Nvidia vs Tesla: 自动驾驶竞赛在Alpamayo突破后变得更加激烈

物理AI时代正式启动 - Nvidia与Tesla展开激烈竞争

在拉斯维加斯CES上，Nvidia CEO黄仁勋宣布一个重要里程碑：物理AI时代——机器能够感知、推理并与现实世界互动的时代——正式开始。黄仁勋的讲话集中在Alpamayo，这是一个专为自动驾驶和robotaxi设计的vision-language-action (VLA)模型，标志着公司自动化技术发展的一大步。

Alpamayo旨在将图像感知、语言理解和行动规划融为一体，形成一个无缝的流程。在旧金山的演示中，该系统已成功引导一辆测试车在复杂的城市街道中导航，精确度媲美人类，无需人工干预。

Nvidia设定Level 4目标，但目前仍停留在Level 2

目前，Alpamayo运行在自动化Level 2，允许车辆自主驾驶但仍需人工监控。Nvidia宣布将在不久的将来升级系统至Level 4，届时车辆将在指定区域实现完全自动驾驶。

Nvidia的具体计划是配备预计今年早些时候发布的梅赛德斯CLA EV (，搭载Alpamayo自动驾驶技术。从2027年起，公司计划与Uber、Lucid等合作伙伴推出商用robotaxi。

Tesla：全面神经网络方法与Nvidia的推理方法

与此同时，Tesla坚持其不同的战略。该公司的Full Self-Driving )FSD(系统基于一个全面的神经网络，经过海量实际驾驶数据训练。这种端到端的方法直接将摄像头和传感器的信号映射为控制指令，省去了明确推理模块的需求。

Tesla CEO埃隆·马斯克表示，最新版本的FSD也采用了类似的推理技术，尽管独立验证存在困难。Tesla的优势在于庞大的数据量：已生产近900万辆车，绝大部分提供图像数据，用于持续改进模型。

然而，Tesla的方法具有“黑箱”特性——工程师难以理解其内部决策逻辑，只能通过输出结果进行评估。

Alpamayo与FSD：两种完全不同的技术哲学

核心差异在于推理方式。Nvidia的Alpamayo配备了明确的情境分析能力。例如，遇到故障的交通信号灯时，系统可以通过语言推理解释场景：)停止、检查障碍物、确保安全后再行动(。

相反，Tesla的FSD反应迅速高效，但缺乏解释能力。神经网络通过学习数百万驾驶视频，完成任务而无需明确说明。

技术专家评论认为，像Alpamayo这样的推理系统在安全性和预测能力方面具有优势，但在实时性方面面临挑战——推理过程可能需要几秒钟，比起路上即时决策的需求要慢。

另一方面，Tesla的神经网络反应更快，但牺牲了透明性。

“长尾”挑战与竞赛仍需时日

两家公司都朝着完全自动驾驶Level 4的目标努力。但实际中“长尾”稀有复杂场景的挑战依然存在——这些难以预料的情况都必须应对。

马斯克曾评论说，解决这些场景“难度堪比登月”。Nvidia、Tesla及其他公司仍在不断努力，各方在性能、安全和可解释性之间寻找平衡。

这场竞争将塑造自动驾驶的未来，没有“灵丹妙药”，只有不断改进的过程。