賓士全新 CLA 純電轎車搭載輝達 DRIVE AV、奪歐洲 NCAP 年度最佳安全表現獎
賓士全新的 CLA 純電轎車搭載輝達人工智慧軟硬體系統 ，在 Euro NCAP 2025 年度車輛安全評鑑中獲得「年度最佳表現獎」，意味著人工智慧驅動的駕駛輔助技術正成為標準配備，改變了車輛安全性的評估方式。賓士集團執行長將獲獎歸功於與輝達的技術合作。
賓士 CLA 脫穎而出獲得 Euro NCAP 2025 年度最佳表現獎
賓士 CLA 純電轎車獲得 Euro NCAP 2025 年度最佳表現獎；Mercedes-Benz 的執行長康林松（Ola Källenius）表示新的里程碑顯示出與 NVIDIA (NVDA) 長達五年合作的成果。
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Euro NCAP（European New Car Assessment Programme）為歐洲主要的獨立車輛安全評鑑機構，其測試結果長期作為新車安全的重要參考。現行評估架構涵蓋成人、兒童、弱勢道路使用者與安全輔助四大面向，其中「安全輔助」與「弱勢道路使用者」類別，直接檢視車輛在事故發生前的預防能力。這些測試涵蓋自動緊急煞車、車道維持輔助與速度輔助等功能，評估系統在複雜交通情境下的反應準確度與穩定性。2025 年，Euro NCAP 共測試 49 款車型，僅標準配備並取得五星評級者，才具備角逐「同級最佳」資格。
賓士 CLA 搭載 NVIDIA DRIVE AV 預防交通意外
賓士 CLA 純電轎車搭載 輝達 NVIDIA DRIVE AV ，採用雙堆疊架構，將人工智慧驅動的端到端駕駛系統與平行運作的傳統安全堆疊結合。前者負責環境感知與行為決策，後者則提供可預測、規則導向的安全控制，兩者在感知、規劃與執行層面形成冗餘。此設計目的在於降低單一演算法失效的風險，提高系統在實際道路條件下的可驗證性。執行長康林松（Ola Källenius）表示該成果是雙方歷時五年的技術合作結果，重點在於將 AI 技術轉化為可落地的道路安全機制。
賓士 CLA 硬體架構於輝達 NVIDIA DRIVE Hyperion 平台
CLA 硬體與系統架構在 NVIDIA DRIVE Hyperion 平台。核心安全架構 NVIDIA Halos，涵蓋硬體、軟體、開發工具、工程流程與認證支援，提供自動駕駛與駕駛輔助系統的結構化安全框架。
NVIDIA 獲得 ISO 認證，進一步為駕駛安全把關
第三方驗證方面，TÜV SÜD 已完成對 NVIDIA ISO 21434 網路安全流程的認證，NVIDIA DriveOS 6.0 亦符合 ISO 26262 汽車安全完整性等級 ASIL D 標準；TÜV Rheinland 則依據 UNECE 規範，對 NVIDIA DRIVE AV 進行獨立安全評估，確認其符合複雜電子系統的安全要求。
NVIDIA DGX 從雲端到車體進行情境模擬訓練
在 AI 系統訓練與驗證方面，NVIDIA 採用 Cloud To Car (雲端到車) 開發流程，結合 DGX 系統進行神經網路訓練，透過 Omniverse 與 Cosmos 平台進行大規模情境模擬，以 DRIVE AGX 負責車載即時運算。此方法可將真實道路資料轉化為數十億英里的模擬里程，用於訓練與測試系統在極端與罕見情境下的反應能力。
輝達近期發佈的 Alpamayo 開放式模型與資料集，能針對未曾出現在訓練資料中的「長尾事件」進行推理與分解。 該系列模型工具和資料集能夠幫助自動駕駛汽車應對罕見的「長尾」事件（即使這些事件是 AI 未曾訓練過的），方法是將場景分解成更小的步驟，推理多種可能的操作，最終選擇最安全的方案。將這些模型與 NVIDIA DRIVE AV 雙棧架構中的平行傳統安全棧結合使用，可提供額外的保護層，確保車輛在安全範圍內運作。
以模擬里程補足極端情境測試缺口
現代以人工智慧為核心的安全系統，可透過大量資料訓練，學習遠超人類一生所能接觸的駕駛情境。NVIDIA 採用「雲端到車」的開發模式，透過 NVIDIA DGX 系統進行神經網路訓練，並利用 NVIDIA Omniverse 與 Cosmos 平台進行大規模仿真，再結合 NVIDIA DRIVE AGX 的車載運算能力，將實際道路資料轉化為數十億英里的模擬里程，用於系統驗證與優化。
此一方法回應了車輛安全驗證的關鍵難題，即如何讓 AI 系統在開發階段學習應對罕見但高風險的極端情境。由於這類情況發生頻率低且具高度危險性，難以透過實際道路測試完整涵蓋。透過生成對應這些情境的合成場景，AI 系統得以在不增加實際風險的前提下，反覆驗證其判斷與反應策略，提升在真實道路環境中的安全性與可靠度。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
