英伟达惊天炸！L4自动驾驶碰撞率降25%，要造10万辆Robotaxi！

当前科技浪潮奔涌向前，大模型技术以其颠覆性的力量，正以前所未有的速度深度融入各行各业。特别是在智能汽车领域，这场技术革新更是引发了深刻的变革。昔日，汽车行业的竞争可能还在比拼简单的功能实现，但如今，焦点已然转向更高阶的智能驾驶能力。在这场激烈的较量中，VLA（Vision-Language-Action Model，视觉语言行动模型）被公认为是开启下一代技术竞争的关键钥匙，它将决定未来智能出行的走向。

就在今年12月1日，全球科技巨头美国英伟达公司（NVIDIA）向全球宣布了一个重磅消息：正式开源其最新专为自动驾驶打造的“视觉—语言—行动”（VLA）模型——Alpamayo-R1。这一模型拥有“耳聪目明”的本领，能够同时接收并理解来自车辆摄像头所捕捉到的实时画面，并能处理各种文本指令，最终像一位经验丰富的老司机一样，精准地输出行车决策。如今，这一前沿技术成果已在国际知名的GitHub和Hugging Face两大开源社区面向全球开发者公开，同时，英伟达还贴心地同步推出了配套的Cosmos Cookbook开发资源包，希望能帮助更多开发者快速上手。

新媒网跨境获悉，Alpamayo-R1不仅仅是英伟达众多创新中的一员，它更代表了行业内首个专注于自动驾驶领域的开源VLA模型。英伟达此举，无疑是想为实现L4级别（高度自动驾驶）的自动驾驶真正落地，提供坚实而开放的核心技术支撑。这不仅仅是一项技术突破，更是一次生态策略的重大布局。

值得我们深入思考的是，相较于传统的自动驾驶算法，Alpamayo-R1最引人注目的特质在于其卓越的“可解释性”。传统的自动驾驶系统往往像一个深不可测的“黑盒”，我们只知道它做出了某个决策，却很难理解其背后的逻辑。而Alpamayo-R1则能够清晰地给出自身决策的理由，例如，它会告诉你“我选择减速并向左变道，是因为前方有助动车正在等红灯，同时左侧车道目前是空闲且安全的。”这种透明的决策机制，对于确保自动驾驶的安全性至关重要，它不仅有助于进行严谨的安全验证、满足严格的法规审查，更能在万一发生事故时，为责任判定提供清晰的依据。

为了让这项开创性的技术能够被更广泛地应用和发展，英伟达还同步发布了“Cosmos Cookbook”等一系列配套工具和开发资源。这些精心准备的“菜谱”和“工具箱”，正是为了赋能全球的企业和开发者，让他们能够更便捷、更高效地进行Alpamayo-R1模型的训练、评估与部署。这无疑大大降低了进入自动驾驶前沿研究的门槛。

业内资深人士普遍认为，英伟达此番通过开放核心技术，其深层意图在于降低整个自动驾驶行业的开发门槛，加速软件栈的标准化进程。这有望彻底打破过去Robotaxi（无人驾驶出租车）领域那种成本高昂、动辄需要“全栈自研”的封闭模式。取而代之的，将是一个像智能手机界的“安卓”系统一样，可以快速组装、灵活配置的开放生态。当然，也有一些行业观察者对此持审慎态度。他们指出，此次英伟达Alpamayo-R1的开源，与此前百度Apollo自动驾驶平台的开源有异曲同工之妙，对于自动驾驶领域的初学者和入门级选手来说，无疑具有巨大的学习和实践价值。但对于那些已经深耕多年、拥有雄厚技术积累的专业自动驾驶公司而言，其带来的实质性增益可能相对有限。这表明，在技术开放的道路上，不同的参与者会有不同的感受和收获。

放眼当下，VLA模型正日益成为智能驾驶领域公认的下一代核心技术方向，全球范围内的相关企业都在不遗余力地加大研发投入和布局力度。在国内，像理想汽车、小鹏汽车、长城汽车（其魏牌蓝山车型已成功搭载VLA技术）、元戎启行等一众领军企业，都已经积极投身于VLA技术的探索与实践，并成功实现了量产落地。这充分展现了中国在智能驾驶前沿技术领域的蓬勃生机和创新活力。

