黄仁勋放大招，全栈 AI 加持的 NVIDIA 要承包智驾未来？

当地时间 1 月 5 日，在美国拉斯维加斯 2026 年国际消费电子展（CES）的聚光灯下，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋带来了一场聚焦智驾未来的主旨演讲。" 物理人工智能的 ChatGPT 时刻已至 "，随着话音落下，NVIDIA 官宣开源 Alpamayo VLA 模型、与奔驰全栈合作等重磅消息，用一系列硬核技术与合作规划，勾勒出全栈 AI 重构智驾领域的清晰蓝图。

全球科技盛宴的余温未散，NVIDIA 将全球技术战略与本土需求对接，通过其 NVIDIA 高保真仿真工具、自动化标注、NuRec 闭环仿真等本地化解决方案，为全栈智驾方案在中国的落地铺路搭桥。从支撑 AI 大模型训练的 DGX、驱动数字孪生仿真的 OVX，到担当车辆 "AI 大脑 " 的 AGX，其正以一套贯穿云端与车端的全栈体系，悄然改写智能汽车的开发规则与竞争逻辑。

技术闭环，以云车一体全栈引擎赋能智驾进阶

智能驾驶的终极追求，是在无限复杂的现实路况中实现安全与高效的平衡，这背后需要的不只是单一技术的突破，更是一套覆盖数据处理、模型训练、场景验证到车端部署的完整技术闭环。NVIDIA 正是凭借这套云车一体的全栈布局，构建起驱动智驾持续进化的核心引擎。

" 三机协同 " 架构堪称这一引擎的核心骨架，DGX、OVX 与 AGX 三台计算机各司其职，却又无缝衔接，打通了从数据到决策的完整链路。

作为 AI 模型的 " 训练基地 "，DGX 依托大规模 GPU 计算能力对基础模型进行训练，让模型能够在数百万真实场景中学习人类驾驶行为，为后续的推理决策奠定坚实基础。OVX 则承担起 " 虚拟测试场 " 的角色，专为驱动 NVIDIA Omniverse 平台中的大规模数字孪生模拟而设计，结合 Cosmos 平台的生成式 AI 能力，OVX 能够模拟各种基于物理的复杂环境，对辅助驾驶系统进行全方位测试与验证，大幅降低实车测试的成本与风险。最终，经过充分训练与验证的模型将部署到自动驾驶汽车的 "AI 大脑 " —— AGX 平台，凭借行业领先的性能和低能耗计算，实现安全、实时的道路决策，支撑从 L2 到 L4 不同级别的自动驾驶功能落地。三者的协同运作，让车企得以在同一技术栈中完成模型迭代、场景验证与车端部署，不仅保证了技术的连贯性与一致性，更大幅缩短了开发周期，为智驾技术的快速演进提供了可能。

这套闭环体系在车端的落地，集中体现为 DRIVE AGX Hyperion 参考架构与 DriveOS 操作系统的组合，共同构建起可进化的 "AI 神经中枢 "。以最新的 Hyperion 10 为例，该平台在单块主板上集成两颗 NVIDIA DRIVE AGX Thor 系统级芯片，提供超过 2000 TFLOPS FP4 精度 ( 或 1000 TOPS INT8 ) 的实时算力，可顺畅支撑复杂 Transformer 大模型与高阶多传感器融合算法。搭配经安全认证的 DriveOS 操作系统，再辅以涵盖摄像头、毫米波雷达、激光雷达（含合作伙伴适配传感器）的多模态传感器套件，足以承载 L4 级自动驾驶所需的强大计算性能与冗余设计。

与车端的硬件算力支撑形成呼应，云端的技术突破为破解自动驾驶 " 长尾难题 " 提供了关键路径。那些罕见却关乎安全的极端路况，始终是制约智驾技术落地的行业痛点，而 NVIDIA 通过合成数据生成与高保真仿真技术的融合，给出了高效解决方案。

Cosmos 平台作为整合前沿生成式世界基础模型（WFM）、先进分词器、安全护栏及高效工作流的集成系统，配套 LidarGen、Omniverse NuRec Fixer 等工具。它既能生成激光雷达数据，又能优化神经重建结果，加速物理 AI 开发进程，助力开发者快速复刻各类罕见场景数据。再搭配 Alpamayo 系列开源 VLA 推理模型，其中 Alpamayo 1 为 100 亿参数思维链模型，可清晰阐释决策逻辑、推演罕见或全新场景，进一步提升驾驶能力与可解释性。NuRec 工具集则持续拓展场景模拟边界，凭借一组神经重建与渲染 API 及工具，支持开发者利用现有车队数据重建高保真数字孪生、模拟突发新事件。同时，它还能从多元视角渲染传感器数据集，让仿真测试无限贴近真实路况，确保模型在复杂场景下的决策精准度。

