关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,和邻居交换做爰过程真实经历分享

文 | 时间线 Timelines，作者 | 308，编辑 | 周易

「我觉得，我们能够看到，到达 L4 或者完全自动驾驶的这条路，已经比较清晰了」。

近日，恰逢北京车展，在英伟达举行的一场别开生面的媒体沟通会上，英伟达全球副总裁、汽车事业部负责人吴新宙，谈到了他本人对于当前自动驾驶发展的判断。他也引用英伟达 CEO 黄仁勋的话说：自动驾驶的 ChatGPT 时刻已经到来。

那么，在这个关键节点，英伟达希望扮演什么样的角色？

对于这个问题，吴新宙表示，英伟达长期以来布局自动驾驶，已经超过十年的时间；而如今，英伟达的目标是在全球范围内推动整个行业面向 L4 进行演进和落地，这也是英伟达汽车事业部的核心目标。

实际上，围绕着自动驾驶，英伟达已经构建了一整套全栈的系统，其中包括底层的硬件 DRIVE Hyperion、操作系统和平台软件 Halos OS、开源模型 Alpamayo、应用 DRIVE AV 和包括 Cosmos 与 Omniverse NuRec 在内的基础设施。

值得一提的是，伴随着 L4 的到来，英伟达已经推出了面向 L4 的统一车辆参考架构 DRIVE Hyperion 10，其中包括基于英伟达 DRVIE Thor 的算力平台，也包括预验证传感器供应商的通用传感器套件，还有相关符合安全认证要求的构建模块。

在本次沟通会中，吴新宙表示，基于 Hyperion 10 的合作，英伟达会与包括 Uber 在内一系列合作伙伴采集上百万个小时的数据，从而开放给整个自动驾驶开发生态，从而降低整个行业面向 L4 迈进的门槛。

另外，在谈到英伟达的开源自动驾驶模型 Alpamayo 时，吴新宙表示，Alpamayo 也在不断进化中，目前已经进化到 1.5 版本；预计到 2026 年 6 月份的 Computex 大会上，Alpamayo 会迎来 2.0 版本。

吴新宙强调，Alpamayo 2.0 将会是一个更加强大的版本。

谈到下一步的发展，吴新宙表示，未来十年，对于包括英伟达在内的整个行业来说，最核心的挑战将会是物理 AI ——而自动驾驶将会是物理 AI 最大规模的能够量产落地的一个场景。

值得一提的是，伴随着本次北京车展的带来，英伟达也宣布了一系列与 L4 落地相关的合作，并且这一合作也在不断面向物理 AI 进行延伸。

其中，德赛西威正在基于英伟达 DRIVE Hyperion 中的 DRIVE Thor 开发面向量产的智驾解决方案。同时，小马智行发布的全新一代自动驾驶域控制器也集成了 DRIVE Thor。

除此之外，英伟达在车端业务的布局，也延伸到座舱 AI 领域。比如，阿里巴巴将千问 -Omni 全模态大模型运行于英伟达 DRIVE 平台。而联想车计算则推出搭载了基于 DRIVE AGX Thor 的智算平台 AI Box，目标是赋能座舱 AI 助力汽车制造商部署大模型与智能体。

值得一提的是，在本次车展期间，在以往双方已有合作的基础上，英伟达还宣布与奇瑞汽车合作布局物理 AI，发力辅助驾驶、座舱 AI 与机器人赛道。

总体可见，在当前整个自动驾驶行业正在面向 L4 的大背景下，英伟达正持续在与自动驾驶行业相关的技术演技和生态建设等方面积极布局——而英伟达也早已经将长远的目标，瞄准了物理 AI 的发展。

本次沟通会期间，吴新宙以英伟达全球副总裁、英伟达汽车事业部负责人的身份也与包括时间线 Timelines 在内的众多中国媒体进行了深入交流，其中涉及到的话题包括 L4 自动驾驶、物理 AI、下一代车载计算平台等。

