英伟达开源辅助驾驶模型和数据集2026ces 英伟达这波跳跃性来做L4了，也对工具链进行升级。Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具和数据集，传统自动驾驶系统遵循的是“感知-规划-控制”的流水线逻辑：看到红灯就刹车，检测到行人就减速，本质上是在执行预设规则。在复杂场景中进行因果推理，理解其他交通参与者的意图，并完成多步决策。在十字路口，Alpamayo不只是识别“前方有一辆车”，而是能够推理“那辆车可能要左转，因此我应该等待它先通过”，迈向更接近人类思考方式的阶段。NVIDIA提供多元化的大规模的辅助驾驶开放数据集，包含超过1700小时的驾驶数据，覆盖广泛的地理区域和环境条件，涵盖推动推理架构发展所必须的罕见且复杂的真实世界极端场景。这些数据集已在Hugging Face上开放使用。英伟达全栈自动驾驶汽车将于 2026 年第一季度在美国上路测试 ，2027 年与合作伙伴共同测试 L4 级自动驾驶出租车（Robotaxi）服务，在特定区域实现无人干预驾驶，目的也是直接进入L4的业务，将汽车业务打造为继 AI 之后的第二大增长极。 L4 级自动驾驶借助了基础模型、端到端架构、推理模型等 AI 突破性技术，从而能够从容应对各种复杂场景，测试初期将采取“有限开放”模式，英伟达突破芯片和软件供应商的角色，涉足自动驾驶车队运营。 包括自动驾驶在内的机器人技术是公司仅次于 AI 的最重要增长类别，他设想未来将有十亿辆自动驾驶汽车上路，涵盖个人拥有和租赁运营两种模式。 在算法层面，英伟达采用独特的“双系统”安全策略：◎ 基于“端到端”视觉语言模型的 AI 系统，负责感知环境与规划路径；◎ 基于严格规则的“安全栈”，用于在 AI 决策不确定时（如遇到停止标志）强制接管车辆，确保行车安全。 英伟达计划在 2026 年底让奔驰车型具备城市导航能力，并目标在 2028 年实现消费级车辆的“点对点”自动驾驶，最终利用生成式 AI 让汽车具备类似人类的交互与驾驶能力。新能源汽车
