NVIDIA 扩大 Hyperion 自动驾驶生态：联手富士康与 Uber 落地 Robotaxi

搞自动驾驶的人常开玩笑说，造一辆 Robotaxi 最难的不是装雷达，而是找一个愿意帮你造车、买车、运营车的大联盟。

在 GTC 台北大会上，NVIDIA 拿出了自己给这个难题准备的答案：大规模扩展 NVIDIA Hyperion 自动驾驶平台生态，一口气拉来了代工巨头、网约车平台和各地车企。

黄仁勋在会上说，车辆正在变成机器人，自动驾驶出行正在迎来工业化规模落地的拐点。为了这一刻，NVIDIA 要做的是给全球同行一套能直接造 L4 级车队的公共底座。

富士康造车，Uber 运营，全球拼图成型

这次拉起的盟友名单覆盖了亚洲、欧洲和中东，而且分工非常明确。

在制造端，代工巨头富士康宣布扩大与 NVIDIA 的合作，计划 2028 年在台湾高雄率先落地 L4 级 Robotaxi。路线也想好了，先跑机场到市区的接驳，之后再沿着台湾的高铁走廊继续铺开，未来打算往亚洲其他城市复制。

在东南亚，越南车企 VinFast 找上了自动驾驶软件公司 Autobrains，两家要基于 Hyperion 平台造能应付东南亚复杂混乱路况的低成本 L4 车型。

在欧洲，Uber 打算今年晚些时候在德国慕尼黑启动 Robotaxi 运营项目。背后用的同样是 Hyperion 底座加 Autobrains 的 Agentic AI 软件，合作车企的具体名单会在今年晚些时候敲定。

在中东，AI 公司 HUMAIN 则要把这套底座搬进沙特阿拉伯，给当地的智能城市基建搭 Robotaxi 车队。

一套底座，让大家各干各的

这套被称为 Hyperion 的方案，核心是把造自动驾驶车最繁琐的底层打包装箱。

它整合了车规级计算平台 DRIVE AGX、多模态传感器套件，以及建立在安全认证 DriveOS 之上的 Halos 全栈安全操作系统。车企或者软件公司不需要自己从零设计底层硬件和系统安全框架，拿来就能往上接自己的算法。

Autobrains 首席执行官 Igal Raichelgauz 提到，自动驾驶不可能靠单一模型解决所有路况，它需要面对不确定性进行推理和自适应。他们要做的，就是把这种推理算法放进成熟的算力底座里。

Uber 的高管 Sarfraz Maredia 也点出了行业的痛点：造车是一回事，把它扔进一个能稳定跑起来的大规模商业打车网络里，完全是另一回事。

为什么重要

我们认为，NVIDIA 这次走了一步非常精准的商业棋，它在把自动驾驶领域的 Android 模式快速固化下来。

现在的 Robotaxi 赛道被切成了两派。一派是 Waymo 这种重资产自研闭环，从硬件调优到软件算法再到运营平台全包，安全但极难横向铺开；另一派则是车企和算法公司，每家都在重复造轮子，既缺算力支持，又没有打车网络的客流。

NVIDIA 聪明的地方在于，它不自己买车也不碰打车服务，而是把自己定位为通用基建。算力硬件是它卖的，系统标准是它定的，造车交给富士康，客流交给 Uber。这种分工直接击中了二线车企和跨界公司的软肋。

对普通乘客来说，这意味着未来几年打到无人出租车的概率会大幅增加。你不一定非得住在旧金山或凤凰城，慕尼黑、高雄乃至沙特的居民在 2028 年前后都有机会在日常通勤中坐上这类车。

不过，这里面也有显而易见的隐患。拼装联盟最大的挑战从来不是算力，而是出了事故以后的权责归属。底座是 NVIDIA 的，整车是富士康造的，算法是第三方写的，接单是 Uber 派的，一旦在复杂的现实路况里出问题，各方能否像发布会上那样默契配合，恐怕还得看 Munich 和高雄上路后的实际表现。