英偉達要做Robotaxi，採用端到端+強化學習

英偉達業務版圖再拓展。

36氪從多處獲悉，英偉達內部正在孵化Robotaxi項目，這項決定在近期的一項All hands meeting（全員大會）上宣佈，將交由就職多年的高級總監Ruchi Bhargava負責。

知情人士告訴36氪，新項目將採用全新的一段式技術路線。該技術路線僅使用一個「端到端」神經網絡，核心是通過仿真技術形成的世界模型對神經網絡進行強化訓練，與特斯拉FSD採用的路線相似。

英偉達今年1月發佈了Cosmos世界基礎模型。該平臺通過整合文本、圖像、視頻及傳感器數據，生成遵循物理規律的高質量合成視頻數據，並已經經過2000萬小時數據的預訓練。

Cosmos世界基礎模型的意義之一，便是能夠拓展現實場景難以產生的複雜數據，來提升自動駕駛系統的能力上限。

這條路線已經得到行業的初步認可，理想、小鵬等企業均已着手打造自己的世界模型。

消息人士向36氪表示，英偉達發力Robotaxi，其邏輯並非簡單的業務擴張，而是想推出一個「Robotaxi的技術樣本」。

此前，英偉達已與通用、奔馳、豐田三家車企展開合作。將基於英偉達技術，合作開發或打造自動駕駛車隊。黃仁勛在今年5月透露，與奔馳合作的L4級自動駕駛車隊將於今年落地。

但此次孵化的Robotaxi是全新項目，「預計投入30億美金，未來會在美國落地開城」，知情人士向36氪表示，在項目組會中，項目投入和目標也在逐漸清晰。

黃仁勛曾多次公開強調，自動駕駛汽車不僅是「機器人技術的第一個主要商業應用」，更是一個「數萬億美元級別的產業」。

發力Robotaxi，英偉達的目標是通過實際項目，驗證其從GPU芯片到物理AI大模型的全鏈路工程能力，從而更精準地定義下一代「物理AI」所需的基礎設施與生態標準。

Robotaxi仍處早期，英偉達下場不晚

2025年，美國市場Robotaxi的落地速度正在加快。

美國Robotaxi公司Waymo，在2025年新增奧斯汀等2座城市為無人商業運營範疇，並推進丹佛等6座城市有人測試準備工作。截至2025年4月，Waymo在美國每周提供超過25萬次付費出行。

特斯拉則於今年9月，在美國得克薩斯州奧斯汀市與加利福尼亞州灣區面向公眾開放了Robotaxi服務。有投資人指出，特斯拉Robotaxi應用的首日下載量，超過Uber 40%，並且比Waymo有史以來的最高下載量高出 6 倍。

法律法規方面，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）計劃在2026年提出修訂議案，計劃移除「有駕駛員、有物理操控區」的既定規範，允許Robotaxi去掉方向盤，擁有全新的車輛結構。

同時NHTSA還承諾，對自動駕駛車輛的豁免審查周期將從「以年計」壓縮到「以月計」，加速Robotaxi車輛的落地效率。

然而，行業實際上仍然處於非常早期的階段。

Waymo在美運營車輛約為700輛，特斯拉在奧斯汀的首批投放量也僅為數十輛。且Waymo和特斯拉的技術路線之爭從未停止，L4級自動駕駛技術將如何發展也尚無定論。目前的小爆發，更像是商業化前夕的密集驗證，而非成熟市場的競爭。

對於英偉達而言，其核心優勢在於芯片和計算生態，而非直接運營車隊。

「可以把Robotaxi項目理解為英偉達在練兵」，接近英偉達Robotaxi項目的人士告訴36氪，AI大模型在具身智能行業的應用已經成為行業共識，「但從Know-How來看，AI大模型在自動駕駛汽車上的部署和調教依然是難題，英偉達就是想打磨這樣的工程能力」。

當前的窗口期對於英偉達而言，入場並不算晚，英偉達依然擁有爭奪技術話語權的機會。

英偉達自動駕駛，在摸索中追趕

英偉達在2015年便涉足自動駕駛軟件開發，可惜的是，至今仍然未有成功量產上車的高階智能駕駛軟件方案。

2020年，英偉達與奔馳達成合作，為奔馳下一代車型提供AI軟件架構，包括了自動駕駛軟件方案、智能座艙等。

36氪曾報道，2024年6月，奔馳高管曾先后駕駛英偉達和中國企業Momenta的輔助駕駛車輛，往返洛杉磯和舊金山，路程上千公里。英偉達佈局4年的輔助駕駛軟件，效果竟不如Momenta耗時1個月調試的「踢館」軟件。

因此，奔馳已將中國區多款車型的輔助駕駛業務，從英偉達切換為Momenta。

輔助駕駛能力不足的英偉達，在L4級自動駕駛領域同樣面臨挑戰。

「英偉達內部長期在對標特斯拉FSD」，有知情人士告訴36氪，英偉達今年進行了多次對標測試，公司內部對特斯拉FSD的跨城運行和接管次數感到震驚。「五六百公里的路程，特斯拉FSD只接管了1-2次，英偉達目前和特斯拉的距離還比較大」。

負責Robotaxi項目的老員工Ruchi Bhargava幾乎未曾公開露面，從公開信息中僅能看到，其曾在英偉達多篇自動駕駛論文中擔任作者。

從現有佈局來看，英偉達在人才儲備、量產級自動駕駛算法工程化、複雜場景數據積累以及實際道路測試經驗方面，相較Waymo、特斯拉等頭部玩家仍有明顯差距。

然而，英偉達作為底層芯片供應商，在推進Robotaxi過程中也具備獨特優勢：其自研的DRIVE Thor芯片算力高達2000TOPS，大幅提升了端到端模型推理效率；此外，其在AI訓練集羣和開發工具鏈上的積累，為模型迭代提供了基礎。

更重要的是，英偉達擁有絕大多數自動駕駛企業難以比擬的財力支撐。

2025年第二季度其淨利潤便達到264億美元，而Waymo為達成當前運營規模累計投入為120億美元。在AI技術高度依賴資本支持的背景下，英偉達芯片業務的利潤，能夠為Robotaxi的長期發展提供了充足的試錯與迭代空間。