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黄仁勋体验自研L2!吴新宙交卷,22分钟零接管穿越金山

时间:2026-03-13 22:51
车东西(公众号:chedongxi)作者 | Janson编辑 | 志豪英伟达首个L2辅助驾驶落地了!黄仁勋亲自试乘量产版车型。车东西3月13日消息,日前,一段黄仁勋试乘全新奔驰CLA辅助驾驶系统的


车东西(公众号:chedongxi)
作者 | Janson
编辑 | 志豪

英伟达首个L2辅助驾驶落地了!黄仁勋亲自试乘量产版车型。

车东西3月13日消息,日前,一段黄仁勋试乘全新奔驰CLA辅助驾驶系统的视频在网络上流传开来。

这辆奔驰CLA搭载了与英伟达联合打造、首次在CLA上量产落地的L2级辅助驾驶方案,车上搭载的MB.DRIVE ASSIST PRO由奔驰与英伟达合作开发,背后引入了英伟达 DRIVE AV全栈软件、AI能力以及DRIVE AGX车端计算平台。


▲黄仁勋试乘搭载辅助驾驶的CLA

试乘开始前,黄仁勋还对坐在副驾的英伟达副总裁吴新宙开玩笑说,进入辅助驾驶模式时记得告诉他一声,这样我就不必担心了。

这句玩笑话一方面是对自家辅助驾驶系统的自信,另一方面也是对英伟达首个面向乘用车L2技术的验收。

和老黄同时坐在车里的英伟达副总裁吴新宙在2024年加入英伟达,随后开始负责汽车业务相关的产品定义与工程落地。

如今,随着DRIVE AV率先在奔驰CLA上实现量产首秀,也是吴新宙加入英伟达后最具标志性的阶段性落地成果之一。


▲本次测试的行驶路线

本次黄仁勋试乘的车辆驾驶路线覆盖了进城道路、施工区域、城区混流路况等多类道路场景,车辆驾驶表现十分细腻,俨然一个“老司机”的感觉。

随着和车企合作的深入,英伟达也正式向“智驾能力提供方”迈进。

据悉,这套系统基于NVIDIA DRIVE系列平台,采用多传感器融合方案,在摄像头和雷达的基础上,还能根据车型灵活加入激光雷达。作为一个系统性解决方案,可以适配到不同的车型上。

值得一提是,英伟达GTC2026即将在下周举办,车东西也同步收到了英伟达最新辅助驾驶平台的试乘体验邀请。

届时,车东西将为大家带来更深度的评测体验。

一、22分钟辅助驾驶“一镜到底” 汽车像人类一样驾驶

在旧金山这种交通环境极其复杂的城区,坚持22分钟不接管,难度远超纯高速公路的路线。

此次视频全程是从伍德赛德行驶到到旧金山市中心,期间经历了施工区域,违停车辆处理,自主变道博弈和突发情况绕行等情况,英伟达的辅助驾驶系统处理的十分流畅。

1、路面施工区域

在施工区域,车道线被橙色路锥切得七零八落。


▲测试车通过施工区域

系统没有出现生硬的急刹或犹豫,而是主动减速并重新识别出可通行路径,在狭窄空间内平稳穿行。

2、路侧停车时绕行

旧金山街道两侧常有停车,导致原本宽敞的路面只剩下一辆车勉强通过的距离。系统并没有死板地固守在车道中心,而是表现得像个老司机:提前减速、向外侧微微错位避让,稳定地“挤”了过去。


▲测试车通过路侧停车区域

3、复杂的交通混流

面对前车突发刹车或旁车试探性并线,系统采取了更“聪明”的保守策略——稍早松油门、拉开间距,为并线车留出空间。

在自己需要并线的时候,系统也显得比较果断。


▲测试车尝试并线

4、突发情况绕行

在高速道路行驶的过程中,系统还遇到了突发情况的作业车辆,但也很好的执行了避让动作。


▲测试车避让突发情况

本次测试中,全程没有遇到需要接管的情况,也没有出现安全问题。

在视频中,黄仁勋提到了由于Alpamayo的黑盒问题,英伟达采用端到端+工程化经典技术栈二合一的方式进行自动驾驶的研发,这是“独一无二”的解决方案。

不过这样的路径也和组合式端到端有异曲同工之妙,英伟达的“独一无二”可能更多的体现在结合效果上,而不是算法方式的首创。

二、仿真+算法 英伟达的“秘密武器”

能够实现这样的表现,年初英伟达在CES2026中发布的NVIDIA Alpamayo 1功不可没,这是业界首款基于思维链的VLA推理模型。

过去十年,自动驾驶的核心挑战始终是“长尾场景”(Corner Cases)——那些人类驾驶员能凭借常识处理,但机器却难以穷尽的极端状况。在CES 2026上,NVIDIA给出了NVIDIA Alpamayo 1这个解决方案。

作为业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的“思维链 VLA(视觉-语言-动作)推理模型”,Alpamayo 1的出现意味着汽车大脑不再仅仅是简单的“输入图像-输出动作”的映射。


▲Alpamayo-R1(后改为 Alpamayo 1)相对基线的提升明显

它具备了类似人类的逻辑推演能力,在演示中,当车辆面对复杂的十字路口或罕见的交通冲突时,Alpamayo不仅能平稳“操控方向盘”,更能实时解释其决策逻辑。这种可解释性是构建智能汽车安全信任体系的关键。

在实际数据驱动的基础上,把仿真做成真正的基础设施则是英伟达的另一大优势。

吴新宙在视频中提到,系统之所以能在城区表现稳定,关键在于通过神经重建(NuRec)技术将真实场景数字化,并利用数据增强技术在虚拟世界里改写环境,比如随机改变行人速度、障碍物位置等。

这种在虚拟长尾场景中磨炼出来的AI推理能力,让英伟达在没有百万量级实车上路的情况下,依然能够高效解决现实中的极端路况。

结语:英伟达辅助驾驶方案开始落地

从这次试乘来看,英伟达在辅助驾驶领域的布局,已不再局限于芯片和算力平台,而是进一步延伸到模型、仿真和车端软件协同。

依托与奔驰等车企的合作,其相关技术开始进入量产验证阶段。

不过,单次公开试乘更多体现的是阶段性能力展示,距离在更广泛车型、更多区域和长期使用场景中的稳定落地,仍需要持续观察。

不难看出,英伟达正在汽车产业链中承担越来越重要的技术支持角色。

来源:https://www.163.com/dy/article/KNU49EGV0527EIDC.html
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