生态赋能，以工具链与开放战略重构行业协作

如果说全栈技术是 NVIDIA 的硬实力，那么开放的生态战略与完善的工具链则是其能够凝聚行业力量、重塑协作模式的关键。在智能驾驶技术日益复杂的今天，单打独斗早已难以为继，NVIDIA 正是凭借对行业痛点的深刻洞察，通过技术开放与生态共建，让更多参与者能够融入智驾开发的浪潮之中。

开源模型与工具包的持续迭代，正是这一生态战略的核心落地举措，大幅降低了智驾研发门槛，推动行业向共建可信 AI 驾驶体系迈进。

Alpamayo 1 作为业界首款面向辅助驾驶研究社区的思维链 VLA 推理模型，基于 100 亿参数架构打造，已在 Hugging Face 平台免费开源，支持开发者重新训练、调优与蒸馏。其家族生态更整合了开源模型、AlpaSim 开放仿真框架及覆盖 1700 多小时驾驶数据的物理 AI 数据集，为全球开发者提供高质量基础资源。ACCV-Lab（Accelerated Computer Vision Lab）则以系统化工具集形态呈现，各子模块聚焦特定研发方向，提供配套工具与最佳实践，助力 ADAS 领域实现端到端高效训练。

针对中国市场的路况与场景特性，NVIDIA 还推出自动化标注、闭环仿真专用 NuRec 等本地化解决方案，方便本土厂商与研究者快速适配需求、加速技术创新落地。这些开源举措不仅推动行业标准化进程，更让中小厂商与科研机构得以低成本参与智驾研发，构筑起多元化创新生态。

安全是智能驾驶规模化落地的前提，NVIDIA 构建的 Halos 全栈式综合安全系统，从芯片、算法、数据三个层面为智驾安全保驾护航。在平台安全层面，Halos 采用经认证的 DRIVE AGX 芯片组、DriveOS 操作系统及 Hyperion 硬件平台，从底层硬件到系统软件构建起坚实的安全基础；在算法安全层面，通过 Omniverse Blueprint 仿真环境及安全数据管理接口，确保 AI 算法在各类场景下的可靠性与安全性；在生态系统安全层面，则包含安全数据集、部署流水线及数据飞轮机制，保障整个开发与部署流程的安全性与合规性。这种全方位、立体化的安全框架，不仅满足了汽车行业严苛的安全标准，更让用户对 AI 驾驶建立起信任，为智能驾驶的大规模普及筑牢了根基。

这套安全体系与工具链，也成为 NVIDIA 链接全球生态伙伴的重要纽带，通过 " 朋友圈 " 战略实现广泛行业卡位，推动产业走向 " 协作式创新 "。

全球市场中，NVIDIA 与梅赛德斯 - 奔驰深度绑定，为全新 CLA 车型提供搭载增强型 L2 级点到点驾驶辅助功能的 NVIDIA DRIVE AV 软件，预计今年在美国率先应用。Lucid、捷豹路虎等企业也纷纷加入生态，依托 NVIDIA DRIVE 平台与 DRIVE AGX Hyperion 10 架构推进技术落地。此外，英伟达还与 Uber 携手启动 L4 级自动驾驶出租车的全球部署。

国内市场层面，NVIDIA 通过开源工具、开发者社区等载体，与本土车企、科技公司及科研机构建立紧密的合作关系，传感器厂商也已完成 Hyperion 架构适配认证。

在 " 软件定义 " 向 "AI 定义 " 的产业跃迁中，竞争早已从单一技术的比拼转向体系化、生态化的协同较量，智能汽车的价值核心也更多地集中在 AI 算法、数据服务与生态协作上，谁能掌握 " 工具链 + 生态 " 的双重话语权，谁就能在这场产业变革中占据主导地位。凭借从 " 三机架构 " 到 " 开放生态 " 的全栈布局，NVIDIA 重新定义了 AI 驾驶的开发模式，同时也在潜移默化中重塑着整个汽车产业的合作逻辑与价值分配格局，让更多行业参与者能够在其生态体系中实现创新与成长。