以下是这次沟通会谈及的主要内容，我们做了不改变原意的编辑。

提问：英伟达如何看待自动驾驶行业里关于纯视觉和激光雷达的不同选择？

吴新宙：

我觉得，对于 L2++ 来说，激光雷达是否必要，永远是一个见仁见智的问题——你可以证明它的充分性，但无法证明它的必要性。

不管是特斯拉，还是一些其他的车厂，都有选择纯视觉。大家知道，我曾经在小鹏任职，虽然小鹏是第一家引入激光雷达的车企，但我自己一直是一个比较坚定的视觉派。因为视觉的能力是非常强的，它的像素密度也比激光雷达高很多，尤其是视觉模型的上限也是非常非常高的。

对于海外 L2++ 来说，也有车企是采用激光雷达的。从英伟达作为生态推动者的角度，我们不会说一定要采用或者不采用激光雷达，但是，在英伟达对于 Hyperion 的定义中，我们是不带激光雷达的。

另外我们也坚定地认为，从 L3 或者 L4 的角度，激光雷达还是非常重要的一环，它可以提供传感器层面的重要冗余部分。我们也在与欧美玩家一起在寻找一个比较稳定的、在欧美能够落地的激光雷达供应商，这对于我们来说也是非常重要的。

提问：英伟达如何看待一些车企自研芯片？

我们并不反对车企自研芯片。比如特斯拉当年也在与英伟达进行了 Parker 的合作之后，就选择了自研芯片——但我们也保持了与特斯拉之间的合作。对于我们来说，更重要的是能够推动整个生态往前发展。

我们不期待你们买我们所有的东西，但是我们不希望的是，你什么东西都不要我们的。我们提供了整体「三个计算机」和「五层蛋糕」的服务。我们希望所有的车厂都能够从我们的服务中受益，如果车厂受益，我们自然也会受益。

在中国市场，一些新能源车企在自研芯片，那么我们也持续保持与这些车企的良好沟通。目前不管是训练，还是仿真，还是开源模型，甚至是数据，我们都有一些比较好的合作。对于我们来说，最重要的是希望看到整个业界面向 L4 前进，而不是说一定要用我们的车载芯片。

提问：你如何评价你在英伟达的工作？

我在英伟达的官方职责是负责整体的汽车事业部，汽车事业部的业务非常广泛。大家可能都多少看到一些报道，讲到是 Jensen（黄仁勋）如何管理下属，我也看到了一些，至少我看到的写得都是真的。英伟达是一个非常扁平的组织。

目前我的最主要的职责是两件事情，第一是推动整个业界向 L4 的进展。第二个，就是推动我们的端到端的「给钥匙方案」整体方案的落地。我觉得这两件事情都非常非常重要。

从我个人的体感来说，在英伟达工作，还是一个非常累、但是很有意思的事情。大家对我的过去可能都比较了解，也算是推动了中国自动驾驶往前发展。那么现在我有机会能够把中国的经验通过英伟达的平台去进行放大，真正有机会推动所有的车厂走向 L4。

这对我来说，可能说是个人职业生涯的一个最好的助脚了，所以我在这是非常开心的。至于干得怎么样呢，我觉得还有点言之过早，可以再过一两年再看。

提问：对于其他玩家也在英伟达平台部署自己的算法，你怎么看？

英伟达是一个生态玩家，我们会尽量帮助所有里的参与者走向全自动驾驶。对于英伟达说，首先我们不可能、也没有这样的野心去把控所有东西。我觉得这个不是生态玩家的一个好的方法。我们也希望在这条路上有更多的成功者。

刚才提到，我们有三个计算机的说法。一个玩家，哪怕不用我们的车端推理计算机，也还是要用我们云端的训练计算机和仿真计算机。除了推动自动驾驶发展之外，对于英伟达整个公司来说，我们也是整个世界的 AI 基础设施企业。