探寻VLA的魅力：解决传统“黑盒”痛点

要理解VLA的划时代意义，我们首先要回顾传统“端到端”自动驾驶模型所面临的挑战。这类模型在运行中，往往像一个“黑盒”，虽然它能够“看得见”周围的环境，但却很难真正“看懂”这些视觉信息背后的含义。当车辆在路上遭遇一些不常见的、复杂的“长尾场景”时，比如突然出现的违规左转车辆、或是在无信号灯路口突然闯入的行人，传统的“黑盒”模型就容易因缺乏深层理解而“翻车”，导致决策失误。

而VLA模型之所以被寄予厚望，正是因为它有效地解决了这些痛点。相较于“端到端”模型，VLA引入了“语言模态”作为连接视觉感知与行动决策的中间层。这意味着，它不再仅仅是简单地处理像素数据，而是能够将复杂的视觉信息转化为我们人类可以理解的、富有逻辑的“语言描述”和“因果链条”。通过这一转换，VLA模型就具备了像人类一样对环境进行“观察、推理、决策”的能力，而不再仅仅是对海量数据进行简单的模式匹配。这种深层理解能力，让VLA在处理那些曾让传统模型束手无策的“长尾场景”和各种复杂突发状况时，展现出巨大的潜力，也为自动驾驶的安全性提供了更高层次的保障。

新媒网跨境认为，自动驾驶领域的VLA大模型，代表着将视觉感知、语言理解与车辆决策控制深度融合的未来技术方向。它的核心优势体现在多个层面：它赋予了机器更强大的环境理解与推理能力，让智能汽车能更深入地洞察路况；它实现了更高效、更一体化的决策流程，减少了中间环节的损耗；它能够更灵活、更智能地应对复杂的长尾场景，显著提升驾驶的安全性；同时，它也促成了更透明、更自然的机器与人类之间的交互，有助于建立用户对自动驾驶的信任；最终，它将带来一种更接近人类驾驶习惯、更自然顺畅的车控方式。

此次英伟达开源的Alpamayo-R1 VLA模型，其背后蕴藏着一项核心创新——它基于全新的“因果链”（Chain of Causation, CoC）数据集进行训练。这套数据集的巧妙之处在于，每一段驾驶数据不仅详尽地标注了车辆“做了什么”（例如减速、变道），更关键的是，它还清晰地注明了“为什么这样做”背后的因果逻辑。举例来说，模型会被告知“减速并左变道，是因为前方有助动车正在等红灯，并且左侧车道此刻是空闲的”。这意味着，Alpamayo-R1所学到的，不再是简单地死记硬背某种固定的驾驶模式，而是深刻理解了不同驾驶行为之间的因果关系。这种基于因果推理的学习方式，使得模型在面对新环境和突发情况时，能够做出更智能、更鲁棒的决策，从而大大提升了自动驾驶的可靠性和安全性。

Alpamayo-R1的架构设计同样匠心独运，它采用了模块化的VLA架构。具体来说，它将预训练用于物理人工智能应用的视觉语言模型Cosmos-Reason，巧妙地与基于扩散模型的轨迹解码器相结合。这种结合使得车辆能够实时生成动态且可行的驾驶规划方案。此外，Alpamayo-R1还采用了一种精妙的“多阶段训练策略”：首先通过监督微调（Supervised Fine-tuning）来激发模型的初步推理能力，随后再巧妙地利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来持续优化推理的质量。在这个优化过程中，模型会借助大型推理模型的反馈，不断调整和完善自身的决策逻辑，最终确保其推理与实际行动之间的高度一致性。

英伟达在发布Alpamayo-R1时，也同步公开了一系列令人振奋的性能数据。数据显示，在面对复杂多变的驾驶场景时，Alpamayo-R1的轨迹规划性能获得了显著提升，达到了12%；而更令人欣慰的是，其近距离碰撞率大幅减少了25%，这直接关系到行车安全。同时，模型的推理质量也提升了45%，推理与实际动作的一致性更是增强了37%。这些数据都表明了Alpamayo-R1在核心能力上的巨大飞跃。值得一提的是，随着模型参数从0.5亿扩展到70亿，其性能持续展现出稳定的改善趋势。在实际车载道路测试中，Alpamayo-R1也充分验证了其卓越的实时性表现，平均延迟仅为99毫秒，这对于自动驾驶至关重要。同时，它在复杂的城市场景中部署的可行性也得到了肯定。正因为这些令人信服的性能数据，新媒网跨境认为，英伟达Alpamayo-R1有望为L4级自动驾驶带来一次能力上的质的“跃迁”，使得未来的Robotaxi能够更加安全、从容地融入到真实而充满变数的公开道路环境之中。

