NVIDIA搶攻自駕領域！Alpamayo能應對極端路況，免費開源下載！全面威脅Tesla FSD霸權？

　　當自駕車遇到倒地的交通錐、或突然竄出的小狗，能否作出適當的駕駛反應？這些不會每天發生的罕見情境，正是阻礙自動駕駛邁向真正無人化的最大障礙。輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在CES 2026大會上發表嶄新的開源自駕平台「Alpamayo」，開放給各大車廠使用，試圖從根本上改變整個產業的競爭格局。對長期獨佔技術高地的特斯拉（Tesla）而言，這場由NVIDIA發動的開源自駕革命將對其造成甚麼衝擊？

 

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透過開源策略掌控產業話語權

 

　　2026年1月6日，黃仁勳在國際消費電子展CES上宣布推出Alpamayo平台，包含3大核心組件：擁有100億參數的視覺語言行為（Vision-Language-Action）模型Alpamayo R1、開源模擬框架AlpaSim、以及涵蓋1,727小時、來自25個國家的駕駛數據集，現已可在GitHub和Hugging Face免費下載。這種開源策略的背後，蘊藏著NVIDIA的深層策略意圖。

 

　　傳統上，NVIDIA在AI領域扮演的是「軍火商」角色，透過銷售GPU和CUDA生態系統獲利。然而，在自動駕駛領域，單純的硬件銷售已無法滿足市場需求。傳統車廠普遍缺乏深度AI開發能力，即使買了NVIDIA GPU，也難以自行開發出可與Tesla FSD（Full Self-Driving）競爭的自駕系統。Alpamayo的開源策略，其實是輝達從「賣鏟子」轉向「提供整套採礦方案」的策略轉型。

 

　　透過開放核心技術的原始碼，NVIDIA試圖建立類似Android在智能手機領域的生態圈。假如大部分球車廠都基於Alpamayo進行研發時，輝達不但能銷售更多DRIVE AGX Thor自駕運算平台，還可以建立行業標準，掌控供應鏈的話語權。這種「贈人玫瑰，手有餘香」的策略，遠比閉門造車的商業模式更具爆發力。

 

黃仁勳高喊：「實體AI的ChatGPT時刻已經到來」，並表示AI已開始在現實世界中理解、推理並採取行動。（圖片來源：翻攝NVIDIA官方YouTube影片）

 

Alpamayo瞄準自駕長尾難題

 

　　自駕車在各種路況下必須保持安全，而行車具挑戰性的部分往往來自那些出現頻率低、但場面複雜的情境，業界稱之為「長尾」（Longtail）場景，例如：突然故障的交通燈、從路旁竄出的小狗、忽然降臨的大風雪、其他司機的異常駕駛行為等。這類場景變化多端且難以預測，一直是自駕車在行駛安全上的最棘手難題。

 

　　輝達表示，Alpamayo R1是專為解決「長尾」問題而開發的自駕模型。它採用思維鏈推理（Chain of Thought Reasoning）架構，讓AI能夠像人類司機般，面對複雜或未知的駕駛情境時，可以逐步分析當下狀況並判斷後續行動。更令人驚喜的是，AI會同步說明行動的原因與預期的行車軌跡，為駕駛決策過程提供可解釋性；這不僅提升自駕系統的可靠性，更為監管機構的審查提供透明度。

 

NVIDIA推出開源自駕平台Alpamayo，目標是讓自駕車能像人類司機般，遇上突發的極端情境時，會思考如何應對當前路況。（圖片來源：NVIDIA官網）

 

　　NVIDIA表示，電動車公司Lucid、傳統車廠Jaguar Land Rover、叫車平台Uber、以及研究機構 Berkeley DeepDrive，均對Alpamayo展現高度興趣。黃仁勳又透露，Mercedes-Benz的CLA電動車將導入NVIDIA自駕系統DRIVE AV，提供Level 2++駕駛輔助功能，而Alpamayo會與自駕系統並行運作，負責長尾情境決策。預計新車將於2026年首季在美國上路，第二季在歐洲推出，下半年則會進入亞洲市場。他更藉此宣告：「實物AI的ChatGPT時刻已經到來！」

 

弱化Tesla FSD自駕技術護城河

 

　　輝達推出Alpamayo，無疑對Tesla FSD的自駕霸權構成極大威脅。多年來，特斯拉堅持純視覺方案，自駕系統只靠視像鏡頭拍攝的路況影像來作出判斷，完全捨棄雷達、光達等感測器。此舉一直備受爭議，但近年已逐漸顯露其低成本、高效能的技術優勢。

 

　　Alpamayo平台同樣採用視覺為主的端到端架構，搭配AI推理模型做出駕駛決策，等於是為Tesla技術路線背書。但諷刺的是，它的出現卻使FSD失去獨門賣點。當其他車廠可以直接套用Alpamayo來製造純視覺自駕車，特斯拉多年累積的先發優勢將大幅縮水。

 

　　其次是數據護城河的弱化。Tesla的最強技術優勢建立在龐大的行車數據量上，全球有數百萬輛 Tesla 電動車在路上行走，每天產生海量的真實行駛數據。如今NVIDIA釋出的Alpamayo，蘊含100TB車輛感測器數據集，包羅25個國家、逾2,500個城市的駕駛場景，其地理多樣性甚至可能超越Tesla車隊數據。更重要的是，這些數據是開放下載，任何車廠都能使用；當行車數據不再是稀缺資源時，Tesla的競爭力基礎將受到動搖。

 

現時Alpamayo R1自駕模型採用非商業授權開源，NVIDIA表示日後會增加商用授權選項，以吸引更多車廠加入其自駕生態圈。（圖片來源：NVIDIA官網）

 

　　再者，Alpamayo將催生新的產業分工模式。有了Alpamayo後，車廠可以專注於車載系統整合和用戶體驗優化，而底層AI運算架構則交給NVIDIA負責。這種模式類似於智能手機產業的Android生態圈，各家廠商基於相同的作業系統來開發新產品，然後添加自家的獨門功能，創造產品差異性，以「機海」戰術挑戰。如此一來，本是一支獨秀的Tesla自駕車，未來將面臨各大車廠的圍攻。

 

馬斯克：仍有5至6年獨佔優勢

 

　　最後是監管認證的競爭。Tesla FSD分析視像鏡頭捕捉的路況影像後，直接下達駕駛指令，既無明確中間步驟（如物體偵測或路徑規劃），又沒有解釋為何選擇某動作，讓監管機構難以歸因事故。至於Alpamayo，則能夠提供詳細的推理軌跡，解釋每個決策的原因，這對獲得監管批准和建立公眾信任至關重要，可說是實現自駕普及化的關鍵因素。

 

 

搭載Alpamayo平台的Mercedes-Benz GLC車型將於2026年第一季在美國推出。（圖片來源：Mercedes-Benz官網）

 

　　針對NVIDIA所帶來的競爭壓力，特斯拉執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）坦言，Alpamayo的技術路徑與Tesla的發展方向不謀而合，但強調開發一套達到99%完備度的自駕系統相對容易，真正難關在於解決極端情況的長尾問題；自駕系統要從「大致可用」進化到「遠比人類司機安全」，仍需投入數年的研發時間。

 

　　馬斯克指出，傳統車廠要在車輛上整合視像鏡頭與AI運算裝置，並實現大規模量產，可能還要再花好幾年，因此預計Tesla未來5至6年仍可在自駕領域保持獨佔優勢，真正挑戰可能要在此之後方會逐步浮現。