NVIDIA will Robotaxis entwickeln und setzt auf End-to-End + Reinforcement Learning | Exklusivbericht von 36Kr

Nvidias Geschäftsbereich erweitert sich erneut.

36 Krater hat aus mehreren Quellen erfahren, dass Nvidia intern ein Robotaxi - Projekt entwickelt. Diese Entscheidung wurde auf einer kürzlich stattgefundenen All - hands - Meeting (Gesamtmitarbeiterversammlung) bekannt gegeben und wird an den langjährigen Senior - Direktor Ruchi Bhargava übertragen.

Kenntnisse in der Angelegenheit haben 36 Krater informiert, dass das neue Projekt einen völlig neuen einstufigen Technologiekurs verfolgen wird. Dieser Technologiekurs verwendet nur ein "End - to - End" - neuronales Netzwerk. Der Kern besteht darin, das neuronale Netzwerk durch ein Weltmodell, das durch Simulationstechnologie erstellt wurde, zu verstärkt trainieren, ähnlich wie der Kurs, den Tesla FSD verfolgt.

Nvidia hat im Januar dieses Jahres das Weltgrundmodell Cosmos veröffentlicht. Diese Plattform generiert hochwertige synthetische Videodaten, die den physikalischen Gesetzen folgen, indem sie Text, Bilder, Videos und Sensordaten integriert und wurde bereits mit 20 Millionen Stunden an Daten vorgespeichert.

Einer der Vorteile des Weltgrundmodells Cosmos besteht darin, dass es komplexe Daten, die in der realen Welt schwer zu generieren sind, erweitern kann, um die Leistungsfähigkeit von Autofahrtsystemen zu erhöhen.

Dieser Kurs hat bereits die vorläufige Zustimmung der Branche erhalten. Unternehmen wie Li Auto und XPeng haben bereits damit begonnen, ihre eigenen Weltmodelle zu entwickeln.

Eine Informantin hat 36 Krater mitgeteilt, dass Nvidias Engagement in der Robotaxi - Branche nicht einfach eine Geschäftserweiterung darstellt, sondern dass es ein "Technikbeispiel für Robotaxis" einführen möchte.

Bisher hat Nvidia bereits mit den Automobilherstellern General Motors, Mercedes - Benz und Toyota zusammengearbeitet. Auf der Grundlage von Nvidias Technologie werden sie zusammen Autofahrtsflotten entwickeln oder aufbauen. Huang Renxun hat im Mai dieses Jahres angekündigt, dass die L4 - Autofahrtsflotte in Zusammenarbeit mit Mercedes - Benz in diesem Jahr realisiert werden wird.

Dieses Robotaxi - Projekt ist jedoch ein neues Projekt. "Es wird voraussichtlich 3 Milliarden US - Dollar investiert, und es wird in den USA in Zukunft in einer Stadt eingeführt", hat ein Kenner 36 Krater mitgeteilt. In den Projektgruppenmeetings werden die Investitionen und Ziele des Projekts immer deutlicher.

Huang Renxun hat mehrmals öffentlich betont, dass Autofahrzeuge nicht nur "die erste große kommerzielle Anwendung der Robotik" sind, sondern auch eine "Industrie im Bereich von Billionen von US - Dollar" darstellen.

Mit dem Engagement in der Robotaxi - Branche möchte Nvidia durch ein reales Projekt seine Fähigkeiten in der gesamten technologischen Kette von GPU - Chips bis hin zu physikalischen KI - Großmodellen validieren, um die Infrastruktur und die Ökosystemstandards für die nächste Generation von "physikalischer KI" genauer zu definieren.

Die Robotaxi - Branche befindet sich noch in der Anfangsphase, Nvidias Eintritt ist nicht zu spät

Im Jahr 2025 beschleunigt sich die Einführung von Robotaxis auf dem US - Markt.

Das US - Robotaxi - Unternehmen Waymo hat im Jahr 2025 zwei weitere Städte wie Austin in den Bereich des unbemannten kommerziellen Betriebs aufgenommen und die Vorbereitungen für den begleiteten Testbetrieb in sechs Städten wie Denver vorangetrieben. Bis April 2025 hat Waymo in den USA mehr als 250.000 bezahlte Fahrten pro Woche angeboten.

Tesla hat im September dieses Jahres in Austin, Texas, und in der Bay Area von Kalifornien die Robotaxi - Dienstleistung für die Öffentlichkeit freigegeben. Ein Investor hat darauf hingewiesen, dass die Anzahl der Downloads der Tesla - Robotaxi - App am ersten Tag 40 % höher war als die von Uber und sechsmal höher als die höchste Anzahl der Downloads von Waymo je.

In Bezug auf die Rechtsvorschriften plant die US - National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), 2026 ein Änderungsantrag vorzulegen, um die bestehenden Vorschriften über "Fahrer und physische Bedienzone" zu entfernen und es Robotaxis zu ermöglichen, das Lenkrad zu entfernen und eine neue Fahrzeugstruktur zu haben.

Zusätzlich hat die NHTSA zugesichert, dass der Prüfzyklus für die Exemption von Autofahrzeugen von "Jahren" auf "Monate" verkürzt wird, um die Effizienz der Einführung von Robotaxi - Fahrzeugen zu beschleunigen.

