车东溪作者（公众号：车东溪）|詹森编辑 |志豪 1. 22分钟驾驶辅助“一枪到底” 汽车像人类一样驾驶 2. 模拟+算法 NVIDIA的“秘密武器” ▲ Alpamayo-R1（后改为Alpamayo 1）相比基线有明显提升 结论：NVIDIA的驾驶辅助解决方案已经开始实现第一个L2辅助驾驶！黄仁勋先生亲自测试了该产品的版本。据车东一新闻3月13日报道，一段黄仁勋测试奔驰全新“CLA”驾驶辅助系统的视频在网络疯传。这款奔驰CLA配备了与NVIDIA联合开发的L2级驾驶辅助解决方案，也是CLA的首款量产产品。车内搭载的MB.DRIVE ASSIST PRO由梅赛德斯-奔驰与NVIDIA联合开发，引入了NVIDIA的DRIVE AV软件、人工智能能力以及集成的DRIVE AGX计算平台。 ▲在测试配备驾驶辅助功能的CLA之前，黄仁勋对坐在副驾驶座上的NVIDIA副总裁吴心树开玩笑说：“你不用担心，只要记得告诉我你什么时候想进入驾驶辅助模式就可以了。”这个玩笑一方面是对公司驾驶辅助系统的信心，另一方面也是对NVIDIA首个用于乘用车的L2技术的接受。与老黄同时涉足汽车领域的英伟达副总裁吴新洲于2023年加入英伟达，随后开始负责与汽车业务相关的产品定义和工程实施。目前，DRIVE AV 正在奔驰 CLA 上率先实现量产首发，这也是吴信洲加入 NVIDIA 以来最具标志性的里程碑之一。 ▲这次的行车路线。黄仁勋的试驾路线涵盖了城市道路、缺点等多种道路场景市区的教学场地、混合交通状况，车辆的驾驶表现极其细腻，让他感觉自己像个“经验丰富的驾驶员”。随着与该公司合作的深入，NVIDIA也开始朝着正式成为“智能驾驶能力提供商”迈进。据悉，该系统基于NVIDIA DRIVE系列平台，采用多传感器融合方案。基于摄像头和雷达，还可以根据车型灵活增加乘客。作为一个系统的解决方案，它可以适应各种模型。在旧金山这样的市区，交通环境非常复杂，坚持22分钟不送车，比纯粹的高速公路路线要困难得多。该视频涵盖了从伍德赛德到旧金山市中心的整个旅程。这段时间，我经历了工地、违章停车、自动变道、紧急绕道等。 NVIDIA 的驱动程序为辅助系统毫无问题地处理了这种情况。 1. 铺装施工区 施工区内，以橙色路锥划分车道。 ▲测试车辆经过施工区域时，系统没有出现急刹车或犹豫的情况。而是主动降低速度，重新确认可通行路线，让他能够顺利地通过狭窄的空间。 2. 如果你把车停在路边，就绕着旧金山转一圈。道路两侧往往都有停车位，而原本宽阔的道路只够一辆车通过。系统并没有停留在车道中央，而是像经验丰富的驾驶员一样，提前减速，稍微向外侧转向，不断“挤压”车道。 ▲ 测试车辆通过路边停车场 3. 复杂交通流 为了应对前车突然制动或过往车辆临时并道，系统采用了更加“智能”的设计方法。“绅士”和保守的策略，提前释放油门，增加距离，为合流车辆腾出空间。这套系统在需要整合的时候也显得更加果断。▲尝试并入的测试车辆。4.紧急分流。在高速公路上行驶时，我们有时会遇到意想不到的工作车辆，但我们成功地避开了它们。▲避免了紧急情况的测试车辆。本次测试不需要交付任何车辆，也没有引起任何安全隐患。视频中，黄仁勋使用Alpamayo的黑匣子表示，它正在使用经典的端到端工程二合一技术堆栈方法来开发自动驾驶，这是一种“独一无二”的解决方案。然而，这种路径类似于端到端方法的组合，而NVIDIA的“独特性”可能体现在其组合的有效性上，而不是其算法的独创性。r NVIDIA Alpamayo 1，NVIDIA 在今年早些时候的 CES 2026 上宣布了这款产品。这是业界第一个基于思想链的VLA推理模型。过去十年来，自动驾驶的核心挑战始终是“极端情况”。也就是说，在极端情况下，人类驾驶员可以用常识来面对你，但机器却不能。在 CES 2026 上，NVIDIA 发布了 NVIDIA Alpamayo 1 解决方案。 Alpamayo 1作为业界首个专为驾驶辅助研究界设计的“思想链VLA（视觉-语言-动作）推理模型”的到来，意味着汽车大脑不再仅仅是“输入图像和输出动作”的映射。他们具有与人类相似的逻辑推理能力。在演示中，Alpamayo不仅能够在车辆遇到复杂路口和罕见堵车时无缝“掌控”，还能够实时解释其决策逻辑。这个可解释性就是构建智能汽车安全信任体系的关键。将模拟转化为由真实数据驱动的真实基础设施，也是 NVIDIA 的一大优势。吴新洲在el视频中表示，城市地区系统性能稳定的关键是利用神经重建技术（NuRec）将真实场景数字化，并利用数据增强技术重写虚拟世界环境，例如随机改变行人速度和障碍物位置。这种在虚拟长尾场景中磨练出来的 AI 推理能力，使 NVIDIA 能够有效解决现实世界中的极端路况，而无需让数百万辆真实车辆上路。从本次试驾来看，英伟达在辅助驾驶领域的设计不再局限于芯片和算力平台，而是延伸到了车辆端的建模、仿真、软件协作之外。与奔驰等汽车企业合作，相关技术开始落地进步。我们正在进入量产验证阶段。然而，单次公开试驾是功能的逐步展示，需要持续观察才能在更广泛的车型、更多的地域和长期的使用场景中稳定推出。不难看出，NVIDIA在汽车产业链中扮演着越来越重要的技术支撑角色。
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