全球芯片巨头英伟达，正从自动驾驶的卖水人变身参赛者。

据 36 氪消息，英伟达内部正在孵化 Robotaxi 项目，其核心逻辑并非下场运营，而是要推出一套 "Robotaxi 技术样本 "，最终构建类似 " 安卓系统 " 的开放生态。

回顾当前的 Robotaxi 生态，几乎被 " 封闭全栈模式 " 垄断。

无论是 Waymo 的自研芯片 + 全栈算法 + 自有车队，还是特斯拉的车路协同轻量化 + 数据闭环，亦或是百度的 Apollo 平台 + 企合作运营，本质都是将核心技术、数据、场景牢牢攥在自己手里。

这种模式下，一家车企要入局 Robotaxi，不仅要投入数十亿研发算法，还要搞定芯片适配、路测数据积累、运营资质申请，门槛之高让多数玩家望而却步。

重重困难下，英伟达此时布局 Robotaxi，该作何理解？

要理解英伟达的 Robotaxi 布局，首先要搞懂一个核心问题：它要做的 " 安卓式生态 "，到底是什么？

在消费电子领域，安卓系统的成功本质是底层标准化 + 上层个性化：谷歌提供统一的操作系统、硬件驱动和基础 API，手机厂商只需聚焦外观设计、功能优化和品牌运营。

这种模式不仅降低了行业准入门槛，还加速了技术迭代，如今安卓占据全球 80% 以上的手机市场，正是开放击败封闭的典型案例。

英伟达显然要在 Robotaxi 领域复制这一逻辑，底气来自其已有的自动驾驶技术基础。

目前，英伟达的 Drive 生态已覆盖芯片、操作系统、算法框架和开发工具链，全球大部分头部车企的自动驾驶系统都基于其芯片研发。而此次孵化的 Robotaxi 项目，本质是在现有技术基础上，增加 " 运营场景适配 " 模块 ，比如车队调度系统、安全员应急响应方案等，形成一套 " 开箱即用 " 的技术样本。

按照安卓系统的逻辑，电车通预测，英伟达这个 "Robotaxi" 可能分为三层构建：

首先在底层硬件层，统一芯片、传感器的驱动接口，无论车企用的是禾赛还是速腾的激光雷达，都能直接适配英伟达的算法，避免硬件不兼容的研发内耗；

在核心算法层面，提供 L4 级自动驾驶的基础能力，如高精地图定位、障碍物识别、路径规划等，并支持玩家通过 API 进行定制化优化，比如在校园场景中强化行人识别，在高速场景中优化变道逻辑；

上层运营应用层：开放招车、调度、计费、维保等功能接口，出行平台无需从零开发运营系统，只需接入接口就能快速上线 Robotaxi 服务。

黄仁勋此前在 GTC 大会上多次强调，"Robotaxi 是机器人技术的首个商业化应用 "，这句话的潜台词是，英伟达要做的不是一辆无人出租车，而是让所有玩家都能做出无人出租车的技术底座。

可以理解为安卓系统，也可以理解为华为鸿蒙智行。通过开放生态绑定车企、出行平台、传感器厂商，最终形成 " 英伟达 =Robotaxi" 的行业共识。

尽管技术底盘扎实，但英伟达切入 Robotaxi 领域，面临的挑战并不小。

当前行业已形成 " 两极格局 "：美国有 Waymo 和特斯拉，中国有百度、小马智行等。作为 " 后来者 "，英伟达要突围，必须避开正面竞争，找到自己的差异化武器。

英伟达的核心优势是芯片 + 算法的协同能力，这恰好击中了当前行业的核心痛点。对于中小车企来说，自研 L4 级自动驾驶的最大成本不是算法研发，而是芯片适配，不同芯片的算力架构、指令集不同，算法移植一次就要投入数不清的研发费用。

而英伟达的方案能实现算法与芯片深度绑定。

基于 Orin 芯片优化的自动驾驶算法，算力利用率必然比通用芯片高，就好比鸿蒙系统用麒麟芯片，即便性能相比主流芯片低，也能实现越级的流畅性。这意味着合作伙伴用同样的硬件成本，能获得更好的自动驾驶性能。

其次，英伟达的生态整合能力能解决行业的数据孤岛问题。当前封闭模式下，车企的路测数据只能自己用，比如小鹏的城市 NGP 数据无法给理想用，Waymo 的美国道路数据无法给中国车企用，导致每个玩家都要重复积累数据和优化算法的过程。

