本文主要介绍了英伟达在CES上的发布会内容，强调汽车领域是英伟达物理智能的一部分。发布了第四代Thor智驾计算平台，并宣布将汽车业务规模扩大至50亿美元。文章还介绍了英伟达的新布局、技术突破、生态合作、物理AI战略视角及策略含义。
Thor智驾平台算力相比上一代骤升20倍，支持多传感器融合，实现自动驾驶L4甚至L5级别的能力。具有突破性的性能，支持包括自动驾驶、驾驶舱体验、车联网等在内的多重功能集成。可扩展性使其不仅局限于汽车领域，还能广泛应用于机器人等场景。
英伟达构建了一个从数据采集到模型训练再到仿真的闭环体系，包括AI训练系统、虚拟世界“Omniverse”和数据合成系统“Cosmos”。这些工具帮助车企降低研发成本，加速技术迭代，提升自动驾驶算法的精度和可靠性。
英伟达与丰田等车企展开深度合作，构建“自动驾驶朋友圈”。其合作伙伴包括特斯拉、奔驰、比亚迪、理想、小米和极氪等多家车企。这种合作有助于未来的自动驾驶技术落地，提供强大支撑。
英伟达认为物理人工智能是解锁自动驾驶与机器人高阶能力的关键。通过AI技术赋能物理世界的智能化。Cosmos世界基础模型是实现这一目标的关键工具，能够生成逼真的物理场景用于自动驾驶系统和机器人的算法优化。
英伟达通过开放Cosmos平台和与合作伙伴的合作，降低技术门槛和扩大生态影响力。联合各方力量参与物理AI建设，推动物理AI技术从基础理论到应用场景的不断拓展。
芝能汽车出品
全程听完CES上的英伟达发布会，干货太多。黄教主对未来的改变很快会让普通人感受到。给大家总结一下重点。
汽车领域其实是英伟达物理智能的一部分。
黄教主在发布会上，宣告自动驾驶时代已至，并勾勒出宏大蓝图：发布第四代Thor智驾计算平台，算力相比上一代骤升20倍；
2026财年，英伟达预计将汽车业务规模扩至50亿美元，推出世界基础模型Cosmos，为自动驾驶与机器人开发提供低成本数据生成方案，全方位加速汽车智能化变革，对产业格局、技术走向及出行生态都将产生深远影响。
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英伟达在汽车领域的新布局
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Thor智驾平台的技术突破
我们写过《
技术分析｜英伟达的Thor芯片有多先进？
》，英伟达此次发布的第四代Thor智驾计算平台，是智能驾驶技术迭代到现在的核心变化，满血的Thor，算力是上一代Orin平台的20倍，这不仅是性能的简单迭代，更是功能的全面升级。
借助Thor，英伟达为车载计算机提供了强大的实时计算能力，支持多传感器融合
（包括摄像头、雷达、激光雷达等）
，实现自动驾驶L4甚至L5级别的能力。
Thor的突破性性能使其能够支持包括自动驾驶、驾驶舱体验、车联网等在内的多重功能集成，
为车企提供了一站式解决方案，Thor的可扩展性使其不仅局限于汽车领域，还能广泛应用于机器人等场景，进一步延展了其市场潜力。
英伟达的自动驾驶迭代方式是开创性的，
注重虚实结合，借助真实世界数据反哺。
随着搭载英伟达芯片的车辆上路，它们采集各类行驶数据，从日常通勤的城市缓行，到长途跋涉的高速驰骋，这些一手数据成为优化自动驾驶算法的“富矿”，利用Omniverse等虚拟平台。
基于Blackwell芯片算力与软件服务，在虚拟世界重构汽车制造产线，还能依据真实数据生成全新虚拟场景用于训练。这就好比给自动驾驶系统打造了一个“数字沙盒”，无限模拟极端天气、罕见路况，让算法提前适应，减少现实试错成本。
自动驾驶技术的迭代需要大量的训练数据和模拟场景支持，英伟达提供了三个关键计算系统——AI训练系统、虚拟世界“Omniverse”以及数据合成系统“Cosmos”，形成了一个从数据采集到模型训练再到仿真的闭环体系。
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Omniverse：提供高保真的虚拟场景模拟，用于测试和优化自动驾驶算法。
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Cosmos：利用自动驾驶汽车获取的真实数据生成新的虚拟数据，进一步丰富训练样本。
通过这些工具，车企能够大幅降低研发成本，加速技术迭代，提升自动驾驶算法的精度和可靠性，哪怕强如特斯拉也在使用英伟达的核心系统来完善自己。
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生态合作：构建“自动驾驶朋友圈”
丰田是英伟达的重要合作伙伴之一，双方将在下一代自动驾驶汽车领域展开深度合作，丰田的规模优势与英伟达的技术实力形成互补，为未来的自动驾驶技术落地提供了强大支撑。
除了丰田，英伟达还吸引了包括特斯拉、奔驰、比亚迪、理想、小米和极氪在内的多家车企加入其生态系统。
这些合作伙伴涵盖了从传统车企到新势力品牌，Aurora和大陆集团，英伟达在自动驾驶生态建设中的强大吸引力。
在这里国内的小鹏和蔚来退出了英伟达最新的圈子，每个企业都有自己的选择。
英伟达从技术方案优化、硬件适配集成层面，助力英伟达自动驾驶生态闭环构建，覆盖从算法到整车落地全链路，你也可以退出这个圈子的一部分，但是完全离开英伟达的系统，打造自己的独特的体系，在中国也只有华为。
Part 2
物理AI：英伟达的战略视角
在英伟达看来，物理人工智能是解锁自动驾驶与机器人高阶能力的关键，不是单纯理论模型，而是紧密关联现实物理世界交互逻辑的智能形态。
传统AI模型在面对机器人操控、自动驾驶复杂物理动态时往往力不从心，因为现实世界充满不确定性，物体运动、力学关系、人类不可预测行为等因素交织。
物理AI要能精准模拟、理解、回应这些状况，比如机器人搬重物时的重心调整，自动驾驶汽车避障时的物理碰撞预估，是迈向成熟智能应用的核心门槛。
物理AI
（Physical AI）
是英伟达提出的新概念，通过AI技术赋能物理世界的智能化。
Cosmos世界基础模型是实现这一目标的关键工具，
模型能够将文本、图像、视频等信息转换为机器人和自动驾驶汽车可以执行的任务，从而为开发人员提供丰富的训练数据。
Cosmos通过2000万小时的视频训练，生成逼真的物理场景，用于自动驾驶系统和机器人的算法优化。
开发人员可以利用Cosmos生成特定的天气条件、路况或交通状况的仿真场景，从而更有效地评估和训练自动驾驶系统，开发物理AI模型，以往需海量真实世界数据收集与测试，成本高且耗时。
以小鹏汽车为例，此前采集不同光照、地形下的自动驾驶训练数据代价高昂，有了Cosmos，可在虚拟层面合成相似效果数据，极大节省资源。
Cosmos不仅提供通用基础数据，还允许开发者微调构建定制模型。
这吸引不同规模、不同应用场景的企业。
拼车巨头Uber要优化自动驾驶配送算法，机器人公司1X要强化人形机器人动作协调性，都能基于Cosmos按需调整，降低开发门槛，激发行业创新活力。
英伟达将Cosmos定位为物理AI领域的“ChatGPT”，目标是通过开放式的基础模型让更多开发者触及高质量数据资源和AI工具。
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这种策略有两层含义：
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