关《于英》<伟达>L4和物理AI，吴(新宙)回应一切,天海里红和橘和希是什么关系？人物设定与故事线梳理

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

关系定位：从并肩到互为变量

天海里红往往被塑造成“带着创伤或使命的人”，做事更看重结果与代价；橘和希的底色则偏“原则与秩序”，更在意过程是否正确、选择能否被自己认可。这种设定天然会制造张力：当两人站在同一阵营时，会形成互补——里红负责推进与破局，和希负责制衡与收束；一旦进入关键抉择，他们又会互为对方的“变量”，迫使彼此改动原本的计划。

因此，两人的关系常被读成三层叠加：表层是合作与默契，中层是价值观冲突，深层是彼此在对方身上看见“自己缺失的那块”。也正因为深层的牵引存在，冲突才不会走向彻底决裂，而是以误会、冷战、短暂分道扬镳等方式反复出现。

人物设定差异：动机、表达方式与边界感

要理解他们为什么“像恋人又不像恋人”，关键在表达方式与边界感。天海里红更习惯把关心藏进行动里：替你挡一刀、替你背黑锅、替你做出你不愿做的决定，但未必会说出口。橘和希则更倾向“用语言确认关系与立场”：他会追问、会要求解释，也会在关键节点试图把两人的关系放进一个可被定义的位置。

两人的矛盾通常不在于“在不在乎”，而在于“在乎的方式能不能被对方读懂”。里红的做法容易被理解成控制或隐瞒；和希的追问又容易被里红当作不信任。再叠加任务、对抗、秘密、牺牲等高压情境，他们会本能地把“保护”与“疏离”绑在一起：越在乎越不说，越想靠近越要确认。

下面用表格把差异放在同一框架里：

维度	天海里红	橘和希
行动逻辑	结果优先，愿意承担骂名	程序/原则优先，重视自洽
情感表达	以行动代替承诺，低表露	以沟通确认关系，高追问
冲突触发点	被质疑动机、计划被打断	被隐瞒真相、被迫“站队”
关系推进方式	危机中互相救援，越战越近	通过谈开与对齐目标来靠近

故事线梳理：最常见的三段式拉扯

把两人的关系放回常见叙事节奏里，往往会经历三段。

第一段是“并肩建立信任”。通常由一次共同危机或共同敌人开启：里红展现强执行力，和希展现强判断力，两人互相认可。这一阶段最像“搭档”，也容易埋下暧昧伏笔，但作者往往不会立刻给出明确关系，因为一旦过早稳定，戏剧张力就会下降。

第二段是“秘密与立场导致分歧”。里红常背着不可说的过去、隐秘的交易或更大的局；和希则更可能在原则上卡住——你可以冒险，但不能把我排除在外；你可以牺牲自己，但不能让我变成被动的共犯。这一段最容易出现“看似背叛”的桥段：里红做了和希无法接受的事，或和希在关键时刻选择制度/团队而不是里红。

第三段是“重新对齐后的升级”。真正的推进多发生在他们把冲突摊开之后：里红承认自己也需要被理解，和希承认自己的原则里也掺着情感偏袒。升级不一定是告白，更常表现为“把命交给你”“把真相交给你”“把选择权交给你”——一种更成熟、也更有分量的绑定。

容易踩的误区：把暧昧当官配，把对立当翻脸

讨论“天海里红和橘和希是什么关系”时，常见误区主要有三个。

第一，只盯着互动的甜点就下结论。两人的亲密瞬间确实不少，但更多承担的是“情绪补偿”的作用：在残酷剧情里给观众喘口气，并不等同于剧情已经确认恋爱关系。

第二，把一次对立当成彻底翻脸。恰恰相反，能反复对立又反复回到同一战线，往往说明他们在叙事里被设计成彼此的核心牵引点。

第三，忽略时间线与信息差。里红与和希的矛盾经常源自“谁先知道真相”。按时间线梳理会发现，他们很多话并非不想说，而是不能说、说了会出事，或根本来不及说。

如何判断他们当下处于哪种关系阶段

追更时想快速判断两人的关系走到哪一步，可以抓三个信号：是否共享关键信息（真相是否对齐）、是否共享代价（愿不愿替对方承担后果）、是否共享选择权（是否允许对方参与决定）。只要这三项在上升，即便表面吵得很凶，关系也在推进；反过来，哪怕互动再甜，只要信息长期不对齐，后续大概率还会爆发一次更大的分歧。

天海里红与橘和希之所以好看，正因为它不是单线的恋爱或友情，而是把信任、原则、创伤与成长揉在一起。读懂设定与故事线会发现，他们每一次靠近都不是偶然，而是被剧情推着向“更真实的自己”迈一步。

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相关介绍

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更新内容

一、增强震动反馈体验

二、修复道具图标加载失败的问题

三、修复逻辑板线索无法拖动的情况

四、调整切换标签样式

五、场景细节纹理增强处理

六、增加“上一次失败原因回顾”提示模块