英偉達的野心：做一套自動駕駛的“安卓系統”

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黃仁勛CES的開年演講：英偉達的野望，遠不止終端芯片，而是交付AI時代的全生態鏈。

在CES 2026英偉達的發布會上黃仁勛表示，計算機的五層技術棧正在被改寫，未來的應用都會在AI基礎上開發，軟件不再是編寫而成，而是訓練成型。一個非常清晰的結論浮于眼前：中美兩國的AI投入還在加碼。

英偉達在AI爭雄時代的三板斧分別是：Rubin平臺 (下一代算力核彈)、Cosmos推理視覺語言模型（世界基礎模型）、Alpamayo （開源自動駕駛平臺）。英偉達把自己從“賣GPU”敘事升級成：全棧計算平臺+開放模型+生態操作系統，為此黃仁勛宣言道“物理AI的ChatGPT時刻到來”，建造出能夠理解自然規律的AI。

這里的物理AI自然指的是機器人、汽車兩大核心AI賽道，兩者具備完全相同的挑戰——在一個為人類建造的世界里，可靠且有效運行。讓AI不只是聊天，而是能夠感知物理世界、操控物理對象、完成物理任務。

向自動駕駛宣戰的潘多拉魔盒-Alpamayo

作為車媒，我們自然最關注的是Alpamayo ——全球首款具有“推理與思考能力”面向自動駕駛技術開發的開源自動駕駛平臺，這標志著在自動駕駛領域，英偉達從硬件芯片供應商轉型到全生態閉環解決方案技術方。

Alpamayo核心是一款100億參數的視覺-語言-動作（VLA）推理模型，還配套了AlpaSim仿真框架和1700多小時的全球駕駛數據集（可理解為自動駕駛應對場景的預案庫）。它最特別的地方是給車加了“邏輯大腦”，不只是簡單識別路況、執行動作，還能像人類司機一樣看懂整個世界，提前預判，做因果推理，下圖左側為VLA的推理過程的描述呈現。

VLA視覺-語言-動作模型描述推理過程

眼前場景極為復雜，當觀察到“樁桶/STOP指示牌/路旁行人邁腿動作”除了會減速決策之外，還會推理幾秒鐘后車輛的方位和需要應對的場景，提前規劃避讓，還能準確描述決策理由。Alpamayo的“因果鏈”數據集強化邏輯閉環，這讓開發者調優、蒸餾變得可控，讓AI變得“受控”。

Alpamayo核心創新在于“思考能力”的革命，標志著自動駕駛系統從“條件反射式執行”邁向“類人推理決策”的臨界點。

奔馳CLA將會是首部搭載DRIVE AV（應用英偉達Alpamayo 1模型）自動駕駛技術（輔助駕駛）的量產車型，將于2026年第一季度在美國上路，發布會現場播放的演示視頻展示著奔馳CLA在美國街區流暢行駛的全程記錄，躲避障礙車輛、避讓行人一氣呵成。

算力狂奔，用AI訓練AI

Alpamayo之所以能夠理解自然規律，是因為英偉達搭建了Cosmos世界模型，世界模型不斷生成模擬真實世界的街道，讓“機器人”在虛擬世界里“刷題”學習，實現“數據煉金術”。

Cosmos同樣可以服務于機器人的開發，對于自動駕駛而言，在世界模型中學會如何識別真實場景下的復雜世界、如何避障，然后再應用到現實中。同樣可以人為設置極端場景數據，破解長尾場景數據稀缺難題。

而這一切，都不需要測試車上街進行數據采集，無實體無聲無息中煉成，極具科技公司行事風格。

Cosmos會不斷生成模擬現實世界，通過不斷“訓練”提升自動駕駛模型能力，這意味著對于算力的訴求將會是指數級的躍升。為了支持這一進程，英偉達推出了“Rubin”下一代計算架構。Rubin架構（2026年）具備5倍于Blackwell架構（2024年）算力，早前獲準出口中國的H200屬Hopper架構（2022年）。

但是即便是再強大的虛擬世界，也會遇到馬斯克提到的冗長煩惱的長尾效應。所謂自動駕駛的“長尾效應”是在大量“非標”突發狀況下，自動駕駛會因為無法識別路況而失效甚至碰撞，例如：地面的積水反光、靜止狀態的不尋常見到的非標障礙物（模型無法識別）、一些道路維修造成的車道變更、漂浮不定的塑料袋、在無明顯路標指示下的非標道路。

還記得特斯拉撞向傾倒的白色貨箱事故嗎？特斯拉的攝像頭誤將白色貨箱識別為遠處的白云，這充分暴露出自動駕駛技術的隱患。

DRIVE AV的能力邊界還需留到交付后不斷放出的實際測試進行判斷，AI能力的進化能力也交給時間去審判吧。

著眼L4與自動駕駛領域的“安卓系統”

更顯遠見的是AI開源，Alpamayo并非只是直接部署于車端的模型，同樣作為大規模教師模型供開發者調優、蒸餾成為其完善輔助駕駛技術棧的支撐。

換句話說，未來英偉達可以提供公版自動駕駛軟件，同時也支援合作方在Alpamayo 1模型基礎上進行二創，成為自動駕駛領域的“安卓系統”。

終端上，英偉達的Thor系列輔助駕駛芯片正在替換Orin，成為市場上最主流的硬件平臺，勢必與Alpamayo開源開發的軟件適配度最高。背后蘊藏著英偉達的商業企劃：軟硬一體全鏈路閉環，為產業提供整包解決方案。

例如小體量的主機廠可通過微調100億參數的Alpamayo 1模型快速開發L2++功能，開發周期從3年壓縮至6個月，研發成本大幅度降低。

關于L4自動駕駛的開發，除了聯合車廠、Tier 1供應商之外，Uber、Lucid等出行平臺的無人駕駛出租車Robotaxi計劃也會是英偉達的主要客戶，名單列表我們也看到了國內出行公司——滴滴。

而在國內開源進展中，我們注意到元戎啟行深度捆綁英偉達，同時早前放出的“All in VLA”規劃也能夠感受到與英偉達的高度契合。2025年基于英偉達Thor-U芯片實現VLA裝車，魏牌藍山智能進階版成為首款搭載VLA的量產車型，所以元戎啟行上最有可能首發基于Alpamayo開源實現本土落地的VLA輔助駕駛方案。此外，國內非新勢力自研、非華為系的主機廠都有可能會加入英偉達Alpamayo開源體系中尋找生機。

黃仁勛表示，搭載英偉達自動駕駛技術的奔馳CLA汽車將于今年第一季度在美國上路，緊跟其后是第二季度于歐洲上路，下半年則會在亞洲上路。毫無疑問，英偉達開源的Alpamayo平臺會加速全球全面應用自動駕駛技術的進程，像極了智能手機中開源的“安卓系統”。英偉達的目標是挑戰特斯拉FSD，它與蘋果同樣是“筑起高墻”的垂直整合技術向。而在中國，英偉達還會多出華為這等強勁對手，期待這場好戲的上演。