從特斯拉到英偉達(dá)，從馬斯克到黃仁勛：兩次開源，改變兩次時(shí)代

在近日的2026 CES大會上，英偉達(dá)一口氣開源了Alpamayo系列視覺-語言-動(dòng)作推理模型、仿真工具AlpaSim和包含1700多個(gè)小時(shí)駕駛數(shù)據(jù)的開放數(shù)據(jù)集。

有人認(rèn)為，英偉達(dá)此舉將一夜削平自動(dòng)駕駛的門檻，這種言論雖然很炸裂，但離真實(shí)情況很遠(yuǎn)。

不過，這件事確實(shí)值得深入探討一番！

英偉達(dá)在CES上投下的Alpamayo系列VLA推理模型、AlpaSim仿真工具、開放數(shù)據(jù)集這三顆重磅炸彈，不僅標(biāo)志著英偉達(dá)的戰(zhàn)略重心正從提供底層算力向構(gòu)建覆蓋算法、工具鏈與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的全棧開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，還形成了一套組合拳，直指自動(dòng)駕駛行業(yè)最頑固的阿喀琉斯之踵-長尾挑戰(zhàn)。

先來看全棧開發(fā)生態(tài)。

參考英偉達(dá)的三個(gè)計(jì)算機(jī)理論（用于模型部署的計(jì)算機(jī)AGX、用于模型訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)DGX、用于模型評估的計(jì)算機(jī)RTX），一個(gè)完整的物理AI開發(fā)平臺包含模型訓(xùn)練、仿真、部署三大環(huán)節(jié)。

對照來看，數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，評估集用于模型仿真；

AlpaSim結(jié)合Cosmos生成長尾場景，用于模型訓(xùn)練，結(jié)合Omiverse提供虛擬交通世界，用于模型仿真；

Alpamayo提供教師模型，用于模型的微調(diào)訓(xùn)練和部署。

英偉達(dá)此次開源的三款產(chǎn)品將與其它AI基礎(chǔ)設(shè)施（算力集群、Omiverse、Cosmos）一起，構(gòu)成自我強(qiáng)化的開發(fā)閉環(huán)，輔助開發(fā)推理型自動(dòng)駕駛技術(shù)棧。

再來看長尾挑戰(zhàn)。

英偉達(dá)這次開源之后，馬斯克暗戳戳地表示，英偉達(dá)在快速且輕松地將正確率提高到99%以后，將體會并見識到各種各樣分布外的長尾難題。

老馬的言外之意相當(dāng)明顯，自動(dòng)駕駛已經(jīng)發(fā)展了二十年，只要完成了向端到端范式的成功切換并建立起來高效的開發(fā)閉環(huán)，應(yīng)對常規(guī)場景可謂手拿把攥，那些無窮無盡、罕見復(fù)雜的長尾場景才是自動(dòng)駕駛邁向L4的最大障礙和真正挑戰(zhàn)。

長尾問題是現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要攻克的最大難題，沒有之一。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端自動(dòng)駕駛時(shí)代，高效率地生成可控可編程的長尾場景、構(gòu)建高保真的 模型仿真試煉場地、向模型注入應(yīng)對復(fù)雜場景的推理能力是解決長尾問題的根本之道。

結(jié)合Cosmos、Omiverse，AlpaSim致力于解決長尾場景的數(shù)據(jù)合成和仿真環(huán)境問題，VLA推理模型Alpamayo致力于提供系統(tǒng)的復(fù)雜場景推理能力。

AlpaSim的作用之所以重要，一則是因?yàn)檎鎸?shí)路采數(shù)據(jù)昂貴、危險(xiǎn)、低效，且難以捕捉到接近物理極限的極端場景。

二則是因?yàn)樵谡鎸?shí)世界中測試評估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能面臨著成本高、效率低、覆蓋不足、危險(xiǎn)性高等諸多挑戰(zhàn)。

作為AI賽道的頭號玩家，英偉達(dá)的AlpaSim仿真工具有望攻克仿真世界保真度不足、Sim-Real Gap大的難題，提供一個(gè)光線級逼真且完全遵循物理規(guī)律的數(shù)字平行世界。

開發(fā)者可以通過自然語言、圖片、視頻，在這個(gè)世界中無限生成、組合并精準(zhǔn)調(diào)控各種罕見危險(xiǎn)場景。

無論是暴雨中橫穿馬路的行人，還是高速上的連環(huán)失控事故，都可以被低成本、高效率地創(chuàng)造出來，用于模型的訓(xùn)練、壓力測試和迭代優(yōu)化。

這相當(dāng)于為自動(dòng)駕駛研發(fā)提供了風(fēng)險(xiǎn)為零、成本極低、且可無限重復(fù)的數(shù)據(jù)生成器和終極試煉場。

要在根本上解決長尾問題，除了要增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性、提高仿真環(huán)境的保真性和高效性，最本源的解決方式是向自動(dòng)駕駛模型注入內(nèi)生的推理能力。

