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:
《英伟达的“阳谋”:用开源生态“锁死”自动驾驶,禾赛们如何“卡位”?》)

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: