特斯拉行政总裁马斯克日前表示，Nvidia自驾软体在未来五到六年内不会对特斯拉构成实质竞争压力。此评论是针对Nvidia在2026年国际消费电子展上展示其名为Alpamayo的开源AI模型家族——一套专为处理复杂城市驾驶而设计、基于摄像头视频输入的自驾系统。
Nvidia自驾软体技术差距：从「部分可用」到「比人类安全」需时数年
马斯克在社交平台X上写道：「从自驾车『勉强能用』到它比人类安全得多，实际需要数年时间。」他补充说，传统汽车制造商还面临额外延迟，因为大规模设计并将摄像头与AI计算机整合到量产车辆中需要时间。
尽管马斯克持此看法，Nvidia行政总裁黄仁勋却称赞特斯拉的自驾技术是「全球最先进的自动驾驶堆栈」。他告诉《彭博社》：「我认为马斯克的方法在自动驾驶和机器人领域是当今最先进的。这是一个难以挑剔的技术堆栈，我不会批评它，我只会鼓励他们继续做他们正在做的事。」
产业现实：自驾技术部署缓慢 安全事故引发监管关注
然而，自动驾驶技术的进展并未减少这个新兴行业面临的挑战。 Waymo在美国多个城市运营完全无人驾驶的机器人计程车，但于去年12月因车辆未能为校车停车而自愿发起软体召回。同月，该公司也因停电导致车辆在十字路口熄火并阻塞交通，而暂停了旧金山的服务。
在停电期间，马斯克在X上表示，特斯拉配有安全监控员的有限机器人计程车服务未受影响。
特斯拉的优势：现有车队与纯视觉系统
特斯拉的优势在于其现有车队与纯视觉系统。其车辆已标配统一的摄像头与车载AI硬体。在「特斯拉视觉」方案下，该公司主要依赖摄像头而非光达，并已在许多市场的车辆中移除了雷达与超声波感测器。
马斯克早在2013年就提出了自驾车的构想，首个版本的Autopilot于两年后推出。然而，特斯拉的自驾雄心也受到审视，批评者对其Autopilot和「全自动驾驶」功能的安全性和可靠性提出质疑，此前一系列备受关注的撞车事故（其中一些导致死亡并引发联邦调查）加剧了这种担忧。
未来展望：技术竞赛与安全合规并行
Nvidia与特斯拉在自驾领域的公开对话，凸显了该行业在技术路线、部署时程与安全标准上的分歧。 Nvidia凭借其强大的AI晶片与开源软体生态，正积极争取传统车厂客户；而特斯拉则依靠其庞大的真实行驶数据与高度整合的硬体架构，试图保持领先。这场竞赛的胜负，不仅取决于技术突破的速度，更将取决于大规模部署的安全性、可靠性以及监管机构与公众的接受度。
