NVIDIA黃仁勳:自駕車未來大爆發!與鴻海MIH合作、車載處理器DRIVE Atlan預告問世
NVIDIA黃仁勳:自駕車未來大爆發!與鴻海MIH合作、車載處理器DRIVE Atlan預告問世

NVIDIA在今年GTC大會中推出針對自駕車使用的新一代人工智慧 (AI) 處理器 NVIDIA DRIVE Atlan,藉由提供超過 1,000 TOPS 的運算量,超過現在所有具自駕等級L5車款算力總和,這個新處理器鎖定各大車廠將於 2025 年推出的車款,NVIDIA合作車廠將由原本的賓士、Volvo、福斯延伸到更多來自中國或新創的電動車廠商。

NVIDIA在GTC 21會中公布NVIDIA DRIVE Orin架構為主的Hyperion 8 AV車輛設計參考平台,包括蔚來汽車、小鵬汽車、理想汽車、IM、Canoo、法拉第未來Faraday Future、Vinfast都將在明年推出的車款中導入DRIVE Orin晶片,提升自駕車的AI運算能力。 其中Faraday Future是鴻海合作夥伴,NVIDIA也預告,已經與鴻海MIH聯盟實驗室展開合作。

NVIDIA DRIVE Atlan將AI、軟體、運算、網路和安全性整合一體,以Arm CPU架構及NVIDIA新一代GPU為核心,搭配深度學習和電腦視覺加速器,提供媲美資料中心的效能,可為合作車廠提供充足的運算能力,以打造具有豐富可程式化能力的軟體定義車輛,並且能夠透過安全的無線更新 (OTA) 持續升級。

NVIDIA執行長黃仁勳表示,領先產業的NVIDIA DRIVE擁有最先進的AI和自駕車運算平台,可藉由完整的軟體及開發者產業生態系,讓每一代的架構彼此相容。全新的 DRIVE Atlan整合 NVIDIA在 AI、汽車、機器人、安全性及 BlueField安全資料中心方面的各項優勢,將為客戶打造安全無慮的自駕車。

目前NVIDIA DRIVE Atlan是針對2025 年及之後生產的汽車,預期將使NVIDIA站穩自駕車晶片領域的主導地位,NVIDIA在2019年推出的前一代自駕車處理器NVIDIA DRIVE Orin主要用於2022 年生產的車輛,而在2016年推出的NVIDIA DRIVE Xavier,目前已用於量產的汽車和卡車上。

NVIDIA表示在NVIDIA DRIVE Atlan推出後,不論Orin或Xavier都可透過開源的 CUDA 和 TensorRT API 及函式庫進行程式編寫。DRIVE Atlan將支援AI、自駕、機器人、安全技術。

此外,NVIDIA表示自動駕駛技術臻於成熟後,包括自動駕駛計程車、自動卡車貨運都將能提升交通效率,預期至2030年自動駕駛計程車將佔全球行車哩程的5%以上。要達到這個目的,集中的高性能計算是不可或缺的技術,目前自動駕駛計程車傳感器數據量是目前最先進的車輛的100倍,同時還必須運算大量且多樣化的深度神經網絡,讓運算的效率成為首重之要。

黃仁勳指出,汽車在電子化後,現在各大車廠致力於投入自駕技術開發,儘管現在只有一部份無人駕駛出租車上路,但他預估未來幾年,無人駕駛出租車將會蓬勃發展,將供應各類創新服務平台,比方最後一里路的送貨到府服務。「網路推動電動汽車發展,而卡車推動自駕車的演進,」黃仁勳說。
黃仁勳表示,疫情改變世界,電子商務消費行為逐漸對物流業帶來沈重負荷,在家點一下,新電視機就出現在家裡,再點一下,又有新貨到府,這個趨勢只會持續上升。

自駕車未來幾年將會飛快的成長,預估2023年美國將短缺10萬名卡車駕駛司機,歐盟現在已經缺乏15萬名司機,而中國現在更不足400萬名司機,未來自駕貨卡需求將大量浮現,倉庫園區或港口擺放無人卡車的規劃,逐漸在近期興起,期望能解決司機短缺的問題,這些自駕貨卡將由AI軟體所驅動,「在新技術思維下,汽車不再只是可銷售的產品,而是數百萬或上億輛可升級軟體的平台,創造數十億服務跟商機」黃仁勳說。

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黃仁勳2021年GTC大會上宣佈Arm平台處理器Grace,強調是最全方位運算公司。
圖/ NVIDIA

目前NVIDIA與合作研發的自動駕駛計程車廠商包括Cruise、Zoox、Oxbotica、Pony、Autox、以及滴滴出行,這些廠商與NVIDIA在一年內累積累積超過10兆哩的行車數據,相信普及化的自動駕駛計程車服務距離推出已是指日可待了。

資料來源:GTC 21NVIDIA Newsroom

關鍵字: #Nvidia
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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