英伟达开源“开车神器”，智驾圈要变天？国内玩家：别慌，但得加速跑了！

“英伟达要做智驾界的安卓！”“掀了智驾公司的桌？”“这是来做慈善了？”……

最近，全球AI芯片霸主英伟达放了个“大招”：正式开源其首个自动驾驶大模型——Alpamayo-R1。这可是全球首个面向智能驾驶的开源VLA（视觉-语言-动作）模型，连带着100TB的数据集（不含中国道路数据）也一并公开。业界瞬间炸开了锅。

这份“开源大礼包”，也被视为英伟达全球副总裁、汽车业务新掌门吴新宙上任后的首份智驾“答卷”。动作如此慷慨，让人不禁联想到年初靠开源和性价比“杀出重围”的DeepSeek。同样走开源路线，同样在奋力追赶，在智能驾驶应用层尚未打出爆款的英伟达，能复刻“后来居上”的剧本吗？

当理想、小鹏、元戎启行等公司视VLA为核心技术路线时，英伟达直接把“图纸”公开了。中国的智驾公司们，该紧张了吗？

01 开源“核弹”，是助攻还是拆台？

在通往高阶智能驾驶的路上，VLA模型和世界模型被公认是两条关键的技术路径。国内如理想、小鹏、元戎启行等玩家，早已押注VLA。

英伟达此番高调入场并开源Alpamayo-R1，无疑给VLA赛道投下一枚“重磅炸弹”，也意味着这个技术阵营迎来了一位“巨鳄级”队友。据公布，这个模型基于独特的“因果链”数据集训练，不仅能知道车“怎么开”，还能理解“为什么这么开”，在多项性能指标上均有显著提升。

元戎启行CEO周光曾断言：“VLA是智驾进入大模型时代的起点。”如今，稀缺的技术路线被巨头公开，短期看似乎稀释了先发者的技术神秘感。

但深入来看，开源一直是英伟达构建护城河的经典打法。其核心目的，是巩固以CUDA为核心的算力生态在智驾领域的绝对主导地位。从底层的GPU硬件，到CUDA软件层，再到如今开源的Nemotron应用模型，英伟达正在织一张大网：用开源吸引开发者，开发者依赖其软件生态，而生态的繁荣最终反哺其硬件销售。

同济大学教授朱西产指出，英伟达开源，一来可以压制依赖闭源故事的新创公司融资，二来能鼓励更多车企投身智驾自研（但用的是英伟达芯片），从而对抗像特斯拉那样的“芯片自研”模式，维护其芯片霸主地位。

这对国内智驾格局会产生扰动吗？对于部分第二梯队的公司，巨头开源的“参考答案”或许能指明方向。但一位行业内部人士冷静指出：“模型未经量产验证，实际水平未知。而且，即使有了好架构，后续的数据训练依然是烧钱的无底洞，腰部公司有没有资本跟上，是个大问题。”

有趣的是，开源似乎正在成为智能驾驶领域的一种新趋势。此前，小鹏已宣布将开源其第二代VLA模型，地平线也发布了自家的具身智能开源模型。通过开源构建技术生态，或许正成为“物理AI”世界的新规则。

02 没有捷径：智驾的战场在“路上”不在“纸上”

那么，英伟达的开源动作，真的会威胁到国内现有的VLA玩家吗？

答案可能是：影响有限，但警钟长鸣。

首先，开源不等于能直接用。英伟达自身也尚未实现VLA技术的规模化量产落地。“发论文”和“真上车”之间，隔着巨大的工程化鸿沟。岚图汽车坦言面临数据积累和体验平衡的挑战；元戎启行周光也强调，工程化能力和数据飞轮才是量产背后的硬骨头。技术是1，后面需要无数个0（商业化、工程化）来加持。

其次，汽车行业对安全、可靠和数据主权的严苛要求，与完全开源存在内在矛盾。车辆数据涉及隐私与安全，不可能像消费电子那样自由共享。同时，车企对于开源技术的可持续性和商业模式心存疑虑，担心被“卡脖子”。这也导致智驾领域的开源社区活跃度，远不及AI大语言模型（LLM）火热。

再者，模型开源了，但“灵魂”各异。就像ChatGPT和DeepSeek虽同属大模型，但各有特色。智驾VLA模型也是如此，每家的训练数据、工程调校和驾驶风格（例如更激进还是更防御）都不同，开源架构难以形成“碾压式”优势。英伟达开源的数据集也缺失中国复杂路况，这恰恰是国内公司的核心战场。

写在最后：不必“马上慌”，但必须“加速跑”

将视线拉回整个产业链，英伟达的开源更像是一场高明的生态布局，而非针对某家公司的直接攻击。它意图定义规则，吸引玩家进入自己的主场。

因此，对于中国智驾公司而言，恐慌大可不必，但紧迫感必须拉满。智能驾驶没有“躺赢”的捷径，最终的胜负手，永远在于能否做出更安全、更舒适、更懂中国路的真实驾驶体验，并实现大规模、稳定可靠的量产交付。

开源的“图纸”或许能缩短一些摸索时间，但真正的核心竞争力，依然深藏在海量的真实路测数据、深刻的场景理解以及艰巨的工程落地能力之中。这场马拉松，才刚刚进入加速段。