在刚刚落幕的国际消费电子展（CES）上，NVIDIA英伟达向全球展示了其在自动驾驶领域的最新突破——Alpamayo系列开源AI模型及相关开发工具链。这一系列技术旨在解决辅助驾驶系统中最棘手的“长尾场景”问题，即罕见且复杂的极端驾驶环境，为自动驾驶技术的规模化落地提供了全新思路。
Alpamayo系列的核心创新在于引入了基于思维链的VLA（视觉-语言-动作）推理模型。与传统模型直接输出驾驶指令不同，Alpamayo能够逐步推演场景逻辑，例如在遇到未在训练数据中出现的道路状况时，系统会通过分析视频输入、交通标志、其他车辆行为等多维度信息，生成合理的行驶轨迹并解释决策依据。这种“可解释性”被业界视为自动驾驶从实验阶段迈向商用化的关键门槛。
技术支撑层面，Alpamayo依托NVIDIA Halos安全系统构建冗余机制，确保模型推理结果始终符合安全参数。英伟达汽车事业部副总裁Ali Kani将其比喻为“给车辆装上理性大脑”，使系统既能应对常见路况，也能在突发状况下保持冷静判断。例如，当前方车辆突然违规变道时，系统会快速评估周边环境，选择减速避让或变道超车，而非机械执行预设规则。
为降低开发门槛，英伟达将Alpamayo打造为开源生态系统，包含三大组件： 1. ：基于100亿参数架构，提供开放模型权重和推理脚本，开发者可将其蒸馏为轻量化车端模型，或用于构建自动标注系统等工具； 2. ：支持高保真传感器建模和动态交通场景生成，开发者可在虚拟环境中测试算法，大幅缩短实车验证周期； 3. ：涵盖1700小时真实驾驶数据，重点收录雨雪天气、夜间行车、无保护左转等极端场景，为模型训练提供“困难样本库”。
在商业化落地方面，英伟达与梅赛德斯-奔驰的合作成为展会焦点。全新CLA车型成为首款搭载NVIDIA DRIVE AV系统的量产车，该系统实现L2级点到点城市导航辅助驾驶（NOA），支持自动变道、拥堵跟车、智能泊车等功能。值得关注的是，系统通过OTA可持续升级，未来将解锁更多高级功能，如MB.DRIVE ASSIST PRO增强包。
技术实现上，DRIVE AV采用端到端AI架构，核心驾驶控制与安全堆栈并行运行。前者通过深度学习模型理解交通环境，后者基于Halos系统实时监测车辆状态，形成双重保障。例如，在狭窄巷道中，系统会同步计算最优路径并检查转向机构负荷，避免因机械故障导致事故。
制造环节同样融入AI元素。英伟达与奔驰利用Omniverse平台构建工厂数字孪生，工程师可在虚拟环境中优化装配线布局，减少实体调试时间。辅助驾驶软件则通过Cosmos仿真环境进行预验证，将实际行驶里程转化为数十亿公里的虚拟测试数据，加速算法迭代。
据透露，英伟达已与全球多家汽车制造商达成合作，为其提供从芯片到算法的全栈解决方案。这种“交钥匙”模式不仅帮助车企快速集成辅助驾驶功能，更通过统一架构降低维护成本，为未来向L3/L4级自动驾驶升级奠定基础。
