作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

車東西1月30日消息，日前，梅賽德斯-奔馳在奔馳汽車發(fā)明140周年之際，正式推出了全新一代S級車型。

新車相比以前，采用了基于NVIDIA DRIVE Hyperion架構(gòu)構(gòu)建，配合全棧NVIDIA DRIVE AV L4級軟件，實現(xiàn)了一個面向未來的“L4 級就緒”（Level 4-ready）架構(gòu)。

這些架構(gòu)也對應(yīng)了NVIDIA在2026年開年到現(xiàn)在關(guān)于自動駕駛研發(fā)的最新進展。

從今年的CES開始，NVIDIA發(fā)布了業(yè)界首款基于思維鏈的VLA 推理模型NVIDIA Alpamayo 1，還展示了其“三臺計算機”架構(gòu)如何深度重構(gòu)從云端訓(xùn)練、虛擬仿真到車端執(zhí)行的全鏈路。

▲英偉達(dá)的汽車相關(guān)布局

過去十年，自動駕駛的核心挑戰(zhàn)始終是“長尾場景”（Corner Cases）——那些人類駕駛員能憑借常識處理，但機器卻難以窮盡的極端狀況。在CES 2026上，NVIDIA給出了NVIDIA Alpamayo 1這個解決方案。

作為業(yè)界首款面向輔助駕駛研究社區(qū)設(shè)計的“思維鏈 VLA（視覺-語言-動作）推理模型”，Alpamayo 1的出現(xiàn)意味著汽車大腦不再僅僅是簡單的“輸入圖像-輸出動作”的映射。

它具備了類似人類的邏輯推演能力，在演示中，當(dāng)車輛面對復(fù)雜的十字路口或罕見的交通沖突時，Alpamayo不僅能平穩(wěn)“操控方向盤”，更能實時解釋其決策邏輯。這種可解釋性是構(gòu)建智能汽車安全信任體系的關(guān)鍵。

一、三臺計算機：重構(gòu)智能汽車的開發(fā)底座

NVIDIA的野心遠(yuǎn)不止于一顆芯片或一個模型，要實現(xiàn)安全可靠的 L4 級自動駕駛，需要依靠三個平臺的緊密協(xié)同。

這三大平臺共同構(gòu)成了 NVIDIA 的全棧開發(fā)飛輪：

1、訓(xùn)練平臺DGX：AI 生命的孵化器

一切AI的進化都始于大規(guī)模的算力集群。NVIDIA DGX 平臺使用大規(guī)模 GPU 計算，基于全球多樣化數(shù)據(jù)集對 DRIVE AV 基礎(chǔ)模型進行訓(xùn)練。這些模型能夠在數(shù)百萬真實場景中捕獲人類駕駛行為。

在這里，數(shù)億公里的真實駕駛里程被轉(zhuǎn)化為AI的知識儲備，使模型能夠捕獲人類駕駛行為中那些幽微而關(guān)鍵的細(xì)節(jié)。

2、仿真平臺OVX：數(shù)字孿生的試煉場

如果說DGX是“大腦”的學(xué)習(xí)，那么基于NVIDIA Omniverse構(gòu)建的OVX系統(tǒng)則是“身體”的虛擬訓(xùn)練。

結(jié)合本次CES發(fā)布的NVIDIA Cosmos世界基礎(chǔ)模型，開發(fā)者可以生成具備物理真實感的多視圖視頻。Cosmos不僅能模擬雨雪、強光等極端天氣的場景，還能在 遮擋等困難情況下生成多視角的合成畫面 ，極大加速了合成數(shù)據(jù)的生成。

同時，開源仿真框架AlpaSim的發(fā)布，更是為全球自駕研究社區(qū)提供了一個高擬真度的閉環(huán)測試環(huán)境。

3、執(zhí)行平臺AGX：實時決策的先鋒

所有的訓(xùn)練與仿真最終都要落腳于車端的NVIDIA DRIVE AGX平臺。

英偉達(dá)最新發(fā)布的NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10平臺，在一塊主板上集成了兩顆基于Blackwell架構(gòu)的NVIDIA DRIVE AGX Thor系統(tǒng)級芯片。

每個 DRIVE AGX Thor 平臺可提供 FP4 精度下超過 2,000 teraflops（INT8 精度下達(dá) 1000 TOPS）的實時計算能力。 這不僅為360度全感知的傳感器融合提供了算力冗余，也為運行Alpamayo 1這樣的推理模型提供了堅實的物理基礎(chǔ)。

