GTC 2026期间，英伟达集中披露了自动驾驶业务的最新进展。与过去更多强调算力平台和芯片性能不同，这次发布的重点转向系统能力补齐：在DRIVE Hyperion基础上，新增推理模型Alpamayo 1.5、统一安全架构Halos OS以及仿真工具NuRec，并同步推进与车企和出行平台的合作。

图片来源：英伟达

英伟达汽车副总裁吴新宙在GTC大会上提到，随着视觉-语言-动作模型、基础模型和推理模型的发展，自动驾驶正在进入新的阶段。但与此同时，行业规模仍然很小——在全球约13万亿英里的出行里程中，自动驾驶占比仅约0.006%。

自动驾驶能力在提升，但规模化落地仍是当前更核心的问题。

模型、安全、仿真三项更新，指向自动驾驶如何实现规模化落地

2026年GTC大会上，英伟达在自动驾驶领域的更新主要集中在三个方向：模型能力、安全架构以及仿真与数据工具。这些能力分别对应自动驾驶落地过程中的关键环节——能力上限、安全可验证性以及开发效率，本质上都在回答同一个问题：自动驾驶如何从小规模验证走向规模化应用。

模型侧，英伟达发布了Alpamayo 1.5。与上一代相比，这一版本的重点并不在规模，而在能力扩展：模型可以理解导航路径，接受自然语言指令，并输出带有推理过程的驾驶轨迹。这意味着开发者可以对自动驾驶行为进行约束，而不再完全依赖黑盒结果。

在演示中，搭载Alpamayo 1.5模型的车辆不仅能够完成变道、避让等操作，还能够对决策依据进行解释，例如识别行人后减速或在左转时等待来车间隙。

安全侧，英伟达推出Halos OS，作为面向AI驱动车辆的统一安全架构。该系统基于通过ASIL D认证的DriveOS构建，整合安全中间件与主动安全应用，并引入多层安全护栏，以支持推理模型在车规级要求下运行。

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仿真与数据方面，英伟达发布NuRec工具，并配套Fixer、Harvester等生成式模型，用于构建和扩展自动驾驶场景。通过这些工具，开发者可以在已有数据基础上生成新场景、修改环境或插入目标，从而提升数据多样性。同时，Cosmos工具可以将同一场景扩展到不同天气和城市环境，实现数据的规模化扩展。目前，相关仿真体系已在内部实现每天约200万次测试，用于模型验证与迭代。

从这三项更新来看，英伟达的重点不只是提升单一能力，而是围绕模型、验证与数据三个环节，强化自动驾驶的整体开发能力。

统一架构与开发链路，自动驾驶开始形成标准化路径

从系统架构来看，上述能力均围绕DRIVE Hyperion展开。

DRIVE Hyperion不仅是计算平台，还包括传感器配置、车载网络以及安全系统在内的参考架构。在此基础上，英伟达将模型（Alpamayo）、安全系统（Halos）以及仿真工具（NuRec、Cosmos）整合进同一开发链路，使自动驾驶从数据采集、模型训练、仿真验证到量产部署形成闭环。