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现代汽车:端到端自动驾驶系统Atria AI翻车,25分“学霸”为何考不过 90 分特斯拉?英伟达是救命稻草吗?

据报道，现代汽车可能考虑放弃继续推进该技术转而采用英伟达的 Alpamayo 自动驾驶方案。

——这一动向不仅暴露了传统车企在AI原生技术上的短板，更折射出整个行业从“闭门造车”走向“开放合作”的深层转型。

问题出在哪里？根本原因在于AI原生能力的缺失

我们首先要搞清楚，这个“25分”意味着什么。

它不只是一串数字，而是现代汽车自研AI系统在感知、决策、规划等核心能力上与顶尖水平实实在在的差距。

业内分析，测试很可能使用了Waymo Open Dataset这类公开权威数据集。

在这个“标尺”下，系统需要对各种复杂、极端甚至前所未见的交通场景做出正确理解和反应。

端到端自动驾驶不是简单堆砌算力，而是需要海量高质量数据、闭环仿真平台、高效训练基础设施和顶尖算法团队的系统工程。

特斯拉能拿90分，证明其基于海量真实车队数据（影子模式）训练的端到端神经网络，已经具备了极强的泛化能力和逼近人类的驾驶逻辑。

特斯拉拥有超500万辆车队每日贡献真实驾驶数据，Momenta依托中国复杂路况构建“飞轮效应”；

而现代汽车虽有制造优势，却缺乏持续迭代AI模型的“数据-反馈-优化”生态。

Atria AI更像是实验室产物，而非经过千万公里验证的产品。

在此背景下，转向英伟达成为理性选择

现代汽车的困境，绝非个例，它几乎是所有传统巨头在智能电动时代集体焦虑的缩影。我们可以把它看作一场 “造躯壳的”与“写灵魂的”之间的战争。

传统车企（如现代、丰田、大众）的核心竞争力是什么？是精湛的整车制造工艺、庞大的供应链管理能力、深厚的内燃机与底盘调校功底。

他们是“造躯壳”的宗师，能把一辆车的物理品质做到极致。在过去，这足够了，因为汽车的“灵魂”（驾驶体验）主要就来自于机械素质。

（参考阅读请点击：

然而，智能电动车时代，“灵魂”的定义变了。一辆车的核心竞争力，越来越取决于它的芯片算力、算法智能、软件体验和数据处理能力。特斯拉、中国的“蔚小理”们，本质上更像是“科技公司附带了造车业务”，他们从诞生之初，思考的原点就是软件和电子架构。

如果自研之路如此艰难，那么像传闻中那样，全面转向采购英伟达的方案，是不是一个“认怂”的失败选择？

恰恰相反，对于绝大多数传统车企而言，这可能是当前最务实、最明智的商业决策。

英伟达Alpamayo自动驾驶方案基于Thor芯片与DRIVE OS平台，已获梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎等多家车企采用，具备成熟的工具链、仿真环境和安全认证体系。

对现代汽车而言，这不仅能大幅缩短开发周期、降低试错成本，还能快速推出具备市场竞争力的高阶智驾车型，避免在智能化浪潮中掉队。

值得注意的是，现代并未完全放弃Atria AI

对于现代这样的巨头，暂时的策略调整不等于放弃。正如报道所言，它仍可能保留Atria AI作为品牌或部分算法基础。

更可能的路径是：以英伟达的方案快速补齐短板、稳住阵脚，同时继续在特定的AI能力上深耕，最终形成“外部强大基座+内部核心能力”的融合式竞争力。

这种“核心外包+边缘自研”的混合模式，正成为越来越多传统车企的务实策略——

大众与小鹏合作、福特投资Argo AI后又收缩、通用深度绑定Cruise，无不说明：在AI时代，封闭自研已非最优解，生态协同才是生存之道。

现代汽车的困境，实则是整个传统汽车产业转型的缩影。Atria AI的25分，给全球汽车产业上了一堂残酷的公开课：

在端到端自动驾驶这场AI原生竞赛中，没有制造业的"渐进改良"，只有互联网式的“颠覆重构”。

现代汽车转向英伟达是务实之举，但更是无奈之举——当技术代差已经形成，花钱买时间是最理性的选择，但时间真的还站在传统车企这边吗？

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