NVIDIA 加速智慧駕駛布局：從 Mercedes-Benz CLA 到開源 AI 工具

全球人工智慧巨頭 NVIDIA 近期在智慧駕駛領域動作頻頻，不僅將其 DRIVE AV 軟體平台導入量產車款，更開源釋出新系列 AI 模型與工具，顯現其擴大在汽車產業影響力的決心。這些進展預示著 AI 驅動的智慧駕駛技術，正從實驗階段加速邁向大規模商業化部署。

Mercedes-Benz CLA 首搭 NVIDIA DRIVE AV 強化 Level 2 輔助功能

NVIDIA 宣佈，其具備增強版 Level 2 點到點駕駛輔助能力的 DRIVE AV 軟體，將於今年底在美國市場率先於全新 Mercedes-Benz CLA 車型上啟用。該車是首款搭載 MB.OS 平台的車款，其先進駕駛輔助功能由 NVIDIA 全堆疊 DRIVE AV 軟體、AI 基礎設施及加速運算平台驅動。此設計也支援未來透過 OTA 線上更新升級功能，包括計劃中的 MB.DRIVE ASSIST PRO 增強項目。

雙堆疊架構聚焦安全 模擬人類決策應對複雜環境

NVIDIA DRIVE AV 採用獨特的雙堆疊架構：一端是專注於核心駕駛的 AI 端到端堆疊，另一端則是建基於 NVIDIA Halos 安全系統的傳統安全堆疊，提供冗余與安全護欄。此架構旨在讓車輛能從大量真實與合成駕駛數據中學習，以更似人類的決策模式，協助駕駛安全應對複雜環境與情境。該平台支援進階 Level 2 自動駕駛功能，包括複雜城市環境中的點到點導航、主動碰撞避免與狹窄空間自動停車等。

開源 Alpamayo 家族問世 目標攻克駕駛「長尾難題」

為加速安全、基於推理的自駕車發展，NVIDIA 在 CES 上發佈了開源的「Alpamayo」家族，包含 AI 模型、模擬工具與數據集。其核心「Alpamayo 1」是業界首個為自駕研究社群設計的鏈式思維推理視覺語言行動模型，參數量達 100 億。它能透過影片輸入產生軌跡與推理過程，讓決策邏輯可被檢視，旨在解決自駕車在罕見、複雜「長尾」情境下的挑戰，提升系統的可解釋性與安全性。

生態系工具完整 助開發者打造推理型自駕堆疊

Alpamayo 生態系另外兩大支柱為開源模擬框架「AlpaSim」，以及涵蓋超過 1,700 小時、橫跨廣泛地理與天候條件的「Physical AI 開放數據集」。NVIDIA 表示，這些開放資源旨在讓開發者能以此為基礎，進行模型微調、精煉並整合至其完整的自駕堆疊中。此舉已獲得 JLR、Lucid、Uber 及 Berkeley DeepDrive 等業界與研究機構的關注與支持。

從雲到車的開發閉環 推動製造與驗證革新

除了車載軟體與開源工具，NVIDIA 也與車廠合作革新製造流程。透過 NVIDIA Omniverse 平台創建工廠與生產線的數位孿生，工程師能以數位優先方式設計、規劃與優化作業。同時，其「雲到車」開發管道涵蓋 DGX 訓練系統、Omniverse 與 Cosmos 模擬驗證環境，以及 DRIVE AGX 車載運算與 Hyperion 感測器架構，形成一個封閉循環，加速演算法迭代並在虛擬環境中進行大量安全驗證。

從與 Mercedes-Benz 等車廠的量產合作，到向研究社群釋出開源工具，NVIDIA 正從軟體整合與基礎模型開發雙軌並進，推動汽車產業向「AI 定義」轉型。其目標是透過可程式化、可更新且能持續學習的系統，為未來的智慧車輛奠定安全與擴展性的基礎，而這股趨勢預計將隨著更多車廠與開發者的採用而日益明朗。