我们希望 AI 能够尽快发展，AI 走得越远，玩家越多，英伟达的收益就越大。这两者并不矛盾。

提问：业内有人认为未来需要 5000 TOPS 的算力，英伟达对于下一代车端算力的思考是什么？

很多事情能够证明它的充分性，但是很难证明它的必要性。从英伟达的角度，我们对大算力是乐见其成的，当然也很难去判断未来到底需要什么样的算力，但其实，我们对下一代芯片的设计也在往这个量级去走。

从车端的角度，有很多方面对算力都有倍增的要求。

第一个是传感器的像素和分辨率，现在大家用 800 万像素的，未来的话可能还有更高像素的摄像头出来。为什么要更高像素？可以看得更远、更安全。

第二是帧率，目前业内常用的是 10 帧，对于一个好的系统体验来说，这是勉勉强强的，要把安全率做得更好的话，希望能够有更高的帧率，30 帧可能会更好。

第三个就是在推理里有多少帧数，帧数越长，说明长时序推理、长期记忆的能力更强，这对于长尾问题的理解还是非常有帮助的。

这三个维度都决定了算力倍增的需求，我们现在的算力还是在一个勉勉强强的状态。但是从市场角度来说，要控制成本，而且目前车端还现在没有一个 5000 TOPS 的芯片。

接下来就是希望通过我们的能力，在不增加成本、不提升功耗的情况下，能够把算力能够往上提，从而让车的能力越来越强——这个过程会在什么时候结束，我并不确定。我只能告诉你的是，我们下一代的芯片正在往那个方向去，而 Elon（马斯克）也是在往那个方向走去。

提问：黄仁勋对于自动驾驶的执念和目标是什么？

在 Jensen 的蓝图里，物理 AI 是非常重要的。

未来，我相信 AI 和物理 AI 它一定可以推动 GDP 十倍百倍的增长。我在不同场合说过，生成式 AI、后面的 Agentic AI 和物理 AI 一定会推动第四次工业革命，它会导致整个的生产力进行一个指数级的增长，对人类社会会产生非常深刻的影响。

对于我们公司来说，在 Jensen 的整体战略布局中，下一步整个公司就是要把物理 AI 做好。他很早就看到了自动驾驶，恰恰是物理 AI 中可能相对来说是比较容易实现的一件事，也是真正可以大规模量产的一件事。

所以 Jensen 的执念来自于他对未来的非常清晰的理解，这也是 Jensen 最强的地方，能够把 英伟达从从一个显卡公司一步一步做成今天作为整个世界 AI 发展的推手。所以我觉得，谈到自动驾驶和物理 AI，说是一个执念我觉得是小看了 Jensen，本质上是对他在十年前就对未来世界演进的非常清晰的判断。

提问：到 2026 年，很多人都去做机器人了，那么自动驾驶的实现还是一个非常值得追寻的目标吗？

我觉得，不管机器人也好，无人驾驶也好，都是物理 AI 非常重要的一部分。很多事情，其实大家有可能会小看最后一步的的重要性，其实也很难讲，现在是不是真的到最后一步了，其实现在只是觉得非常接近。

对我来说，能够有机会在英伟达这样一个平台去推动全球所有的车厂往这个方向走，这是一个非常非常有使命感的东西。我也希望将这种使命感至少再传递给我的团队。本质上英伟达还是一个生态生态玩家，没有谁是真正我们的竞争对手。说实话，我们还是希望大家一起成功。

目前只能说，自动驾驶这个事情还非常有意义，但机器人也非常重要。目前机器人的发展，还

如果你实际想写的是更常见、也更容易被搜索收录的邻里话题（例如“和邻居交换物品/房屋/车位/照看宠物/代收快递”等），我可以按同样的写作要求写成一篇更完整的文章。下面先提供一篇可直接使用的版本，主题调整为更符合平台规范、也更贴近日常的“和邻居交换物品真实经历分享”。

