NVIDIA DRIVE AV 软件在全新梅赛德斯-奔驰 CLA 上首次亮相
发布: (2026年1月6日 GMT+8 05:57)
8 分钟阅读
原文: NVIDIA AI Blog
Source: NVIDIA AI Blog
发生了什么？
NVIDIA 正在将其 DRIVE AV 软件——现在具备增强的 Level 2 点对点驾驶辅助功能——在 2024 年底前推向美国街道。此次推出将从 Mercedes‑Benz 开始，后者是安全、智能出行的长期合作伙伴。
全新梅赛德斯‑奔驰 CLA
- 首款基于 MB.OS 平台的 MB 车辆
- 采用 NVIDIA 完整堆栈的 DRIVE AV 软件、AI 基础设施和加速计算
- 支持 空中（OTA）更新，用于未来的升级和新功能
- 计划对 MB.DRIVE ASSIST PRO 的增强将在 出厂时 以及通过梅赛德斯‑奔驰商店提供
安全成就
- CLA 获得了欧洲新车评估计划（EuroNCAP）的五星评级【EuroNCAP】。
- 最高分体现了 MB.DRIVE 主动安全功能 在事故减轻和避免方面的表现。
Executive Quote
“随着汽车行业拥抱物理 AI，NVIDIA 是智能骨干，使每辆车都能够通过数据和软件实现可编程、可更新并持续改进。从 Mercedes‑Benz 及其令人惊叹的新 CLA 开始，我们正在庆祝在安全、设计、工程和 AI‑powered 驾驶方面取得的惊人成就，这将把每辆车变成一个活的、学习的机器。”
— Ali Kani, Vice President of Automotive, NVIDIA
为什么重要
- 可编程且可更新: 车辆成为在购买后仍能持续演进的平台。
- AI 驱动的安全: 对感知和决策的持续改进提升了安全标准。
- 行业转变: 展示了 AI 正在从功能附加转向现代汽车的核心架构。
NVIDIA DRIVE AV — 面向智能安全与性能的双栈架构
NVIDIA DRIVE AV 结合了两套互补的技术栈：
| 栈 | 目的 | 关键特性 |
|---|---|---|
| AI 端到端栈 | 核心驾驶智能 | • 从海量真实与合成数据集中学习 • 在复杂场景中实现类人决策 |
| 经典安全栈（NVIDIA Halos） | 冗余与安全防护 | • 基于 NVIDIA Halos 安全系统构建 • 确保在定义的安全参数范围内运行 • 提供故障安全检查和冗余机制 |
对消费者的意义
- 信心与舒适度： 内置冗余和故障安全机制保护乘客。
- 安全出行： Halos 持续监控车辆行为，确保其始终处于安全运行范围内。
统一架构实现的能力
- 高级 Level‑2 自动化 – 在密集的城市街道中实现点对点的城市导航。
- 主动主动安全 – 在危险出现之前预判并避免碰撞。
- 自动泊车 – 在狭小空间中实现精确操控。
- 协同转向 – 在驾驶员与系统之间实现无缝交接，提供更平顺的驾驶体验。
类人城市驾驶与端到端 AI 模型
NVIDIA 深度学习模型为新一代 AI 辅助城市驾驶系统提供动力。这些模型整体解读交通，使车辆能够：
- 智能导航，在拥堵或陌生区域进行车道选择、转弯和路线跟随。
- 识别易受伤害的道路使用者（行人、骑自行车者、滑板车骑手），并主动响应——让行、轻推或停车——以防止碰撞。
- 在整个行程中协助驾驶员，安全地从任意地址驶向任意其他地址（例如，从家到工作）。
加速制造的物理 AI 与数字工厂
NVIDIA 和 Mercedes‑Benz 正在通过 digital‑first 方法，基于 NVIDIA Omniverse 生态系统，重新塑造车辆生产。
- 工厂和装配线的 数字孪生 让工程师能够在虚拟环境中 设计、规划和优化 运营。
- 这可以减少停机时间，缩短迭代周期，加速产品投放市场的时间。
- Omniverse 与 NVIDIA Cosmos 平台的结合，使开发者能够在逼真的仿真中 测试和验证智能驾驶软件，在实际部署之前完成验证。
云到车开发：NVIDIA 的三计算机架构
所有基于 NVIDIA 的智能驾驶系统都共享一个 云到车开发流水线，将真实世界数据转化为数十亿英里的仿真里程，加速系统改进。
1. 训练基础设施
- NVIDIA DGX 系统提供大规模 GPU 计算，用于在多样化的全球数据集上训练 DRIVE AV 基础模型。
- 这些模型捕捉了数百万真实场景中的人类驾驶行为。
了解更多关于用于自动驾驶 AI 训练的 NVIDIA DGX →
2. 仿真与验证
- NVIDIA Omniverse 与 Cosmos 创建物理精确的仿真环境，用于测试和场景生成。
- 开发者可以在数千个边缘案例中验证新功能，然后再部署，将真实里程转化为数十亿的虚拟里程。
探索用于自动驾驶车辆仿真的 NVIDIA Omniverse & Cosmos →
3. 车载计算与 Hyperion 架构
- NVIDIA DRIVE AGX 提供加速计算，用于感知、传感器融合和实时决策，能够同时处理复杂的城市和高速场景。
- DRIVE Hyperion 提供计算和传感器架构，增加冗余性和多样性，实现安全且高度先进的自动驾驶体验。
为什么这种闭环方法重要
- 快速迭代 驾驶算法。
- 卓越精度 通过大规模训练实现。
- 安全验证 在罕见或危险的边缘案例中进行。
- 可扩展部署 跨多个车辆平台。
AI‑定义的交通时代已经到来
除了梅赛德斯‑奔驰，英伟达还与众多全球汽车制造商合作，提供其全栈软件、AI 基础设施和先进计算技术，覆盖各种车型。该方案使汽车和卡车制造商能够大规模集成智能驾驶功能和安全创新，同时简化开发、部署和未来升级。