当地时间2026年8月4日，英伟达宣布推出面向自动驾驶汽车与无人出租车的开源推理模型Alpamayo 2 Super，并在OpenMDW-1.1许可协议下开放商业使用。两天后，英伟达CEO在社交媒体上发文为这款模型站台，并表示人工智能的下一波浪潮将属于机器人，而自动驾驶正是这一切的起点。一个开通半个多月、只发过三条推文的账号，把其中一条留给了它——这个动作本身，比模型参数更值得注意。
340亿参数：理解与执行的显式分离
Alpamayo 2 Super基于英伟达Cosmos 3 Super Reasoner构建，通过强化学习优化，参数规模约340亿。它由320亿参数的视觉语言骨干与23亿参数的动作专家组成，属于视觉语言动作（VLA）架构。拆开这个结构，能看出其设计意图：320亿参数负责理解场景，23亿参数负责输出控制，理解与执行被显式分开，理解侧的权重是执行侧的近14倍。
按官方描述，该模型除基础的视觉感知外，还具备理解和推理复杂世界的能力，可在行动前进行深度思考。它能生成车辆行驶轨迹、决策推理链、驾驶意图、训练标注以及视觉问答等多项输出，帮助开发者验证自动驾驶决策过程。
这不是该系列的第一次开源。2026年1月5日，英伟达在CES上发布Alpamayo 1开源模型，同样是VLA架构。七个月时间，从Alpamayo 1到Alpamayo 2 Super，从研究开源到开放商用，节奏清晰而迅速。捷豹路虎、Lucid和Uber等移动出行企业，以及伯克利DeepDrive等研究社区，已宣布依托Alpamayo推进L4级部署。
中国的底牌：70.5%渗透率与34.2% NOA
把镜头转回国内。工业和信息化部装备工业一司司长在2026年7月举行的世界智能网联汽车大会上介绍，2026年以来，L2级组合驾驶辅助功能乘用车渗透率达到70.5%，领航驾驶辅助（NOA）功能乘用车渗透率达到34.2%。北京市上半年L2级渗透率更是达到77.5%，高于全国平均水平。
70.5%和34.2%这两个数字，是中国智驾在这场博弈中最硬的两张牌。L2级渗透率意味着数据回传的基数，NOA渗透率意味着复杂城市场景数据的基数。这两类数据是训练驾驶模型的核心原料，而原料的规模与场景多样性，恰恰是通用底座模型最难靠算法补齐的部分。
制度侧也在同步收口。《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准于2026年6月正式发布，是国内第一部专门针对L2级组合驾驶辅助系统的强制性国标。2025年12月，全国首块L3级自动驾驶专用号牌在重庆发放。标准、法律和牌照三重制度保障正在同步推进。
免费给出去的，往往才是最贵的
开放商业许可意味着车企、卡车制造商与供应商可以直接拿去微调、做衍生模型、商业化部署。省下来的是从零训练一个底座模型的时间与算力成本。但代价在别处。
当一款底座模型被广泛采用，跟着一起被采用的还有它的数据格式、标注体系、评测基准与工具链。衍生模型越多，这套接口就越接近事实标准；而事实标准一旦成立，围绕它的芯片、开发套件与云服务就形成了一条默认路径。这就是这次开源真正瞄准的位置：不是卖模型，是定接口。
开源三层争夺
用三层框架来审视这次开源：第一层争许可证，决定别人能不能商用；第二层争接口，决定衍生模型的数据格式、标注体系与评测基准跟谁走；第三层争生态位，决定芯片、工具链与云服务的绑定关系。
Alpamayo 2 Super在第一层给得很干脆，OpenMDW-1.1许可直接放开商用；在第二层，它输出的不只是轨迹，还有决策推理链、驾驶意图与训练标注，这些恰恰是接口层的东西；在第三层，模型基于英伟达自家的Cosmos推理骨干构建，工具链的归属不言自明。三层都占，这是一次教科书式的生态位布局。
中国自研路线的两个根基
一个免费、可商用、带推理链输出的底座模型进入市场，对中国长期走全栈自研路线的方案商与车企，考验的是两个根基。
第一个是数据闭环的独占性。如果自研方案的核心优势来自本土复杂路况的自有数据积累，那么开放底座并不能直接抵消这一优势，因为数据不会随模型一起开源。70.5%的L2渗透率与34.2%的NOA渗透率所对应的数据规模，正是这道护城河的宽度。
第二个是算力成本的可承受性。全栈自研意味着从预训练到部署全程自担算力开支。当竞争对手可以直接拿一个340亿参数的成熟底座起步，自研方案需要回答的问题变成：多花的这笔训练成本，换来的性能差距是否值得。
这两个根基的强弱，决定的不是胜负，而是路线选择的空间。自研与采用开放底座之间，不是二选一，而是分层决策：哪一层用开放底座起步、哪一层必须自研以保住数据与调校的独占性，这是接下来产业内部真正的分歧点。
结语：谁的底座，谁的标准
截至2026年8月，尚无公开数据显示中国主流方案商采用该模型的实际情况。开源模型从发布到被产业采纳，中间隔着适配、验证、法规符合性与供应链决策等多个环节，这个过程通常以季度而非以周计。但有一点是确定的：当一辆新车的L2级辅助驾驶渗透率超过70%，谁提供底座模型、谁定义评测标准，最终会落到方向盘前那几秒的判断上。这场围绕接口和生态位的博弈，才刚刚开盘。
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