2026年的CES，物理AI和自動駕駛成為熱議焦點(diǎn)。很大程度上，這源于英偉達(dá)甩出的一記“王炸”：推出全球首個專為自動駕駛打造的思考與推理模型Alpamayo，并且對外開源。
Alpamayo引入了基于推理的VLA模型，將類人思維引入自動駕駛汽車的決策過程。這些系統(tǒng)能夠逐步思考新穎或罕見的場景，從而提升駕駛能力和可解釋性。
黃仁勛在演講中直言，“Alpamayo技術(shù)棧是端到端訓(xùn)練的，擁有驚人的技能。除非無限期地駕駛，否則沒人知道它是否絕對安全?！?/p>
基于100億參數(shù)架構(gòu)構(gòu)建，
具備獨(dú)特的因果鏈推理能力
傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)始終困于“感知－規(guī)劃－控制”的流水線邏輯，面對交通燈失靈、外賣小哥突發(fā)橫穿、施工區(qū)域無標(biāo)識等長尾場景時，往往因“只會執(zhí)行、不會思考”而陷入困境。
而Alpamayo，用黃仁勛的話說，其獨(dú)特之處在于，它不僅接收傳感器輸入并驅(qū)動方向盤、剎車和加速器，還會推理它即將采取什么行動。它會告訴你，它將采取什么行動，采取該行動的原因，當(dāng)然還有軌跡。
所有這些都直接耦合，并通過人類訓(xùn)練數(shù)據(jù)和Cosmos生成數(shù)據(jù)的巨大組合進(jìn)行專門訓(xùn)練。
Alpamayo基于100億參數(shù)架構(gòu)構(gòu)建，其核心突破在于具備獨(dú)特的因果鏈推理能力。這種思維鏈對于L4級自動駕駛至關(guān)重要。L4要求機(jī)器在無人類干預(yù)的情況下處理極端長尾場景，僅僅依靠“看到”和“預(yù)測”是不夠的，必須具備對物理世界因果關(guān)系的邏輯理解能力。
同時，Alpamayo并非單一模型開源，而是構(gòu)建了“模型－仿真－數(shù)據(jù)”的全閉環(huán)開放生態(tài)。在模型層面，底層代碼已上線Hugging Face，開發(fā)者可直接微調(diào)并生成輕量化版本，適配不同成本車型。
在仿真層面，配套的AlpaSim框架開源于GitHub，能模擬暴雨、大霧等極端天氣，以及山區(qū)、市區(qū)等復(fù)雜路況，甚至可生成“交通燈失靈”“貨車掉貨”等罕見場景，大幅減少實(shí)車測試成本。
在數(shù)據(jù)層面，開放1700小時全球駕駛數(shù)據(jù)集，覆蓋不同國家道路規(guī)則與氣候條件，包含45.5萬個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、100TB車輛傳感器數(shù)據(jù)，相當(dāng)于為中小車企和初創(chuàng)公司提供了“自動駕駛研發(fā)全家桶”。
那么，英偉達(dá)為何要開源這樣一座技術(shù)金礦？
其背后的核心考量在于“Teacher-Student”（師生）架構(gòu)的戰(zhàn)略落地。
英偉達(dá)將Alpamayo定位為“Teacher Model”（教師模型）。開源Alpamayo，意味著英偉達(dá)把這個“Teacher Model”免費(fèi)送給了車企。車企不需要從零開始訓(xùn)練一個基礎(chǔ)大模型，只需要利用自身的私有數(shù)據(jù)，對Alpamayo進(jìn)行“蒸餾”和微調(diào)，訓(xùn)練出一個符合自家車型特性、符合當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)的“Student Model”（學(xué)生模型）。
開源Alpamayo帶來的好處顯而易見。這不僅降低了車企的技術(shù)門檻，大幅提升行業(yè)整體研發(fā)效率，更將英偉達(dá)牢牢鎖定在了生態(tài)鏈的頂端——所有的學(xué)生模型，都流淌著Alpamayo這個老師的基因。
雖然車企的私有數(shù)據(jù)不出域，但基于Alpamayo衍生出的各種優(yōu)化反饋，會通過開源社區(qū)、工具鏈（如NVIDIA NeMo）反哺英偉達(dá)的生態(tài)。英偉達(dá)可以通過這些反饋優(yōu)化其底層硬件和基座模型，使其對特定場景的適配越來越強(qiáng)。
值得注意的是，Alpamayo的最優(yōu)性能發(fā)揮高度依賴英偉達(dá)DRIVE AGX Hyperion 10平臺（搭載Thor/Rubin芯片），開發(fā)者在使用開源資源時，會優(yōu)先選擇英偉達(dá)芯片以保證兼容性與運(yùn)算效率。對于車企而言，用得越順手，對英偉達(dá)下一代芯片的依賴度就越高。
率先上車奔馳CLA，一季度在美國上路
Alpamayo的技術(shù)棧是英偉達(dá)首次嘗試構(gòu)建的完整技術(shù)棧。黃仁勛在演講中透露，英偉達(dá)的首款自動駕駛汽車將于第一季度在美國上路，然后歐洲是第二季度，亞洲或許是第三、第四季度。
