為何英偉達要開源自動駕駛“技術金礦”？

圖片來源：英偉達

2026年的CES，物理AI和自動駕駛成為熱議焦點。很大程度上，這源于英偉達甩出的一記“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技術棧是端到端訓練的，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。”

基于100億參數架構構建，具備獨特的因果鏈推理能力

傳統自動駕駛系統始終困于“感知－規劃－控制”的流水線邏輯，面對交通燈失靈、外賣小哥突發橫穿、施工區域無標識等長尾場景時，往往因“只會執行、不會思考”而陷入困境。

而Alpamayo，用黃仁勛的話說，其獨特之處在于，它不僅接收傳感器輸入并驅動方向盤、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，當然還有軌跡。

所有這些都直接耦合，并通過人類訓練數據和Cosmos生成數據的巨大組合進行專門訓練。

Alpamayo基于100億參數架構構建，其核心突破在于具備獨特的因果鏈推理能力。這種思維鏈對于L4級自動駕駛至關重要。L4要求機器在無人類干預的情況下處理極端長尾場景，僅僅依靠“看到”和“預測”是不夠的，必須具備對物理世界因果關系的邏輯理解能力。

同時，Alpamayo并非單一模型開源，而是構建了“模型－仿真－數據”的全閉環開放生態。在模型層面，底層代碼已上線Hugging Face，開發者可直接微調并生成輕量化版本，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、市區等復雜路況，甚至可生成“交通燈失靈”“貨車掉貨”等罕見場景，大幅減少實車測試成本。

在數據層面，開放1700小時全球駕駛數據集，覆蓋不同國家道路規則與氣候條件，包含45.5萬個蛋白質結構、100TB車輛傳感器數據，相當于為中小車企和初創公司提供了“自動駕駛研發全家桶”。

那么，英偉達為何要開源這樣一座技術金礦？

其背后的核心考量在于“Teacher-Student”（師生）架構的戰略落地。

英偉達將Alpamayo定位為“Teacher Model”（教師模型）。開源Alpamayo，意味著英偉達把這個“Teacher Model”免費送給了車企。車企不需要從零開始訓練一個基礎大模型，只需要利用自身的私有數據，對Alpamayo進行“蒸餾”和微調，訓練出一個符合自家車型特性、符合當地法規的“Student Model”（學生模型）。

開源Alpamayo帶來的好處顯而易見。這不僅降低了車企的技術門檻，大幅提升行業整體研發效率，更將英偉達牢牢鎖定在了生態鏈的頂端——所有的學生模型，都流淌著Alpamayo這個老師的基因。

雖然車企的私有數據不出域，但基于Alpamayo衍生出的各種優化反饋，會通過開源社區、工具鏈（如NVIDIA NeMo）反哺英偉達的生態。英偉達可以通過這些反饋優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。

值得注意的是，Alpamayo的最優性能發揮高度依賴英偉達DRIVE AGX Hyperion 10平臺（搭載Thor/Rubin芯片），開發者在使用開源資源時，會優先選擇英偉達芯片以保證兼容性與運算效率。對于車企而言，用得越順手，對英偉達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的技術棧是英偉達首次嘗試構建的完整技術棧。黃仁勛在演講中透露，英偉達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技術的量產車。

目前，英偉達已與多個領域的頭部廠商達成相關合作。乘用車領域，Lucid Motors正在推進新一代乘用車的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；捷豹路虎則計劃基于Alpamayo開發推理型自動駕駛棧，用于自身L4級場景落地；Stellantis也加入生態，開發適配L4級自動駕駛的Robotaxi專用平臺。

國內主流車企，比如比亞迪、吉利、長城、上汽、小米等均加入英偉達的L4生態，將適配Hyperion 10平臺與Alpamayo模型，推進高階自動駕駛研發與量產。

黃仁勛預測：“從非自動駕駛汽車到自動駕駛汽車的轉折點，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。”

圖片來源：英偉達

在Robotaxi領域，英偉達與Uber達成戰略合作，計劃2027年起規模化部署基于Alpamayo的Robotaxi車隊，目標規模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知行WeRide宣布，作為英偉達NVIDIA全球L4級Robotaxi生態合作伙伴，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、阿聯酋實現純無人商業運營。

在L4無人配送領域，英偉達則與Nuro深化末端配送合作，基于Hyperion 10平臺與Alpamayo模型開發新一代配送車，提升復雜路況適應性。

在商用車領域，英偉達去年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平臺聯合開發L4級自動駕駛卡車。其新一代系統將基于NVIDIA DRIVE AGX Thor打造，將加速沃爾沃即將推出的L4級車隊落地，并將端到端的NVIDIA AI基礎設施從乘用車領域擴展至長途貨運場景。

此外，英偉達宣布，選定中國激光雷達制造商禾賽科技，成為其“NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平臺”的激光雷達合作伙伴。該平臺是一套參考計算與傳感器架構，旨在幫助各類車型實現L4級自動駕駛。

從合作廠商的公開表態來看，行業對Alpamayo的認可集中于推理能力突破與“開源生態價值”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，是一個巨大的挑戰。

黃仁勛早已不再將英偉達定義為芯片公司，他構建的是完整的全棧AI體系——從芯片、系統、基礎設施到模型和應用，其使命是打造完整的技術棧，讓開發者能在此基礎上，為世界創造令人驚嘆的AI應用。

而Alpamayo的開源絕非單純的技術分享，是英偉達野心的一次集中體現，它不再滿足于做自動駕駛的“算力供應商”，而是要成為AI時代的基礎設施提供商。

“自動駕駛是通向機器人技術的橋梁。”黃仁勛明確表示，Alpamayo的推理框架可遷移至機器人、無人機等物理智能設備，“物理AI的ChatGPT時刻已經到來，這是機器開始理解現實世界的轉折點。”

Alpamayo的開源不是簡單的技術升級，而是讓高階自動駕駛從少數巨頭的游戲，變成了全行業的協同創新。這也是其構筑“物理AI帝國”的關鍵一子。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。（作者｜張敏，編輯｜李程程）