英偉達拉低智駕門檻！發布開源VLA模型，L2級輔助駕駛系統落地奔馳

車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ 張睿
編輯 ｜ 志豪

車東西1月7日消息，日前，2026年國際消費電子展（CES 2026）在美國拉斯維加斯舉辦。在活動期間，NVIDIA英偉達發布了NVIDIA Alpamayo系列開源AI模型、仿真工具及數據集。

▲CES 2026現場

在輔助駕駛系統中，被稱為“長尾”的罕見、復雜場景始終是輔助駕駛系統需要攻克的最大難題之一，要解決這些長尾極端事件，需具備安全推理因果關系能力的模型，特別是在遇到的場景超出模型訓練經驗的情況下。

英偉達Alpamayo系列模型則引入基于思維鏈的VLA推理模型，能夠逐步推演罕見或全新場景，提升駕駛能力和可解釋性，其核心技術由NVIDIA Halos安全系統提供支撐。

英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“物理AI的ChatGPT時刻已然到來，機器開始具備理解真實世界、推理并付諸行動的能力。無人駕駛出租車將是最早受益的應用之一。Alpamayo為智能汽車注入推理能力，使其得以應對罕見場景、在復雜環境中安全行駛，并解釋其駕駛決策，這為安全、可規模化的自動駕駛奠定了基礎。”

同時，NVIDIA DRIVE AV系統在全新梅賽德斯-奔馳CLA車型上首次亮相，該L2級駕駛輔助系統將在美國量產上市，標志著英偉達正將全棧軟件在汽車領域進行推廣。

▲英偉達和奔馳的合作

一、發表Alpamayo開源模型 可利用英偉達工具和模型庫

英偉達Alpamayo將開源模型、仿真框架與數據集三大支柱整合為統一開放的生態系統，任何汽車開發者或研究團隊均可在此基礎上進行研發。

▲英偉達的汽車相關布局

但是英偉達Alpamayo并非直接部署于車端的模型，而是作為大規模教師模型，供開發者調優、蒸餾，成為其完整輔助駕駛技術棧的核心基礎。

在CES上，英偉達推出了：

1、Alpamayo 1：面向輔助駕駛研究社區設計的思維鏈VLA推理模型，基于 100 億參數架構，該模型通過視頻輸入生成行駛軌跡，同時給出推理思路，能夠清晰展示每項決策背后的邏輯。開發者既可將Alpamayo 1調整為更精簡的運行時模型部署于車端，也可將其作為輔助駕駛的基礎架構，構建諸如基于推理的評估器和自動標注系統等開發工具。Alpamayo 1提供開放模型權重和開源推理腳本。該系列的后續模型將具備更大的參數規模、更精細的推理能力、更靈活的輸入輸出方式以及更豐富的商用選項。

2、AlpaSim：一款面向高保真輔助駕駛開發、完全開源的端到端仿真框架，該框架提供傳感器建模、可配置交通動態，以及可擴展的閉環測試環境，支持快速驗證與策略優化。

3、物理AI開放數據集：英偉達提供多元化的大規模輔助駕駛開放數據集，包含超過1700小時的駕駛數據，覆蓋廣泛的地理區域和環境條件，涵蓋推動推理架構發展所必需的罕見且復雜的真實世界極端場景。

這些工具共同構建了一個自我強化的開發閉環，用于推理型輔助駕駛堆棧的開發。

除Alpamayo外，開發者還可利用英偉達的工具和模型庫，包括NVIDIA Cosmos和NVIDIA Omniverse平臺，能夠基于專有車隊數據對模型版本進行調優，將其集成至NVIDIA DRIVE AGX Thor加速計算構建的NVIDIA DRIVE Hyperion架構中，并在商業部署前通過仿真驗證其性能表現。

二、L2級輔助駕駛系統落地奔馳 支持點到點城市NOA

具體到落地方面，英偉達推出了搭載L2級點到點駕駛輔助功能的NVIDIA DRIVE AV系統，預計今年在美國率先應用，首批搭載該技術的車型將來自奔馳，全新奔馳CLA是該品牌首款搭載 MB.OS 平臺的車型，引入了由英偉達全棧式DRIVE AV、AI基礎設施及加速計算提供支持的高級駕駛輔助功能。