二、云端賦能：解決數(shù)據(jù)荒與長尾難題

在通過云端工作負(fù)載解決中國及全球市場的特殊挑戰(zhàn)時，NVIDIA NuRec神經(jīng)重建技術(shù)的應(yīng)用，是其中的一大亮點。它利用Gaussian Splatting等前沿算法，能將普通車隊采集回來的二維視頻序列直接重建為高保真的3D數(shù)字孿生模型。

這意味著開發(fā)者可以從任意視角“回放”傳感器數(shù)據(jù)，模擬如果當(dāng)時采取不同決策會發(fā)生什么，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的極致復(fù)用。

針對開發(fā)者，NVIDIA開源了ACCV-Lab工具集。這一系統(tǒng)化的工具集涵蓋了自動化標(biāo)注、端到端訓(xùn)練最佳實踐等核心環(huán)節(jié)，可以幫助車企提高訓(xùn)練效率。

▲基于Cosmos構(gòu)建的LidarGen模型輸出示例

與此同時，隨著自動駕駛級別的提升，安全性已不再僅僅是硬件的可靠，更是算法、系統(tǒng)乃至整個生態(tài)的綜合考驗。NVIDIA整合了多年 的安全經(jīng)驗，推出了 NVIDIA Halos綜合安全系統(tǒng)。

這一系統(tǒng)將安全性細(xì)分為三個層面，首先是平臺安全，DriveOS操作系統(tǒng)符合 ISO 26262 汽車安全完整性等級（ASIL）D 級標(biāo)準(zhǔn)，AGX芯片均獲得了全球知名認(rèn)證機構(gòu)TüV SüD的網(wǎng)絡(luò)安全流程認(rèn)證 ，確保底層硬件的“零故障”運行。

其次是算法安全，英偉達(dá)通過Omniverse Blueprint構(gòu)建的嚴(yán)苛仿真流水線，在AI上車前進行百萬次工況驗證。

最后是，生態(tài)系統(tǒng)安全，英偉達(dá)通過建立安全數(shù)據(jù)集管理與安全護欄，確保每一次算法更新都處于受控的安全范圍內(nèi)。

三、 落地生根：從梅賽德斯-奔馳到全球自駕生態(tài)

技術(shù)最終的價值在于應(yīng)用，以梅賽德斯-奔馳新款S級車型為例，該車基于NVIDIA DRIVE Hyperion架構(gòu)構(gòu)建，在自動駕駛系統(tǒng)上運用了不少NVIDIA的最新技術(shù)。

▲梅賽德斯-奔馳新款S級車型

該系統(tǒng)的核心在于其“縱深防御”的安全理念。新款S級車型通過NVIDIA Halos系統(tǒng)，實現(xiàn)了端到端AI駕駛棧與傳統(tǒng)駕駛安全棧的并行運行。

這種多元化設(shè)計確保了車輛在面對硬件故障或傳感器性能衰減時，依然能保持可靠運行。此外，

在算法層面，新款S級車型同樣受益于NVIDIA Alpamayo的加持。

相比傳統(tǒng)依賴預(yù)設(shè)規(guī)則的方案，NVIDIA DRIVE AV能夠分析復(fù)雜的長尾場景——如不可預(yù)測的行人行為或復(fù)雜的路障——并實時推導(dǎo)出最安全的路徑。

這種從基礎(chǔ) AI 研究到量產(chǎn)級軟件的轉(zhuǎn)化，使得S級車型能夠像人類駕駛員一樣進行邏輯推理，而非簡單的模式反應(yīng)。

與此同時，NVIDIA與Stellantis、Lucid和Uber的合作也在向L4級無人駕駛出租車（Robotaxi）領(lǐng)域全速前進。

此外，聯(lián)想車計算也宣布基于DRIVE AGX Thor芯片打造新一代Robotaxi方案。

可以說，從傳感器供應(yīng)商到Tier 1合作伙伴，NVIDIA正在構(gòu)建一個龐大且開放的“物理 AI”朋友圈。

結(jié)語：英偉達(dá)邁向智能出行的終章

通過從英偉達(dá)云端到車端的全棧閉環(huán)不難發(fā)現(xiàn)，真正的自動駕駛不僅需要強大的算力，更需要深邃的邏輯。

隨著Alpamayo 1等推理型模型的普及，未來汽車將是一個具備情境感知能力、能夠自我進化的智慧伴侶。

在這場AI重新定義出行的征途中，NVIDIA 已經(jīng)穩(wěn)穩(wěn)地握住了時代的引擎。