CES2026英伟达演讲对汽车产业的影响

朋友问起如何看待英伟达CEO黄仁勋在CES2026上的演讲，有哪些信息值得关注？小星个人感受是物理AI重构汽车智能生态，开源生态与世界模型开启量产新时代。演讲传递出清晰信号AI已成为全球数字基础设施。而NVIDIA正通过开源AI平台构建跨行业生态，其中汽车领域的技术突破成为物理AI落地的核心标杆。

从L4级自动驾驶量产合作到Cosmos世界模型的场景赋能，完成了从底层算力到生态协同的全栈布局，为汽车智能化转型按下加速键。或者说的直白一点，NVIDIA正在通过提供世界模型等基础设施让欧美传统车企可以快速追上特斯拉和众多国内车企目前通过VLA/VLM/WEWA等端到端大模型形成的驾驶辅助领先水平。最接近量产的就是奔驰CLA的驾驶辅助系统。

此次演讲的核心亮点无疑是NVIDIA基于开源生态打造的全行业赋能体系。作为Hugging Face等平台的首要贡献者，NVIDIA已开放超过650个模型与250个数据集，构建起包含面向物理AI的Cosmos、面向机器人的Isaac GR00T等在内的开源模型矩阵。这一生态理念在汽车领域体现为全球L4级自动驾驶生态版图已涵盖比亚迪、吉利、长城、上汽、小米、奔驰等车企，Aurora、Momenta等软件商，以及博世、禾赛科技等硬件伙伴，通过开放的芯片与模型平台，打破了产业链“数据孤岛”与技术壁垒。或许这就是开源AI无法阻挡的魅力。

而支撑这一生态的核心技术，正是源于NVIDIA游戏基因的Cosmos世界基础模型。要知道演讲的开场就是NVIDIA对游戏画质推进的回顾再到物理AI在各行业的开花结果。Cosmos这款从游戏图形学、物理仿真技术演进而来的物理AI平台，彻底改变了汽车与机器人理解世界的方式。

从行业著名的World Engine论文我们知道世界模型通过构建基于世界模型的端到端学习框架，为自动驾驶领域提供了从被动感知到主动预测的范式转换路径。该研究将视觉感知编码器VAE、循环神经网络预测模型MDN-RNN与紧凑控制器解耦，使智能体能够在压缩的潜在空间中学习环境动力学模型，进而在"梦境"中完成策略迭代优化。这一机制本质上复刻了人类驾驶员基于经验构建心智模型并进行预判决策的认知过程。同时其在模拟环境中训练并迁移至真实场景的能力，为突破当前数据驱动方法在安全性验证和边缘案例覆盖方面的瓶颈开辟了新方向。

Cosmos整合生成式世界模型、高级分词器与加速数据处理管道，通过三大核心模块实现高效场景生成。Predict 2.5可基于单帧生成30秒连续驾驶场景视频，Transfer 2.5能快速生成不同天气、光照条件下的逼真合成数据，Reason则以视觉语言模型实现类人化事件推理。借助这些能力自动驾驶系统无需依赖海量真实路测数据，就能低成本掌握复杂路况的应对逻辑，将模型后训练周期从数月缩短至数天。

与奔驰的深度合作成为技术量产的关键里程碑。2025款奔驰CLA车型将全面搭载NVIDIA全栈方案，整合AIpamayo自动驾驶模型、Halos安全操作系统与Thor芯片算力，依托Cosmos生成的多样化合成数据完成训练。也因此奔驰CEO康林松在CES上表示非常看好自动驾驶，并重复强调关键词安全第一。

在底层架构层面，NVIDIA构建了“开源生态-物理AI-量产落地”的完整闭环吗。开源平台为全球开发者提供模型、数据与工具支持，Cosmos将游戏领域的物理仿真能力转化为汽车所需的场景理解能力，Thor芯片与GB300算力集群则提供从车载推理到模型训练的全流程算力支撑。这种布局重构了汽车行业的创新逻辑。AI不再是单一附加功能，而是贯穿研发、生产、应用全链条的基础设施。这背后很大的推动力来自吴新宙于2023年加入英伟达担任汽车事业部副总裁。全面负责NVIDIA DRIVE车载计算产品线的战略规划与技术落地，成为英伟达自动驾驶平台从芯片供应商向完整解决方案提供商转型的核心推动者。他主导开发了NVIDIA首个完整的自动驾驶系统NDAS（代号AIpamayo），牵头研发并开源VLA大模型AIpamayo-R1，推动端到端技术路线在量产车型中的应用。

对于汽车产业而言，NVIDIA的创新带来三重深远影响。其一，开源生态降低了高阶智能的准入门槛，让不同规模的车企都能参与技术迭代；其二，Cosmos世界模型破解了自动驾驶训练数据稀缺、成本高昂的行业痛点，推动技术研发从“依赖真实路测”向“虚拟仿真+真实验证”转型；其三，量产化落地加速了汽车从“交通工具”向“智能移动空间”的本质变革，L4级功能的普及将重塑出行场景的价值边界。

当然一如既往英伟达在CES 2026上发布了全新Vera Rubin架构。这一代GPU通过六芯片模块化设计和NVLink高速互联技术实现了架构层级的重大突破。相比前代Blackwell架构性能提升达到十倍，同时显著降低了单位算力成本。该架构采用chiplet多芯片封装策略，六块GPU核心通过NVLink互联形成统一计算单元。这种设计突破了单片芯片的物理极限，通过并行扩展和带宽优化实现了性能与成本效率的双重跨越。Vera Rubin时代的代际演进，为大规模AI训练和推理工作负载提供了更具经济性的解决方案。