2026CES展会上，三驾马车英伟达推出专为自动驾驶设计的英伟VLA推理模型Alpamayo，其不仅包含上百亿参数的达A动驾开源AI模型，还有开源的解自端到端辅助仿真框架以及物理AI开放数据集，这“三驾马车”破解了自动驾驶长尾难题。驶长

解决自动驾驶的"最后一公里"困境

当前自动驾驶技术面临的核心瓶颈不再是常规场景下的性能表现，而是三驾马车在应对罕见、复杂场景时的英伟泛化能力和决策透明度。传统将感知与规划分离的达A动驾辅助驾驶架构，在突发或异常情况下存在明显的解自局限性。

英伟达认为，驶长辅助驾驶系统在应对"长尾场景"时仍面临重大挑战。尾难这些场景虽然发生概率低，三驾马车但却是英伟影响自动驾驶安全性和可靠性的关键因素。最新推出Alpamayo系列专门用于训练、达A动驾评估和验证辅助驾驶系统在复杂及罕见驾驶场景下的决策能力。

据介绍，英伟达Alpamayo系列引入基于思维链的VLA推理模型，通过对复杂驾驶场景进行逐步推演和逻辑表达，提升决策过程的透明度。这种"思维链"技术使模型能够像人类一样进行逐步推理，不仅输出决策结果，还能展示决策的思考过程。

全栈技术布局生态 开源是关键词

据介绍，英伟达的自动驾驶解决方案不是单一的技术突破，而是构建了一个覆盖L2到L4、贯穿云端到车端的全栈技术生态。

英伟达通过"三台计算机"重构智能汽车的开发方式：DGX用于AI模型训练，处理复杂的驾驶场景；OVX驱动基于Omniverse构建的大型数字孪生，模拟各种基于物理的环境；AGX实现安全、实时的道路决策，充当自动驾驶汽车的AI大脑。三者协同运作，保证安全与合规的前提下加速AI定义汽车的落地进程。

从NVIDIA DRIVE AV全栈式辅助驾驶软件平台，到NVIDIA Cosmos整合的生成式世界基础模型，再到NVIDIA NuRec的神经重建和渲染工具，英伟达提供了完整的开发工具链。

英伟达将Alpamayo 1模型在Hugging Face上开源，将AlpaSim仿真框架在GitHub发布，这种开源策略让开发者可以基于这些开源工具进行二次开发，加速各自的技术创新。

同时英伟达还提供了物理AI开放数据集包含超过1700小时的真实道路驾驶数据，覆盖不同区域和环境条件，并包含一定比例的复杂和罕见场景。开发者还可以利用专有车队数据对模型进行调优，实现持续改进。

据悉，2026年将成为英伟达辅助驾驶技术落地的重要年份。梅赛德斯-奔驰CLA已经宣布将搭载增强型 L2级点到点驾驶辅助功能的 NVIDIA DRIVE AV 软件。首款搭载英伟达技术的汽车将于2026年第一季度在美国正式上路，欧洲市场在第二季度跟进，亚洲地区在下半年完成发布。

随着2026年首批梅赛德斯-奔驰CLA量产车型的落地，英伟达的全栈技术方案将迎来真实环境的检验。（崔玉贤）

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