黃仁勛放大招，全棧 AI 加持的NVIDIA 要承包智駕未來？

當地時間1月5日，在美國拉斯維加斯2026年國際消費電子展（CES）的聚光燈下，NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛帶來了一場聚焦智駕未來的主旨演講。“物理人工智能的ChatGPT時刻已至”，隨著話音落下，NVIDIA官宣開源Alpamayo VLA模型、與奔馳全棧合作等重磅消息，用一系列硬核技術與合作規劃，勾勒出全棧AI重構智駕領域的清晰藍圖。

全球科技盛宴的余溫未散，NVIDIA將全球技術戰略與本土需求對接，通過其NVIDIA高保真仿真工具、自動化標注、NuRec閉環仿真等本地化解決方案，為全棧智駕方案在中國的落地鋪路搭橋。從支撐AI大模型訓練的DGX、驅動數字孿生仿真的OVX，到擔當車輛“AI大腦”的AGX，其正以一套貫穿云端與車端的全棧體系，悄然改寫智能汽車的開發規則與競爭邏輯。

技術閉環，以云車一體全棧引擎賦能智駕進階

智能駕駛的終極追求，是在無限復雜的現實路況中實現安全與高效的平衡，這背后需要的不只是單一技術的突破，更是一套覆蓋數據處理、模型訓練、場景驗證到車端部署的完整技術閉環。NVIDIA正是憑借這套云車一體的全棧布局，構建起驅動智駕持續進化的核心引擎。

“三機協同”架構堪稱這一引擎的核心骨架，DGX、OVX與AGX三臺計算機各司其職，卻又無縫銜接，打通了從數據到決策的完整鏈路。

作為AI模型的“訓練基地”，DGX依托大規模GPU計算能力對基礎模型進行訓練，讓模型能夠在數百萬真實場景中學習人類駕駛行為，為后續的推理決策奠定堅實基礎。OVX則承擔起“虛擬測試場”的角色，專為驅動NVIDIA Omniverse平臺中的大規模數字孿生模擬而設計，結合Cosmos平臺的生成式AI能力，OVX能夠模擬各種基于物理的復雜環境，對輔助駕駛系統進行全方位測試與驗證，大幅降低實車測試的成本與風險。最終，經過充分訓練與驗證的模型將部署到自動駕駛汽車的“AI大腦”——AGX平臺，憑借行業領先的性能和低能耗計算，實現安全、實時的道路決策，支撐從L2到L4不同級別的自動駕駛功能落地。三者的協同運作，讓車企得以在同一技術棧中完成模型迭代、場景驗證與車端部署，不僅保證了技術的連貫性與一致性，更大幅縮短了開發周期，為智駕技術的快速演進提供了可能。

這套閉環體系在車端的落地，集中體現為DRIVE AGX Hyperion參考架構與DriveOS操作系統的組合，共同構建起可進化的“AI神經中樞”。以最新的Hyperion 10為例，該平臺在單塊主板上集成兩顆NVIDIA DRIVE AGX Thor系統級芯片，提供超過 2000 TFLOPS FP4 精度 (或 1000 TOPS INT8) 的實時算力，可順暢支撐復雜Transformer大模型與高階多傳感器融合算法。搭配經安全認證的DriveOS操作系統，再輔以涵蓋攝像頭、毫米波雷達、激光雷達（含合作伙伴適配傳感器）的多模態傳感器套件，足以承載L4級自動駕駛所需的強大計算性能與冗余設計。

與車端的硬件算力支撐形成呼應，云端的技術突破為破解自動駕駛“長尾難題”提供了關鍵路徑。那些罕見卻關乎安全的極端路況，始終是制約智駕技術落地的行業痛點，而NVIDIA通過合成數據生成與高保真仿真技術的融合，給出了高效解決方案。

Cosmos平臺作為整合前沿生成式世界基礎模型（WFM）、先進分詞器、安全護欄及高效工作流的集成系統，配套LidarGen、Omniverse NuRec Fixer等工具。它既能生成激光雷達數據，又能優化神經重建結果，加速物理AI開發進程，助力開發者快速復刻各類罕見場景數據。再搭配Alpamayo系列開源VLA推理模型，其中Alpamayo 1為100億參數思維鏈模型，可清晰闡釋決策邏輯、推演罕見或全新場景，進一步提升駕駛能力與可解釋性。NuRec工具集則持續拓展場景模擬邊界，憑借一組神經重建與渲染API及工具，支持開發者利用現有車隊數據重建高保真數字孿生、模擬突發新事件。同時，它還能從多元視角渲染傳感器數據集，讓仿真測試無限貼近真實路況，確保模型在復雜場景下的決策精準度。

