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🏎️ 賓士 CLA 搭載輝達 Alpamayo 本季上路！直擊舊金山市區全程不握方向盤的黑科技

作者：小編於 2026-01-07

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2026 年 1 月，全球科技界的目光從生成式 AI 轉向了「實體 AI」（Embodied AI）的終極殿堂：自動駕駛。輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在 Rubin 平台與機器人布局之外，再度投下科技震撼彈：正式推出 AI 自駕車平台 Alpamayo 開源模型。

這項技術不僅是輔助駕駛的升級，而是具備「向人類學習」能力的端到端 AI，能讓駕駛在繁忙的舊金山市區真正實現「放手開車」。首款搭載此系統的賓士（Mercedes-Benz）CLA 將於本季在美國上路，正式揭開 L4 級別自動駕駛大規模商用化的序幕。

🏎️ 賓士 CLA 搭載輝達 Alpamayo 本季上路！直擊舊金山市區全程不握方向盤的黑科技

📑 目錄

【引言】 2026 自駕元年：Alpamayo 如何定義「放手開車」？
【技術核心】 揭密 Alpamayo 架構：向人類學習的雙重黑科技
【安全防護】 NVIDIA Halos 系統：確保 AI 永不失效的安全護欄
【首發實測】 賓士 CLA 舊金山實測：複雜路口的 AI 決策邏輯
【算力後盾】 從 DGX 到 Rubin：輝達如何用 AI 伺服器訓練自駕靈魂
【產業觀點】 L4 研發市場大洗牌：全球車用供應鏈的新機會
【策略建議】 軟體定義汽車的終局：車廠與投資者的應對指南
【結論】 輝達的野心：建構全球自駕車的「通用大腦」

🔍 一、引言：2026 自駕元年，Alpamayo 如何定義「放手開車」？

在過去十年中，自動駕駛一直處於「手放在方向盤隨時待命」的 L2+ 階段。然而，輝達在 2026 年 1 月 5 日推出的 Alpamayo 開源模型，象徵著技術正式跨入 L4（高度自動化） 的門檻。

Alpamayo 的命名取自秘魯壯麗的阿爾帕瑪尤山，寓意著技術攀向巔峰。這款模型不再依賴生硬的硬編碼（Hard-coded）規則，而是直接向人類的駕駛行為學習。這代表車輛在面對無預警的臨停、闖紅燈的行人或是施工路段時，能做出如同經驗老道的司機般的「自然反應」。隨賓士 CLA 本季在美國上路，這場革命將從實驗室走入日常街道。

⚡ 二、技術核心：揭密 Alpamayo 架構，向人類學習的雙重黑科技

輝達此次推出的 Alpamayo 之所以強大，在於其導入了革命性的「雙重技術架構」，解決了自駕車長久以來在複雜環境下的判斷難題。

🧠 1. 端到端深度學習

Alpamayo 的核心決策系統直接由大量的駕駛數據訓練而成。它不僅僅是看紅綠燈，而是理解整體的「駕駛語境」。

人類化反應： 在複雜路口轉彎時，系統會像人類一樣觀察對向車流的縫隙，並以自然的速度滑行切入，而非生硬的走走停停。
持續演化： 透過車隊數據回傳，Alpamayo 能不斷進行深度學習，適應不同城市的駕駛風格與特殊交通規則。

📊 輝達自駕平台技術規格對照表

規格指標	Drive Orin (前代)	Alpamayo (2026)	提升效益
自動駕駛等級	L2+ / L3	L4 (高度自駕)	實現真正的市區放手駕駛
核心架構	模組化感知	端到端 AI (Transformer)	減少信號延遲，決策更精準
決策邏輯	規則引導 (Rule-based)	向人類學習 (Human-like)	反應更自然，應對複雜路況
安全架構	冗餘設計	NVIDIA Halos 主動防護	大幅降低系統失效風險

🛡️ 三、安全防護：NVIDIA Halos 系統，確保 AI 永不失效的安全護欄

在自動駕駛的領域中，「便利」與「安全」往往是天平的兩端。為了讓駕駛真正敢於在行進中「放開雙手、移開視線」，輝達導入了專為 L4 (Level 4) 等級設計的 NVIDIA Halos。這不是一個簡單的備援系統，而是一場關於「機器信任」的架構革命。

