在自動駕駛技術領域，特斯拉（Tesla）的 FSD 與 Waymo 的無人計程車一直各據一方。然而，晶片巨頭 NVIDIA 正以「Alpamayo」系統強勢介入，試圖透過開放式的 AI 模型與極致的模擬技術，改寫產業規則。近日，NVIDIA 執行長黃仁勳親自坐上了一輛搭載 MB.Drive Assist Pro 系統的賓士 CLA 轎車，在舊金山市中心完成了 22 分鐘的全程零接管實測。黃仁勳興奮地表示，這標誌著「實體 AI 的 ChatGPT 時刻」已經到來 。
舊金山街頭實戰：22 分鐘「零接管」的震撼紀錄
這場實測是由 NVIDIA 汽車事業部副總裁吳新宙（Xinzhou Wu）駕駛使用 Alpamayo 系統的測試車輛進行的。該車輛搭載英偉達與賓士共同研發的 MB.Drive Assist Pro 系統，從加利福尼亞州伍德賽德（Woodside）一路開往舊金山市中心。測試時段選擇了交通極為擁堵的尖峰時間，這對自動駕駛系統而言無疑是巨大的考驗 。
從測試過程的影片紀錄中可以看到，黃仁勳與吳新宙在車內的氣氛相當輕鬆。這輛賓士在 22 分鐘的行程中，順利應對了一系列複雜的日常路況障礙：包括正在施工的路段、併排違規停放的車輛，以及被橙色路錐擠壓出來的極其狹窄車道。NVIDIA 發言人傑西卡．蘇亞雷斯（Jessica Suarez）事後確認，整段行程完全沒有出現人工接管，達成百分之百的自動化行駛 。
想看該 Alpamayo 這次路測的實際表現全紀錄的人可以觀看這部影片：
解密 Alpamayo：視覺-語言-動作 (VLA) 模型的革命
Alpamayo 不僅僅是另一套自動駕駛軟體，它是 NVIDIA 推出的一系列開放式視覺-語言-動作 (Vision Language Action, VLA) 模型。這類模型的核心理念是讓車輛具備「推理能力」，而不僅僅是反應能力。根據 NVIDIA 技術部落格的說明，Alpamayo 結合了開放的 AI 模型、AlpaSim 模擬器以及豐富的物理 AI 數據集，旨在打造「會思考」的自動駕駛車輛 。
NVIDIA 開發此套開源工具鏈，就是希望能讓所有汽車製造商都能像使用 ChatGPT 一樣，輕鬆地為車輛賦予「類人思考」的決策能力。這與特斯拉目前封閉的、僅供自家使用的技術路徑形成了鮮明對比（不過前提是要用 NVIDIA 的系統）。
技術路徑之爭：端到端 AI 與經典工程的垂直整合
黃仁勳在影片中強調，英偉達的方案是「獨一無二」的，因為它將端到端 AI 模型與傳統人工工程化的「經典」技術棧完美結合。端到端模型讓駕駛風格更自然（處理減速帶、變道），而傳統技術棧則保證了安全規則的絕對執行。純端到端模型很難做安全驗證，而 NVIDIA 的混合系統則能在保留靈活性的同時，滿足最嚴苛的工業安全標準。
面對 Waymo 和 Tesla 分別累積的數億、數十億英里實測里程，NVIDIA 有不同的看法。吳新宙直言：「真正的基礎設施是仿真。」。NVIDIA 利用神經重建 (NuRec) 技術，從真實數據中 1:1 復現場景，並透過「數據增強」在虛擬世界中創造數百萬種極端情況。這就像是讓 AI 在進入駕校前，就已經在模擬器裡完成了數萬小時的高強度特訓。
未來的駕駛：只需一本「交規」與 20 小時訓練？
NVIDIA 對自動駕駛的觀點是：人類教導孩子開車時，並不需要讓他們先開幾萬公里，而是讓他們先理解交通規則，再進行約 20 小時的實際上路練習。NVIDIA 的 VLA 模型正致力於達成這一目標：透過視覺與語言的理解力，讓模型從根源上「理解」駕駛邏輯，從而擺脫對海量實車數據的依賴。至於特斯拉、Waymo 與 NVIDIA 這三個路線誰是自動駕駛的正確答案？也許不久後的未來我們在路上就會知道了。