黄仁勋体验自家L2！吴新宙交卷，22分钟零接管穿越旧金山

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪一、22分钟辅助驾驶“一镜到底” 汽车像人类一样驾驶二、仿真+算法 英伟达的“秘密武器”▲Alpamayo-R1（后改为 Alpamayo 1）相对基线的提升明显结语：英伟达辅助驾驶方案开始落地

英伟达首个L2辅助驾驶落地了！黄仁勋亲自试乘量产版车型。

车东西3月13日消息，日前，一段黄仁勋试乘全新奔驰CLA辅助驾驶系统的视频在网络上流传开来。

这辆奔驰CLA搭载了与英伟达联合打造、首次在CLA上量产落地的L2级辅助驾驶方案，车上搭载的MB.DRIVE ASSIST PRO由奔驰与英伟达合作开发，背后引入了英伟达 DRIVE AV全栈软件、AI能力以及DRIVE AGX车端计算平台。

▲黄仁勋试乘搭载辅助驾驶的CLA

试乘开始前，黄仁勋还对坐在副驾的英伟达副总裁吴新宙开玩笑说，进入辅助驾驶模式时记得告诉他一声，这样我就不必担心了。

这句玩笑话一方面是对自家辅助驾驶系统的自信，另一方面也是对英伟达首个面向乘用车L2技术的验收。

和老黄同时坐在车里的英伟达副总裁吴新宙在2023年加入英伟达，随后开始负责汽车业务相关的产品定义与工程落地。

如今，随着DRIVE AV率先在奔驰CLA上实现量产首秀，也是吴新宙加入英伟达后最具标志性的阶段性落地成果之一。

▲本次测试的行驶路线

本次黄仁勋试乘的车辆驾驶路线覆盖了进城道路、施工区域、城区混流路况等多类道路场景，车辆驾驶表现十分细腻，俨然一个“老司机”的感觉。

随着和车企合作的深入，英伟达也正式向“智驾能力提供方”迈进。

据悉，这套系统基于NVIDIA DRIVE系列平台，采用多传感器融合方案，在摄像头和雷达的基础上，还能根据车型灵活加入激光雷达。作为一个系统性解决方案，可以适配到不同的车型上。

在旧金山这种交通环境极其复杂的城区，坚持22分钟不接管，难度远超纯高速公路的路线。

此次视频全程是从伍德赛德行驶到到旧金山市中心，期间经历了施工区域，违停车辆处理，自主变道博弈和突发情况绕行等情况，英伟达的辅助驾驶系统处理的十分流畅。

1、路面施工区域

在施工区域，车道线被橙色路锥切得七零八落。

▲测试车通过施工区域

系统没有出现生硬的急刹或犹豫，而是主动减速并重新识别出可通行路径，在狭窄空间内平稳穿行。

2、路侧停车时绕行

旧金山街道两侧常有停车，导致原本宽敞的路面只剩下一辆车勉强通过的距离。系统并没有死板地固守在车道中心，而是表现得像个老司机：提前减速、向外侧微微错位避让，稳定地“挤”了过去。

▲测试车通过路侧停车区域

3、复杂的交通混流

面对前车突发刹车或旁车试探性并线，系统采取了更“聪明”的保守策略——稍早松油门、拉开间距，为并线车留出空间。

在自己需要并线的时候，系统也显得比较果断。

▲测试车尝试并线

4、突发情况绕行

在高速道路行驶的过程中，系统还遇到了突发情况的作业车辆，但也很好的执行了避让动作。

▲测试车避让突发情况

本次测试中，全程没有遇到需要接管的情况，也没有出现安全问题。

在视频中，黄仁勋提到了由于Alpamayo的黑盒问题，英伟达采用端到端+工程化经典技术栈二合一的方式进行自动驾驶的研发，这是“独一无二”的解决方案。

不过这样的路径也和组合式端到端有异曲同工之妙，英伟达的“独一无二”可能更多的体现在结合效果上，而不是算法方式的首创。

能够实现这样的表现，年初英伟达在CES2026中发布的NVIDIA Alpamayo 1功不可没，这是业界首款基于思维链的VLA推理模型。

过去十年，自动驾驶的核心挑战始终是“长尾场景”（Corner Cases）——那些人类驾驶员能凭借常识处理，但机器却难以穷尽的极端状况。在CES 2026上，NVIDIA给出了NVIDIA Alpamayo 1这个解决方案。

作为业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的“思维链 VLA（视觉-语言-动作）推理模型”，Alpamayo 1的出现意味着汽车大脑不再仅仅是简单的“输入图像-输出动作”的映射。

它具备了类似人类的逻辑推演能力，在演示中，当车辆面对复杂的十字路口或罕见的交通冲突时，Alpamayo不仅能平稳“操控方向盘”，更能实时解释其决策逻辑。这种可解释性是构建智能汽车安全信任体系的关键。

在实际数据驱动的基础上，把仿真做成真正的基础设施则是英伟达的另一大优势。

吴新宙在视频中提到，系统之所以能在城区表现稳定，关键在于通过神经重建（NuRec）技术将真实场景数字化，并利用数据增强技术在虚拟世界里改写环境，比如随机改变行人速度、障碍物位置等。

这种在虚拟长尾场景中磨炼出来的AI推理能力，让英伟达在没有百万量级实车上路的情况下，依然能够高效解决现实中的极端路况。

从这次试乘来看，英伟达在辅助驾驶领域的布局，已不再局限于芯片和算力平台，而是进一步延伸到模型、仿真和车端软件协同。

依托与奔驰等车企的合作，其相关技术开始进入量产验证阶段。

不过，单次公开试乘更多体现的是阶段性能力展示，距离在更广泛车型、更多区域和长期使用场景中的稳定落地，仍需要持续观察。

不难看出，英伟达正在汽车产业链中承担越来越重要的技术支持角色。