2026-03-15 12:35

车东西（公众号：chedongxi）作家 ｜ Janson剪辑 ｜ 志豪一、22分钟补助驾驶“一镜到底” 汽车像东说念主类相通驾驶二、仿真+算法 的“奥密兵器”▲Alpamayo-R1（后改为 Alpamayo 1）相对基线的栽培显著结语：英伟达补助驾驶决议初始落地

英伟达首个L2补助驾驶落地了！黄仁勋躬行试乘量产版车型。

车东西3月13日讯息，日前，一段黄仁勋试乘全新奔突CLA补助驾驶系统的视频在聚积奥秘传开来。

这辆奔突CLA搭载了与英伟达结合打造、初次在CLA上量产落地的L2级补助驾驶决议，车上搭载的MB.DRIVE ASSIST PRO由奔突与英伟达互助成就，背后引入了英伟达 DRIVE AV全栈软件、AI材干以及DRIVE AGX车端诡计平台。

▲黄仁勋试乘搭载补助驾驶的CLA

试乘初始前，黄仁勋还对坐在副驾的英伟达副总裁吴新宙开打趣说，插足补助驾驶模样时铭刻告诉他一声，这么我就无用操心了。

这句打妙语一方面是对自家补助驾驶系统的自信，另一方面亦然对英伟达首个面向乘用车L2技能的验收。

和老黄同期坐在车里的英伟达副总裁吴新宙在2023年加入英伟达，随后初始负责汽车业务研究的居品界说与工程落地。

如今，跟着DRIVE AV领先在奔突CLA上罢了量产首秀，亦然吴新宙加入英伟达后最具象征性的阶段性落地后果之一。

▲本次测试的行驶门路

本次黄仁勋试乘的车辆驾驶门路袒护了进城说念路、施工区域、城区混流路况等多类说念路场景，车辆驾驶进展尽头详尽，俨然一个“老司机”的嗅觉。

跟着和车企互助的深远，英伟达也端庄向“智驾材干提供方”迈进。

据悉，这套系统基于NVIDIA DRIVE系列平台，遴荐多传感器和会决议，在录像头和雷达的基础上，还能凭据车型活泼加入激光雷达。看成一个系统性惩处决议，不错适配到不同的车型上。

在旧金山这种交通环境极其复杂的城区，坚抓22分钟不收受，难度远超纯高速公路的门路。

这次视频全程是从伍德赛德行驶到到旧金山市中心，时代履历了施工区域，开云违泊车辆处理，自主变说念博弈和突发情况绕行等情况，英伟达的补助驾驶系统处理的尽头运动。

1、路面施工区域

在施工区域，车说念线被橙色路锥切得七零八落。

▲测试车通过施工区域

系统莫得出现生硬的急刹或徜徉，而是主动降速并再行识别出可通行旅途，在忐忑空间内牢固穿行。

2、路侧泊车时绕行

旧金山街说念两侧常有泊车，导致底本广漠的路面只剩下一辆车拼集通过的距离。系统并莫得古板地固守在车说念中心，而是进展得像个老司机：提前降速、向外侧微微错位避开，安闲地“挤”了往时。

▲测试车通过路侧泊车区域

3、复杂的交通混流

面临前车突发刹车或旁车试探性并线，系统遴荐了更“灵巧”的保守战术——稍早松油门、拉开间距，为并线车留出空间。

在我方需要并线的时刻，北京pk10系统也显得比拟淘气。

▲测试车尝试并线

4、突发情况绕行

在高速说念路行驶的经过中，系统还碰到了突发情况的功课车辆，但也很好的实行了避开动作。

▲测试车避开突发情况

本次测试中，全程莫得碰到需要收受的情况，也莫得出现安全问题。

在视频中，黄仁勋提到了由于Alpamayo的黑盒问题，英伟达遴荐端到端+工程化经典技能栈二合一的姿首进行自动驾驶的研发，这是“唯独无二”的惩处决议。

不外这么的旅途也和组合式端到端有殊途同归之妙，英伟达的“唯独无二”可能更多的体刻下结合效果上，而不是算法姿首的首创。

大约罢了这么的进展，岁首英伟达在CES2026中发布的NVIDIA Alpamayo 1功不成没，这是业界首款基于想维链的VLA推理模子。

往时十年，自动驾驶的中枢挑战永远是“长尾场景”（Corner Cases）——那些东说念主类驾驶员能凭借知识处理，但机器却难以穷尽的顶点状态。在CES 2026上，NVIDIA给出了NVIDIA Alpamayo 1这个惩处决议。

看成业界首款面向补助驾驶接头社区联想的“想维链 VLA（视觉-言语-动作）推理模子”，Alpamayo 1的出现意味着汽车大脑不再只是是简便的“输入图像-输迁移作”的映射。

它具备了访佛东说念主类的逻辑推演材干，在演示中，当车辆面临复杂的十字街头或萧索的交通恣虐时，Alpamayo不仅能牢固“操控标的盘”，更能及时讲授其决策逻辑。这种可讲授性是构建智能汽车安全信任体系的重要。

在履行数据驱动的基础上，把仿真作念成确切的基础枢纽则是英伟达的另一大上风。

吴新宙在视频中提到，系统之是以能在城区进展安闲，重要在于通过神经重建（NuRec）技能将确切场景数字化，并欺诈数据增强技能在假造寰宇里改写环境，比如当场改造行东说念主速率、清贫物位置等。

这种在假造长尾场景中砥砺出来的AI推理材干，让英伟达在莫得百万量级实车启航的情况下，照旧大约高效惩处现实中的顶点路况。

从这次试乘来看，英伟达在补助驾驶限度的布局，已不再局限于芯片和算力平台，而是进一步蔓延到模子、仿真和车端软件协同。

依托与奔突等车企的互助，其研究技能初始插足量产考据阶段。

不外，单次公开试乘更多体现的是阶段性材干展示，距离在更平日车型、更多区域和持久使用场景中的安闲落地，仍需要抓续不雅察。

不出丑出，英伟达正在汽车产业链中承担越来越进犯的技能援救变装。