比亚迪、吉利、小米被点名，汽车产业如何应对“英伟达时刻”？

“AI已成为利润引擎，也是GDP引擎。”6月1日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋一袭黑夹克站上台北GTC的主舞台，语出惊人。

面对台下数千名开发者与合作伙伴，他用90分钟完成了一场英伟达的身份升维：从一家“数据中心芯片公司”正式转变为“AI时代全栈基础设施提供商”。股市为这场演讲给出了最直接的反馈，6月1日收盘，英伟达股价大涨超6%，市值突破5.4万亿美元。

在汽车行业的语境下，黄仁勋释放了三个清晰的信号：中国主流车企集体出现在Hyperion生态的点名名单中；L4 Robotaxi全球化落地加速；英伟达已转型为基础设施企业，实现角色升维。

而值得全行业深刻反思与关注的是——当英伟达不再满足于卖芯片，而是输出“AI工厂+推理模型+开源生态”的全栈能力时，中国车企是拥抱这个生态系统，还是需要在开放合作与自主可控之间做出权衡？

生态扩张，中国车企集体“上车”

演讲现场，黄仁勋展示了英伟达自动驾驶平台的最新进展，一页PPT在汽车圈引发广泛关注：比亚迪、吉利、极氪、小米以及小马智行等中国主流车企和自动驾驶公司赫然在列，被介绍为已采用或正在基于NVIDIA Hyperion平台开发智能驾驶。

这不是一份静态的合作清单，而是一个正在快速扩张的“朋友圈”。几乎在同一时期，奇瑞汽车也与英伟达达成全球战略合作，在辅助驾驶、座舱AI、机器人三大领域共同布局物理AI。英伟达方面披露，已签约采用Hyperion的车企涵盖比亚迪、现代、日产、吉利、奔驰、丰田、通用等，覆盖全球主要汽车市场。

在众多合作伙伴中，吉利与英伟达的合作深度尤其值得关注。2026年3月，吉利汽车集团CTO李传海在NVIDIA GTC 2026大会上正式宣布，吉利将与NVIDIA在物理AI、企业AI、工业AI三大领域持续深化战略协同，围绕智能驾驶、智能座舱、智能制造与研发、云端与AI基础设施等核心板块全面合作。这一合作框架意味着什么？不是简单的芯片采购，而是从车端智能到云端算力、从前端制造到后市场服务的全链条AI重构。

在车端，吉利将行业首发由NVIDIA与联发科共同开发的天玑汽车座舱平台旗舰芯片C-X1，基于NVIDIA Blackwell GPU针对大语言模型和视觉语言模型推理进行了专门优化；在robotaxi领域，吉利将与生态伙伴一起使用NVIDIA DRIVE AGX Hyperion架构进行开发和商业化。吉利还与阶梯星辰、千里科技联合打造超级Eva+千里浩瀚G-ASD 4.0，极氪8X将首发搭载，打通智能座舱、智能辅助驾驶与数字生态。

在国产智驾方案（华为ADS、地平线、黑芝麻（参数丨图片）等）同样快速迭代的背景下，如此密集的“上车”选择，折射出的不仅是技术领先性的考量，更是生态效应的叠加。

一位业内分析人士指出，Hyperion平台提供的不仅是芯片，更是一套从数据采集、模型训练到车载部署的端到端工具链。这种“全家桶”式交付大幅降低了车企的研发门槛和周期，但与此同时，生态切换的成本也在被不断推高。

模型破局，自动驾驶的“黑箱”正被打开

如果说Hyperion平台是英伟达汽车战略的“地基”，那么在此次大会上发布的开源AI模型“Alpamayo 2 Super”，则是这座大厦的“智能中枢”。

Alpamayo 2 Super是一款拥有320亿参数的视觉语言动作（VLA）开放推理模型，专为L4级自动驾驶出租车研发设计。黄仁勋称其为“这是汽车安全推理的转折点”。该模型将于今年夏季在GitHub开放推理代码、Hugging Face开放模型权重。

它的技术突破集中体现在可解释性上，这也是自动驾驶行业长期面临的“信任困境”。传统的端到端模型虽然能够实现驾驶功能，但其决策过程如同一个“黑箱”，消费者不敢把安全托付给一个无法解释的系统，监管机构也难以完成合规审核。Alpamayo 2 Super通过自然语言接口，让车辆能够实时解释每一步驾驶决策，以支撑安全验证与合规监管的要求。

与此同时，英伟达还发布了多款配套工具，构建了从真实场景数据采集、闭环训练到车载部署的全流程支持。AlpaGym闭环强化学习训练平台，用于适配道路实车部署的模型迭代需求；OmniDreams可生成逼真驾驶场景的世界模型，能够大规模仿真各类罕见的长尾驾驶场景；Omniverse NuRec覆盖真实场景数据采集到车载部署的完整管线。

这套工具包的价值在于，企业过去需要自行搭建的感知模型、仿真环境、训练平台和部署管道，英伟达现在打包成一套开放方案一次性交付。在“物理AI数据工厂”蓝图框架下，汽车制造商可以大规模生成合成驾驶数据，特别是那些罕见的“长尾场景”。这相当于为自动驾驶系统提供了一个“无限题库”，使其在上路前就能“体验”到所有潜在的危险情况。