🧠 1. 數位守護者：獨立運行的「第二層大腦」

傳統的自駕系統若演算法出錯，往往直接導致事故。但 NVIDIA Halos 採用的「監督式並行架構」徹底改變了這一點。

碰撞預判邏輯： 當主自駕 AI（Alpamayo）正在計算如何加速繞過前車時，Halos 系統會以每秒數千次的頻率同步計算所有物理上的「不可行路徑」。
主動介入機制： 一旦主系統因為暴雨導致視線模糊、或是鏡頭遭到泥水髒污而產生判斷猶豫，Halos 會瞬間鎖定安全軌跡。它像是一位冷靜的副駕駛，隨時監控主駕駛的每一項決策，確保任何 AI 產生的指令都符合物理安全法則。

🛡️ 2. 邁向「零失效」：賓士敢於首發的底氣

汽車產業對安全有著極近偏執的要求。輝達指出，Halos 的核心目標是實現 「確定性安全」。

環境適應力： 無論是在舊金山的濃霧中，還是在強光逆境下，Halos 提供的防護罩能確保車輛始終維持在車道中心或安全停靠區域。
信任重構： 賓士 CLA 之所以能成為全球首款允許「放手」的量產車，正是因為 Halos 解決了黑箱 AI（Black Box AI）不可預測性的痛點，讓監管機構對 L4 商業化亮起綠燈。

🚗 四、首發實測：賓士 CLA 舊金山實測，複雜路口的 AI 決策邏輯

輝達在 2026 年 1 月 5 日展示的舊金山實測影片，被產業界視為自駕技術的「iPhone 時刻」。搭載 Alpamayo 開源模型 的賓士 CLA，在面對全球最複雜的都會路況時，展現了超越人類的冷靜與流暢感。

🚶 1. 精準應對：行人與障礙物的「柔性閃避」

傳統自駕車遇到突發狀況通常只會「死板地緊急煞車」，這往往導致後車追撞。

預測性避讓： Alpamayo 能識別行人的步態趨勢。若偵測到行人有衝出馬路的傾向，系統會預先輕微調整轉向角，以一種極其自然的「柔性曲線」繞開，同時保持車流速度，大幅提升道路整體效率。

🚚 2. 智慧決策：面對臨停貨車的「繞行藝術」

舊金山市區充斥著隨處臨停的卸貨車輛。這對 AI 來說是極大考驗，因為涉及了對向車流的博弈。

自主超車： Alpamayo 會主動觀察對向車流的間隙，判斷是否有足夠的時間與空間進行繞行。它會流暢地打燈、切出、加速並回正，整個過程如同一位擁有 20 年駕齡的老司機，完全不需駕駛伸手觸碰方向盤。

🚦 3. 社交化駕駛：複雜路口的「滑行默契」

在沒有號誌燈的交叉路口，Alpamayo 展示了所謂的「試探性滑行（Creeping）」。

與人博弈： AI 會稍微向前探出車頭，觀察其他駕駛者的反應。這種具備「社交屬性」的決策邏輯，讓自駕車不再是路上的異類，而是能與人類駕駛達成默契的夥伴。

🏗️ 五、算力後盾：從 DGX 到 Rubin，輝達如何用 AI 伺服器訓練自駕靈魂

Alpamayo 模型之所以能具備如此驚人的表現，並非僅靠車載晶片，而是仰賴輝達構建的 「雲端至端點」 閉環算力帝國。

🖥️ 1. DGX 架構：自駕靈魂的「鍛造爐」

每一台行駛在路上的賓士 CLA，背後都凝結了數億公里的數位模擬經驗。

大規模模擬（Digital Twin）： 輝達利用 DGX AI 伺服器 群組，在 NVIDIA Drive Sim 虛擬環境中重構了全球數千個城市的數位孿生場景。
海量數據處理： 從模型訓練到邊緣案例（Edge Cases）的驗證，DGX 架構提供了無與倫比的吞吐量，讓 AI 能在短短幾天內學會人類需要幾十年才能累積的特殊駕駛技巧。

💎 2. Rubin 平台的連動：定義板端運算的未來

隨著 2026 年輝達最強大的 Rubin 平台 問世，自駕車的硬體極限再次被推升。

高性能與低能耗： Rubin 平台搭載了下一代 HBM4 記憶體技術，讓 Alpamayo 模型在處理 4K 高更新率鏡頭數據時，延遲趨近於零。
跨平台普及： 更重要的是，Rubin 優異的能效比讓自駕系統不再是吃電怪獸。這意味著高性能 L4 自駕技術將從高端電動車迅速下放到主流燃油車款，真正實現自駕權利的「民主化」。

