未来十年将有很大一部分汽车是自动驾驶

在2026年国际消费电子展（CES）的聚光灯下，英伟达（NVIDIA）创始人兼CEO黄仁勋再次以极具前瞻性的演讲震撼科技界。他不仅描绘了人工智能演进的惊人速度，更明确预言：“未来十年，世界上很大一部分汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。”这一判断背后，是AI模型、推理能力与成本效率三重维度的指数级跃迁——而英伟达正通过开源战略，为这场变革铺就技术底座。

AI进化三大定律：规模、思考、成本齐飞

黄仁勋在演讲中提出了一组令人震撼的数据，堪称“AI摩尔定律”的新范式：

• 模型规模每年增长10倍
  ：从百亿参数到万亿、十万亿，大模型正以前所未有的速度膨胀，带来更强的泛化与理解能力；
• Test-Time Scaling（测试时扩展）产生的token数每年增长5倍
  ：这意味着AI在实际推理过程中能进行更深入的“思考”——通过生成更多中间推理步骤（如链式思维、自我验证），显著提升决策质量；
• 每token成本每年下降10倍
  ：得益于硬件（如Blackwell架构GPU）、软件（如TensorRT-LLM）和算法优化，AI推理变得越来越高效、经济。

这三大趋势叠加，意味着未来AI不仅“更聪明”，而且“更便宜、更实用”——为高复杂度场景如自动驾驶提供了可行性基础。

Alpamayo登场：开源VLA模型赋能自动驾驶开发

为加速自动驾驶落地，黄仁勋在CES上正式发布Alpamayo系列开源AI模型与工具。该系列基于视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）架构，专为智能车辆设计，能够理解环境、解析指令并生成驾驶行为。

Alpamayo的核心突破在于：

• 多模态融合
  ：同步处理摄像头、激光雷达等传感器数据与自然语言指令（如“避开施工区域”）；
• 端到端决策
  ：从感知到控制一气呵成，减少传统模块化系统的延迟与误差累积；
• 开源开放
  ：开发者可免费获取模型权重、训练框架与仿真工具，大幅降低自动驾驶研发门槛。

黄仁勋强调：“我们不是要造车，而是为所有车企和开发者提供‘AI大脑’。”此举延续了英伟达“全栈赋能”的战略——从芯片（DRIVE Thor）、操作系统（DRIVE OS）到AI模型（Alpamayo），构建完整的自动驾驶开发生态。

自动驾驶不再是“未来时”，而是“进行时”

黄仁勋对自动驾驶普及的乐观预测并非空谈。当前，L2+级辅助驾驶已大规模商用，而L4级Robotaxi在旧金山、深圳等地进入试运营阶段。随着AI推理成本骤降、模型泛化能力增强，曾经依赖高精地图与规则编程的自动驾驶系统，正转向更灵活、更鲁棒的“AI原生”范式。

“一辆真正的智能汽车，应该像一个会开车的人类——看得懂、想得清、做得准。”黄仁勋说。而Alpamayo正是这一理念的技术载体。

AI驱动的交通革命已鸣笛启程

当模型以10倍速膨胀，思考以5倍速深化，成本以10倍速下降，技术奇点正在临近。英伟达通过Alpamayo开源VLA模型，不仅推动自动驾驶技术民主化，更向世界宣告：下一个十年，道路将由AI重新定义。

在这场变革中，汽车不再只是交通工具，而是移动的智能体；城市交通也不再是拥堵与事故的代名词，而将成为高效、安全、可持续的AI协同网络。正如黄仁勋所言：“我们正站在一场静默却深刻的革命起点上。”而这一次，方向盘，或将真正交到AI手中。