英伟达开源最新VLA，能否破局L4自动驾驶？

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文章摘要

随着大模型深度融入汽车行业，行业竞争正从功能实现转向高阶智驾能力的比拼，而VLA（视觉语言行动模型）被视为下一代技术竞争的关键变量。英伟达近期宣布开源其自动驾驶VLA模型Alpamayo-R1，这是行业内首个专注该领域的开源模型，旨在为L4级自动驾驶落地提供核心技术支撑。该模型能够同时处理车辆摄像头画面、文本指令并输出行车决策，且主打“可解释性”，能够给出自身决策的理由，有助于安全验证与法规审查。配套工具“Cosmos Cookbook”支持开发者快速训练、评估与部署，英伟达试图通过开放核心技术降低开发门槛，加速软件栈标准化，推动“安卓式”生态的形成。

传统端到端模型因缺乏可解释性，在面对复杂场景时容易失效。VLA通过引入语言模态作为中间层，将视觉感知转化为可解释的逻辑链，显著提升了长尾场景的处理能力和决策透明度。Alpamayo-R1基于“因果链”数据集训练，强调决策背后的因果关系，而非固定模式记忆。其模块化架构结合了预训练的视觉语言模型和轨迹解码器，实时生成动态规划方案。测试数据显示，模型在复杂场景下的轨迹规划性能提升12%，近距离碰撞率减少25%，推理质量提升45%。这一技术有望推动Robotaxi安全融入公开道路。

英伟达的布局不仅限于模型开源，其自动驾驶平台Hyperion 10实现了从仿真到实车的闭环，结合云端训练与车端执行。车企采用英伟达方案可快速实现L4级能力上车，无需独立组建庞大研发团队。英伟达计划到2027年部署10万辆Robotaxi，并与Uber、奔驰等合作构建全球最大L4级车队。其开放生态模式旨在打破“数据孤岛”，通过共享匿名化数据加速行业技术迭代。元戎启行CEO周光认为，VLA可能带来“断层式领先”，成为下一代竞争的关键变量。

然而，挑战依然存在。Alpamayo-R1目前需要高性能硬件支持，与英伟达芯片深度绑定，可能限制开发者的灵活性。DeepWay深向CTO田山指出，VLA技术仍在验证中，工程化落地和商业化闭环更为关键。此外，L4自动驾驶的规模化还依赖政策法规的完善，需平衡数据利用与隐私保护。英伟达的开源策略虽降低了技术门槛，但行业仍需跨越硬件依赖、工程化实现和合规运营等多重隐形门槛。黄仁勋将Robotaxi视为机器人技术的首个商业化应用，而开源VLA仅是这场技术竞赛的开端，最终成效仍需市场检验。