2026年第一個(gè)星期，車(chē)企牛馬們收到了黃仁勛的開(kāi)年大禮包。

剛剛結(jié)束的CES展，英偉達(dá)早早宣布沒(méi)有新顯卡發(fā)布，同時(shí)掏出了面向數(shù)據(jù)中心的Rubin平臺(tái)和面向自動(dòng)駕駛的VLA大模型Alpamayo。

2026 CES英偉達(dá)展臺(tái)

VLA即Vision-Language-Action（視覺(jué)-語(yǔ)言-行動(dòng)），具體在自動(dòng)駕駛中，模型會(huì)將傳感器數(shù)據(jù)先變成語(yǔ)言和符號(hào)，再通過(guò)推理形成決策交由車(chē)輛執(zhí)行。好處是理解能力強(qiáng)，有可解釋的推理痕跡，避免了黑箱情況。

去年，VLA接棒BEV和端到端，是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域當(dāng)之無(wú)愧的年度熱詞。理想、小鵬、Momenta、地平線等企業(yè)都有類(lèi)似技術(shù)方案。英偉達(dá)的Alpamayo則是首個(gè)開(kāi)源的VLA大模型。

作為英偉達(dá)汽車(chē)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，吳新宙在采訪中表示，Alpamayo與特斯拉FSD“非常接近”，在一對(duì)一測(cè)試中，內(nèi)部接管率處于同一水平[1]。

看熱鬧不嫌事兒大的網(wǎng)友第一時(shí)間@馬斯克，表示馬總這下要睡不著覺(jué)了。6G網(wǎng)速的馬斯克也在第一時(shí)間回應(yīng)，說(shuō)自己睡眠質(zhì)量還行，并“真心希望英偉達(dá)獲得成功”。

關(guān)于英偉達(dá)與特斯拉之爭(zhēng)，子彈還得再飛一會(huì)兒，但無(wú)論馬斯克睡不睡得著，都不會(huì)改變一個(gè)清晰的事實(shí)：這一次，英偉達(dá)要對(duì)自動(dòng)駕駛發(fā)起總攻了。

大模型預(yù)制菜

作為當(dāng)前自動(dòng)駕駛最熱門(mén)的技術(shù)路線之一，VLA模型在英偉達(dá)發(fā)布Alpamayo之前就已經(jīng)吸引了諸多勢(shì)力押注。

小鵬據(jù)稱(chēng)早在2024年就開(kāi)始開(kāi)發(fā)VLA模型，在Alpamayo發(fā)布后沒(méi)幾天，小鵬就跳過(guò)了第一代，發(fā)布了自研的第二代VLA模型。理想、長(zhǎng)城、奇瑞等車(chē)企也選擇了VLA路線。

特斯拉雖然沒(méi)有完全公開(kāi)自己的技術(shù)路線，但從FSD V14的種種信息看，特斯拉也采用了類(lèi)似VLA的技術(shù)架構(gòu)。

早期的自動(dòng)駕駛算法高度依賴(lài)人工補(bǔ)丁，工程團(tuán)隊(duì)要盡可能窮盡所有的路況，并寫(xiě)入對(duì)應(yīng)規(guī)則，效率非常低。特斯拉的端到端方案大幅簡(jiǎn)化了架構(gòu)，通過(guò)高強(qiáng)度的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)傳感器輸入數(shù)據(jù)-算法輸出決策的效果，不再依賴(lài)人為窮舉。

但端到端也有局限性。一是輸入和輸出的中間過(guò)程是個(gè)黑箱，沒(méi)辦法追溯；二是由于這種“黑箱化”，優(yōu)化算法只能不斷投喂數(shù)據(jù)訓(xùn)練，效果不可控。

VLA的思路是把語(yǔ)言模型融入中間過(guò)程，讓算法的決策可追溯、可解釋。相比端到端純粹“模仿”正確的駕駛行為，VLA讓算法有了自主的推理決策能力，效果更加可控。

英偉達(dá)Alpamayo的轟動(dòng)性不在于VLA本身，而在于開(kāi)源。

VLA雖好，但好東西都不便宜。車(chē)企開(kāi)發(fā)VLA模型有三大大山，一是高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、二是推理能力的訓(xùn)練、三是算力與成本，總之就是成本高。