生態賦能，以工具鏈與開放戰略重構行業協作

如果說全棧技術是NVIDIA的硬實力，那么開放的生態戰略與完善的工具鏈則是其能夠凝聚行業力量、重塑協作模式的關鍵。在智能駕駛技術日益復雜的今天，單打獨斗早已難以為繼，NVIDIA正是憑借對行業痛點的深刻洞察，通過技術開放與生態共建，讓更多參與者能夠融入智駕開發的浪潮之中。

開源模型與工具包的持續迭代，正是這一生態戰略的核心落地舉措，大幅降低了智駕研發門檻，推動行業向共建可信AI駕駛體系邁進。

Alpamayo 1作為業界首款面向輔助駕駛研究社區的思維鏈VLA推理模型，基于100億參數架構打造，已在Hugging Face平臺免費開源，支持開發者重新訓練、調優與蒸餾。其家族生態更整合了開源模型、AlpaSim開放仿真框架及覆蓋1700多小時駕駛數據的物理AI數據集，為全球開發者提供高質量基礎資源。ACCV-Lab（Accelerated Computer Vision Lab）則以系統化工具集形態呈現，各子模塊聚焦特定研發方向，提供配套工具與最佳實踐，助力ADAS領域實現端到端高效訓練。

針對中國市場的路況與場景特性，NVIDIA還推出自動化標注、閉環仿真專用NuRec等本地化解決方案，方便本土廠商與研究者快速適配需求、加速技術創新落地。這些開源舉措不僅推動行業標準化進程，更讓中小廠商與科研機構得以低成本參與智駕研發，構筑起多元化創新生態。

安全是智能駕駛規模化落地的前提，NVIDIA構建的Halos全棧式綜合安全系統，從芯片、算法、數據三個層面為智駕安全保駕護航。在平臺安全層面，Halos采用經認證的DRIVE AGX芯片組、DriveOS操作系統及Hyperion硬件平臺，從底層硬件到系統軟件構建起堅實的安全基礎；在算法安全層面，通過Omniverse Blueprint仿真環境及安全數據管理接口，確保AI算法在各類場景下的可靠性與安全性；在生態系統安全層面，則包含安全數據集、部署流水線及數據飛輪機制，保障整個開發與部署流程的安全性與合規性。這種全方位、立體化的安全框架，不僅滿足了汽車行業嚴苛的安全標準，更讓用戶對AI駕駛建立起信任，為智能駕駛的大規模普及筑牢了根基。

這套安全體系與工具鏈，也成為NVIDIA鏈接全球生態伙伴的重要紐帶，通過“朋友圈”戰略實現廣泛行業卡位，推動產業走向“協作式創新”。

全球市場中，NVIDIA與梅賽德斯-奔馳深度綁定，為全新CLA車型提供搭載增強型 L2 級點到點駕駛輔助功能的 NVIDIA DRIVE AV 軟件，預計今年在美國率先應用。Lucid、捷豹路虎等企業也紛紛加入生態，依托NVIDIA DRIVE平臺與DRIVE AGX Hyperion 10架構推進技術落地。此外，英偉達還與Uber攜手啟動L4級自動駕駛出租車的全球部署。

國內市場層面，NVIDIA通過開源工具、開發者社區等載體，與本土車企、科技公司及科研機構建立緊密的合作關系，傳感器廠商也已完成Hyperion架構適配認證。

在“軟件定義”向“AI定義”的產業躍遷中，競爭早已從單一技術的比拼轉向體系化、生態化的協同較量，智能汽車的價值核心也更多地集中在AI算法、數據服務與生態協作上，誰能掌握“工具鏈+生態”的雙重話語權，誰就能在這場產業變革中占據主導地位。憑借從“三機架構”到“開放生態”的全棧布局，NVIDIA重新定義了AI駕駛的開發模式，同時也在潛移默化中重塑著整個汽車產業的合作邏輯與價值分配格局，讓更多行業參與者能夠在其生態體系中實現創新與成長。