英伟达业务版图再拓展。
36 氪从多处获悉，英伟达内部正在孵化 Robotaxi 项目，这项决定在近期的一项 All hands meeting（全员大会）上宣布，将交由就职多年的高级总监 Ruchi Bhargava 负责。
知情人士告诉 36 氪，新项目将采用全新的一段式技术路线。该技术路线仅使用一个 " 端到端 " 神经网络，核心是通过仿真技术形成的世界模型对神经网络进行强化训练，与特斯拉 FSD 采用的路线相似。
英伟达今年 1 月发布了 Cosmos 世界基础模型。该平台通过整合文本、图像、视频及传感器数据，生成遵循物理规律的高质量合成视频数据，并已经经过2000 万小时数据的预训练。
Cosmos 世界基础模型的意义之一，便是能够拓展现实场景难以产生的复杂数据，来提升自动驾驶系统的能力上限。
这条路线已经得到行业的初步认可，理想、小鹏等企业均已着手打造自己的世界模型。
消息人士向 36 氪表示，英伟达发力 Robotaxi，其逻辑并非简单的业务扩张，而是想推出一个 "Robotaxi 的技术样本 "。
此前，英伟达已与通用、奔驰、丰田三家车企展开合作。将基于英伟达技术，合作开发或打造自动驾驶车队。黄仁勋在今年 5 月透露，与奔驰合作的 L4 级自动驾驶车队将于今年落地。
但此次孵化的 Robotaxi 是全新项目，" 预计投入 30 亿美金，未来会在美国落地开城 "，知情人士向 36 氪表示，在项目组会中，项目投入和目标也在逐渐清晰。
黄仁勋曾多次公开强调，自动驾驶汽车不仅是 " 机器人技术的第一个主要商业应用 "，更是一个 " 数万亿美元级别的产业 "。
发力 Robotaxi，英伟达的目标是通过实际项目，验证其从 GPU 芯片到物理 AI 大模型的全链路工程能力，从而更精准地定义下一代 " 物理 AI" 所需的基础设施与生态标准。
Robotaxi 仍处早期，英伟达下场不晚
2025 年，美国市场 Robotaxi 的落地速度正在加快。
美国 Robotaxi 公司 Waymo，在 2025 年新增奥斯汀等 2 座城市为无人商业运营范畴，并推进丹佛等 6 座城市有人测试准备工作。截至 2025 年 4 月，Waymo 在美国每周提供超过 25 万次付费出行。
特斯拉则于今年 9 月，在美国得克萨斯州奥斯汀市与加利福尼亚州湾区面向公众开放了 Robotaxi 服务。有投资人指出，特斯拉 Robotaxi 应用的首日下载量，超过 Uber 40%，并且比 Waymo 有史以来的最高下载量高出 6 倍。
法律法规方面，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）计划在 2026 年提出修订议案，计划移除 " 有驾驶员、有物理操控区 " 的既定规范，允许 Robotaxi 去掉方向盘，拥有全新的车辆结构。
同时 NHTSA 还承诺，对自动驾驶车辆的豁免审查周期将从 " 以年计 " 压缩到 " 以月计 "，加速 Robotaxi 车辆的落地效率。
然而，行业实际上仍然处于非常早期的阶段。
Waymo 在美运营车辆约为 700 辆，特斯拉在奥斯汀的首批投放量也仅为数十辆。且 Waymo 和特斯拉的技术路线之争从未停止，L4 级自动驾驶技术将如何发展也尚无定论。目前的小爆发，更像是商业化前夕的密集验证，而非成熟市场的竞争。
对于英伟达而言，其核心优势在于芯片和计算生态，而非直接运营车队。
" 可以把 Robotaxi 项目理解为英伟达在练兵 "，接近英伟达 Robotaxi 项目的人士告诉 36 氪，AI 大模型在具身智能行业的应用已经成为行业共识，" 但从 Know-How 来看，AI 大模型在自动驾驶汽车上的部署和调教依然是难题，英伟达就是想打磨这样的工程能力"。
当前的窗口期对于英伟达而言，入场并不算晚，英伟达依然拥有争夺技术话语权的机会。
英伟达自动驾驶，在摸索中追赶
英伟达在 2015 年便涉足自动驾驶软件开发，可惜的是，至今仍然未有成功量产上车的高阶智能驾驶软件方案。
2020 年，英伟达与奔驰达成合作，为奔驰下一代车型提供 AI 软件架构，包括了自动驾驶软件方案、智能座舱等。
36 氪曾报道，2024 年 6 月，奔驰高管曾先后驾驶英伟达和中国企业 Momenta 的辅助驾驶车辆，往返洛杉矶和旧金山，路程上千公里。英伟达布局 4 年的辅助驾驶软件，效果竟不如 Momenta 耗时 1 个月调试的 " 踢馆 " 软件。
因此，奔驰已将中国区多款车型的辅助驾驶业务，从英伟达切换为 Momenta。
辅助驾驶能力不足的英伟达，在 L4 级自动驾驶领域同样面临挑战。
" 英伟达内部长期在对标特斯拉 FSD"，有知情人士告诉 36 氪，英伟达今年进行了多次对标测试，公司内部对特斯拉 FSD 的跨城运行和接管次数感到震惊。" 五六百公里的路程，特斯拉 FSD 只接管了 1-2 次，英伟达目前和特斯拉的距离还比较大 "。
负责 Robotaxi 项目的老员工 Ruchi Bhargava 几乎未曾公开露面，从公开信息中仅能看到，其曾在英伟达多篇自动驾驶论文中担任作者。
从现有布局来看，英伟达在人才储备、量产级自动驾驶算法工程化、复杂场景数据积累以及实际道路测试经验方面，相较 Waymo、特斯拉等头部玩家仍有明显差距。
然而，英伟达作为底层芯片供应商，在推进 Robotaxi 过程中也具备独特优势：其自研的 DRIVE Thor 芯片算力高达 2000TOPS，大幅提升了端到端模型推理效率；此外，其在 AI 训练集群和开发工具链上的积累，为模型迭代提供了基础。
更重要的是，英伟达拥有绝大多数自动驾驶企业难以比拟的财力支撑。
2025 年第二季度其净利润便达到 264 亿美元，而 Waymo 为达成当前运营规模累计投入为 120 亿美元。在 AI 技术高度依赖资本支持的背景下，英伟达芯片业务的利润，能够为 Robotaxi 的长期发展提供了充足的试错与迭代空间。
