CES 2026｜英伟达加速机器人与自动驾驶布局
在即将于2026年举办的国际消费电子展（CES）上，英伟达展示了其在自动驾驶与机器人技术领域的最新进展。该公司计划在2026年第一季度在美国启动全栈自动驾驶汽车的实地测试，并于2027年与合作伙伴共同推出L4级自动驾驶出租车（Robotaxi）服务，实现特定区域内的无干预运行。
这一战略目标是将自动驾驶业务打造为继AI之后的第二大增长引擎。L4级自动驾驶依托于基础模型、端到端架构和推理模型等AI核心技术，使其能够应对复杂的道路环境。初期测试将采取“有限开放”模式，英伟达亦不再局限于芯片和软件的供应，而是积极向自动驾驶车队运营方向拓展。
英伟达CEO黄仁勋指出，机器人技术与自动驾驶是仅次于AI的重要增长领域。他设想，未来将有十亿辆自动驾驶车辆上路，涵盖个人所有和租赁运营两种形式。
双系统架构：提升自动驾驶安全性
在算法层面，英伟达采用了“双系统”安全策略：一套基于“端到端”视觉语言模型的AI系统，负责感知环境与路径规划；另一套则是严格规则驱动的“安全栈”，用于在AI决策存在不确定性时（例如识别停止标志）强制接管车辆，从而保障行驶安全。
2026年底，英伟达计划使奔驰车型具备城市导航能力，并在2028年实现消费级车辆的“点对点”自动驾驶。长远目标则是借助生成式AI技术，使汽车具备类似人类的交互与驾驶能力。
物理AI的“ChatGPT时刻”即将到来
在机器人领域，黄仁勋提出一个关键判断：物理AI正迎来类似自然语言处理领域的“ChatGPT时刻”。当前，物理世界的复杂性极高，而真实世界数据的采集成本高、效率低，无论投入多少都难以满足需求。因此，合成数据不再是可有可无的辅助手段，而是成为不可或缺的路径。
围绕这一趋势，英伟达推出了Cosmos——一个用于理解和生成物理世界视频的平台，以及面向机器人和自动驾驶的基础模型体系，包括机器人通用模型Isaac GR00T和视觉-语言-行动模型Alpamayo。
这些开源的物理AI模型基于大量视频、真实驾驶和机器人数据，并结合3D仿真进行预训练，旨在理解“世界是如何运转”的，同时将语言、图像、三维结构和动作行为统一纳入同一模型框架。
- Cosmos：展现了物理AI能力的上限，具备生成内容、进行物理推理的能力，例如仅凭一张图像预测运动轨迹，或基于3D场景生成逼真视频。
- Alpamayo：专为自动驾驶设计，是首个开源的视觉-语言-行动（VLA）推理模型。
与以往仅开放算法或代码不同，此次英伟达直接提供了从数据、训练到部署的完整开发资源，构建了一个“推理型”自动驾驶模型。
传统自动驾驶系统通常基于“感知-规划-控制”的流水线逻辑，执行预设规则，如识别红灯则刹车、检测行人则减速。而Alpamayo则能够进行复杂场景中的因果推理，理解其他交通参与者的意图并完成多步决策。
例如，在十字路口，Alpamayo不仅能识别“前方有一辆车”，还能进一步判断“那辆车可能要左转，因此我应该等待它先行通过”，迈向更接近人类思维的自动驾驶。
黄仁勋在CES上宣布，英伟达DRIVE系统已进入量产阶段。首款应用该系统的车型是全新梅赛德斯-奔驰CLA，计划于2026年在美国上路。该车将搭载L2++级自动驾驶系统，采用“端到端AI模型+传统流水线”的混合架构。
全球机器人企业依托英伟达平台开发产品
Boston Dynamics、Franka Robotics、LEM Surgical、LG Electronics、Neura Robotics和XRlabs等全球领先机器人公司，正在基于英伟达Isaac平台和GR00T基础模型开发各类产品。
从人形机器人、双足与轮式服务机器人，到工业机械臂、工程机械、无人机和手术辅助设备，不同形态与用途的机器人正广泛采用物理AI技术，结合RubinAI计算平台与推理上下文内存存储平台，以及英伟达开源AI“全家桶”解决方案。