💡 六、產業觀點：L4 研發市場大洗牌，全球車用供應鏈的新機會

輝達推出 Alpamayo 開源模型 的動作，不僅是一次技術展示，更是在全球汽車產業投下的「武林帖」。這一戰略舉措徹底打破了傳統車廠與 Tier 1 供應商之間固化的階級關係，將汽車產業推向了 「算力至上」 的新紀元。

🏎️ 1. 軟體定義汽車（SDV）的終局戰爭

傳統汽車產業過去以引擎、懸吊與變速箱為核心競爭力，但在 2026 年，自駕車的競爭已完全轉向 「算力密度」與「有效數據量」。

從代工廠到算力終端： 輝達透過開源模型，賦予了車廠「靈魂」。傳統車廠若不積極擁抱 AI 核心架構，將迅速淪為純硬體的代工廠，失去品牌溢價與訂閱服務（SaaS）的獲利空間。
數據閉環的重要性： Alpamayo 的優勢在於能直接向人類學習。這意味著擁有最大規模車隊、能回傳最多真實路況數據（Real-world Data）的車廠，將在模型進化速度上形成難以超越的護城河。

🔌 2. 供應鏈的結構性機會：台美電子鏈的黃金轉型

當輝達開放了 L4 級別的模型，開發門檻雖然降低，但對底層硬體硬體可靠度的要求卻達到了航太級標準。

感測器與資料頻寬： L4 級別的車輛需要處理海量的視覺與雷射雷達數據。這帶動了對高動態範圍（HDR）鏡頭、固態光達（LiDAR）以及內部 $1.6T$ 超高速資料傳輸線路 的剛性需求。
板端組裝與散熱： 車載電腦現在等同於一台微型 AI 伺服器。台灣的板卡大廠與伺服器散熱模組供應商，正積極對接 Alpamayo 架構，搶占自駕車核心運算單元（ECU）的代工先機。

📈 七、策略建議：2026 年自駕車市場的佈局指南

面對 2026 年正式商用化的 L4 浪潮，無論是投資者、車廠決策者還是高端消費者，都需要關注以下三個核心維度：

🔄 1. 關注 OTA（空中升級）的「智商」進化能力

未來汽車的價值不再於交車那一刻，而在於它能透過軟體更新（Over-the-Air）不斷進化的潛力。

開源生態系的爆發力： Alpamayo 的開源特性將吸引全球開發者參與優化。投資者應優先關注那些能與輝達生態系深度綁定、並具備強大雲端數據處理能力的車企，因為它們的車會「越開越聰明」。

🔋 2. 算力與能耗的極致平衡

隨著 L4 系統進駐車輛，AI 運算的能耗成為影響續航力的關鍵因子。

高效電源管理： 具備高效能散熱技術（如液冷或複合材料散熱）與精密電源管理系統（BMS）的供應商將成為市場寵兒。在 2026 年，自駕系統的節能效率將直接決定電動車的市場競爭力。

⚖️ 3. 法律體系與保險產業的範式轉移

L4 級別的「放手開車」意味著責任歸屬的根本改變。

責任轉向系統： 當駕駛不再握方向盤，事故責任將從個人轉向系統開發商與車廠。這將催生全新形態的 「自駕專屬保險」 與法律諮詢產業。
法規先行者優勢： 第一批在美國、歐洲與中國通過 L4 營運許可的城市，將成為自駕計程車（Robotaxi）與智慧物流的示範區，帶動周邊基建投資紅利。

🏁 八、結論：輝達的野心，建構全球自駕車的「通用大腦」

2026 年初 Alpamayo 的震撼發布，標誌著輝達已從單純的圖形晶片巨人，正式進化為「實體 AI」時代的總設計師。透過賓士 CLA 的落地應用，輝達向世界證明了 AI 不僅存在於雲端對話框中，更能掌握重達兩噸的鋼鐵機器，在繁忙街頭與人類安全共處。

🌟 邁向自動化社會的加速器

當駕駛能真正實現「放手開車」，汽車的本質將發生質變：它不再只是代步工具，而是你移動的智慧生活空間、流動的辦公室、甚至是私人的休憩場所。

技術收斂： 從雲端的 DGX 訓練，到邊緣端的 Rubin 平台架構，輝達打通了自動駕駛的最後一哩路。
文明躍遷： Alpamayo 不僅僅是一個 AI 模型，它是人類文明邁向自動化運輸社會的關鍵門檻。2026 年，我們正站在一個「人類不再需要駕駛」的時代起點。

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