CES 2026 是自动驾驶领域的一次重大进展，Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 揭示了 Alpamayo，这是一种人工智能平台，承诺让汽车能够思考。想象一下，车辆能够理解周围的世界，预测意外行为，并像人类驾驶员一样做出反应。这是一场真正的革命，可能会重新定义我们与道路的关系。
自动驾驶的显著进展
近年来，自动驾驶取得了显著进展，但仍面临一个主要挑战：管理稀有和不可预测的情况。这些时刻可能会发生一切，无论是行人意外的行为还是极端的天气条件，仍然对最复杂的系统构成难题。在 2026 年拉斯维加斯 CES 上，Huang 强调了这一现实，指出当前技术必须发展以应对这些复杂场景。
汽车现在“思考”了
通过 Alpamayo，Nvidia 在自动驾驶系统的架构中引入了根本性的变化。过去感知和规划是分开处理的时代已经结束。现在采用视觉-语言-行动（VLA）模型，整合了推理和因果关系的理解。这些模型不仅执行任务，还能解释其决策，这是提高用户透明度和信任的关键。这可能是推动自动驾驶大规模采用的必要推动力。
Huang 提到，物理人工智能的真正“ChatGPT 时刻”即将到来，这是一个机器开始理解和在现实世界中自主行动的时期。根据 Nvidia 的预测，机器人出租车和 4 级自动驾驶车辆将是首批受益于这一技术进步的产品，使我们的道路更加安全和智能。
面向新一代自主性的开放生态系统
Alpamayo 不仅仅是一个独特的模型；它是一个真正的开放生态系统，基于三个基本支柱。第一个是Alpamayo 1，这是第一个专门为自动驾驶研究设计的 VLA 模型。它拥有100 亿个参数，利用视频输入生成驾驶轨迹，同时记录每个操作背后的推理。该模型在 Hugging Face 上以开源形式发布，允许开发者根据其特定需求进行调整。
Toyota e-Palette 2025
第二个支柱是AlpaSim，这是一个完全开源的仿真环境，能够在各种环境中真实再现传感器、交通和驾驶动态。仿真仍然是验证算法在上路前的关键工具，从而确保更高的安全性。
最后，第三个支柱是物理人工智能开放数据集，这是自动驾驶领域最大的开放数据集之一。该数据集由超过 1700 小时的真实驾驶数据组成，收集于各种地理环境，特别强调稀有和复杂场景。
汽车行业的支持
Nvidia 的这一创新方法已经吸引了汽车行业关键参与者的关注。像 Lucid、Jaguar Land Rover 和 Uber 这样的公司，以及伯克利深度驾驶等学术机构，都将 Alpamayo 视为一个真正的具体加速器，用于基于推理和面向 4 级自主性的自动驾驶堆栈的开发。模型和数据集的开放被视为共同应对自动驾驶挑战的关键策略。
画廊：Toyota e-Palette 2025
