黄仁勋亲测英伟达自动驾驶系统Alpamayo：22分钟零接管
3月12日，英伟达汽车事业部副总裁吴新宙有一个半年一度的惯例：邀请公司首席执行官黄仁勋乘坐一套他有十足把握的脱手自动驾驶系统。最近，两人乘坐一辆搭载英伟达参与开发的MB.Drive Assist Pro系统的奔驰CLA轿车，从加利福尼亚州伍德赛德开往旧金山市中心，全程22分钟，在拥堵交通中实现零人工接管。
乘车视频显示，这辆奔驰载着黄仁勋与吴新宙顺利应对了一系列日常路况障碍：施工路段、并排违停车辆、被橙色路锥挤出的狭窄车道。英伟达发言人后证实，全程没有出现人工接管。黄仁勋在途中对吴新宙说：“切入自动驾驶模式时告诉我一声，我就不用那么担心安全了。”
今年CES上，黄仁勋发布了Alpamayo——一套包含AI模型、仿真蓝图和数据集的解决方案，可使车辆实现特定条件下的L4级完全自动驾驶。他将这一发布称为“实体AI的ChatGPT时刻”。英伟达不仅为特斯拉等企业提供芯片，还向奔驰、捷豹路虎、Lucid等合作伙伴输出自研AI驾驶功能。
黄仁勋认为，英伟达方案的“独一无二”之处在于将端到端AI模型与传统人工工程化的“经典”技术栈相结合。纯端到端模型难以安全验证，而传统技术栈遵循成熟工程规范，更容易验证行为安全。两者结合，使系统既拥有接近人类的驾驶风格，又保留基于道路规则的安全框架。
吴新宙表示，端到端模型在处理减速带、变道等场景时更自然，不会显得机械僵硬。他强调英伟达的优势在于多传感器融合：包括摄像头、雷达、超声波传感器，高配版本还搭载激光雷达，认为感知技术的冗余性与多样性对处理极端场景、实现更高安全等级至关重要。
面对特斯拉数十亿英里实车数据和Waymo近2亿英里完全自动驾驶里程，英伟达如何追赶？吴新宙表示，真正的基础设施是仿真。英伟达通过两条路径实现：一是神经重建，利用采集的传感器数据复现真实驾驶场景；二是数据增强，在重建场景中修改元素，测试系统在细微变化环境下的表现，找出极端案例。
英伟达从合作伙伴处获取行车记录仪视频用于仿真训练，同时复现Waymo事故中的极端场景，训练系统如何避免堵塞路口。
