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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
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
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
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
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
NVIDIA TensorRT Edge-LLM
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
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
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。
本文来源：网易汽车
作者：张原
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