自动驾驶作为物理AI的起点，正在开始"二级跳"。 英伟达所定义的"物理AI"（Physical AI） 则提出了一种不同于传统学习驱动架构的技术方向，其核心是 理解现实世界中的因果关系与物理规律，通过仿真、合成数据生成和端到端模型来训练AI在物理环境 中的感知、推理与行动能力，在此基础上实现与现实世界的交互。这一变化并非单点技术升级，而是面 向真实世界应用的系统级重构，尤其体现在对极端和长尾场景的处理能力上。 映射到自动驾驶领域，这意味着系统不再仅根据感知结果或模型输出直接生成控制指令，而是需要在复 杂交通环境中识别潜在风险、评估多种可能情境，并推演下一步行为。当面对施工区域、非常规交通行 为或未被充分覆盖的场景时，系统需要以接近人类驾驶员的方式进行推理，而不是完全依赖大量特定场 景的数据训练。 从CES到GTC，英伟达正以肉眼可见的速度持续加码自动驾驶。在今年的GTC大会上，黄仁勋强调最多 的一句话："下一波人工智能的浪潮是物理AI。AI将理解物理世界的规律，而自动驾驶汽车，就是我们 目前能看到的最庞大、最成熟的具身智能机器人。" 为此，英伟达不仅推出DRIVE AV全栈自动驾驶平台，更一口气拉上比亚迪、吉 ...