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網(wǎng)易汽車1月6日報(bào)道 CES 2026，英偉達(dá)正式推出了自動(dòng)駕駛AI系統(tǒng)——Alpamayo，CEO黃仁勛稱其為“全球首個(gè)具備思考與推理能力的自動(dòng)駕駛AI”。該系統(tǒng)將于今年晚些時(shí)候率先搭載到奔馳CLA上，并登陸美國道路。對于這套全新系統(tǒng)，特斯拉CEO馬斯克也隨即作出了評論。

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，Alpamayo核心優(yōu)勢在于端到端訓(xùn)練，從攝像頭輸入到執(zhí)行輸出全由AI自主完成，能思考動(dòng)作、決策原因及行駛軌跡，打破了傳統(tǒng)模塊分割的局限。

Alpamayo的核心突破是引入視覺-語言-行動(dòng)（VLA）模型，賦予系統(tǒng)感知解讀、場景推理及動(dòng)作生成能力。其平臺涵蓋大模型、邊緣場景仿真工具及開源數(shù)據(jù)集，可提升自動(dòng)駕駛透明度、安全性，支撐高階智駕發(fā)展。

這套全新系統(tǒng)也吸引到了特斯拉CEO馬斯克的注意，他評論道：“這正是特斯拉一直在做的事情。他們會發(fā)現(xiàn)，達(dá)到99%的完成度很容易，但要解決那些長尾問題卻超級困難�！边@番話點(diǎn)出智能駕駛行業(yè)核心痛點(diǎn)——常規(guī)路況下的輔助駕駛已不難實(shí)現(xiàn)，但極端天氣、突發(fā)狀況等低概率“長尾場景”，仍是從L2級向高階自動(dòng)駕駛跨越的關(guān)鍵障礙。

馬斯克的評論并非空穴來風(fēng)。當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)普遍能應(yīng)對城市道路、高速公路等常規(guī)場景的行駛需求，但諸如高速路上的紙箱障礙物、廣告牌上的車輛圖案誤判、突發(fā)的交通事故現(xiàn)場等長尾場景，往往因數(shù)據(jù)積累不足、場景復(fù)雜度高，成為技術(shù)突破的難點(diǎn)。此前有智駕行業(yè)資深人士透露，即便是50厘米紙箱子這樣人類一眼就能識別的障礙物，當(dāng)前依賴純視覺方案的智駕系統(tǒng)仍難以穩(wěn)定探測和響應(yīng)，足見長尾問題的攻克難度。

值得一提的是，英偉達(dá)在Alpamayo的設(shè)計(jì)中已考慮到邊緣場景的挑戰(zhàn)，其平臺內(nèi)置的仿真工具正是為測試罕見邊緣場景而設(shè)，開源數(shù)據(jù)集也旨在匯聚行業(yè)力量共同完善模型訓(xùn)練。有測試顯示，搭載英偉達(dá)相關(guān)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的奔馳CLA車型在舊金山復(fù)雜路況下完成了40分鐘無接管行駛，從容應(yīng)對了送貨卡車、騎行者、無信號燈左轉(zhuǎn)等場景，展現(xiàn)出較強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力。但特斯拉憑借全球數(shù)百萬輛測試車輛積累的海量真實(shí)道路數(shù)據(jù)，在長尾問題的應(yīng)對上仍具備先發(fā)優(yōu)勢。

此次英偉達(dá)發(fā)布的Alpamayo與馬斯克的評論，折射出了自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與核心矛盾。一方面，技術(shù)正加速迭代，從感知、決策到執(zhí)行的全鏈條能力不斷提升，商業(yè)化落地步伐逐步加快；另一方面，長尾問題仍如同一道鴻溝，考驗(yàn)著企業(yè)的技術(shù)沉淀、數(shù)據(jù)積累與生態(tài)構(gòu)建能力。Alpamayo的開源策略有望加速全行業(yè)的技術(shù)協(xié)同進(jìn)步，而英偉達(dá)與特斯拉在技術(shù)路線上的殊途同歸，也將推動(dòng)行業(yè)更聚焦于核心難題的突破。未來，誰能更快攻克長尾問題，或?qū)⒊蔀槎x自動(dòng)駕駛時(shí)代到來節(jié)奏的關(guān)鍵。