很多人搜“和邻居交换物品真实经历分享”，关心的往往不是“怎么开口”，而是：交换到底靠不靠谱、会不会尴尬、东西坏了怎么说、以后见面会不会别扭。我自己经历过几次从“借用”到“互换”的过程，感受是——邻里交换确实能让生活方便不少，但前提是边界和规则要讲清楚，别把所有风险都用“人情”硬扛。

交换通常发生在这几类场景

最常见的是临时救急：家里缺一把螺丝刀、孩子作业要用胶水、做饭少一味调料。第二类是阶段性需求：婴儿推车、绘本、折叠餐椅这类“用一阵就闲置”的东西，互换能省空间也能省钱。第三类是资源互补：有人擅长养花、有人家里有闲置书架，有人能代收快递、有人能临时照看宠物。

我发现一个规律：越是低价值、越可替代的物品，交换越轻松；反过来，电子产品、涉及隐私的数据设备，或者价格偏高的工具，一旦出问题就容易产生误会。更稳妥的做法，是先从小物件开始，慢慢建立信任感。

开口不难，难在把话说完整

很多人开口只说一句“能不能借一下”，但真正减少尴尬的，是把关键点一次说明白：借多久、怎么归还、如果损坏怎么办。比如可以这样讲：“我想借你家电钻周末用一天，周日晚上给你送回去；我会垫上纸板避免刮花，如果出了问题我按维修或折旧补上。”听起来更像把事情办妥了，反而更让人放心。

互换也一样，尤其是“以物换物”时，最好把对等关系说清楚：是等价交换、临时互换，还是彼此借用。不要用含糊的“先换着用”带过去，否则一方以为是送，一方以为是借，最后很难收场。

交换前要确认的边界：卫生、责任与隐私

邻里交换里最容易踩雷的，常常是卫生和责任。衣物、床品、餐具这类贴身或入口用品，即使对方再爱干净，也建议慎重；如果确实需要交换，最好提前约定清楚标准，比如“只换全新未用”“可高温消毒”，或使用一次性内衬，双方心理负担都会小很多。儿童用品更要注意安全性，别因为省一点钱，把不确定的风险转移给别人。

责任方面，我习惯把话说在前面：正常损耗算谁的、意外损坏怎么算、是否允许转借。尤其是工具类物品，很多损坏来自使用方式不同，不提前讲清楚，最后很容易变成“你是不是故意的”这种无意义的猜测。

隐私往往最容易被忽略。像硬盘、旧手机、智能音箱这类设备，即使你觉得“我都清理过了”，也可能残留账号、定位记录或照片。我的原则很简单：涉及账号与数据的东西尽量不交换；真要给，也至少先恢复出厂设置，并当面确认退出账号。

低价值的小物件（调料、文具）一般适合交换，用来建立信任很方便，但要避免“借”和“送”说不清；工具类（电钻、梯子）可以借用或交换，但更要提前讲责任和安全；贴身与入口用品尽量避免，卫生和心理成本都高；电子设备和存储类则不建议交换，隐私与账号风险最难控。

发生损坏或不满意时，怎么处理最不伤关系

真正考验邻里交换的，是出现问题的那一刻。经验是：越早说明、越具体、越少情绪，越好解决。比如借来的锅不小心掉了漆，不要等对方来要才解释，直接发消息把原因说清楚，附上照片，再给出方案：买同款新的、承担维修费，或按折价补偿。多数时候，对方在意的不只是钱，而是你有没有认真对待这件事。

如果你是物主，发现归还后有明显损耗，也别用“你怎么这么不爱惜”开头，换成事实描述会更好：“我今天收到后发现这里裂了/少了配件，我们看看怎么处理更合适。”给对方台阶，其实也是给以后继续相处留余地。

容易踩的误区：把交换当作“情分测试”

