
Show Notes
第一次坐上一辆没有司机的车,大多数人很难不紧张:它真的会看红绿灯吗?会避让突然冲出来的人吗?前面堵住了,它会像老司机一样判断、变道,还是原地发呆?但也很有意思,很多人只需要五分钟,就会从“它行不行啊”变成“好像真的比我开得稳”。
这期节目,我们从 Robotaxi(无人驾驶出租车)这个具体场景出发,聊透智能驾驶正在发生的关键变化。它不是简单的没有司机这个角色,也不是把今天车上的辅助驾驶功能一路升级到“无人驾驶”。L2、L3、L4 这些听起来像台阶的等级,背后其实是完全不同的责任边界、技术路线、计算平台和商业模式。
这也是为什么,我们会把 NVIDIA 请到这期节目里。很多人对 NVIDIA 的印象还是显卡、GPU、AI 算力,但在智能汽车和自动驾驶领域,它提供的并不只是“芯片”,而是一整套从车端计算、软件开发、模型训练、仿真测试到功能安全的底层平台。换句话说,汽车要真正能“自己跑起来”,需要一套能支撑它持续学习、验证、升级和安全运行的技术底座。
小马智行的张宁老师则从运营和商业化角度,把 Robotaxi 的另一面讲得很透:无人驾驶不是一次次简单的 demo,也不是几辆车在示范区里跑一圈就算完成。真正的 Robotaxi 要管理的是一整支车队,包括调度、充电、清洁、维修、保养、事故处理、乘客体验,以及车辆从投入运营到退役的全生命周期成本。车能开只是第一步,车队能不能规模化、安全地跑,并且算得过账,才是商业化真正的门槛。
您将在本期节目里听到:
00:00 辅助驾驶和自动驾驶到底差在哪 07:36 L2、L3、L4 的关键区别 20:19 软件平台和安全架构支撑自动驾驶落地 28:05 NVIDIA 的三台计算机是什么 36:22 Robotaxi 的商业本质 01:01:33 长尾场景、世界模型和仿真 01:09:30 从座舱 AI 到移动第三空间
本期嘉宾:
卓睿:NVIDIA 中国区软件解决方案高级总监 主要负责的领域包括辅助驾驶、机器人和智慧城市等。工作重点包括带领团队提供人工智能解决方案,帮助客户快速产品落地。 中国科学技术大学本硕毕业,硕士期间的主要研究方向为人工智能算法在机器人领域的应用,在人工智能算法和嵌入式领域有着丰富的经验。
张宁:小马智行副总裁 全面负责小马智行 L4 自动驾驶技术研发,主导推动北京、广州两地 Robotaxi 常态化运营与商业化落地,使公司成为国内首家实现 Robotaxi 常态化运营的企业。 加入小马智行前曾任职谷歌,负责 Gmail、Inbox 等十亿用户级产品的性能优化。拥有清华大学学士学位与加拿大滑铁卢大学硕士学位,为图灵奖得主姚期智院士创办的”清华学堂计算机科学实验班”(姚班)首届毕业生。
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