英伟达的野心：成为自动驾驶赛道的“安卓”

从此次英伟达高调开源Alpamayo-R1的举动中，我们不难再次窥见这家科技巨头在自动驾驶领域的宏大野心。显然，英伟达早已不满足于仅仅扮演“硬件供应商”的角色，为自动驾驶提供强大的算力芯片。它的目标更加远大，希望能够成为整个自动驾驶赛道的“安卓”——一个开放、普惠、能够赋能全行业的生态系统主导者。

事实上，早在今年10月份，英伟达就曾相对低调地发布了Alpamayo-R1大模型的相关信息。而在近期于美国华盛顿举行的GTC大会上，英伟达更是隆重推出了其整合性的自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10。业内将Hyperion 10形象地比喻为英伟达自动驾驶的“身体”，而此次开源的Alpamayo-R1大模型，则无疑是自动驾驶的“大脑”。身体与大脑的完美协同，正是英伟达构建未来智能出行生态的核心策略。

值得特别关注的是，Hyperion 10平台实现了从“仿真到实车”的无缝闭环验证。在强大的云端，英伟达的DGX超级计算机能够利用DRIVE Sim仿真平台，生成高度逼真的仿真数据，这些数据被用来高效训练DRIVE AV自动驾驶模型。而在车辆端，Hyperion 10所搭载的传感器数据，则能够与Thor芯片实现无缝对接，确保数据的实时处理和决策执行。这种一体化的解决方案，对于汽车制造商而言，无疑是巨大的福音。这意味着，如果一家车企渴望快速推出具备L4级自动驾驶能力的车型，他们将不再需要耗费巨资和人力去分别组建庞大的硬件集成、软件算法和数据训练团队。只需采用英伟达提供的整套解决方案，便能以惊人的速度将L4级自动驾驶能力“搬上车”，大大缩短了研发周期和市场投放时间。

与此同时，英伟达还在不遗余力地构建一个类似于“安卓系统”的Robotaxi生态圈。他们甚至对外公布了一个明确的落地时间表：计划从2027年开始，在全球范围内规模化部署10万辆Robotaxi。为了实现这一宏伟目标，英伟达已经与全球知名的出行服务商优步（Uber）、豪华汽车品牌奔驰（Mercedes-Benz）、跨国汽车巨头Stellantis，以及高端电动汽车制造商Lucid等众多公司建立了深度合作关系，共同致力于打造“全球最大L4级自动驾驶车队”。截至2025年10月，英伟达的云端平台已经累计沉淀了超过500万小时的真实道路驾驶数据，这笔宝贵的数据财富将为未来自动驾驶技术的迭代升级提供坚实基础。

新媒网跨境了解到，英伟达的强势入场，正在深刻地改变Robotaxi行业的竞争格局。这场竞争已经不再仅仅是单一技术实力的纯粹比拼，而是逐渐演变为一场关于“生态模式”的全面对决。在过去的封闭研发模式下，不仅导致了大量的重复研发投入，更深层次的弊端在于形成了难以逾越的“数据孤岛”。例如，美国Waymo公司积累的宝贵道路经验，往往难以直接惠及远在大洋彼岸的中国车企。每一个市场参与者都在独立且缓慢地摸索和跨越技术曲线。而英伟达所倡导的开放生态，则提供了一个全新的可能性：在严格确保数据隐私和安全的前提下，它有望推动生态系统内的玩家共享经过匿名化处理的特征数据。比如，当A车企在某个特定路口遭遇了极其罕见的极端场景数据时，这些数据经过脱敏处理后，可以转化为具有普适性的训练特征，进而帮助B车企的模型更快地识别并应对类似的潜在风险。这种合作共赢的模式，无疑将极大地加速整个行业的进步。

新媒网跨境认为，如果英伟达真的能够成功地成为自动驾驶领域的“安卓”，那么它将有望带动整个生态的技术迭代速度，从传统的线性增长转变为指数级的提升。这不仅仅是简单的技术共享，更是全行业成本的共同承担。面对“长尾场景”这一自动驾驶领域公认的最大难题，通过生态圈内所有玩家的共同努力，应对其的边际成本将随着生态规模的不断扩大而持续降低。这无疑将为自动驾驶技术的普惠和商业化落地铺平道路。