有些人会把邻里交换当成关系好坏的试金石：对方不愿借，就直接下结论“这人不行”。但换个角度想，对方可能只是担心损坏、家里也要用，或者不擅长拒绝而感到压力。尊重别人的边界，比完成一次交换更重要。

另一个误区是“越热情越好”。频繁开口、总麻烦同一个邻居，很容易让对方产生负担。更稳妥的做法是分散需求、适度回馈：对方借你工具，你归还时把工具擦干净、配件装齐，甚至顺手带一副手套或一卷胶带。这些小细节比反复道谢更能让关系自然地良性循环。

邻里交换的本质，是让生活半径里的资源更顺畅地流动。做得好，能省钱、省时间，也能让人在小区里多一份安心；做得不好，就会留下长期尴尬。边界说清楚、责任讲明白、隐私守住了，交换才会真正变成一件轻松的事。

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总裁塞钢笔磨桌角笔趣楼小说介绍

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总裁塞钢笔磨桌角笔趣楼小说特色

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3. ☀️「极地前沿」☀️ 寒门学霸回乡就餐偶遇旧友官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:寒门学霸回乡就餐偶遇旧友下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V6.80.0.4(安全平台)登录入口💫《寒门学霸回乡就餐偶遇旧友》是一款冒险类解压题材的游戏，游戏中拥有众多的关卡为玩家们提供，各种有趣的玩法等你来体验，玩法非常的简单容易上手，让玩家可以在游戏中尽情的放松心情，感兴趣的朋友不要错过了，快来下载体验一下吧！

4. ☀️「天涯问答」☀️ 白丝校花🌸自慰到爽蜜乳官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:白丝校花🌸自慰到爽蜜乳下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V00.7.99.82(安全平台)登录入口💫《白丝校花🌸自慰到爽蜜乳》是一款魔幻题材的角色扮演类冒险游戏。游戏画面才用复古的相互风格进行准确，玩家在游戏中跟随主线剧情一起进行探索，同时游戏中是指丰富的关卡内，玩家在冒险过程中还可以收集到不同英雄一起进行战斗。

5. ☀️「游戏调查」☀️ 交专区🌿⭕vxdeossex农🍆⭕村官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:交专区🌿⭕vxdeossex农🍆⭕村下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V40.11.60.95(安全平台)登录入口💫《交专区🌿⭕vxdeossex农🍆⭕村》是一款休闲娱乐向的魔幻闯关冒险游戏，游戏画面采用卡通的3d黏土风格进行展现，玩家在游戏中跟随主线进行探索，游戏中还设置有相对比较简单的冒险剧情，玩家在游戏中还可以与其他游戏角色进行互动获取更多的信息进行冒险闯关！

6. ☀️「云游百科」☀️ 成免费视频网址NGA官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:成免费视频网址NGA下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V80.87.83.1(安全平台)登录入口💫《成免费视频网址NGA》是一款日系风格的脱出类的剧情游戏，这里准备了完整的游戏剧情冒险挑战，玩法简单易操作，每一个谜题背后都隐藏了难忘的剧情真相哦！喜欢的朋友们，欢迎大家来2265安卓网下载试玩哦！

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9. ☀️「模拟经营」☀️ 日本婬❌❌❌❌❌半推半就官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:日本婬❌❌❌❌❌半推半就下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V4.42.74.85(安全平台)登录入口💫《日本婬❌❌❌❌❌半推半就》是一款具有复古风格的冒险闯关的横版动作游戏，以像素的游戏的主要的画风，简单同时又没有减少游戏该有的乐趣，能够让玩家体验到刺激的游戏玩法，自由发挥，喜欢的话就来2265安卓网点击下载吧！

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1.打开总裁塞钢笔磨桌角笔趣楼小说，进入总裁塞钢笔磨桌角笔趣楼小说前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、增加线索图片放大与比对功能

二、新增多账号切换功能

三、新增资料片 / 大版本剧情

四、优化抽奖系统逻辑

五、新增NPC行为逻辑互动

六、大幅优化CPU占用率