如果英伟达 " 做东 "，在保护数据隐私的前提下，桌上的菜大家都能一块吃，让生态内的玩家共享匿名化特征数据，比如 A 车企遇到的路面数据，能同步给 B 车企的算法模型，整个生态的迭代速度将呈指数级提升。

当然，这一切的前提是英伟达不做 " 运营 " 的定位，只有这样才能减少行业抵触。车企与其合作时才不会担心被 " 卡脖子 "，比如数据被拿走、核心技术被限制等等。

在这件事上，" 全球 Robotaxi 第一股 " 的文远知行最有话语权。

早在 2017 年，英伟达就以战略投资者身份入局文远知行的 Pre-A 轮融资，2024 年第四季度披露的 173.86 万股持仓（市值约 2465 万美元），将双方长达八年的技术协同推向台前。

早期的时候，文远知行的无人出租车队里，就已经在用英伟达的 DRIVE Xavier 芯片了。这颗芯片主要负责处理车队在路上的实时数据，比如整合摄像头、激光雷达的信息，帮无人车判断路况，保证车子能稳定跑起来。

到了 2024 年 3 月，双方的合作再次升级，文远知行推出了自己的自动驾驶软件平台 WeRide One；而这个 WeRide One，正是基于英伟达的 DRIVE Thor 平台做的。

文远知行的定位印证了英伟达的入场逻辑。作为英伟达生态内的玩家，文远知行既可以与广汽、宇通等车企合作定制车辆，也能与滴滴、Uber 等出行平台对接运营，英伟达仅提供底层技术支撑，不干涉其商业决策。一句话总结，就是技术赋能，但不抢位。

可以说，如今文远知行的运营场景，也为英伟达的 Robotaxi 生态提供了 " 实验田 "，为即将到来的 Robotaxi" 三国杀时代 " 埋下了伏笔。

本质上，英伟达是想在 Robotaxi 行业掀起 " 开放与封闭 " 的对立竞争，而这种竞争，极有可能成为激活行业活跃度的 " 开关 "，就像当年的安卓与 iOS 之争一样。

当前封闭模式的最大问题，是 " 研发成本高、迭代速度慢 "。而开放生态能将这部分成本降低，中小车企只需投入较低成本，就能基于英伟达的技术样本开发出定制化 Robotaxi，这意味着更多玩家能进入市场。

比如在 " 园区 Robotaxi" 场景中，此前只有百度、驭势科技等头部玩家能提供解决方案，而如果接入英伟达生态，一家专注校园出行的创业公司，只需优化 " 低速行驶、行人密集识别 " 等细分功能，就能快速推出服务；

在 " 物流 Robotaxi" 场景中，货运公司无需自研自动驾驶算法，只需接入英伟达的技术样本，再适配货箱调度功能，就能上线无人货运服务。这些细分场景的玩家增多，不仅能丰富 Robotaxi 的应用边界，还能倒逼头部企业加速技术迭代。毕竟，当更多玩家用更低成本提供服务时，封闭模式的劣势会越来越明显。

开放生态还能推动技术普惠。当前 Robotaxi 的运营范围大多集中在 " 一线城市核心区 "，因为这些区域的高精地图覆盖全、道路环境简单。

而开放生态能让技术快速下沉，比如三四线城市的车企，可基于英伟达的技术样本，结合本地道路数据优化算法，让 Robotaxi 更快进入下沉市场。

不过，开放与封闭的竞争不会是非此即彼的结果，更可能是融合共存。比如苹果的 iOS 与安卓长期共存，Robotaxi 行业也可能出现类似格局：Waymo、百度等封闭模式玩家，会聚焦 " 高溢价场景 "，如一线城市高端出行，通过 " 全栈掌控 " 保证服务体验。

而英伟达开放生态的玩家，会覆盖 " 大众化场景 "，如三四线城市、园区、物流，通过 " 成本优势 " 抢占市场份额。这种竞争不仅不会导致行业混乱，反而会形成 " 高端与大众 " 的互补，加速 Robotaxi 的商业化落地。

英伟达杀入 Robotaxi 领域，看似 " 不务正业 "，实则是自动驾驶行业进入赛点的信号。

过去几年，行业的焦点是谁先实现 L4 级自动驾驶，而未来几年，焦点将变成谁能让更多人用上 L4 级自动驾驶，显然，英伟达选择了后者。

英伟达不是另一个 Waymo，而是 Robotaxi 行业的谷歌，通过开放生态降低行业门槛，用软硬生态结合对抗封闭巨头的单点优势。尽管当前还面临标准统一、数据安全、利益协调等挑战，但这种以生态换市场的思路，已为行业提供了新的破局方向。