

> 面向Robotaxi的34B参数VLA大模型标志着自动驾驶从规则驱动全面转向端到端生成式AI。底层视觉语言动作联合训练架构彻底打破了感知与控制的传统孤岛。

## 端到端架构的暴力美学
长期以来，自动驾驶系统的演进被困在模块化架构的泥潭中。感知、预测、规划、控制四个模块各自为战，信息在级联传递中不断损耗。英伟达此次发布的Alpamayo 2 Super直接掀翻了这张老旧的牌桌。作为34B规模的开源VLA（视觉-语言-动作）大模型，它的技术核心在于用统一的神经网络替代了臃肿的规则代码栈。

从技术视角解构　该模型实现了异构数据在同一高维映射空间的特征对齐。摄像头采集的三维空间像素、人类输入的自然语言指令、以及车辆底盘的转向制动信号，被转化为统一的Token序列进行自回归预测。这意味着模型不再需要先识别前方是“行人”再调用“刹车”子程序，而是直接建立从“视觉输入”到“机械动作”的直觉反射。34B的参数量是一个经过精密计算的甜点位，既能在云端完成复杂场景的泛化理解，又能通过量化裁剪勉强塞进高算力的车载边缘芯片中。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力军火商的底层阳谋
英伟达将如此前沿的VLA模型开源商用，绝非出于纯粹的开源精神。这本质上是一种通过输出底层标准来绑定算力硬件的高阶战略。当整个自动驾驶行业发现端到端VLA模型在Robotaxi场景下展现出降维打击的泛化能力时，传统的基于CPU的规则引擎将彻底被淘汰。

关键技术涟漪　Alpamayo 2 Super的开源将直接拉低高阶自动驾驶的算法门槛，使得大量腰部车企不必再维持数千人的算法团队。但代价是，训练和微调这样一个融合了视频流和复杂动作空间的多模态巨兽，需要呈指数级增长的GPU算力支撑。英伟达通过免费赠送一把极具杀伤力的软件神兵，换来的是下游厂商对其Hopper和Blackwell架构训练集群的永续依赖。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 务实的未来预测
Alpamayo 2 Super的商用将直接引发自动驾驶行业的算法大清洗。预计两年内，仍坚持纯模块化架构的自动驾驶公司将因长尾场景的边际解决成本过高而面临淘汰。开源VLA模型将催生一批专门从事“自动驾驶数据精标”与“端到端微调”的新型外包服务商，而英伟达的车载计算平台Drive Thor将凭借与原生算法的深度适配，进一步垄断L4级Robotaxi的硬件市场。

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