型	典型优点	常见问题	更适合的人
正规平台免费区	稳定、少风险、画质相对可信	广告多、部分内容限免/下架	追求省心、愿意接受广告
聚合播放页/资源整合	内容看似丰富、搜索方便	失效多、弹窗多、清晰度不实	只想临时找某个片段的人
不明应用/强制下载	号称“秒播高清”	权限风险、扣费/弹窗、隐私隐患	不建议

围绕“91免费看国产：高清流畅在线播放”这类搜索需求，关键并不是找到某个固定入口，而是建立基本的判断能力：同样一句“免费”，可能对应正规平台限免，也可能是高风险跳转；同样一句“高清”，可能是真 1080P，也可能只是被压过的“伪高清”。

如果你发现自己为了“免费”和“高清”不断换入口、清缓存、装应用，但体验反而越来越差，往往说明方向本身就不对。把稳定性、来源可信度和权限边界放在第一位，才更可能真正实现高清、流畅的在线播放体验。

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女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频介绍

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女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频特色

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女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频下载方式:

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特别说明：女人张开腿涩涩㊙️黄漫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。

女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频”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。

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进入女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频教程

1.打开女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频，进入女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频前加载界面。

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3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频，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。

女人张开腿涩涩㊙️黄漫视频特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复已知bug，优化用户体验

二、新增“无提示模式”下的纯解谜成就系统

三、增加了色盲模式，关爱更多玩家体验。

四、延迟清理无用资源

五、场景切换无缝加载体验优化

六、增加物品识别提示小图标