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黄仁勋的自动驾驶开源平台Alpamayo Alpamayo 是 NVIDIA 在 CES 2026 上发布的开源自动驾驶平台,由黄仁勋亲自介绍。它是一个开放的 AI 模型、模拟框架和物理 AI 数据集组合,旨在加速自动驾驶车辆(AV)的开发。 核心组件包括 Alpamayo 1,这是一个大型推理视觉语言行动模型(VLA),能让车辆理解周围环境、解释驾驶决策,并在复杂场景中“思考”罕见情况,如安全处理突发事件。 该平台开源发布在 Hugging Face 上,提供超过 1700 小时的驾驶数据和新模拟工具,帮助开发者训练机器人和 AV 系统。 Alpamayo 强调从感知到预测和运动规划的端到端能力,将于 2026 年第一季度在 Mercedes-Benz CLA 等车型中首次出货。 黄仁勋定位它为“物理 AI”的关键,推动 AI 从数字世界进入现实应用,目标是降低成本并实现规模化部署。 马斯克的FSD(Full Self-Driving) Tesla 的 FSD(Full Self-Driving Supervised,全监督全自动驾驶)是埃隆·马斯克主导的专有自动驾驶软件包,已在 Tesla 车辆中广泛部署。 它包括多项功能,如 Autosteer(自动转向)、Auto Lane Change(自动变道)、Autopark(自动泊车)、Dumb Summon 和 Actually Smart Summon(智能召唤车辆),以及在监督下跟随道路曲线、处理路口和谈判交通。 FSD 主要依赖摄像头和神经网络,使用端到端 AI 模型处理感知、决策和控制,强调从 Tesla 车队收集的大量真实世界数据训练。 用户可通过订阅或购买启用,数据显示它能将重大碰撞减少 7 倍、非公路碰撞减少 5 倍,但仍需驾驶员监督。 马斯克视 FSD 为 Tesla 的核心竞争力,推动向 Level 4/5 自治迈进,已更新多项版本以提升城市驾驶表现。 总体而言,Alpamayo 代表 NVIDIA 的“物理 AI”战略,通过开源挑战 Tesla 的垄断地位,可能加速整个行业的自动驾驶进步,而 FSD 则凭借先发优势和数据壁垒保持领先。 #黄仁勋 #马斯克 #自动驾驶 #FSD #氟萬利
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黄仁勋点出美国和中国在AI发展中的差异 英伟达(Nvidia)执行长黄仁勋(Jensen Huang)将 AI 发展比喻为「多层蛋糕」,并点出国家级 AI 领域竞争的 5 个关键要素:能源、晶片、基础设施、模型、应用程序。 目前美国、中国这两个超级大国,分别拥有不同的 AI 竞争优势,未来也可能会针对各自的不足向上进步,以下是两者发展的现况差异: ✅ 能源(Energy) 美国长期忽略基础建设的重要性,导致 AI 发展所需的能源(电力)供应严重不足;反观中国长期布局多元发电能力,目前电力生产已是美国的 2 倍,这也是美国正积极推动电力基础设施建设的原因。 ✅ 晶片(Chips) 不论是英伟达或 AMD 的 GPU 运算体系,还是 Google、Amazon 等自主开发的 ASIC 特制晶片,美国在尖端 AI 晶片设计上仍保有技术领先。不过,先进晶片制造暂时仍由台积电(TSMC)主导,这也是过去拜登政府、现在川普政府积极布局的重点,以确保先进晶片的「供应链韧性」与「在地化制造」。 ✅ 基础设施(Infrastructure) 从台积电在亚利桑那(Arizona)设厂的进度来看,不难理解黄仁勋所提到的建设速度缓慢,这与美国过去的产业文化及大型基础建设经验断层有关。对于 AI 资料中心的部署,如果整座数据中心需要建 3 年时间,那对资金雄厚的科技公司来说,实际可能会落后于当前产业趋势,且建设成本也相对昂贵。 ✅ AI 模型(Models) 美国科技巨头所开发的前沿基础模型(如 Gemini、ChatGPT、Claude 等)在性能上无疑处于世界领先地位;但在开源生态系统方面却面临挑战。在全球约 140 万个 AI 开源模型中,中国在开源生态的创建与使用上远远领先美国,使其能够以极低成本迅速普及 AI 技术应用与人才培养,这对美国长期创新与普及构成了实质压力。 ✅ 应用程序(Applications) 目前 AI 应用在美国主要集中于企业效率、软件开发和生成式内容等高价值领域;不过美国公司对 AI 应用仍持较谨慎态度,包含担心民众失业和道德问题。反观中国正积极扩展各层面的 AI 应用,这在短期内可能形成产业应用的落差,但也反映双方对 AI 监管的不同看法。 #英伟达 #黄仁勋谈中美AI差异 #AI
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