英偉達(dá)Alpamayo相當(dāng)于給車(chē)企提供了一套完整的底層模型，車(chē)企可以基于自有數(shù)據(jù)和需求微調(diào)，形成自己的技術(shù)方案。既降低了開(kāi)發(fā)難度，又保證了算法差異性。

相當(dāng)于英偉達(dá)提供預(yù)制菜，車(chē)企按照自己的需求調(diào)整火候和調(diào)味，翻炒加熱即可“出鍋”上車(chē)。按照英偉達(dá)自己的說(shuō)法[4]：

Alpamayo并不是直接部署于車(chē)端的模型，而是作為大規(guī)模教師模型，供開(kāi)發(fā)者調(diào)優(yōu)、蒸餾，成為其完整輔助駕駛技術(shù)棧的核心基礎(chǔ)。

除了Alpamayo開(kāi)源模型，英偉達(dá)還送佛送到西，附贈(zèng)仿真框架AlpaSim用以閉環(huán)測(cè)試，以及包含超過(guò)1727小時(shí)駕駛數(shù)據(jù)的Physical AI開(kāi)放數(shù)據(jù)集，預(yù)制菜、鍋碗、燃?xì)庠钜粦?yīng)俱全，不失為另一個(gè)角度的“智駕平權(quán)”。

Alpamayo（模型）+AlpaSim（測(cè)試）+ Physical AI（數(shù)據(jù)）

在CES展當(dāng)天的媒體采訪環(huán)節(jié)，黃仁勛談到特斯拉FSD時(shí)依然是一通亂吹，“世界級(jí)標(biāo)桿”、“表現(xiàn)完美”、“我自己都在用”贊美三連[2]?？上яR斯克并不領(lǐng)情，回應(yīng)完自己睡眠質(zhì)量的擔(dān)憂(yōu)后再次開(kāi)炮，一邊大夸特夸特斯拉的技術(shù)水平，一邊嘲諷英偉達(dá)：

“英偉達(dá)為汽車(chē)行業(yè)提供了有用的工具，但對(duì)汽車(chē)行業(yè)本身卻鮮有作為?！?/p>

不管馬斯克是不是在嘴硬，他這句話確實(shí)也沒(méi)說(shuō)錯(cuò)。

英偉達(dá)的心事

英偉達(dá)的汽車(chē)業(yè)務(wù)，遠(yuǎn)看像個(gè)寶，近看像根草。

從市占率來(lái)看，英偉達(dá)DRIVE系列是L2+及以上中高階智駕多年霸主，Drive Thor量產(chǎn)拖延一度讓頭部車(chē)企新車(chē)發(fā)布節(jié)奏被集體打亂，地位超然可見(jiàn)一斑。

但從汽車(chē)業(yè)務(wù)實(shí)際貢獻(xiàn)的收入看，雖然增長(zhǎng)不算低，但相比在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的統(tǒng)治力，恐怕也沒(méi)達(dá)到黃仁勛的預(yù)期。拿下高速增長(zhǎng)的汽車(chē)市場(chǎng)，也是英偉達(dá)從小鵬挖走吳新宙的重要原因。

作為一家“賣(mài)鏟子”的芯片公司，英偉達(dá)在軟件上的所有投入，都是為了更好的賣(mài)芯片。

從游戲到數(shù)據(jù)中心，再到人形機(jī)器人，英偉達(dá)的思路都是給客戶(hù)提供標(biāo)準(zhǔn)化的工具箱（如cuda）和開(kāi)發(fā)環(huán)境，并將這些軟件服務(wù)與自家硬件綁定，最終目的還是賣(mài)芯片。

不過(guò)在汽車(chē)業(yè)務(wù)上，英偉達(dá)遇到了嚴(yán)峻的問(wèn)題：賣(mài)鏟子的人不會(huì)用鏟子。

英偉達(dá)只賣(mài)芯片，具體的自動(dòng)駕駛算法需要車(chē)企基于芯片自行研發(fā)。因此，英偉達(dá)汽車(chē)業(yè)務(wù)的大客戶(hù)，一直是小鵬、蔚來(lái)這些軟件、算法能力比較強(qiáng)的國(guó)內(nèi)新勢(shì)力。

