外媒最新报道指出，英伟达（NVDA-US）汽车业务负责人吴新宙近期再次邀请执行长黄仁勋试乘搭载其脱手驾驶系统的奔驰CLA轿车，从加州伍德赛德前往旧金山市中心。
根据《The Verge》报导，这段22分钟的路程中，车辆成功应对了施工路段、违停车辆和狭窄车道等复杂路况，全程未出现人工接管。 黄仁勋在体验中多次表达对系统安全性的认可，并强调其「像人一样驾驶」的能力。
此次展示的 MB. Drive Assist Pro 系统由英伟达与奔驰共同开发，与特斯拉 FSD 功能形成直接竞争。
根据测试影片，在交通高峰期的城市路网中，车辆能流畅完成并线、避开障碍物等作，这一表现被黄仁勋称为「物理 AI 的 ChatGPT 时刻」。
这一切源自于英伟达今年初发布的Alpamayo解决方案，该方案整合AI模型、模拟蓝图和数据集，旨在实现L4级自动驾驶。
技术路线上，英伟达采用「双轨制」策略，既运用端对端 AI 模型学习人类驾驶行为，又保留传统工程化技术栈确保可验证性。
黄仁勋认为，纯端对端系统难以进行安全验证，而结合方式既赋予车辆自然驾驶风格，也符合道路安全规范。
黄仁勋这一理念得到吴新宙的呼应，他特别指出端到端模型在应付减速带、变换车道等场景时更具人性化。
在传感器配置上，英伟达Alpamayo解决方案采用多源融合技术，除摄影机外还包括雷达、超音波及可选激光雷达。 虽然高配系统可能推高成本，但吴新宙强调其DRIVE Hyperion平台具有灵活扩展性。 基础版依靠低成本传感器即可实现核心功能，而随着激光雷达价格下探，未来 4-5 万美元车型也有望搭载全功能系统。
面对特斯拉数十亿英里实车数据的优势，英伟达将突破口放在模拟技术上，其神经重建技术可重现真实驾驶场景，通过资料增强产生极端案例，如调整行人出现速度、位置等变数。
更长远来看，英伟达正研发视觉 -语言 -动作模型，将交规知识融入系统学习，目标实现「20 小时训练即达安全驾驶水平」的突破。
在试乘中，黄仁勋坦言当前技术仍面临「未知边界」挑战，但对英伟达整合能力充满信心。
随着汽车业向高阶自驾加速迈进，这场由芯片巨头主导的技术竞赛正进入新阶段，其成果或将重新定义人车关系。
