先给出几个核心判断：自动驾驶技术正经历一次代际跃迁。如果说上一代（AV 1.0）的核心是让车辆“看”得更清晰，那么新一代（AV 2.0）的目标，是让车辆真正学会“思考”与“决策”。而这场变革背后的关键驱动力，正是生成式AI。

英国公司Wayve，可以说是这场技术革命的先锋。他们研发的自动驾驶技术，不再依赖以往那种拆分感知、规划、控制的模块化方案，而是构建了一个大型、统一的端到端AI模型。这套系统运行在NVIDIA DRIVE Orin及其后续产品DRIVE Thor上——后者基于Blackwell GPU架构，专为Transformer、大语言模型（LLM）和生成式AI任务设计。这意味着，整个技术栈从底层开始被重新定义。

在AV 1.0时代，深度神经网络主要用于提升车辆的感知能力，例如识别行人、车辆和交通标志。但AV 2.0的思路发生了转变——它要让车辆自身具备全面的智能，通过一个统一的AI模型，同时负责感知、规划与控制，去应对真实世界中那些复杂且不可预测的场景。

作为NVIDIA初创加速计划的成员，Wayve专注的方向是开发适用于自动驾驶的AI基础模型。通俗地说，他们正在为汽车打造一个能够从环境中主动学习并与之互动的“机器人大脑”。

Wayve CEO Alex Kendall提到：“NVIDIA一直是我们AI训练的基础支撑。借助NVIDIA GPU进行训练，再加上他们提供的软件生态系统，我们实现了非常快的迭代速度，最终在PB级数据上成功训练出了千万参数级的模型。”

在这背后，生成式AI扮演的角色尤为关键。它不仅提升了模型的理解能力，更重要的是，它能生成逼真的合成数据，帮助自动驾驶系统模拟各种新的、甚至极端罕见的驾驶情境。这相当于为车辆提供了一整套“虚拟路考”，来补齐真实数据中那些难以覆盖的角落。

Wayve目前重点推进的，是所谓的“具身AI”。这个方向很有意思——把最前沿的AI技术直接嵌入到车辆和机器人中，让它们不仅会开，还能真正理解人类的行为意图，并从中学习。安全性的提升，正是建立在这种深度理解之上。

最近，Wayve完成了C轮融资，NVIDIA也有参与。这笔资金将直接用于开发并推出首款适用于量产车型的具身AI产品。随着Wayve核心AI模型不断迭代，这些产品将帮助汽车厂商把自动驾驶级别从L2+辅助驾驶，一步步推向L4的高度自动化。

目前，Wayve已经有两项重要成果亮相。一个是GAIA-1，这是一款专为自动驾驶打造的生成式AI模型，能够根据视频、文字甚至动作指令，生成极其逼真的驾驶画面。另一个是LINGO-2，一个能综合视觉、语言和动作输入的驾驶模型，它可以“看懂”驾驶行为，并用自然语言解读出来。

正如Kendall所说：“生成式AI的独特魅力，在于它能无缝融合不同模态的数据。我们可以借鉴所有文本中蕴含的常识，以及大语言模型带来的通用推理能力，并将这些能力直接应用到驾驶场景中。这或许是通向真正通用自动驾驶能力，乃至L5最高级别自动驾驶的一条务实路径。” 换言之，这条技术路线的目标，最终是让车像人一样，不是背题库，而是真的会“开车”。