但問(wèn)題是，這些客戶(hù)多少都有自研芯片脫離英偉達(dá)的心思，蔚來(lái)的芯片已經(jīng)上車(chē)，小鵬的圖靈芯片也量產(chǎn)在即。而大眾、奔馳、寶馬這些銷(xiāo)量更高的老牌車(chē)企，基本都沒(méi)什么自動(dòng)駕駛算法的研發(fā)能力，就很難給英偉達(dá)提供訂單。

而英偉達(dá)自己身為頂級(jí)賣(mài)鏟人，對(duì)自動(dòng)駕駛算法的研發(fā)也是知之甚少。

于是黃仁勛痛定思痛，既然老牌車(chē)企都不會(huì)用鏟子，那就寫(xiě)一份詳細(xì)的使用說(shuō)明書(shū)，讓車(chē)企在這個(gè)基礎(chǔ)上發(fā)揮主觀能動(dòng)性。吳新宙跳槽來(lái)英偉達(dá)，做的就是這個(gè)工作。

Alpamayo就是英偉達(dá)痛定思痛的結(jié)果之一，不會(huì)寫(xiě)代碼，那就給一個(gè)代碼模板，雖不能照抄，但改一改也能用。同時(shí)從硬件到開(kāi)發(fā)工具，全部進(jìn)化到“保姆式服務(wù)”。

最新的DRIVE Orin/Thor硬件平臺(tái)，不僅提供芯片，還提供完整的車(chē)載計(jì)算機(jī)硬件設(shè)計(jì)藍(lán)圖；物理級(jí)精確仿真平臺(tái)NVIDIA DRIVE Sim，可以為企業(yè)生成合成數(shù)據(jù)、進(jìn)行極端的安全測(cè)試。

再加上最新一代數(shù)據(jù)中心芯片Vera Rubin、世界模型Cosmos，英偉達(dá)真正建成了一個(gè)“云端訓(xùn)練（Rubin+Cosmos）+車(chē)端推理（Thor+Alpamayo）”的智能駕駛工具鏈閉環(huán)，飯喂到嘴邊，閉眼吃就是。

英偉達(dá)智能駕駛形成了一個(gè)工具鏈閉環(huán)

Alpamayo的另一面，是英偉達(dá)在“標(biāo)準(zhǔn)化”和“定制化”之間的一次重新校準(zhǔn)。

對(duì)英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，最理想的商業(yè)模式是銷(xiāo)售標(biāo)準(zhǔn)化的芯片，這樣毛利率最高，估值空間最大。一旦涉足定制化的算法開(kāi)發(fā)，就成了干一個(gè)項(xiàng)目結(jié)一次錢(qián)的施工隊(duì)。

所以過(guò)去這些年，英偉達(dá)汽車(chē)業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)思路就是不斷提升軟件工具箱的豐富度，降低車(chē)企使用自家芯片的門(mén)檻，但堅(jiān)決不親自下場(chǎng)做車(chē)企的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目。

Alpamayo就是這一策略的最新產(chǎn)物，英偉達(dá)寧愿研發(fā)一套開(kāi)源的算法交給汽車(chē)行業(yè)，也不愿意自己當(dāng)乙方。

基于英偉達(dá)平臺(tái)建立的全球L4和robotaxi生態(tài)

換句話說(shuō)，為了賣(mài)自家燃?xì)庠睿ミ_(dá)開(kāi)發(fā)了配套的抽油煙機(jī)、鍋碗瓢盆、各式調(diào)味料，又研發(fā)了一系列預(yù)制菜，離自己親自下廚，只有一步之遙了。

[1] I rode along in Nvidia’s AV pilot. It made better decisions than me，Quarts

[2] Nvidia, Tesla Chase Same Self-Driving Goal Via Varying Paths，Bloomberg

[3] 當(dāng)自動(dòng)駕駛與機(jī)器人共振：詳解VLA與世界模型，華源證券

[4] NVIDIA推出Alpamayo系列開(kāi)源AI模型與工具，加速安全可靠的推理型輔助駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)，英偉達(dá)