作为将AI引入各个领域的全面举措的一部分，2026年国际消费电子展(CES 2026)期间，NVIDIA重磅发布的面向辅助驾驶的VLA推理大模型Alpamayo备受行业瞩目。“物理AI的ChatGPT时刻已然到来。“ NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在主题演讲中强调说，机器开始具备理解真实世界、推理并付诸行动的能力，“无人驾驶出租车将是最早受益的应用之一。“

　　Alpamayo是秘鲁安第斯山脉的一座险峰，海拔5947米，以陡峭的金字塔形山体和极难攀登著称，被视为登山界的“圣杯”之一。NVIDIA之所以以此命名该模型，是希望通过致敬这种“于极致复杂中求极致精准”的精神，解决辅助驾驶领域的终极挑战——在极端天气、交通混乱、突发障碍等“高难度场景”中持续做出安全、可解释的决策。

　　Alpamayo模型的技术内核与能力边界

　　VLA即Vision-Language-Action(视觉-语言-动作)，是自动驾驶领域继“BEV”和“端到端”之后最热门的词汇。其核心突破是解决了传统自动驾驶系统决策可解释性不足、“长尾”场景适配薄弱两大痛点，实现从“感知-执行”到“类人推理”的技术跃迁。简单而言，就是在辅助驾驶中，模型会将传感器数据先变成语言和符号，再通过推理形成决策交由车辆执行，从而避免“黑箱”情况。

　　以一辆在城市繁忙车流中行驶的汽车为例，VLA架构会首先将摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器采集的非结构化数据(如图像像素、点云坐标)，转化为人类可理解的结构化语言描述(例如“前方50米处路口有行人正在横穿斑马线，左侧车道有货车低速行驶”)，再基于语言逻辑进行类人推理（如“需减速至30km/h，保持当前车道，避免超车引发安全风险”），直至最终输出精准的车辆控制动作指令。

　　这就打破了传统辅助驾驶“感知-决策-执行”的线性流程壁垒，通过语言作为中间载体实现跨模块的语义贯通，从根源上解决了决策可解释性问题。黄仁勋表示：“它不仅可以接收传感器输入，并激活方向盘、刹车和加速功能，还可以对即将采取的行动进行推理。”

　　从解决问题的终极目标来看，Alpamayo与特斯拉FSD端到端架构、Mobileye SuperVision模块化架构其实是一样的，国内的理想、小鹏、长城、奇瑞、地平线等企业也都有类似技术方案。但如果细看，与这些主流辅助驾驶模型相比，其差异化主要集中在架构设计、开源属性与能力边界三个方面。

　　架构设计上，特斯拉FSD以单一神经网络映射传感器输入与控制指令，流程简化，不再依赖人为穷举；Mobileye采用感知、定位、规划分段模块化设计，易于调试。但端到端方案的局限是存在“黑箱决策”问题，可解释性差且故障难追溯，优化算法只能不断投喂数据训练，效果不可控；模块化设计的问题主要在于模块间协同存在局限，长尾场景泛化能力偏弱。

　　相比之下，采用VLA融合架构的Alpamayo以100亿参数构建“思维链”决策机制，该模型通过视频输入生成行驶轨迹，同时给出推理思路，能够清晰展示每项决策背后的逻辑。再辅之以完全开源的端到端仿真框架AlpaSim，和包含超过1700小时的驾驶数据的物理AI开放数据集，就共同构建了一个自我强化的开发闭环，任何汽车开发者或研究团队均可在此基础上进行研发。

　　能力边界方面，Alpamayo聚焦辅助驾驶推理场景拓展，以“物理AI推理”为核心，通过思维链机制研判复杂路况，依托NVIDIA Cosmos与Omniverse平台实现“训练-仿真-部署”全闭环，兼顾场景适配广度与决策可靠性。

　　从这一点来看，Alpamayo与高通座舱AI模型、百度Apollo自动驾驶模型在某种程度上形成了互补竞争——高通骁龙座舱AI模型侧重本地多模态交互，缺少高阶自动驾驶决策推理能力；百度Apollo模型依赖预设规则与数据场景匹配，缺乏动态推理能力，罕见场景容错率低。

　　NVIDIA辅助驾驶的开源战略与生态价值

　　但笔者认为，VLA推理模型本身还不是Alpamayo最具轰动性的看点。按照NVIDIA的官方说法，Alpamayo并不是直接部署于车端的模型，而是作为大规模教师模型，供开发者调优、蒸馏，成为其完整辅助驾驶技术栈的核心基础。

　　这意味着，“完整的、开放的推理型辅助驾驶生态”，才是Alpamayo真正的核心。

　　“这些模型对全世界开放。”正如黄仁勋所说的那样，“如今，NVIDIA以一种非常独特的方式在我们的平台上打造了前沿的AI模型。我们以完全开放的方式构建AI模型，以便让每家公司、每个行业、每个国家都能参与到这场AI变革中来。”

