文遠知行和聯想突然官宣：全球首款搭載 NVIDIA DRIVE Thor 芯片的 Robotaxi 馬上要上路了！難道我們打 Robotaxi 比坐地鐵還便宜的日子，真要來了？

 

一塊芯片炸出 “價格腰斬”，自動駕駛終于能 “接地氣” 了？

如果你之前關注過自動駕駛，肯定聽過一個吐槽：“技術是好技術，但成本降不下來，永遠只能在 PPT 里跑。” 確實，之前 L4 級自動駕駛的套件成本動輒幾十萬元，光一個激光雷達就敢賣 10 萬，這哪是給普通人用的？

但這次文遠知行和聯想的合作，直接把 “成本刺客” 給干趴下了。他們搞的 HPC 3.0 計算平臺，因為用了 NVIDIA 最新的 DRIVE Thor 芯片，硬是把自動駕駛套件成本砍了一半！更狠的是全生命周期總成本，通過集成各種功能模塊，居然省了 84%—— 這相當于一輛 Robotaxi 從 “買得起養不起”，變成了 “運營成本比出租車還低”。

 

懂行的人都知道，NVIDIA 的芯片在 AI 圈就是 “性能天花板” 的代名詞。之前文檔里就說 “算力依舊為王”，而 DRIVE Thor 芯片更是當前自動駕駛領域的 “最強大腦”，能同時處理激光雷達、攝像頭、毫米波雷達的海量數據，反應速度比人類快 10 倍都不止。文遠知行的新車 GXR 裝上它，就像給 Robotaxi 安上了 “超算級” 的眼睛和大腦，復雜路況下也能穩穩當當。

巨頭們悄悄 “搭積木”，自動駕駛商業化終于 “踩油門” 了？

其實這事兒早有苗頭。之前 36 氪 AI 大會上就有人說，AI 技術的價值終究要落地到 “真場景”，自動駕駛就是最典型的例子 —— 光談技術多牛沒用，能讓普通人打得起、坐得放心，才是真本事。

 

文遠知行走的這步棋，其實是把 “技術狂飆” 和 “成本控制” 玩明白了。你想啊，之前自動駕駛公司要么卡在 “性能不夠”，激光雷達掃不清遠處的障礙物；要么困在 “成本太高”，一套系統夠買半輛車，商業化根本跑不起來。但這次和聯想聯手搞的 HPC 3.0 平臺，相當于把 “超算中心” 直接搬進了汽車：NVIDIA 的芯片負責 “算得快”，聯想的車計算技術負責 “裝得穩”，文遠知行的算法負責 “開得準”，三家湊一起把 “不可能三角” 給破了。

從 “路測炫技” 到 “打車付錢”，我們離 “招手停 Robotaxi” 還有多遠？

這兩年自動駕駛圈的風向早變了。之前大家還在比 “誰路測里程長”“誰的傳感器多”，今年開始突然集體轉向 “怎么賺錢”。就像華為云在垂直領域找突破一樣，自動駕駛公司也終于想明白：技術再牛，不如讓用戶真能打到車、愿意付錢。

 

文遠知行這波操作里藏著個關鍵信號：Robotaxi 的 “價格錨點” 要被改寫了。成本砍半之后，未來打一次 Robotaxi 可能比普通出租車還便宜；全生命周期成本大降，運營商也愿意多投車，說不定你家樓下很快就有 “招手即停” 的 GXR 車型。更別說 NVIDIA 的芯片本來就和車企生態綁定深，就像文檔里說的 “生態為王”，這次合作說不定會讓更多車企跟著抄作業，加速整個行業的商業化。

當然，也有人擔心 “技術太新不安全”。但想想看， NVIDIA 的芯片在 AI 安全領域早有積累，聯想的硬件測試標準更是出了名的嚴，再加上文遠知行千萬公里的路測經驗，這套組合拳打出來，可靠性其實比 “新手司機” 靠譜多了。

寫在最后：自動駕駛的 “甜蜜點” 終于要來了？