NVIDIA DRIVE AV 軟件平臺與 NVIDIA Halos 架構(gòu)助力 CLA 車型獲得最高安全評分(top safety rating)。

AI 驅(qū)動的駕駛輔助技術(shù)正逐漸成為車輛的標(biāo)配，這不僅改變了車輛安全性能的評估方式，更重塑了行業(yè)驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。

梅賽德斯-奔馳 CLA 近期榮獲 2025 年歐盟新車安全評鑒協(xié)會 (Euro NCAP) 最佳車型稱號，印證了這一行業(yè)趨勢的轉(zhuǎn)變。該車型將傳統(tǒng)被動安全功能與 NVIDIA DRIVE AV 軟件平臺相結(jié)合，從而獲得了年度最高綜合安全評分。

梅賽德斯-奔馳集團(tuán)首席執(zhí)行官 Ola K?llenius 表示：“Euro NCAP 在評估車輛安全時，會對被動安全系統(tǒng)與主動安全系統(tǒng)進(jìn)行綜合評估，要想獲得滿分，必須依托先進(jìn)的高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)。這一里程碑是梅賽德斯-奔馳與 NVIDIA 長達(dá)五年技術(shù)協(xié)作的結(jié)晶，旨在提升真實(shí)道路環(huán)境中的安全表現(xiàn)，并為客戶創(chuàng)造切實(shí)價值?！?/p>

Euro NCAP 作為歐洲獨(dú)立的車輛安全權(quán)威評估機(jī)構(gòu)，迄今已有近三十年的歷史，其公信力源于歐洲各國政府、汽車行業(yè)組織及消費(fèi)者團(tuán)體的共同支持。

Euro NCAP 從四個維度對車輛在真實(shí)路況下的安全性進(jìn)行評估。其中與 AI 驅(qū)動的駕駛輔助系統(tǒng)最為相關(guān)的是“弱勢道路使用者保護(hù)”和“安全輔助”兩大類別，這些評估旨在幫助預(yù)防碰撞事故的技術(shù)，包括自動緊急制動、車道保持輔助和智能車速輔助系統(tǒng)。

僅憑標(biāo)配就斬獲五星評分的車型方有資格獲評“同級最佳 (Best in Class)”稱號，該獎項(xiàng)基于各測試類別的加權(quán)得分綜合評定。2025 年，Euro NCAP 完成了對 49 款車型的測試，打破了歷史記錄。

安全至上：DRIVE AV 如何構(gòu)建可靠的輔助駕駛系統(tǒng)

以 Euro NCAP 為代表的車輛安全評估體系正日益重視那些將高強(qiáng)度被動防護(hù)功能與先進(jìn)主動安全功能相結(jié)合的車型。隨著 AI 成為駕駛的核心，“最安全”汽車的評判標(biāo)準(zhǔn)將不僅取決于車輛在事故中的承受能力，更取決于其能否有效預(yù)防事故的發(fā)生。

梅賽德斯-奔馳 CLA 搭載的 NVIDIA DRIVE AV 采用雙棧架構(gòu)，該架構(gòu)旨在助力汽車制造商構(gòu)建不僅具備智能性，更能在現(xiàn)實(shí)場景中可預(yù)測、可驗(yàn)證、高魯棒性的駕駛系統(tǒng)。該架構(gòu)將 AI 驅(qū)動的端到端駕駛系統(tǒng)與并行的傳統(tǒng)安全棧相結(jié)合，為輔助駕駛的感知、規(guī)劃與執(zhí)行環(huán)節(jié)提供冗余保障。

梅賽德斯-奔馳 CLA 同樣基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 架構(gòu)打造，該架構(gòu)將傳感器多樣性與硬件冗余性集成至車輛整體設(shè)計之中。

該方案的核心是 NVIDIA Halos 綜合安全系統(tǒng)，它涵蓋硬件、軟件、工具、開發(fā)流程及認(rèn)證支持，始終以堅實(shí)的安全護(hù)欄、冗余設(shè)計和容錯能力為根基，為輔助駕駛及其他 AI 功能的研發(fā)提供結(jié)構(gòu)化的安全基礎(chǔ)。

第三方認(rèn)證和評估同樣是構(gòu)建信任的重要基礎(chǔ)：

TüV SüD 已向 NVIDIA 授予網(wǎng)絡(luò)安全認(rèn)證 (ISO 21434)，該認(rèn)證涵蓋其車規(guī)系統(tǒng)級芯片、平臺及軟件工程流程。此外，NVIDIA DriveOS 6.0 符合 ISO 26262 汽車安全完整性等級 (ASIL) D 級標(biāo)準(zhǔn)。

TüV Rheinland 針對涉及復(fù)雜電子系統(tǒng)的安全要求，對 NVIDIA DRIVE AV 進(jìn)行了聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟(jì)委員會 (UNECE) 獨(dú)立安全評估，NVIDIA 已成功通過該評估。

NVIDIA 近期發(fā)布了 Alpamayo 系列開放 AI 模型、仿真工具及數(shù)據(jù)集，該技術(shù)通過將復(fù)雜場景分解為多個更小的步驟，對多種可能的動作進(jìn)行推理，最終選擇更安全的方案，使輔助駕駛車輛能夠應(yīng)對未經(jīng)過訓(xùn)練的罕見“長尾”場景。將這些模型與 NVIDIA DRIVE AV 雙棧架構(gòu)中并行的傳統(tǒng)安全棧結(jié)合使用，可為車輛運(yùn)行提供額外防護(hù)，確保其始終處于安全界限之內(nèi)。

通過數(shù)據(jù)與仿真實(shí)現(xiàn)安全訓(xùn)練

現(xiàn)代 AI 驅(qū)動的安全系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)的駕駛場景呈指數(shù)級增長，已經(jīng)遠(yuǎn)超人類一生所能經(jīng)歷的范圍。NVIDIA 通過其從云端到車端的開發(fā)流程，能夠?qū)⒄鎸?shí)世界數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)十億英里的仿真里程，這一過程依托 NVIDIA DGX 平臺進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，借助 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平臺實(shí)現(xiàn)仿真，并通過 NVIDIA DRIVE AGX 平臺完成車端計算部署。

該方法論解決了安全驗(yàn)證中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)：訓(xùn)練 AI 應(yīng)對那些在現(xiàn)實(shí)世界中，因過于危險或發(fā)生概率過低，而難以進(jìn)行可靠測試的罕見高風(fēng)險邊緣場景。通過生成仿真這些罕見場景的合成場景，AI 系統(tǒng)能在開發(fā)過程中學(xué)習(xí)正確的應(yīng)對策略，同時避免將人員置于險境。

對梅賽德斯-奔馳 CLA 的認(rèn)可，其意義遠(yuǎn)超單一車型獲得頂級評價，更體現(xiàn)了現(xiàn)代汽車安全理念的深刻變革：在保障可靠的碰撞防護(hù)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步融合了 AI 賦能的輔助駕駛系統(tǒng)，其設(shè)計初衷正是為了從源頭主動規(guī)避事故的發(fā)生。