　　目前来看，车企在开发VLA模型时面临的最重大的挑战，主要包括：高质量多模态数据稀缺且标注成本高；视觉、语言与动作三者之间的语义对齐难度大；引入大语言模型可能带来危险的“幻觉”问题；庞大的VLA参数量对车端算力和实时性提出极高要求；从原型到量产还需克服系统集成、推理优化和功能安全等工程落地难题。

　　而Alpamayo通过开源协议界定、工具协同、格局重构三大维度，改变了以上辅助驾驶的研发痛点。

　　例如在其加持下，开发者可以通过将“前方施工区域”的视觉信息，对齐“减速至30km/h+开启双闪+保持车道居中”的动作组合，实现场景描述与控制指令的精准映射；又或者通过真实驾驶数据、引入物理规则约束，降低大模型在无真实场景支撑时生成虚假决策的风险。

　　目前，采用Apache-2.0协议的Alpamayo项目，其核心代码、推理逻辑及示例脚本已在 GitHub 全开源，开发者可自由修改扩展，助力行业构建标准化技术基准、降低头部技术壁垒。模型权重开放于研发、微调等开发场景，量产应用需遵循商业授权边界，项目方不承担完整安全验证责任。这种“代码开源+权重分级开放+量产商业许可”的分层模式，兼顾技术扩散与产业应用管控，打破无序开源与完全闭源的双重桎梏。

　　除模型外，如前文所述，NVIDIA还在Hugging Face开放超1700小时物理AI数据集，覆盖广泛的地理区域和环境条件；AlpaSim全开源端到端仿真框架提供逼真的传感器建模、可配置交通动态，以及可扩展的闭环测试环境，支持快速验证与策略优化。

　　这样，NVIDIA在辅助驾驶端就构建起了由DRIVE Orin/Thor硬件平台、VLA推理大模型Alpamayo、DRIVE Hyperion自动驾驶参考架构、物理级精确仿真平台NVIDIA DRIVE Sim、基于DGX系统的AI训练基础设施、世界模型Cosmos组成的完整的智能驾驶工具链闭环。

　　也就是NVIDIA常说的，“在与现实世界交互之前，利用三台计算机架构，在虚拟世界中使用合成数据进行训练，让AI与物理世界实现更紧密的结合。”

　　基础设施训练：NVIDIA DGX平台使用大规模GPU计算，基于全球多样化数据集对DRIVE AV基础模型进行训练。这些模型能够在数百万真实场景中捕获人类驾驶行为。

　　仿真与验证：NVIDIA Omniverse和Cosmos仿真环境可实现物理级精准的测试和场景生成。开发者可在部署前对数千种极端案例进行新功能验证，将实际里程的数据转换为数十亿的虚拟里程数据。

　　车载计算与Hyperion架构：NVIDIA DRIVE AGX加速计算可实时处理感知、传感器融合和决策任务，同时应对复杂的城市和高速公路场景。DRIVE Hyperion提供的计算和传感器架构引入了传感器冗余和多样性，可实现安全、高级的辅助驾驶体验。

　　正因如此，相较于封闭生态，Alpamayo开源策略可能会更易于聚合主机厂、Tier1、初创企业。例如，传统主机厂无需巨资搭建自研团队，可快速落地高阶功能，聚焦车辆设计与用户体验优化，快速开展差异化功能开发；Tier1可基于开源底座升级系统集成方案，提升产品竞争力；初创企业则无需从零搭建基础架构，可聚焦场景化创新、以轻资产模式突围。而NVIDIA则通过开放模型与数据，构建起“安卓式”开放生态，加速辅助驾驶技术迭代普及。

　　从已知的消息来看，奔驰CLA车型将率先搭载基于Alpamayo的DRIVE AV软件栈，2026年第四季度在美国落地城市L2+级场景，标志推理型自动驾驶AI模型迈入量产验证阶段。Lucid、捷豹路虎、Uber和伯克利DeepDrive等移动出行领域的领先企业和业界专家也展现出了对Alpamayo的极高关注，希望开发基于推理的辅助驾驶堆栈，以实现L4级自动驾驶。

　　结语

　　2026年将是自动驾驶从L2+向更高等级跨越的关键节点，NVIDIA开源战略将有望重新定义智能汽车核心竞争力——AI推理能力、生态协同效率、场景适配广度将取代传统对硬件算力性能的过度依赖，成为主机厂关注的核心指标。智能汽车产业也将实现从“软件定义汽车”向“AI定义汽车”的范式升级，加快突破L4级自动驾驶量产瓶颈，重塑全球汽车供应链竞争格局。

　　责编：Lefeng.shao