Dennoch befindet sich die Branche tatsächlich noch in einem sehr frühen Stadium.

Waymo betreibt in den USA etwa 700 Fahrzeuge, und Teslas erste Auslieferung in Austin beträgt nur einige Dutzend Fahrzeuge. Der Streit um die Technologiekurse zwischen Waymo und Tesla hat nie aufgehört, und es ist noch nicht klar, wie die L4 - Autofahrtechnologie sich entwickeln wird. Der gegenwärtige kleine Aufschwung ähnelt eher einer intensiven Validierung vor der Kommerzialisierung als einem Wettbewerb auf einem reifen Markt.

Für Nvidia liegt der Kernvorteil in den Chips und der Rechenökosystem, nicht in der direkten Verwaltung von Flotten.

"Das Robotaxi - Projekt kann als eine Übung für Nvidia verstanden werden", hat ein Insider, der dem Nvidias Robotaxi - Projekt nahe steht, 36 Krater mitgeteilt. Die Anwendung von KI - Großmodellen in der Embodied - Intelligence - Branche ist bereits ein Konsens in der Branche. "Aber aus Sicht des Know - How ist die Implementierung und Einstellung von KI - Großmodellen in Autofahrzeugen immer noch ein Problem. Nvidia möchte genau diese Ingenieurfähigkeiten ausbessern."

Für Nvidia ist der gegenwärtige Zeitfenster nicht zu spät, und es hat immer noch die Chance, die technologische Macht zu erringen.

Nvidias Autofahrtstechnologie: Im Experimentieren hinterherhinken

Nvidia hat bereits 2015 in die Entwicklung von Autofahrsoftware eingestiegen. Leider gibt es bis heute noch keine erfolgreiche hochwertige intelligente Autofahrsoftwarelösung, die in Serienfahrzeugen eingesetzt wird.

2020 hat Nvidia eine Partnerschaft mit Mercedes - Benz eingegangen und wird Mercedes - Benz eine AI - Softwarearchitektur für die nächste Generation von Fahrzeugen liefern, einschließlich Autofahrsoftwarelösungen und intelligenten Cockpits.

36 Krater hat berichtet, dass Mercedes - Benz - Manager im Juni 2024 Fahrzeuge mit Assistenzhilfen von Nvidia und dem chinesischen Unternehmen Momenta zwischen Los Angeles und San Francisco hin und her gefahren sind, eine Strecke von über tausend Kilometern. Die Assistenzhilfssoftware, die Nvidia über vier Jahre entwickelt hat, war nicht so effektiv wie die "Störsoftware" von Momenta, die nur einen Monat lang eingestellt wurde.

Daher hat Mercedes - Benz die Assistenzhilfsgeschäfte für mehrere Fahrzeugmodelle in China von Nvidia auf Momenta umgestellt.

Nvidia, das eine schwache Leistung bei Assistenzhilfen aufweist, steht auch in der L4 - Autofahrbranche vor Herausforderungen.

"Nvidia hat sich intern lange Zeit an Tesla FSD orientiert", hat ein Kenner 36 Krater informiert. Nvidia hat dieses Jahr mehrere Vergleichstests durchgeführt, und das Unternehmen war von der interstädtischen Fahrt und der Anzahl der Übernahmen von Tesla FSD beeindruckt. "Bei einer Strecke von fünf - oder sechshundert Kilometern hat Tesla FSD nur ein oder zwei Mal übernommen. Der Abstand zwischen Nvidia und Tesla ist derzeit noch relativ groß."

Der alte Mitarbeiter Ruchi Bhargava, der für das Robotaxi - Projekt verantwortlich ist, ist fast nie öffentlich aufgetreten. Aus den öffentlichen Informationen geht nur hervor, dass er Autor in mehreren Autofahrartikeln von Nvidia war.

Angesichts der gegenwärtigen Ausrichtung besteht immer noch ein deutlicher Abstand zwischen Nvidia und Spitzenunternehmen wie Waymo und Tesla in Bezug auf die Personalreserven, die Serienproduktion von Autofahralgorithmen, die Akkumulation von Daten in komplexen Szenarien und die praktischen Straßenprüfungserfahrungen.

Dennoch hat Nvidia als Anbieter von Basis - Chips auch besondere Vorteile bei der Förderung von Robotaxis: Der selbstentwickelte DRIVE Thor - Chip von Nvidia hat eine Rechenleistung von bis zu 2000 TOPS, was die Inferenzeffizienz von End - to - End - Modellen erheblich verbessert. Darüber hinaus bietet die Akkumulation von AI - Trainingsclustern und Entwicklungswerkzeugketten die Grundlage für die Iteration von Modellen.

Noch wichtiger ist, dass Nvidia ein finanzielles Potenzial hat, das die meisten Autofahrunternehmen nicht erreichen können.

Im zweiten Quartal 2025 betrug der Nettogewinn von Nvidia 26,4 Milliarden US - Dollar, während Waymo für die Erreichung des gegenwärtigen Betriebsmaßstabs insgesamt 12 Milliarden US - Dollar investiert hat. Angesichts der starken Abhängigkeit von Kapital in der KI - Technologie kann der Gewinn aus Nvidias Chipgeschäft ausreichend Raum für Fehlversuche und Iterationen für die langfristige Entwicklung von Robotaxis bieten.