▲英偉達和奔馳的合作

該設計有望通過OTA的方式進行升級和功能更新，包括計劃中的MB.DRIVE ASSIST PRO增強功能，這些功能可在新車出廠前預裝，也可以通過奔馳商店進行購買。

全新奔馳CLA車型近期獲得了歐盟新車安全評鑒協會（EuroNCAP）的五星安全評級，MB.DRIVE主動安全功能在事故減少和避免事故方面的性能表現，為該車型贏得了最高安全評分。

英偉達汽車事業部副總裁Ali Kani表示：“隨著汽車行業邁向物理AI，NVIDIA 正在成為每輛汽車的智能中樞，通過數據和軟件，讓車輛可編程、可升級，并持續改進。以梅賽德斯-奔馳及其全新 CLA 車型為起點，我們正在見證在安全、設計、工程和 AI 驅動駕駛方面的非凡突破，把每一輛汽車都變成持續學習、不斷改進的‘生命體’。”

英偉達DRIVE AV 采用AI端到端技術棧來進行核心駕駛控制，同時并行運行基于NVIDIA Halos安全系統的安全堆棧，提供冗余和安全防護。因此車輛可以從大量真實及合成駕駛數據中學習，以類人的決策能力，幫助安全應對復雜的駕駛環境和場景。

對于消費者而言，這意味著更加安心和舒適，因為系統內置冗余和故障安全檢查機制就可以保障旅程安全可靠。Halos 可確保車輛在規定的安全參數范圍內運行。

該統一架構可通過擴展功能實現L2級輔助駕駛功能，包括在復雜城市環境中實現點到點城市導航、具備主動防撞功能的高級主動安全系統，以及在狹窄空間內的自動泊車。此外，該系統還支持系統和駕駛員之間的協同轉向功能。

英偉達深度學習模型為新一代AI輔助城市駕駛系統提供支持，能夠整體解讀交通狀況，使車輛在擁堵或陌生區域智能導航，包括車道選擇、轉彎和路線跟隨，識別弱勢道路使用者，如行人、自行車騎手、輕型摩托車騎手等，并主動采取讓行、剎車或停車等措施，從而避免發生碰撞，還可以全程輔助駕駛員安全導航至任意目的地，例如從家到工作地點。

英偉達和梅賽德斯-奔馳正借助NVIDIA Omniverse的數字優先策略推動汽車制造領域的變革。

通過工廠和裝配線的數字孿生技術，工程師能夠在虛擬環境中進行設計、規劃和優化操作，從而減少停機時間并加速迭代。借助 Omniverse和NVIDIA Cosmos平臺，開發者可在實際部署前，先通過仿真環境對輔助駕駛軟件進行測試和驗證。

所有基于英偉達動的輔助駕駛系統都基于從云端到車端的開發流程，可將真實世界的數據轉換為數十億英里的模擬里程，從而加速系統迭代升級：

1、基礎設施訓練：NVIDIA DGX平臺使用大規模GPU計算，基于全球多樣化數據集對DRIVE AV基礎模型進行訓練。這些模型能夠在數百萬真實場景中捕獲人類駕駛行為。

2、仿真與驗證：NVIDIA Omniverse和Cosmos仿真環境可實現物理級精準的測試和場景生成。開發者可在部署前對數千種極端案例進行新功能驗證，將實際里程的數據轉換為數十億的虛擬里程數據。

3、車載計算與Hyperion架構：NVIDIA DRIVE AGX加速計算可實時處理感知、傳感器融合和決策任務，同時應對復雜的城市和高速公路場景。DRIVE Hyperion提供的計算和傳感器架構引入了傳感器冗余和多樣性，可實現安全、高級的輔助駕駛體驗。

這種閉環體系能夠加速駕駛算法的迭代，并通過大規模訓練實現出色的精準度，能夠在真實駕駛中罕見或危險的極端情況下進行安全驗證，并支持跨多個車輛平臺的規模化部署。

結語：英偉達CES展示自動駕駛布局

英偉達方面表示，除了奔馳外，英偉達還與全球眾多汽車制造商一同，為其不同的車型產品線提供全棧軟件、AI 基礎設施和先進的計算技術。

這一模式助力汽車和卡車制造商規模化集成輔助駕駛功能和安全創新技術，同時簡化開發、部署和未來升級流程。