摘要：在2026年CES展上，英伟达发布了面向自动驾驶的开源VLA大模型Alpamayo。该模型可将传感器数据转化为语言进行推理决策，旨在解决端到端方案的可解释性问题。英伟达汽车业务负责人表示其内部接管率与特斯拉FSD相当。除模型外，英伟达还一并提供了用于测试的仿真框架AlpaSim及超过1727小时的Physical AI驾驶数据集，构成了一套完整的开发工具链。此举被视为英伟达为应对汽车业务挑战——即依赖少数有自研能力的客户，而传统大厂开发能力不足——所采取的策略，通过提供“预制菜”式方案降低车企开发门槛，最终目是促进其DRIVE系列芯片的销售。
线索：
* 投资机会：英伟达通过开源核心模型和提供全栈工具，显著降低了车企尤其是传统车企开发高阶自动驾驶的门槛，这可能加速自动驾驶技术的普及，并扩大其硬件（尤其是DRIVE Thor等芯片）的潜在客户基数和市场份额。其构建的“云端训练+车端推理”闭环生态，增强了客户粘性。
* 潜在风险：核心商业模式依赖于芯片销售，而提供高级算法可能加速行业技术同质化，削弱英伟达工具的差异化优势。主要客户（如小鹏、蔚来）持续推进自研芯片计划，长期存在订单流失风险。与特斯拉的路线竞争日益直接，特斯拉全栈自研的垂直整合模式在迭代效率和成本控制上可能构成持续挑战。此外，过度“保姆式”服务可能侵蚀其高毛利率的标准化产品模式，向“解决方案提供商”倾斜。
正文：
在2026年国际消费电子展上，英伟达发布了针对自动驾驶领域的视觉-语言-行动大模型Alpamayo，并宣布将其开源。VLA模型的工作原理是将车辆传感器采集的数据先转换为语言和符号描述，随后通过推理模型形成驾驶决策，再交由车辆执行。这种方法增强了系统对复杂场景的理解能力，并提供了可解释的决策过程，避免了端到端方案中常见的“黑箱”问题。
此前，VLA已成为自动驾驶领域的重要技术方向，包括理想、小鹏在内的多家车企及供应商均已布局。英伟达发布的Alpamayo是业内首个开源的VLA大模型。英伟达汽车业务负责人在采访中表示，Alpamayo与特斯拉的FSD系统“非常接近”，在内部一对一测试中，两者的接管率处于同一水平。
开发VLA模型通常面临高质量数据获取、推理能力训练以及高昂算力成本三大挑战。英伟达的Alpamayo模型旨在为车企提供一套可基于自有数据进行微调和优化的基础模型，以降低开发难度与成本。为此，英伟达不仅开源了Alpamayo模型，还同步提供了用于闭环测试的仿真框架AlpaSim，以及一个包含超过1727小时真实驾驶数据的Physical AI开放数据集，形成了一套从开发、测试到数据支持的完整工具链。
这一举措的背景是英伟达汽车业务面临的特定处境。虽然其DRIVE系列芯片在L2+及以上高阶自动驾驶市场占据主导地位，但该业务收入增长未达预期，且客户结构较为集中，主要依赖于具备较强软件自研能力的新兴车企。与此同时，许多销量规模庞大的传统车企缺乏深度开发自动驾驶算法的能力。为了扩大市场，英伟达调整了策略，从主要提供硬件和基础开发工具，转向提供更接近于“交钥匙”的解决方案，包括提供车载计算机硬件设计参考、高精度仿真平台以及本次开源的底层模型。
有观点认为，英伟达的所有软件和工具投入，最终目的都是为了促进其硬件芯片的销售。通过构建“云端训练（使用其最新数据中心平台Vera Rubin和世界模型Cosmos）+车端推理（使用DRIVE Thor平台和Alpamayo模型）”的完整工具链，英伟达旨在降低车企使用其技术的总体门槛，并巩固其生态。Alpamayo的开源体现了其在标准化芯片销售与深度定制化服务之间寻求平衡的策略，即通过提供强大的通用基础模型来服务更广泛的客户，而不直接涉足为单一车企进行定制化项目开发。
发布时间：2026-01-13 08:53:54
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