2026年全球消费电子展在美国拉开帷幕，英伟达创始人黄仁勋带来了一系列新“家伙”，其中最让人意外的是发布了自动驾驶大模型，英伟达正式进入这一新赛道。
Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，与多数车企或自动驾驶软件公司闭源研发的模式不同，英伟达选择将Alpamayo 1开源，其100亿参数规模在Hugging Face平台完全开放，支持基于视频输入生成行驶轨迹并输出推理过程。
开源特性不仅意味着免费使用，更允许开发者根据需求修改模型，适用于研究、蒸馏等多种场景。这种“授人以渔”的策略，恰似当年安卓系统在智能手机领域的崛起路径，通过开源构建生态壁垒，最终实现硬件与软件的深度绑定。
开发自动驾驶大模型的高成本与长周期，让Alpamayo的开源价值愈发凸显。若其性能足够强劲，英伟达有望复刻谷歌在安卓生态中的统治地位，而Alpamayo则可能成为自动驾驶领域的“安卓系统”。
但这一愿景在中国市场面临特殊挑战。中国电动汽车行业虽在“三电”系统领先全球，但自动驾驶下半场竞争的核心在于算法与生态适配。国内车企如比亚迪等已形成成熟自动驾驶系统，地平线、Momenta等软件公司也与车企建立深度合作，形成相对封闭的技术生态。
特斯拉FSD的案例提供了重要参考。尽管FSD在美国表现强劲，但进入中国市场后却水土不服——中国复杂的交通规则、密集的电动车流、多变的道路标识与非机动车骑行习惯，构成独特的“中国路况难题”。
缺乏针对中国交通环境的专项训练，使得FSD在国内的实际体验远逊于国产领先产品。同理，英伟达的Alpamayo若未经本土化适配，很可能重蹈FSD覆辙。
国内车企已拥有成熟方案，另起炉灶采用Alpamayo意味着落后竞争对手数月甚至数年，面临产品体验不佳与客户流失的双重风险。
值得注意的是，英伟达此举的深层逻辑在于构建AI生态闭环。通过开源大模型吸引车企、出租车公司等用户，形成对英伟达芯片及CUDA生态的依赖。
回望全局，英伟达的自动驾驶野心本质仍是生态扩张。通过开源大模型降低行业准入门槛，吸引更多参与者进入英伟达的AI生态，最终反哺芯片销售与CUDA生态的垄断地位。这种“生态霸权”思维，恰是英伟达在人工智能时代保持领先的核心密码。
而对中国车企而言，如何在开放生态中保持技术自主性，在本土化适配中构筑竞争壁垒，将成为未来自动驾驶竞赛的关键命题。毕竟，在人工智能的“军备竞赛”中，唯有将技术优势转化为生态优势，才能真正实现“投资于人”的长期价值。
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