Uber 與 Autobrains 計劃在德國慕尼黑部署 Level 4 無人計程車隊,待監管批准後,這將是 Uber 首次在歐洲推出商業化自動駕駛叫車服務。 有別於單一巨型 AI 模型,Autobrains 採用「代理式 AI」架構,將駕駛任務拆解給多個獨立、專精的代理人處理,並運行於標準感測器與 NVIDIA 安全認證的 DRIVE Hyperion 平台上。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What was the robotaxi program announced by Uber and Autobrains at GTC Taipei on June 1, including the deployment city of Munich, the three-l. Article summary: Here is a complete breakdown of the announcement:. Topic tags: general, news, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# **Autobrains and Uber to Launch Agentic AI Robotaxi Program in Munich built on NVIDIA DRIVE Hyperion**. * ***Combining Uber’s mobility network, Autobrains’ Agentic AI, and NVIDIA" source context "Autobrains and Uber to Launch Agentic AI Robotaxi Program in Munich built on NVIDIA DRIVE Hyperion" Reference image 2: visual subject "Winds W at 5 to 10 mph. American allies warn division weakens deterrence in calls for global unity to meet new threats. Pete Crow-Armstrong homers and has 4 hits
在 NVIDIA 於台北舉行的 GTC 大會上,Uber 與以色列 AI 公司 Autobrains 共同宣布了一項震撼市場的合作案:雙方將在德國慕尼黑打造一支商業化營運的 Level 4 無人計程車隊。若順利取得監管機關核可,這項服務將是 Uber 在歐洲大陸上第一個自動駕駛載客業務 。
這項計畫的基石,是三方核心能力的整合:Uber 的全球叫車平台網路、Autobrains 的軟體智慧,以及 NVIDIA 標準化的硬體與安全平台 。其最終目標,是建立一個 「不挑車廠」(OEM-agnostic)的通用模式,能直接嵌入現有的各種車輛平台,而非像早期自動駕駛發展那樣,必須仰賴造價高昂的特製無人車
。
這項計畫並未嘗試用單一、包山包海的端到端神經網路來應付所有駕駛情境,而是採取一種分層架構,將硬體、軟體與營運面的任務清楚切分。
1. Autobrains 的「代理式 AI」(Agentic AI)
核心的創新在於,Autobrains 決定將自動駕駛任務「化整為零」,交由一群各自專精的獨立代理人(Agents)來負責。每個代理人只專注於特定的駕駛場景或決策面向——例如十字路口動線、高速公路匯入車流、與行人的互動等——並持續評估周遭環境,提出相應的駕駛行動建議 。系統會即時匯總這些代理人的判斷,而不是把命運交給單一模型。這種架構設計的初衷,就是要比傳統那種難以解釋的「黑盒子」模型來得更透明、更容易稽核。
2. NVIDIA DRIVE Hyperion 平台
上述軟體運行於 NVIDIA 專為機器人計程車打造的平台上。這套平台整合了車載超級電腦 DRIVE AGX、Halos 安全系統、多模態感測器套件,以及 NVIDIA 的 DRIVE AV 軟體堆疊。該平台旨在符合業界最嚴苛的功能安全標準,並提供一個標準化的基礎,讓合作夥伴不必從頭打造安全驗證架構,就能在此基礎上開發 。
3. Uber 的叫車服務網路
Uber 則貢獻其市場平台、乘客端應用程式,以及長年累積的車隊營運經驗。Uber 扮演乘客與自動駕駛車隊之間的橋樑,負責需求媒合與整體顧客體驗 。
這項合作案中一個很務實的決策,就是聚焦於「隨插即用」的車輛整合。Autobrains 的代理式 AI 天生就被設計成能與標準車規感測器配置和高效能加速運算搭配運作,而不是非得要特規的感測器不可 。
這種不挑車廠的設計,意味著這套技術可以整合到各大車廠的不同車款平台上,大幅降低了未來車隊擴張的門檻。過去,業界動輒使用笨重又昂貴的特製感測器陣列,往往拖慢商業化腳步;如今,此合作案選擇避開這條老路,目的就是要在商業層面上,真正實現可大規模擴張的自動駕駛叫車服務 。
選擇慕尼黑並非偶然。根據官方新聞稿,這座巴伐利亞首府雀屏中選,是基於環境、產業與法規的綜合考量 :
不過,這一切仍存在變數。該服務目前尚待監管機關批准,雙方並未提供具體的啟動日期,僅表達了「一經核可,即刻展開營運」的意圖 。
Uber 與 Autobrains 的宣布僅是 NVIDIA 在 GTC 台北大會上揭示的更大藍圖中的一塊拼圖。NVIDIA 宣布大規模擴張其 DRIVE Hyperion 生態系,將此平台定位為機器人計程車開發與部署的全球標準 。同步揭露的合作案還包括:
這些協議共同描繪出一幅景象:業界正在協力推動一個以平台為基礎、橫跨多個市場的機器人計程車生態系,而慕尼黑計畫正是這個版圖中,關鍵的歐洲錨點。
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Uber 與 Autobrains 計劃在德國慕尼黑部署 Level 4 無人計程車隊,待監管批准後,這將是 Uber 首次在歐洲推出商業化自動駕駛叫車服務。
Uber 與 Autobrains 計劃在德國慕尼黑部署 Level 4 無人計程車隊,待監管批准後,這將是 Uber 首次在歐洲推出商業化自動駕駛叫車服務。 有別於單一巨型 AI 模型,Autobrains 採用「代理式 AI」架構,將駕駛任務拆解給多個獨立、專精的代理人處理,並運行於標準感測器與 NVIDIA 安全認證的 DRIVE Hyperion 平台上。
在 GTC 台北大會上,NVIDIA 同步揭露更大格局,透過與越南 VinFast、台灣 Foxconn 及沙烏地阿拉伯 HUMAIN 的合作,將此模式擴展至全球。