黄仁勋亲测英伟达Alpamayo自动驾驶，全程无需人工接管
3月12日消息，据The Verge报道，英伟达首席执行官黄仁勋近日亲身体验了公司参与开发的辅助驾驶系统Alpamayo，乘坐搭载该系统相关技术的奔驰轿车完成道路测试，全程未出现人工接管情况，展现出英伟达在自动驾驶领域的技术积累与研发成果。
此次测试行程从美国加利福尼亚州伍德赛德前往旧金山市中心，由英伟达汽车事业部副总裁吴新宙陪同，车辆搭载的MB.Drive Assist Pro脱手驾驶辅助系统由英伟达参与开发，功能与特斯拉FSD相近。测试途中恰逢交通拥堵，车辆却顺利应对了施工路段、并排违停车辆、路锥形成的狭窄车道等多种日常路况障碍。尽管测试视频经过剪辑处理，但英伟达方面证实，整个行程未发生人工接管操作，黄仁勋也在测试过程中对系统的表现予以关注。
作为全球芯片领域的领军企业，英伟达早已在自动驾驶领域深耕布局，不仅为特斯拉等企业提供核心芯片产品，还向奔驰、捷豹路虎、Lucid等合作伙伴输出自研的人工智能驾驶功能。在今年早些时候的国际消费电子展上，英伟达正式发布Alpamayo自动驾驶解决方案，该方案整合了人工智能模型、仿真蓝图和数据集，能够支持车辆实现特定条件下完全自主行驶的L4级自动驾驶，黄仁勋将这一发布称作“实体AI的ChatGPT时刻”。
相较于纯端到端人工智能模型或传统技术栈的单一方案，英伟达打造了独有的技术融合路径，将端到端AI模型与传统人工工程化的“经典”技术栈相结合。黄仁勋表示，纯端到端模型的安全验证难度较大，而传统技术栈遵循成熟的工程规范，更易验证驾驶行为的安全性，二者结合让英伟达的自动驾驶系统既具备接近人类的自然驾驶风格，又能依托道路规则建立稳固的安全框架。吴新宙也提到，端到端模型在处理减速带、变道等场景时，操作更为自然流畅，能提升用户使用体验，这也是该技术被视作行业重要突破的原因。
在技术路线选择上，英伟达坚持多传感器融合方案，系统整合了摄像头、雷达、超声波传感器，高配版本还搭载激光雷达。吴新宙表示，感知技术的冗余性与多样性，是处理极端驾驶场景、实现更高安全等级的关键。尽管激光雷达会增加硬件成本，但英伟达通过垂直整合方案降低研发与量产成本，其DRIVE Hyperion平台支持多种传感器配置：基础版主打高性价比，依托摄像头与雷达实现基础功能；高阶版本可加装激光雷达，满足更高等级自动驾驶需求。随着激光雷达成本逐步下降，英伟达预计，未来售价4万至5万美元区间的车型，有望搭载全套高级自动驾驶传感器。
面对特斯拉、Waymo等企业在实车驾驶数据积累上的优势，英伟达另辟蹊径，将仿真技术作为自动驾驶研发的核心基础设施。其仿真训练主要通过两条路径实现：一是神经重建，利用车辆采集的传感器数据复现真实驾驶场景；二是数据增强，在重建场景中调整行人、路况等元素，模拟极端案例与细微环境变化，测试系统应对能力，补充原始数据集中的罕见场景。英伟达还从合作伙伴处获取行车记录仪视频用于训练，并复现行业内的事故场景，优化系统的避障与应急处理能力。
英伟达的研发目标，是打造具备推理能力的自动驾驶系统，从根源上规避极端驾驶风险，摆脱对海量实车数据的依赖。目前，英伟达团队正研发视觉-语言-动作模型，将视觉感知、语言理解与物理动作整合在统一架构中，依托互联网级数据训练的大基础模型，让自动驾驶系统像人类学习驾驶一样，先掌握交通规则，再通过少量实车训练实现安全驾驶。吴新宙形象地将这一研发思路比作驾校学习，未来希望仅依靠交通规则数据和20小时训练数据，就能让模型掌握驾驶技能。（纯钧）
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