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网易汽车1月23日报道 英伟达于CES 2026发布了AIpamayo系列VLA开源AI模型和相关工具及数据集,用于自动驾驶车辆开发。英伟达以一场技术革命宣告了“物理AI时代”的全面到来。

NVIDIA Alpamayo
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NVIDIA Alpamayo

作为车媒,自然最聚焦的是这套开源的VLA(视觉-语言-动作)推理模型Alpamayo、物理AI数据集以及端到端仿真框架AlpaSim,三者共同构建起面向L4级自动驾驶的完整开发生态。

正如黄仁勋所言:"物理AI的ChatGPT时刻已然来临",英伟达正试图通过赋予机器"因果推理"能力,重塑智能驾驶的技术底层逻辑。

NVIDIA ACCV-Lab
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Alpamayo系列的横空出世,标志着自动驾驶开发从"数据喂养"进入"思维训练"时代。Alpamayo 1基于100亿参数架构的VLA推理模型,创造性地将视频输入转化为可解释的决策轨迹,使AI系统能够像人类驾驶员般逐步推演复杂场景。

相较于业内其他VLA模型而言,Alpamayo最大差异是注重“推理”环节,英伟达认为新系统能够逐步推演罕见或全新场景,提升驾驶能力和可解释性,解决掉无数令人心存疑虑的Corner Case,消除自动驾驶“长尾效应”,这对构建智能汽车的安全信任体系至关重要。

例如:面对突发桩桶障碍,模型不仅能规划避让路径,更能生成"为防止后方车辆追尾需优先打方向"的推理思维;又或是小动物横穿道路时,系统能够根据周遭环境和其他交通参与者推理出最优路线。这种可追溯、可通过深化学习实现自我成长的决策机制,恰恰是构建自动驾驶信任体系的金钥匙。

NVIDIA Cosmos
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为此,英伟达构建的Cosmos世界模型体系将发挥奇效,带来闭环仿真能力。Cosmos能生成高保真的虚拟驾驶环境,也就是国内消费者熟悉的“世界基础模型”,让AI在无需实车测试的情况下不断“刷题”学习,不断模拟重现纷杂极端的场景难题。

NVIDIA DRIVE AGX Orin
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NVIDIA DRIVE AGX Thor
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NVIDIA DRIVE AGX Thor

更值得关注的是,英伟达并未止步于模型开源,更同步开放了涵盖1700小时全球路测数据的物理AI数据集,以及支持仿真到实车无缝迁移的AlpaSim框架,目的是减少车企及自动驾驶相关研发人员的重复性建设。换句话说:基建交给英伟达,车企智驾团队可在Alpamayo基础上“二创”实现快速落地。

NVIDIA Halos
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NVIDIA TensorRT Edge-LLM
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这场技术革新的深远意义,在于重构了传统车企与新势力的竞争格局。对于奔驰、Lucid等传统车企而言,Alpamayo无异于久旱甘霖。很快,装备Alpamoyo 1的奔驰CLA纯电动轿车将在北美上市,年内也将登陆欧洲。这种"开箱即用"的开发效率,或将抹平原先3年的技术代差。捷豹路虎的快速接入、Uber的Robotaxi计划,无不印证着英伟达生态对传统巨头的赋能价值。

NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10
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而对于蔚来、小鹏、理想等国内领先的新势力车企而言,开源策略则像一把双刃剑:验证了VLA技术路线可行性的同时,消解了各自智驾体系的先发优势。也触发了重新审视经费堪比“烧钱”的自研芯片计划,当英伟达提供现成的推理框架与训练数据,车企自研模型的紧迫性骤降,技术护城河面临决堤风险。

NVIDIA Three Computer Solution
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在这场全球智驾竞赛中,中国市场扮演着决定性角色,英伟达势必会加强与中国客户的协作关系,通过开源Alpamayo帮助主机厂快速落实行业领先的辅助驾驶能力。从商业战略视角审视,英伟达此举堪称教科书级的生态卡位。

站在行业变革的十字路口,英伟达的Alpamayo开源战略犹如一枚投入自动驾驶池塘的巨石。短期内,它或许会激起传统车企的转型涟漪,加速L4级技术的商业化进程;长期来看,这场技术革命终将回归商业本质——谁能构建更开放的生态、更适配的场景、更可靠的数据闭环,谁才能真正定义未来出行的话语权。

作者:张原