大千世界，無奇不有，總會有超出模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的場景，只有模型具備超越經(jīng)驗(yàn)、安全推理因果關(guān)系的能力，才能在遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布外的場景時(shí)很好地應(yīng)對處理。

畢竟，自動(dòng)駕駛面向的是一個(gè)具備物理稠密性的三維世界，在“無人接管”的場景下，可是容不得你說撂挑子就撂挑子的。

Alpamayo模型的核心價(jià)值正在于此。借用小鵬、理想們的宣傳語，它采用的視覺-語言-動(dòng)作VLA在模型架構(gòu)層面內(nèi)建了思維鏈（Chain-of-Thought）推理機(jī)制。

這意味著，模型在處理視覺輸入、生成駕駛動(dòng)作的同時(shí)，能像人類一樣，在內(nèi)部結(jié)構(gòu)化地推演“看到了什么-這是一個(gè)什么樣的場景-在這樣的場景下該如何行動(dòng)”的邏輯鏈條。

這種內(nèi)生的推理能力，使得系統(tǒng)在遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未曾出現(xiàn)的極端場景時(shí)，能夠基于物理常識和安全原則進(jìn)行泛化決策，而非做出不可預(yù)測的響應(yīng)。

這為攻克長尾難題、構(gòu)建真正可信的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，提供了一條基于可解釋智能的技術(shù)路徑。

總結(jié)一下，Alpamayo VLA模型作為推理大腦，提供處理未知長尾場景的高級認(rèn)知能力。

AlpaSim仿真工具作為無限考場，以極致效率生成訓(xùn)練和驗(yàn)證所需的高危場景。開放數(shù)據(jù)集作為標(biāo)準(zhǔn)答案，為訓(xùn)練與評估提供真實(shí)權(quán)威的基準(zhǔn)。

圍繞模型訓(xùn)練、仿真和推理部署，英偉達(dá)此次開源的三款產(chǎn)品構(gòu)成了一個(gè)強(qiáng)大的技術(shù)閉環(huán)。

開源是構(gòu)建最廣闊、最牢固護(hù)城河的終極手段。英偉達(dá)此次史無前例的開源盛宴，絕非單純的饋贈、無謂的燒錢，而是針對自動(dòng)駕駛行業(yè)制高點(diǎn)精心籌謀的一次戰(zhàn)略沖鋒。

誠如黃仁勛所言，物理AI的ChatGPT時(shí)刻已然到來。

在這個(gè)黃金賽道里，Robotaxi正是最具象且最接近商用的殺手級應(yīng)用，尤其在大漂亮這種人力成本高昂的市場，其替代傳統(tǒng)出行的經(jīng)濟(jì)模型已清晰可見。

但是，技術(shù)成熟度與高昂的研發(fā)成本，仍是橫亙在諸多玩家與萬億市場之間的天塹。

作為頂級玩家，始終跟蹤自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展的英偉達(dá)對其中的卡點(diǎn)洞若觀火。

此次開源Alpamayo、AlpaSim與數(shù)據(jù)集，直接向全球開發(fā)者提供攻克長尾難題、提升系統(tǒng)安全的高級工具包，正是為了加速L4技術(shù)棧的成熟，催熟Robotaxi這個(gè)萬億美金級別的廣闊市場。

畢竟，唯有市場爆發(fā)，作為底層算力、開發(fā)平臺與仿真基礎(chǔ)設(shè)施的絕對主導(dǎo)者，英偉達(dá)才能分享最豐厚的產(chǎn)業(yè)紅利。

英偉達(dá)大方開源的更深層邏輯在于開發(fā)者生態(tài)綁定。

正如英偉達(dá)通過CUDA綁定了全球絕大多數(shù)AI開發(fā)者一樣，一旦自動(dòng)駕駛開發(fā)者更加依賴英偉達(dá)從芯片、模型到仿真工具的全棧方案，轉(zhuǎn)向其它生態(tài)的遷移成本將變得極高且不劃算。

英偉達(dá)將憑借開發(fā)者生態(tài)綁定的優(yōu)勢，繼續(xù)在訓(xùn)練、仿真、推理階段提供頂級自動(dòng)駕駛模型、復(fù)雜仿真環(huán)境的底層算力支撐，并鞏固在各個(gè)階段的算力主導(dǎo)權(quán)。

英偉達(dá)這次慷慨的開源，表面是饋贈，內(nèi)核是布局。

當(dāng)行業(yè)為攻克長尾難題而擁抱其推理模型、多樣化數(shù)據(jù)生成和高保真仿真環(huán)境時(shí)，也將在無形中更深地錨定于英偉達(dá)的算力、工具鏈平臺，并最終夯實(shí)其無可替代的算力霸權(quán)。

既能推動(dòng)全行業(yè)的共同進(jìn)步，贏得掌聲一片，又能很好地鞏固自身利益，掙來大把的錢，要不英偉達(dá)絲毫沒有生怕為他人做嫁衣的顧慮呢？