天气 
2026-03-13
英伟达首席执行官黄仁勋近日亲身体验了公司参与开发的辅助驾驶系统Alpamayo，乘坐搭载该系统的奔驰轿车完成了从美国加利福尼亚州伍德赛德到旧金山市中心的道路测试。整个行程未出现人工接管情况，展示了英伟达在自动驾驶领域的技术积累与研发成果。车辆搭载的MB.Drive Assist Pro脱手驾驶辅助系统功能与特斯拉FSD相近。测试途中遇到交通拥堵、施工路段、并排违停车辆及路锥形成的狭窄车道等复杂路况，系统均顺利应对。
作为全球芯片领域的领军企业，英伟达不仅为特斯拉等企业提供核心芯片产品，还向奔驰、捷豹路虎、Lucid等合作伙伴输出自研的人工智能驾驶功能。今年早些时候的国际消费电子展上，英伟达发布了Alpamayo自动驾驶解决方案，该方案整合了人工智能模型、仿真蓝图和数据集，支持特定条件下的L4级自动驾驶。黄仁勋将这一发布称为“实体AI的ChatGPT时刻”。
英伟达打造了独有的技术融合路径，结合端到端AI模型与传统人工工程化的“经典”技术栈。黄仁勋表示，这种结合让系统既具备接近人类的自然驾驶风格，又能依托道路规则建立稳固的安全框架。吴新宙提到，端到端模型在处理减速带、变道等场景时操作更为流畅，提升了用户体验。
在技术路线选择上，英伟达坚持多传感器融合方案，系统整合了摄像头、雷达、超声波传感器，高配版本还搭载激光雷达。吴新宙指出，感知技术的冗余性与多样性是处理极端驾驶场景的关键。尽管激光雷达会增加硬件成本，但英伟达通过垂直整合方案降低了研发与量产成本。其DRIVE Hyperion平台支持多种传感器配置，基础版主打高性价比，高阶版本则可加装激光雷达以满足更高等级自动驾驶需求。
面对特斯拉、Waymo等企业在实车驾驶数据积累上的优势，英伟达利用仿真技术作为自动驾驶研发的核心基础设施。仿真训练主要通过神经重建和数据增强两条路径实现。英伟达还从合作伙伴处获取行车记录仪视频用于训练，并复现行业内的事故场景，优化系统的避障与应急处理能力。
英伟达的研发目标是打造具备推理能力的自动驾驶系统，从根源上规避极端驾驶风险，减少对海量实车数据的依赖。目前，团队正研发视觉-语言-动作模型，将视觉感知、语言理解与物理动作整合在统一架构中，希望仅依靠少量实车训练数据就能实现安全驾驶。
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