車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪一、22分鐘輔助駕駛“一鏡到底” 汽車像人類一樣駕駛二、仿真+算法 英偉達的“秘密武器”▲Alpamayo-R1（后改為 Alpamayo 1）相對基線的提升明顯結語：英偉達輔助駕駛方案開始落地

英偉達首個L2輔助駕駛落地了！黃仁勛親自試乘量產版車型。

車東西3月13日消息，日前，一段黃仁勛試乘全新奔馳CLA輔助駕駛系統(tǒng)的視頻在網絡上流傳開來。

這輛奔馳CLA搭載了與英偉達聯(lián)合打造、首次在CLA上量產落地的L2級輔助駕駛方案，車上搭載的MB.DRIVE ASSIST PRO由奔馳與英偉達合作開發(fā)，背后引入了英偉達 DRIVE AV全棧軟件、AI能力以及DRIVE AGX車端計算平臺。

▲黃仁勛試乘搭載輔助駕駛的CLA

試乘開始前，黃仁勛還對坐在副駕的英偉達副總裁吳新宙開玩笑說，進入輔助駕駛模式時記得告訴他一聲，這樣我就不必擔心了。

這句玩笑話一方面是對自家輔助駕駛系統(tǒng)的自信，另一方面也是對英偉達首個面向乘用車L2技術的驗收。

和老黃同時坐在車里的英偉達副總裁吳新宙在2023年加入英偉達，隨后開始負責汽車業(yè)務相關的產品定義與工程落地。

如今，隨著DRIVE AV率先在奔馳CLA上實現(xiàn)量產首秀，也是吳新宙加入英偉達后最具標志性的階段性落地成果之一。

▲本次測試的行駛路線

本次黃仁勛試乘的車輛駕駛路線覆蓋了進城道路、施工區(qū)域、城區(qū)混流路況等多類道路場景，車輛駕駛表現(xiàn)十分細膩，儼然一個“老司機”的感覺。

隨著和車企合作的深入，英偉達也正式向“智駕能力提供方”邁進。

據(jù)悉，這套系統(tǒng)基于NVIDIA DRIVE系列平臺，采用多傳感器融合方案，在攝像頭和雷達的基礎上，還能根據(jù)車型靈活加入激光雷達。作為一個系統(tǒng)性解決方案，可以適配到不同的車型上。

在舊金山這種交通環(huán)境極其復雜的城區(qū)，堅持22分鐘不接管，難度遠超純高速公路的路線。

此次視頻全程是從伍德賽德行駛到到舊金山市中心，期間經歷了施工區(qū)域，違停車輛處理，自主變道博弈和突發(fā)情況繞行等情況，英偉達的輔助駕駛系統(tǒng)處理的十分流暢。

1、路面施工區(qū)域

在施工區(qū)域，車道線被橙色路錐切得七零八落。

▲測試車通過施工區(qū)域

系統(tǒng)沒有出現(xiàn)生硬的急剎或猶豫，而是主動減速并重新識別出可通行路徑，在狹窄空間內平穩(wěn)穿行。

2、路側停車時繞行

舊金山街道兩側常有停車，導致原本寬敞的路面只剩下一輛車勉強通過的距離。系統(tǒng)并沒有死板地固守在車道中心，而是表現(xiàn)得像個老司機：提前減速、向外側微微錯位避讓，穩(wěn)定地“擠”了過去。

▲測試車通過路側停車區(qū)域

3、復雜的交通混流

面對前車突發(fā)剎車或旁車試探性并線，系統(tǒng)采取了更“聰明”的保守策略——稍早松油門、拉開間距，為并線車留出空間。

在自己需要并線的時候，系統(tǒng)也顯得比較果斷。

▲測試車嘗試并線

4、突發(fā)情況繞行

在高速道路行駛的過程中，系統(tǒng)還遇到了突發(fā)情況的作業(yè)車輛，但也很好的執(zhí)行了避讓動作。

▲測試車避讓突發(fā)情況

本次測試中，全程沒有遇到需要接管的情況，也沒有出現(xiàn)安全問題。

在視頻中，黃仁勛提到了由于Alpamayo的黑盒問題，英偉達采用端到端+工程化經典技術棧二合一的方式進行自動駕駛的研發(fā)，這是“獨一無二”的解決方案。

不過這樣的路徑也和組合式端到端有異曲同工之妙，英偉達的“獨一無二”可能更多的體現(xiàn)在結合效果上，而不是算法方式的首創(chuàng)。

能夠實現(xiàn)這樣的表現(xiàn)，年初英偉達在CES2026中發(fā)布的NVIDIA Alpamayo 1功不可沒，這是業(yè)界首款基于思維鏈的VLA推理模型。

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，當車輛面對復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。這種可解釋性是構建智能汽車安全信任體系的關鍵。

在實際數(shù)據(jù)驅動的基礎上，把仿真做成真正的基礎設施則是英偉達的另一大優(yōu)勢。

吳新宙在視頻中提到，系統(tǒng)之所以能在城區(qū)表現(xiàn)穩(wěn)定，關鍵在于通過神經重建（NuRec）技術將真實場景數(shù)字化，并利用數(shù)據(jù)增強技術在虛擬世界里改寫環(huán)境，比如隨機改變行人速度、障礙物位置等。

這種在虛擬長尾場景中磨煉出來的AI推理能力，讓英偉達在沒有百萬量級實車上路的情況下，依然能夠高效解決現(xiàn)實中的極端路況。

從這次試乘來看，英偉達在輔助駕駛領域的布局，已不再局限于芯片和算力平臺，而是進一步延伸到模型、仿真和車端軟件協(xié)同。

依托與奔馳等車企的合作，其相關技術開始進入量產驗證階段。

不過，單次公開試乘更多體現(xiàn)的是階段性能力展示，距離在更廣泛車型、更多區(qū)域和長期使用場景中的穩(wěn)定落地，仍需要持續(xù)觀察。

不難看出，英偉達正在汽車產業(yè)鏈中承擔越來越重要的技術支持角色。