关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,泽美道吧是什么？一文了解泽美道吧

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

“泽美道吧”在搜索语境里的实际含义

在不同平台上，“吧”这个后缀常被当作“聚集地”的代称：有人分享体验，有人提问避坑，有人晒对比图，也有人找同城信息。所以当你搜索“泽美道吧是什么”，多半是在找一个入口——能更快了解泽美道相关内容，找到相似经历的人，或确认某项服务/产品是否靠谱。

需要注意的是：

1）“泽美道吧”不一定等同于“泽美道官方”。不少内容是用户自发发布，真实性和完整度不一。

2）“泽美道吧”也未必只存在于某一个固定平台。同名或相近称呼，可能会出现在不同 App、不同社区里。

3）同名现象并不少见。如果“泽美道”在不同城市有门店或合作方，讨论内容可能混杂同城信息、不同批次产品、不同人员的服务体验，阅读时要先分清“说的是哪一家、哪一次、哪类服务”。

常见讨论内容：大家在“吧”里究竟想解决什么

从高频问题来看，“泽美道吧”里常见三类诉求：弄清“这是什么、能做什么”；判断“怎么选、是否正规”；以及“踩坑后怎么办”。具体包括：

- 业务/产品范围：有人会问泽美道到底是护理、健康管理、皮肤管理，还是某类商品零售；也有人只接触过单一项目，就误以为它只做这一项。

- 价格与套餐：讨论最多的往往是“同样项目为什么差价大”“套餐包含什么”“会不会强制加项”。

- 体验差异：同品牌不同门店、不同人员，体验出现差别很常见；同一门店在不同时段、不同活动政策下，也可能不一样。

- 售后与纠纷：预约取消、退款规则、效果预期不一致等问题，常在讨论区被反复提到。

这些话题并不罕见，但也解释了为什么“泽美道吧”容易被搜索：它更像一个“信息对照区”，让大家把零散信息拼起来，形成更清晰的判断。

识别“官方信息”和“用户分享”：别把“吧”当公告栏

不少误解来自把讨论区当成“官方公告”。判断信息可靠性时，可以先拆开看：这条内容讲的是“事实”还是“感受”；有没有可核对的细节；是否存在明显引导或夸大。

内容类型	常见形式	参考价值	需要警惕
官方口径（可核对）	门店公示、服务条款、明码标价、流程说明	高	截图不完整、版本过期、断章取义
用户体验（可复盘）	具体时间、项目、价格、过程细节、前后对比	中-高	只给结论不给细节、情绪化极强
传言/二手信息	“朋友说”“听说很火”“内部价”	低	引导私下交易、模糊来源

总体来说，能被核对的细节越多，越值得参考；如果只剩立场和情绪，最多当作提醒自己“再多问两句”。

遇到分歧信息怎么处理：核对三件事就够了

在“泽美道吧”这类聚合讨论中，最常见的情况就是信息互相矛盾：有人说体验很好，有人说很糟；有人说价格透明，有人说被加项。与其急着站队，不如先核对三件事：

第一，核对“是不是同一对象”。是否同一家门店、同一个城市、同一项目、同一版本的套餐？很多争议其实是把不同对象混在一起比。

第二，核对“是不是同一规则”。价格是否包含耗材，是否区分新客/老客，活动有没有时间限制，是否需要搭配购买？这些细节足以造成体感差异。

第三，核对“有没有可执行的证据”。比如明确的收费清单、服务前告知、退改规则。能落到纸面或可保存的信息，才方便后续沟通或维权。

如果你准备消费，与其在“吧”里反复刷评价，不如把关心点变成能被明确回答的问题：是否明码标价、是否允许中途停止、是否提供可保存的服务确认、退款条件是什么。问得越具体，越不容易被含糊话术带偏。

容易踩的误区：把“热度”当“资质”，把“体验”当“承诺”

关于“泽美道吧”，有两个常见误区需要说清楚。

误区一：讨论热度高＝更正规。热度只能说明关注的人多，并不等于资质、流程或人员专业度一定过关。是否正规仍要回到可核验的信息：经营主体、门店公示、收费项目、服务人员资质（如涉及专业操作），以及是否提供清晰的风险告知与禁忌说明。

误区二：别人的体验＝你的结果。尤其是涉及个体差异的项目，讨论区里的“有效/无效”很难直接套用。把“别人说好”当成“保证达到”，很容易产生预期落差。更稳妥的标准是：过程透明、收费明确、问题可追溯，而不是“效果一定怎样”。

“泽美道吧”之所以常被搜索，本质上是大家希望在决定前把信息尽量补齐。把它当作线索库，而不是裁判席：用来提炼问题、筛选风险、核对规则，往往更接近它的实际价值。

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菠萝菠萝蜜在线播放3介绍

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菠萝菠萝蜜在线播放3特色

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5. ☀️「青海游戏」☀️ 揉我胸⋯啊⋯嗯～下面出官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:揉我胸⋯啊⋯嗯～下面出下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V64.8.03.71(安全平台)登录入口💫《揉我胸⋯啊⋯嗯～下面出》是一款主打密室逃脱玩法的手机游戏。给你带来独特的游戏体验，通过体验全新的密室内容来给你独特的体验，相信你已经迫不及待了，你还在等什么呢，赶快来下载试试吧！

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9. ☀️「策略百科」☀️ 芙宁娜扒开胸罩👙给男生看官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:芙宁娜扒开胸罩👙给男生看下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V43.4.4.1(安全平台)登录入口💫《芙宁娜扒开胸罩👙给男生看》是一款解谜游戏，玩家在这里化身成为无人机，你需要逃出这个充满了黑暗气息的地方，找到这里的线索完成解谜，才能离开这个房间去到下一个关卡。

菠萝菠萝蜜在线播放3下载方式:

①通过浏览器下载

打开“菠萝菠萝蜜在线播放3”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://korla.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“菠萝菠萝蜜在线播放3”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

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🌈☀️☀️第一步：访问菠萝菠萝蜜在线播放3官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://book.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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🌈☀️☀️第三步：🪳 下载菠萝菠萝蜜在线播放3软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

🌈☀️☀️第四步：✅️检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保菠萝菠萝蜜在线播放3软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用菠萝菠萝蜜在线播放3软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动菠萝菠萝蜜在线播放3软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：菠萝菠萝蜜在线播放3软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

菠萝菠萝蜜在线播放3使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加菠萝菠萝蜜在线播放3”按钮从电脑文件夹选择文件《💫doc.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，菠萝菠萝蜜在线播放3支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入菠萝菠萝蜜在线播放3教程

1.打开菠萝菠萝蜜在线播放3，进入菠萝菠萝蜜在线播放3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。

4.点击进入菠萝菠萝蜜在线播放3，打开选关界面。

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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💫2026-04-29 🌈拦截病毒🌈️【 自拍❌视频❌在线 】系统类型:自拍❌视频❌在线(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数445797】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰自拍❌视频❌在线是一款当下安卓与苹果都十分火爆的西方幻想rpg对战游戏，既有超好玩的单人线下收集玩法更有互动性十足的线上组队闯本乐趣，结合了最经典的回合制对战策略让你享受多种简单有趣的游戏玩法，感兴趣的朋友快来点击下载吧！

相关介绍

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更新内容

一、修复游戏闪退问题

二、修复了某些技能没有音效的错误。

三、增加物品识别提示小图标

四、修复切换章节时闪退问题

五、修复APP启动黑屏的问题

六、修复了开启高画质时显卡温度异常升高的问题。