国内自动驾驶领军企业元戎启行CEO周光曾预测，VLA模型所带来的，极有可能是“断层式的领先”，并将成为下一代智能驾驶竞争中的决定性变量。另一家自动驾驶技术公司DeepWay深向的CTO田山也向业内人士表示，VLA是当前自动驾驶行业内备受瞩目的热门技术，吸引了众多研究者投身其中。这项技术能够显著提升自动驾驶模型的泛化能力和推理能力。英伟达开源Alpamayo-R1，无疑将吸引更多优秀人才参与到VLA技术的研究与贡献中来，这对于积极推进VLA技术的进一步发展和最终落地具有重要意义。田山还指出，这项VLA技术不仅在自动驾驶领域前景广阔，未来还能广泛应用于具身智能（Embodied AI）等物理人工智能的更广阔场景中，其潜力不容小觑。

前方仍有隐形门槛待跨越

然而，尽管Alpamayo-R1模型展现出诱人的前景，但其通往大规模落地的道路上，仍然存在一些不可忽视的“隐形门槛”。比如，目前Alpamayo-R1要满足车规级的严苛时延要求，仍然需要在诸如RTX A6000 Pro Blackwell这样顶级的专业显卡上运行。据了解，这类显卡的INT8算力高达4000万亿次/秒，大约是英伟达自家Thor芯片算力的6倍左右。这意味着，尽管模型开源，但其运行对硬件的极致要求，仍然构成了不小的成本壁垒。

深入分析英伟达的商业模式，我们不难发现其开源策略的深层逻辑：开源是为了更好地销售其强大的硬件产品和一整套全栈解决方案。Alpamayo-R1模型与英伟达自家的芯片（例如Thor）以及开发平台（例如Drive）之间存在着深度绑定关系，这种紧密结合能够最大化地实现算力利用率。这意味着，当汽车制造商或开发者选择拥抱英伟达的自动驾驶生态时，在享受其带来的便利和先进技术的同时，也意味着在核心算力方面与其形成了高度依赖，这种深度绑定既是优势，也可能成为一种潜在的制约。

此外，DeepWay深向CTO田山也客观指出，VLA是否就是自动驾驶技术的“终极答案”，目前仍在持续的实践与探索过程中。Alpamayo-R1模型及其配套的工具链，毕竟是基于英伟达的平台构建的，这对于一些习惯于其他开发环境或寻求多元化解决方案的开发者来说，无疑构成了一种限制。因此，行业内仍有许多其他的技术路径和计算平台在积极推动自动驾驶技术的发展与突破。在田山看来，对于绝大多数自动驾驶公司而言，当前更应聚焦于技术的实际落地，也就是将技术从实验室带到现实世界的工程化实现，着力解决实际场景中的具体问题。他强调，早日实现智能驾驶技术的商业化闭环，对于整个行业的长期健康发展而言，无疑具有更为积极和深远的意义。

再者，L4级自动驾驶要真正实现大规模落地，或者说Robotaxi要走向规模化商业化运营，这绝非单纯的技术问题。它还与各国各地的政策法规环境息息相关。如何在日趋完善的合规框架内进行安全运营？如何通过严格的第三方安全评估？以及如何在海量数据利用与个人隐私保护之间取得精妙的平衡？这些能力的重要性，丝毫不亚于技术本身的先进性，甚至在某些方面更为关键。因为公众的接受度、法律的健全度和监管的严格性，才是决定自动驾驶能否真正“驶入寻常百姓家”的最终因素。

美国英伟达创始人兼CEO黄仁勋先生一直将Robotaxi视为“机器人技术的首个商业化应用”。他所憧憬的未来，并非仅仅是英伟达自己造出一辆无人出租车，而是希望能够为所有致力于研发无人出租车的玩家，提供一个坚实且普适的技术底座。如今，他正试图通过开源Alpamayo-R1这一VLA模型，为这个充满潜力的应用打造一条可以被快速复制、高效运行的“生产线”。然而，最终能否通过这种开源策略，真正降低行业的准入门槛，从而加速推动L4级自动驾驶的到来，并让技术的潮水最终涌向更广阔的商业海岸，这仍然是一个需要时间来验证的命题。英伟达Alpamayo-R1模型的开源，或许只是这场宏大科技游戏刚刚拉开序幕，前方还有诸多挑战和“门槛”等待着全行业共同去跨越，最终的市场反馈将是其最公正的评判者。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/nvidia-explodes-l4-auto-25-crash-drop-100k-robotaxi.html