黃仁勛口中的首款自動駕駛汽車是梅賽德斯-奔馳的最新款CLA車型，將成為首款搭載Alpamayo技術(shù)的量產(chǎn)車。
目前，英偉達(dá)已與多個領(lǐng)域的頭部廠商達(dá)成相關(guān)合作。乘用車領(lǐng)域，Lucid Motors正在推進(jìn)新一代乘用車的L4級能力落地，將在美版車型中采用基于DRIVE Hyperion平臺的Alpamayo全棧軟件；捷豹路虎則計(jì)劃基于Alpamayo開發(fā)推理型自動駕駛棧，用于自身L4級場景落地；Stellantis也加入生態(tài)，開發(fā)適配L4級自動駕駛的Robotaxi專用平臺。
國內(nèi)主流車企，比如比亞迪、吉利、長城、上汽、小米等均加入英偉達(dá)的L4生態(tài)，將適配Hyperion 10平臺與Alpamayo模型，推進(jìn)高階自動駕駛研發(fā)與量產(chǎn)。
黃仁勛預(yù)測：“從非自動駕駛汽車到自動駕駛汽車的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，很可能就在此時開始。未來十年，全球會有很大一部分汽車進(jìn)入自動駕駛或高度自動駕駛階段，而且速度會比我們想象得快很多?！?/p>圖片來源：英偉達(dá)
在Robotaxi領(lǐng)域，英偉達(dá)與Uber達(dá)成戰(zhàn)略合作，計(jì)劃2027年起規(guī)?；渴鸹贏lpamayo的Robotaxi車隊(duì)，目標(biāo)規(guī)模10萬輛，覆蓋美國、歐洲的核心城市。
2026 CES期間，自動駕駛科技公司文遠(yuǎn)知行WeRide宣布，作為英偉達(dá)NVIDIA全球L4級Robotaxi生態(tài)合作伙伴，公司旗下Robotaxi GXR成為全球首款搭載NVIDIA DRIVE Thor X芯片的Robotaxi，已在中國、阿聯(lián)酋實(shí)現(xiàn)純無人商業(yè)運(yùn)營。
在L4無人配送領(lǐng)域，英偉達(dá)則與Nuro深化末端配送合作，基于Hyperion 10平臺與Alpamayo模型開發(fā)新一代配送車，提升復(fù)雜路況適應(yīng)性。
在商用車領(lǐng)域，英偉達(dá)去年10月對外宣布，Aurora、沃爾沃自動駕駛解決方案和Waabi正基于NVIDIA DRIVE平臺聯(lián)合開發(fā)L4級自動駕駛卡車。其新一代系統(tǒng)將基于NVIDIA DRIVE AGX Thor打造，將加速沃爾沃即將推出的L4級車隊(duì)落地，并將端到端的NVIDIA AI基礎(chǔ)設(shè)施從乘用車領(lǐng)域擴(kuò)展至長途貨運(yùn)場景。
此外，英偉達(dá)宣布，選定中國激光雷達(dá)制造商禾賽科技，成為其“NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平臺”的激光雷達(dá)合作伙伴。該平臺是一套參考計(jì)算與傳感器架構(gòu)，旨在幫助各類車型實(shí)現(xiàn)L4級自動駕駛。
從合作廠商的公開表態(tài)來看，行業(yè)對Alpamayo的認(rèn)可集中于推理能力突破與“開源生態(tài)價(jià)值”兩大核心，同時對其加速L4落地的潛力充滿期待。
盡管叫好聲一片，但廠商們并非沒有顧慮。在Alpamayo開源模式下，如果合作車企的汽車“大腦”都基于同一個祖宗，如何在Alpamayo之上做出差異化的體驗(yàn)，是一個巨大的挑戰(zhàn)。
黃仁勛早已不再將英偉達(dá)定義為芯片公司，他構(gòu)建的是完整的全棧AI體系——從芯片、系統(tǒng)、基礎(chǔ)設(shè)施到模型和應(yīng)用，其使命是打造完整的技術(shù)棧，讓開發(fā)者能在此基礎(chǔ)上，為世界創(chuàng)造令人驚嘆的AI應(yīng)用。
而Alpamayo的開源絕非單純的技術(shù)分享，是英偉達(dá)野心的一次集中體現(xiàn)，它不再滿足于做自動駕駛的“算力供應(yīng)商”，而是要成為AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施提供商。
“自動駕駛是通向機(jī)器人技術(shù)的橋梁?！秉S仁勛明確表示，Alpamayo的推理框架可遷移至機(jī)器人、無人機(jī)等物理智能設(shè)備，“物理AI的ChatGPT時刻已經(jīng)到來，這是機(jī)器開始理解現(xiàn)實(shí)世界的轉(zhuǎn)折點(diǎn)?！?/p>
Alpamayo的開源不是簡單的技術(shù)升級，而是讓高階自動駕駛從少數(shù)巨頭的游戲，變成了全行業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新。這也是其構(gòu)筑“物理AI帝國”的關(guān)鍵一子。或許我們離那個不再需要握緊方向盤的未來，真的更近了一步。（轉(zhuǎn)載自鈦媒體AGI）