Nvidia vs Tesla: 自動駕駛競賽正升溫，Alpamayo 的突破推動了這一進展

物理AI時代正式啟動 - Nvidia與Tesla展開激烈競爭

在拉斯維加斯CES展上，Nvidia執行長黃仁勳宣布一個重要里程碑：物理AI時代——機器能感知、推理並與現實世界互動的時代——正式開始。黃仁勳的發言集中在Alpamayo，一個專為自動駕駛與Robotaxi設計的vision-language-action (VLA)模型，標誌著公司在自動化技術發展上的重大進展。

Alpamayo被構建為將圖像感知、語言理解與行動規劃整合為一個無縫流程。在舊金山的展示中，該系統已能將測試車在繁忙的城市街道中導航，精確度媲美人類，且無需人工干預。

Nvidia設定Level 4目標，但目前仍停留在Level 2

目前，Alpamayo運行在自動化Level 2，允許車輛自主駕駛但仍需人類監控。Nvidia宣布將在不久的將來升級系統至Level 4，屆時車輛能在指定區域完全自動運行。

Nvidia的具體計畫是配備預計今年早期推出的Mercedes CLA EV (，搭載Alpamayo自駕技術。公司預計從2027年開始，與Uber、Lucid等合作伙伴推出商用Robotaxi。

Tesla：全面神經網絡方法 vs Nvidia的推理

與此同時，Tesla仍堅持不同的策略。該公司全自駕系統 )FSD(基於一個全面的神經網絡，透過大量實際駕駛數據訓練而成。這種端到端的方法直接將來自攝像頭與感測器的信號映射為控制指令，省略了明確推理模組的需求。

Tesla執行長馬斯克表示，最新版本的FSD也採用類似的推理技術，儘管獨立驗證較為困難。Tesla的優勢在於數據量：已生產近900萬輛車，絕大多數提供圖像數據，用於持續改進模型。

然而，Tesla的方法屬於「黑箱」——工程師難以理解決策過程中的內部邏輯，只能透過輸出結果來評估。

Alpamayo與FSD：兩種完全不同的技術哲學

核心差異在於推理方式。Nvidia的Alpamayo配備明確的情境分析能力。例如，遇到壞掉的交通燈，系統能透過語言推理解讀情境 )停止、檢查障礙物、繼續安全行駛(，再採取行動。

相較之下，Tesla的FSD反應迅速且高效，但缺乏解釋能力。神經網絡從數百萬段駕駛影片中學習，執行任務而不需明確解釋。

科技專家指出，像Alpamayo這樣基於推理的系統在安全性與預測能力上具有優勢，但在實時速度方面面臨挑戰——推理過程可能需時數秒，較慢於路上即時決策所需。

另一方面，Tesla的神經網絡反應更快，但代價是缺乏透明度。

「長尾效應」挑戰與競賽仍需時日

兩家公司都朝著完全自動駕駛Level 4的目標努力。但實際上，面對罕見且複雜的「長尾」情境——那些難以預料的情況——兩種方法都必須應對。

馬斯克曾表示，解決這些情境「難度媲美登月」。Nvidia、Tesla及其他公司仍在持續努力，每一方都在性能、安全與解釋能力之間尋找平衡。

這場競爭將塑造自動駕駛的未來，未來不會有單一「萬靈丹」解決方案，而是兩種方法的持續改進與融合。