关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,草莓苹果香蕉荔枝丝瓜有哪些营养与搭配推荐

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

草莓的亮点在于维生素C和多酚类物质（如与花青素相关的成分），酸甜开胃。不过对胃比较敏感的人来说，空腹一次吃太多可能会有刺激感。挑选时尽量选颜色均匀、香味明显、表面有光泽的；过熟、软塌的草莓更容易“甜到发腻”，也更容易变质。

苹果的优势主要是果胶和膳食纤维，口感清爽，饱腹感也相对好。很多人纠结“削不削皮”，如果来源可靠、清洗到位，苹果皮确实能提供更多纤维和多酚；但对肠胃容易胀气、胃酸较多的人来说，一次吃太多生苹果也可能不太舒服。

香蕉以钾和碳水化合物见长，成熟度会影响口感和耐受度。偏青的香蕉抗性淀粉更高，饱腹感更强，但也更可能引起胀气；熟透、带褐斑的香蕉更甜、更好消化，但血糖波动也可能更明显，控制体重或控糖人群要注意份量。

荔枝的糖分相对集中，香气足、能量来得快，适合运动后或熬夜后想“补一点”的时候，但也更容易出现“吃多了不舒服”的体验。很多人说的“上火感”，往往和一次摄入过多、甜度高、口腔黏腻，再叠加睡眠不足有关。更稳妥的做法是分次吃、配水喝，别空腹猛吃。

丝瓜看起来清淡，价值主要在于水分、膳食纤维以及一些矿物质，更适合在一餐里做成热菜或汤，让整体饮食更轻盈。它不是“没营养”，而是营养密度不靠糖和脂肪撑起来，更适合作为蔬菜基底去搭配其他食物。

搭配推荐：怎么组合更顺口，也更不容易腻

日常最实用的思路是“水果当点心、丝瓜当正餐配菜”，避免把所有水果集中在一个时段吃完。草莓+苹果很适合做清爽的水果碗：苹果切薄片增加咀嚼感，草莓负责香气和酸甜。想更耐饿，可以加一小把坚果或一杯无糖酸奶；酸奶和草莓同吃通常没问题，关键是别额外加糖。

香蕉更适合用在“补能量”的场景，比如早上没胃口、通勤路上、运动后。香蕉配苹果口感更平衡，苹果的酸脆能压住香蕉的甜腻；如果你本来就容易胀气，香蕉尽量选熟一些，份量控制在一根中等大小更稳妥。

荔枝建议作为“点到为止”的加分项：饭后想吃点甜，几颗荔枝替代蛋糕饼干通常更省负担，但别再叠加高油高盐的宵夜。当天如果已经吃了不少甜水果，荔枝就尽量少量，避免“甜上加甜”。

丝瓜的搭配空间很大：丝瓜鸡蛋汤、丝瓜虾仁、丝瓜豆腐都比较稳。若当天水果吃得偏甜，用丝瓜做一盘清淡热菜，整体口感会更舒服，胃也更轻松。

什么时候吃更合适：按场景选，而不是按“传说”选

不少误区来自“某某水果不能一起吃”。对大多数健康人来说，与其纠结相克，不如关注三个关键点：是不是空腹、一次吃了多少、以及当下肠胃状态如何。

早上或运动后：香蕉、苹果相对更友好，能量和饱腹感更稳定；草莓酸度偏高，胃弱的人可以放在早餐后吃，或搭配酸奶一起。

午后加餐：草莓+苹果清爽不腻；想满足甜口可以加少量荔枝，但注意数量。

晚上：如果容易胃酸、反流或睡眠浅，尽量避免大量吃水果，尤其是很甜的荔枝和熟透的香蕉。实在想吃，可以提前到晚饭后约1小时左右，并把量减下来。

另外，水果榨汁往往比直接吃更容易不知不觉摄入过量，也少了咀嚼带来的饱腹提示。能切块吃就尽量别一口喝下去。

注意事项与常见误区：不舒服多半不是“毒”，而是方式不对

草莓常见问题主要是清洗顾虑和过敏反应。对草莓容易口周发痒、起疹的人要谨慎；清洗时用流动水冲洗并轻轻搓洗即可，别长时间浸泡，以免口感变差。苹果如果担心表面处理，温水配合刷洗会更安心。香蕉和荔枝对控糖人群更需要“定量”，别把“水果=健康”理解成不限量。丝瓜则要看新鲜度，发苦或口感异常的丝瓜不要吃；烹调上以少油快炒或清汤为主更合适。

份量始终是核心。下面给一个更直观的组合参考（按普通成年人日常加餐思路，不替代个人医嘱）：

目标场景	推荐组合	份量感觉	适合人群提示
清爽解馋、补维C	草莓+苹果	草莓一小碗+苹果半个到1个	胃酸多者草莓别空腹
运动后补能量	香蕉+苹果/少量荔枝	香蕉1根+苹果半个；或荔枝3-5颗	控糖者优先苹果、减少荔枝
正餐清淡配菜	丝瓜+鸡蛋/豆腐/虾仁	一盘或一碗汤	口味清淡、需要控油者更友好

吃得舒服的关键，是让“甜”和“清淡”在一天里交替出现：水果提供香甜和微酸，丝瓜补上温和的水分与纤维。尽量别把所有水果挤在同一时段吃完，也别用水果去替代正餐里的蛋白质和主食，这样更容易稳定，也不太会出现胀气、口腔黏腻或所谓的“上火感”。

FAQ：

- 荔枝真的不能空腹吃吗？少量一般问题不大，但空腹大量更容易不舒服，尤其是血糖波动明显的人更要避免。

- 香蕉越熟越通便吗？熟香蕉更好消化，对部分人更顺畅；但是否通便还和总体纤维、水分摄入以及活动量有关。

- 丝瓜能和水果一起吃吗？同一餐里少量水果搭配丝瓜热菜通常没问题，主要看总量和个人肠胃耐受。

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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、提供一键清除历史记录功能

二、增加每日登录奖励道具

三、修复图标显示模糊问题

四、修复部分英雄技能无法释放

五、增加全新剧情章节，探索更多世界

六、优化了服务器稳定性，减少掉线频率。