有分析认为，对车企而言，Alpamayo 2 Super的开放策略是一把双刃剑。一方面，它免去了企业从零搭建自动驾驶核心基础设施的环节，大幅加速L4研发进程；另一方面，业界普遍认为，该模型与NVIDIA DRIVE AGX Thor等车载平台高度适配，这将在无形中强化车企对NVIDIA算力生态的依赖。

全球扩张，L4 Robotaxi加速落地

在技术生态之外，英伟达还密集推进了多区域的L4级自动驾驶出租车布局，其中富士康和VinFast是两个最具代表性的样本。

英伟达宣布，正与富士康扩大战略协作，从高雄开始开发并部署符合L4级自动驾驶标准的自动驾驶出租车车队，并计划扩展至亚洲其他地区。富士康是全球最大的电子产品代工厂，拥有强大的系统集成和供应链管理能力，与英伟达形成了“制造能力+算力平台”的互补组合。此外，富士康还在试点NemoClaw系统，为其诺拉机器人与康达医生平台提供算力支持。

另一个合作方向指向东南亚。在COMPUTEX 2026期间，VinFast与NVIDIA及Autobrains宣布战略合作，基于NVIDIA DRIVE Hyperion平台为东南亚市场开发下一代L4级机器人出租车项目。根据协议，VinFast将基于DRIVE Hyperion 10计算系统结合Autobrains开发的Agentic AI软件构建L4机器人平台。Agentic AI的特点是按照多个专门的AI智能体按需激活来处理特定驾驶任务，在复杂交通环境中更灵活高效地完成L4级自动驾驶任务。

东南亚路况复杂、交通参与者多元、基础设施参差不齐，被普遍视为自动驾驶的商业化“地狱难度”。但也正因为如此，它成为技术能力的天然“炼金石”。若VinFast项目验证成功，将为英伟达Hyperion平台在其他新兴市场的推广提供可复制的范本。

值得注意的是，富士康和VinFast的合作不仅意味着英伟达在欧洲（Uber已在慕尼黑推进部署）、中东（沙特HUMAIN）之外进一步扩展了L4出租车版图，更标志着Hyperion平台正在从“技术平台”进化为“全球化运营的出行基础设施”。这一转变对中国的Robotaxi玩家如小马智行而言，既是更成熟的全球化技术支撑，也意味着更激烈的全球竞争。

角色升维，英伟达的全链条野心

英伟达的一系列动作背后，隐藏着怎样的底层逻辑？

黄仁勋在演讲中的一系列表述给出了答案。他指出，“如今，AI已成为利润引擎，也是GDP引擎”，并明确表示英伟达已转型为基础设施企业，而不是单纯的显卡厂商或系统厂商。他同时宣布，AI基础设施投资规模将达到万亿美元级别，AI工厂正从云端向企业、各行各业、基础设施以及边缘的数十亿台设备不断延伸。

“基础设施企业”这个定位，是理解英伟达汽车战略的钥匙。本次大会上，英伟达发布了NVIDIA DSX平台，这是AI工厂的完整行动指南。黄仁勋的原话是：“借助DSX平台，你可以在不花一分钱的情况下模拟整个工厂，在安装一个机架之前验证性能，并以生产级AI所需的可靠性运营。”DSX平台免费提供AI工厂的方法论和参考设计，涵盖芯片、服务器、网络、软件和设施等全栈内容。

传统上，汽车行业对英伟达的认知是一家Tier 2芯片供应商，即主机厂和Tier 1购买Drive系列芯片，自行开发上层算法。但Alpamayo 2 Super模型、AlpaGym训练平台和OmniDreams世界模型的开放，以及DSX平台的推出，正在重新定义这一关系。

对于主机厂而言，这意味着什么？从积极面看，英伟达的“AI工厂”理念大幅降低了智能驾驶的入门门槛。过去需要大量自研投入的模型、工具链和仿真环境，现在可以一键接入。对于资源有限的中小车企，这无疑是福音。

但从战略面看，主机厂面临的挑战同样不容忽视。当英伟达从“卖芯片”升级为提供“AI工厂方法论和参考设计”时，车企的角色正在被重新定义：从“定义智能汽车的主体”更多地向“集成和调用AI基础设施的客户”倾斜。

在AI定义汽车的时代，芯片供应商与主机厂之间的权力博弈远未终结。但有一点已经明确：英伟达不再甘心做一个躲在幕后的供应商，它正在走向台前，试图成为汽车智能化的“总导演”。

汽车产业如何应对“NVIDIA时刻”？

回顾英伟达GTC台北2026的信息框架，一个清晰的格局浮现出来：英伟达正在通过“芯片+模型+平台+生态”的四层架构，系统性地重构汽车产业的智能驾驶研发模式、商业逻辑和供应链权力结构。

展望未来三年，汽车智能化大概率将形成“NVIDIA生态圈”与“自主可控生态圈”两大阵营。多数中国车企可能采取“双轨并行”策略，部分车型采用NVIDIA方案快速落地，高端车型或核心平台则坚持自研道路。这种策略的本质，是在最大程度享受全球AI技术进步红利与维持战略自主权之间的现实平衡。

对汽车行业而言，比关注“谁上了英伟达的车”更重要的是：在AI定义汽车的十年长跑中，主机厂的核心竞争力究竟应该构建在哪里？是底层算力与模型的自主可控，还是上层场景理解与用户体验的差异？这个问题的答案，将决定未来10年中国汽车产业的竞争格局。而英伟达的AI工厂革命，只不过刚刚开启了这个问题的序幕。