英伟达发布开源VLA大模型Alpamayo，全面进攻自动驾驶

英伟达与特斯拉的较量仍需时日观察，但无论马斯克能否安睡，一个不争的事实已然清晰：这一次，英伟达将对自动驾驶领域发起全面总攻。

VLA大模型“预制菜”

作为当前自动驾驶领域最前沿的技术路径之一，VLA模型早在英伟达推出Alpamayo之前，就已吸引了众多玩家布局。

据悉，小鹏汽车早在2024年便着手研发VLA模型，在Alpamayo发布后不久，便跳过第一代，直接推出了自研的第二代VLA模型。理想、长城、奇瑞等车企也纷纷选择了VLA技术路线。

特斯拉虽未完全披露其技术路线，但从FSD V14透露的信息来看，其也采用了与VLA类似的技术架构。

早期的自动驾驶算法严重依赖人工打补丁，工程团队需要尽可能枚举所有路况并编写相应规则，效率极为低下。特斯拉的端到端方案极大地简化了架构，通过高强度训练，实现了传感器数据输入→算法直接输出决策的效果，不再依赖人工穷举。

然而，端到端也存在局限：首先，输入与输出的中间过程如同黑箱，无法追溯；其次，由于“黑箱化”，算法优化只能依靠不断投喂数据训练，效果难以控制。

VLA的核心理念是将语言模型融入中间过程，使算法决策变得可追溯、可解释。相较于端到端单纯“模仿”正确驾驶行为，VLA赋予了算法自主推理与决策能力，效果更为可控。

英伟达Alpamayo之所以引发轰动，并非因为VLA技术本身，而在于其开源特性。

VLA技术虽优，但开发成本不菲。车企自研VLA模型需跨越三座大山：高质量数据获取、推理能力训练、算力与成本，归根结底是成本高昂。

英伟达Alpamayo相当于为车企提供了一套完整的底层基础模型，车企可基于自身数据和需求进行微调，形成个性化技术方案。此举既降低了开发门槛，又保障了算法的差异化。

形象地说，英伟达提供了“预制菜”，车企只需根据自身口味调整火候与调味，稍加翻炒即可“出锅”装车。英伟达官方表示[4]：

Alpamayo并非直接部署在车端的模型，而是作为大规模的教师模型，供开发者进行调优、蒸馏，最终成为其完整辅助驾驶技术栈的核心基石。

除了Alpamayo开源模型，英伟达还“送佛送到西”，附赠仿真框架AlpaSim用于闭环测试，以及包含超过1727小时驾驶数据的Physical AI开放数据集。可谓“预制菜、锅碗、燃气灶”一应俱全，从另一个维度实现了“智驾平权”。

Alpamayo（模型）+ AlpaSim（测试）+ Physical AI（数据）

在CES展会当天的媒体采访中，黄仁勋谈及特斯拉FSD时仍不吝溢美之词，连用“世界级标杆”、“表现完美”、“我自己都在用”三大赞美[2]。然而马斯克并不买账，在回应完睡眠质量担忧后再次开火，一边盛赞特斯拉自身技术，一边暗讽英伟达：

“英伟达为汽车行业提供了有用的工具，但对汽车行业本身却作为甚少。”

无论马斯克是否在嘴硬，他这番话确实点出了要害。

英伟达的隐忧

英伟达的汽车业务，远看光鲜亮丽，近看却难掩尴尬。

从市场份额来看，英伟达DRIVE系列长期称霸L2+及以上中高阶智驾市场，其Drive Thor的量产延迟一度导致头部车企新车发布节奏被打乱，其霸主地位可见一斑。

但从实际营收贡献来看，汽车业务虽保持一定增长，但相较于其在数据中心市场的绝对统治力，显然未能达到黄仁勋的预期。而加速抢占高速增长的汽车市场，也正是英伟达从小鹏挖角吴新宙的关键动因。

作为一家“卖铲人”芯片公司，英伟达在软件上的所有投入，最终目的都是为了卖出更多芯片。

从游戏到数据中心，再到人形机器人，英伟达的商业模式始终如一：为客户提供标准化的工具箱（如CUDA）和开发环境，并将这些软件服务与自家硬件深度绑定，核心目标仍是销售芯片。

然而在汽车业务上，英伟达却面临一个严峻问题：卖铲人自己不会用铲子。

英伟达仅销售芯片，具体的自动驾驶算法需由车企基于芯片自行研发。因此，其汽车业务的主要客户一直是小鹏、蔚来等具备较强软件与算法能力的国内新势力。

但问题在于，这些客户或多或少都有自研芯片以摆脱英伟达的打算，蔚来的芯片已实现上车，小鹏的图灵芯片也即将量产。而大众、奔驰、宝马等销量更高的传统车企，大多缺乏自动驾驶算法研发能力，难以成为英伟达的大规模订单来源。

而英伟达自身作为顶级卖铲人，对自动驾驶算法的研发却涉足不深。

于是黄仁勋痛定思痛，既然传统车企不会用铲子，那就为他们写一份详尽的使用说明书，让车企在既有基础上发挥能动性。吴新宙加盟英伟达，正是肩负这一使命。

Alpamayo正是英伟达痛定思痛的成果之一：不会写代码？那就提供一个代码模板，虽不能完全照搬，但稍作修改即可用。同时，从硬件到开发工具，英伟达全面升级为“保姆式服务”。

最新的DRIVE Orin/Thor硬件平台，不仅提供芯片，还附赠完整的车载计算机硬件设计蓝图；物理级精确仿真平台NVIDIA DRIVE Sim，可为企业生成合成数据，并进行极端场景的安全测试。

再加上最新一代数据中心芯片Vera Rubin、世界模型Cosmos，英伟达真正构建起“云端训练（Rubin+Cosmos）+车端推理（Thor+Alpamayo）”的智能驾驶工具链闭环，可谓“饭已喂到嘴边，闭眼吃即可”。

英伟达智能驾驶形成完整工具链闭环

Alpamayo的推出，也标志着英伟达在“标准化”与“定制化”之间的一次重新平衡。

对英伟达而言，最理想的商业模式是销售标准化芯片，如此毛利率最高，估值空间也最大。一旦涉足定制化算法开发，便沦为干一个项目结一次钱的“施工队”。

因此，过去数年，英伟达汽车业务的经营思路始终是不断提升软件工具箱的丰富度，降低车企使用自家芯片的门槛，但坚决不亲自下场承接车企的自动驾驶项目。

Alpamayo正是这一策略的最新体现：英伟达宁愿研发一套开源算法交给汽车行业，也不愿屈就充当乙方。

基于英伟达平台构建的全球L4及robotaxi生态

换言之，为了卖出自家“燃气灶”，英伟达配套开发了“抽油烟机、锅碗瓢盆、各式调味料”，甚至研发了系列“预制菜”，距离亲自下厨仅一步之遥。

参考资料

[1] I rode along in Nvidia’s AV pilot. It made better decisions than me，Quarts[2] Nvidia, Tesla Chase Same Self-Driving Goal Via Varying Paths，Bloomberg[3] 当自动驾驶与机器人共振：详解VLA与世界模型，华源证券[4] NVIDIA推出Alpamayo系列开源AI模型与工具，加速安全可靠的推理型辅助驾驶汽车开发，英伟达