輝達CES亮相自駕AI「Alpamayo」，攜手賓士CLA搶進自動駕駛戰場
輝達 (Nvidia) 執行長黃仁勳在美國消費性電子展 (CES) 主題演講中，正式發布全新自駕車人工智慧AI技術「Alpamayo」。他形容「實體AI (Physical AI) 的ChatGPT時刻已經到來」，並強調這套系統具備「思考與推理」能力，不只接收感測器資料來控制轉向、煞車、加速，還能對即將採取的行動進行推理，說明「要做什麼、為何這麼做」，同步產生對應的行駛軌跡，瞄準自駕車與自動駕駛輔助系統的下一波競爭。
在現場示範影片中，輝達以賓士CLA車款呈現Alpamayo在城市複雜路況的表現，車輛可在行人穿越、違規行人、路邊停車造成的視線死角等情境中主動預判風險並放慢車速，或在其他車輛停車、開門下車時做出繞行與避讓決策。黃仁勳也播放另一段自駕展示，描述人類駕駛透過自駕AI，在舊金山市區交通尖峰時段進行全程放開雙手的路徑規劃導航，並在台上展示2台內建輝達Jetson電腦、可用雙腳移動的實體機器人，強調自駕技術可延伸到各類機器人系統。
先從賓士CLA落地，北美Q1上線
黃仁勳指出，輝達已與賓士合作，首款搭載相關技術的車輛將是CLA車系，並將依區域分階段導入。今年Q1在北美最快上線、Q2進入歐洲、Q3與Q4擴至亞洲。輝達也提到，賓士CLA的駕駛輔助功能由Nvidia DRIVE AV軟體驅動，並在EuroNCAP新車安全評鑑中取得五星評等。
依照輝達說法，DRIVE AV採「雙堆疊架構」，一方面以端到端AI模型處理核心駕駛決策，另一方面保留傳統安全堆疊並以Nvidia Halos安全系統提供冗餘與護欄機制，讓車輛能從大量真實與合成資料中學習，在複雜環境中更接近人類式判斷。同時，輝達也描繪「雲端到車端」的三電腦架構，以DGX等訓練基礎設施訓練模型、用Omniverse與Cosmos進行模擬與驗證，再由車載運算平台 (含DRIVE AGX與Hyperion架構) 即時處理感知、融合與決策。
不只做車用晶片：擴大生態系、瞄準Robotaxi
輝達近年以「Drive」品牌向車廠提供晶片與技術，並透露除了晶片，亦向汽車製造商銷售運算資源、模擬軟體，協助訓練自動駕駛模型與開發相關功能。資料也顯示，汽車與機器人晶片營收截至去年10月那一季為5.92億美元，約占輝達總營收的1%，但黃仁勳已多次將機器人、自駕車定位為公司僅次於AI的下一個成長動能。
在CES期間，輝達同時宣布DRIVE Hyperion全球生態系擴大，納入更多一級供應商、整合商與感測器夥伴，涵蓋相機、雷達、光達與超音波等感測技術；並指出DRIVE Hyperion是一套可量產的運算與感測參考架構，目標讓車輛「Level 4-ready」，加速車廠與合作夥伴把自動駕駛帶向規模化落地。另一方面，輝達也透露最快將於2027年與合作夥伴測試自駕計程車Robotaxi服務，顯示其企圖不只鎖定私人車輛，也把自動駕駛車隊市場納入版圖。
Rubin平台量產，推動推論成本下降
在自駕之外，黃仁勳也在CES發表新一代AI超級電腦平台「Vera Rubin」，由6款新晶片組成，並稱已全面量產。相較前一代Blackwell平台，推論成本降至1/7、訓練混合專家模型 (MoE) 所需GPU數量降至1/4，預計今年下半年由合作廠商開始供應。他直言AI競賽非常激烈，「本質上是一個運算問題，你運算的速度越快，就能越早達到下一個技術巔峰」，也提到與台積電合作開發的新製程在其中扮演關鍵角色。
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