2026年全球消費電子展在美國拉開帷幕,英偉達創始人黃仁勛帶來了一系列新“家伙”,其中最讓人意外的是發布了自動駕駛大模型,英偉達正式進入這一新賽道。
Alpamayo系列開源AI模型、仿真工具及數據集,與多數車企或自動駕駛軟件公司閉源研發的模式不同,英偉達選擇將Alpamayo 1開源,其100億參數規模在Hugging Face平臺完全開放,支持基于視頻輸入生成行駛軌跡并輸出推理過程。
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開源特性不僅意味著免費使用,更允許開發者根據需求修改模型,適用于研究、蒸餾等多種場景。這種“授人以漁”的策略,恰似當年安卓系統在智能手機領域的崛起路徑,通過開源構建生態壁壘,最終實現硬件與軟件的深度綁定。
開發自動駕駛大模型的高成本與長周期,讓Alpamayo的開源價值愈發凸顯。若其性能足夠強勁,英偉達有望復刻谷歌在安卓生態中的統治地位,而Alpamayo則可能成為自動駕駛領域的“安卓系統”。
但這一愿景在中國市場面臨特殊挑戰。中國電動汽車行業雖在“三電”系統領先全球,但自動駕駛下半場競爭的核心在于算法與生態適配。國內車企如比亞迪等已形成成熟自動駕駛系統,地平線、Momenta等軟件公司也與車企建立深度合作,形成相對封閉的技術生態。
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特斯拉FSD的案例提供了重要參考。盡管FSD在美國表現強勁,但進入中國市場后卻水土不服——中國復雜的交通規則、密集的電動車流、多變的道路標識與非機動車騎行習慣,構成獨特的“中國路況難題”。
缺乏針對中國交通環境的專項訓練,使得FSD在國內的實際體驗遠遜于國產領先產品。同理,英偉達的Alpamayo若未經本土化適配,很可能重蹈FSD覆轍。
國內車企已擁有成熟方案,另起爐灶采用Alpamayo意味著落后競爭對手數月甚至數年,面臨產品體驗不佳與客戶流失的雙重風險。
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值得注意的是,英偉達此舉的深層邏輯在于構建AI生態閉環。通過開源大模型吸引車企、出租車公司等用戶,形成對英偉達芯片及CUDA生態的依賴。
回望全局,英偉達的自動駕駛野心本質仍是生態擴張。通過開源大模型降低行業準入門檻,吸引更多參與者進入英偉達的AI生態,最終反哺芯片銷售與CUDA生態的壟斷地位。這種“生態霸權”思維,恰是英偉達在人工智能時代保持領先的核心密碼。
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而對中國車企而言,如何在開放生態中保持技術自主性,在本土化適配中構筑競爭壁壘,將成為未來自動駕駛競賽的關鍵命題。畢竟,在人工智能的“軍備競賽”中,唯有將技術優勢轉化為生態優勢,才能真正實現“投資于人”的長期價值。
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