图片来源：英伟达官网
在昨晚的华盛顿GTC大会现场，黄仁勋带来了英伟达迄今为止最接近"完全体"的自动驾驶平台：NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。
过去十年，英伟达在自动驾驶领域的角色，一直是一家"硬件供应商"。从早期的Drive PX系列，到后来的Xavier、Orin，再到去年发布的Thor芯片，它一直在向车企提供算力基础。
而这一次，英伟达不再满足于只做"卖铲子的人"，而是要提供从芯片、传感器、开发工具、仿真平台到AI模型的一整套软硬件协同系统。
换句话说，英伟达正在成为自动驾驶领域的"交钥匙工程"提供者。
不只是算力翻倍，更是生态闭环
Hyperion 10 的核心，是两颗通过NVLink-C2C互连的Thor芯片。单颗Thor在INT8精度下的算力超过1000TOPS，是上一代Atlan的两倍。
更重要的是，Thor支持"舱驾融合"--你可以将算力分配给座舱娱乐系统，也可以将全部2000TOPS投入自动驾驶任务。这种灵活性，让车企在功能定义上获得了更多的自由度。
而英伟达也首次在Hyperion 10中实现了"从仿真到实车"的闭环：在云端，DGX超级计算机使用DRIVE Sim生成高保真仿真数据，用于训练DRIVE AV模型；在车端，Hyperion 10的传感器数据与Thor芯片无缝对接。
这意味着，一家车企若想快速推出具备 L4 级能力的车型，它不再需要分别组建庞大的硬件集成、软件算法和数据训练团队，而是可以基于 Hyperion 10的参考架构，快速搭建起自己的自动驾驶系统。
这正是英伟达试图在自动驾驶领域复制的"安卓模式"--通过提供一个标准化、开放且强大的底层平台，降低整个行业的技术门槛，从而吸引大量的生态伙伴入场，共同做大蛋糕。
此外，与 Hyperion 9相比，Hyperion 10的感知硬件进行了"瘦身"，减少了2个激光雷达和8个超声波雷达。这一方面降低了整套系统的硬件成本和上车难度，另一方面也体现了英伟达对自身感知算法自信的提升--用更少的传感器，实现同等甚至更优的安全性能。
