欧洲交通领域的领军企业利用NVIDIA的Hyperion技术，打造出安全可靠的车辆及机器人出租车车队。

欧洲的自动驾驶技术领导者们依托于NVIDIA的Hyperion计算平台

新闻摘要：

柏林，2026年10月21日——在GTC柏林大会上，NVIDIA宣布，欧洲的领先汽车制造商以及自动驾驶技术提供商，包括Lucid旗下的Bolt、梅赛德斯-奔驰、大众商用车以及Einride等公司，都将使用NVIDIA Hyperion计算平台展示各自的自动驾驶技术应用案例。这些案例涵盖了三级和四级自动驾驶车辆的应用，以及未来的机器人出租车车队。

此外，沃尔沃汽车也采用了Hyperion和NVIDIA Alpamayo软件来实现安全驾驶功能。NVIDIA还推出了新的人工智能和安全技术，以帮助开发者大规模构建、验证并部署自动驾驶车辆。

自动驾驶交通领域蕴含着巨大的商业机会，而机器人出租车则引领着向商业化四级自动驾驶的过渡。NVIDIA Hyperion以及NVIDIA Halos全栈安全系统为汽车制造商和自动驾驶技术提供商提供了强大的计算性能、安全保障以及长期支持，使他们能够大规模地将自动驾驶车辆推向市场。

“机器人出租车是机器人技术和物理人工智能在市场上的首次应用，它改变了人员和货物的运输方式，”NVIDIA创始人兼首席执行官Jensen Huang说道。“NVIDIA Hyperion与我们的Halos安全操作系统相结合，为合作伙伴提供了完整的机器人出租车平台，从而实现完全自主驾驶和最高级别的安全性，让我们更接近一个所有交通工具都实现自动化的未来。”

欧洲的自动驾驶技术领导者们正在探索各种实现自动驾驶的方法，从乘用车到机器人出租车车队，再到自动驾驶货运卡车。NVIDIA Hyperion的模块化架构支持所有这些项目，同时与NVIDIA Alpamayo自动驾驶软件以及合作伙伴自己的驾驶软件兼容。

Bolt已选择使用NVIDIA Alpamayo软件来开发其欧洲地区的机器人出租车项目，首批车型将是基于Hyperion平台的Lucid汽车。Bolt和NVIDIA将共同调整该软件以适应欧洲的道路条件，并将其整合到多家制造商的车辆中，从而将NVIDIA的驾驶和安全技术与Bolt的车队管理系统、运营能力以及当地市场经验结合起来。

Bolt计划于2027年在马德里开始收集实际驾驶数据，以支持自动驾驶技术的开发和验证工作——前提是获得相关监管机构的批准。德国将是未来部署的重点地区，届时将有至少25,000辆具备四级自动驾驶功能的Lucid汽车在NVIDIA Hyperion平台上投入使用。

在GTC柏林大会上，大众商用车展示了其基于Hyperion的自主ID.Buzz AD车辆平台，该平台可支持多种自动驾驶系统。Hyperion提供了一种通用的计算和传感器架构，简化了集成和验证过程，帮助开发者和运营方将机器人出租车和商用运输服务推向市场。

沃尔沃汽车正将其领先的车辆安全系统和工程专业知识与Hyperion、Halos OS以及Alpamayo软件相结合，使未来的沃尔沃汽车能够在复杂的现实环境中安全行驶。

梅赛德斯-奔驰正在扩展与NVIDIA在Hyperion和Alpamayo软件上的合作，以支持汽车制造商开发三级和四级自动驾驶功能。该公司还宣布，与NVIDIA合作开发的MB.DRIVE ASSIST PRO即将在德国获得批准，用于城市内点对点驾驶辅助，帮助驾驶员在复杂的城市交通中轻松导航。

除了乘用车和自动驾驶出租车之外，Einride还在Hyperion平台上开发下一代自动驾驶货运卡车用驾驶系统。他们使用Halos、Alpamayo以及NVIDIA Cosmos™开放世界模型来开发和验证其驾驶系统。而TIER IV组织和慕尼黑工业大学则计划将Hyperion技术应用于德国自动驾驶公共交通系统的开发与验证工作。

NVIDIA的技术和制造合作伙伴也在努力扩展自动驾驶生态系统。Aptiv、Valeo和Schaeffler正在开发基于Hyperion的计算平台，这些平台可以被汽车制造商整合到L4级自动驾驶车辆和自动驾驶出租车中。

NVIDIA的Halos技术为自动驾驶系统提供了安全保障基础，它将人工智能计算、安全软件以及从开发到部署过程中的验证环节紧密结合起来。

为了让开发者能够重复性地评估驾驶行为及模拟结果的准确性，NVIDIA今天推出了Halos SAFE——一个用于安全性评估的框架。dSPACE、IVEX和TÜV Rheinland也参与了该评估流程的开发工作。Halos SAFE通过定义明确的场景、测试以及可衡量的性能标准，将仿真、软件及硬件在环评估、道路测试以及车队监控有机地结合在一起，从而生成可追溯的安全证据，为系统的部署提供支持。

Halos SAFE生态系统还包括JLR、梅赛德斯-奔驰、沃尔沃汽车、51Sim、aiMotive、AVL、Deepen AI、Foretellix以及Synopsys等公司。

加速自动驾驶技术的发展意味着需要教会人工智能处理现实世界中各种复杂的驾驶情况，然后将这种智能应用到车辆上。NVIDIA的最新模型、工具和蓝图帮助开发者整理驾驶数据、优化模型并评估性能表现：

Uber与NVIDIA合作，利用Cosmos平台打造一个数据处理中心，用于处理自动驾驶相关的数据。这一合作涵盖了人工智能开发基础设施、基于Hyperion的交通工具，以及Uber的全球出行网络。

保时捷通过Voxel51公司在大众集团旗下的品牌中推进数据处理流程的开发工作。他们利用NVIDIA Cosmos数据工厂以及Microsoft Azure上的Omniverse NuRec，将车队数据转化为数据集和仿真模型，以评估自动驾驶模型的效果。预计这种方法可以将重复的实地测试次数减少90%，并将开发周期缩短85%。

请观看Huang在GTC柏林大会上的主题演讲，并探索相关会议内容。

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