Elon Musk 在今天的演講中強調：Nvidia 的技術仍然與特斯拉相距甚遠

在今天的評論中，埃隆·馬斯克重申了一個明確的立場：Nvidia 在 CES 2026 展示的自動駕駛解決方案，尚未在五、六年甚至更長時間內對特斯拉構成真正的競爭。特斯拉的執行長強調，從技術演示到安全運營的過渡遠遠超出行業普遍預期的時間。

Nvidia 挑戰市場：Alpamayo 及其在 CES 2026 的新 AI 模型家族

Nvidia 上週一在 CES 2026 展示了其對自主未來的願景——Alpamayo，一個專為應對城市駕駛複雜性而設計的開源人工智慧模型家族。該方案完全依賴來自攝像頭的視頻輸入，利用深度學習來解讀道路環境。在展示期間，Nvidia 在一輛梅賽德斯-奔馳車輛上演示了實時操作系統，該車在拉斯維加斯街道上行駛，這激發了科技界對自動駕駛加速的樂觀情緒。

然而，馬斯克對這種樂觀提出質疑，指出“運作方式”與“顯著比人類駕駛更安全”的技術之間存在巨大差距。“縮小這一差距的實際時間需要數年，”馬斯克指出，並聚焦於行業尚需解決的兩個關鍵挑戰。

生產瓶頸：為何傳統製造商難以突破

除了技術挑戰外，馬斯克還強調了一個分析師常忽視的障礙：大規模整合的速度。成熟的汽車製造商在設計和實施標準攝像頭及AI計算硬體到量產車輛的過程中，面臨重大延遲。這一過程涉及認證、測試、結構調整及供應商協調，自然拉長了上市時間。

Nvidia 的 Jensen Huang 回應稱，認可特斯拉的策略，稱其為“全球最先進的自動駕駛堆疊”。他在接受彭博社採訪時明確讚揚馬斯克的方法，表示：“這是一個難以批評的堆疊。” Huang 也透露，Nvidia 八年前就開始進入自動駕駛領域，認識到掌控未來整個計算堆疊的戰略重要性。

特斯拉的競爭優勢：已經部署且準備就緒的車隊

特斯拉擁有一個新進者難以輕易複製的優勢：一個已在全球範圍內運行、配備標準化攝像頭和AI硬體的車隊。通過其名為 Tesla Vision 的方案，該公司已在多個市場中淘汰雷達、激光雷達和超聲波傳感器，降低硬體複雜性，並促進軟體空投升級。

這種純攝像頭架構與許多傳統製造商和新創公司仍在開發的混合方案形成了結構性差異。儘管此策略因 Autopilot 和 Full Self-Driving 的安全性受到批評，但它使特斯拉能夠從運行中的車輛收集數十億公里的實際視覺數據。

最近的挫折：來自 Waymo 的教訓

近幾個月來，顯示自動駕駛挑戰仍未解決。Waymo，這個在多個美國城市運營的全無人駕駛機器人出租車服務，在12月自願召回軟體，原因是車輛未能在校車前適當停車。同一期間，Waymo 也因電力中斷導致車輛在舊金山交叉口堵塞，暫時停止運營，引發交通擁堵。

在這次事件中，馬斯克在 X 上聲稱，特斯拉的有限自動駕駛服務，配有人類監控以確保安全，並未出現類似中斷。這一事件凸顯，向完全自主轉型不僅需要技術能力，還需要在意外情況下的運營韌性。

特斯拉的歷史軌跡：從2013年至今

為理解馬斯克的論點，有必要回顧他首次提出自動駕駛概念是在2013年。2015年推出的 Autopilot，建立了行業內前所未有的數據基礎。這一時間優勢使特斯拉得以在十多年內反覆優化其方法，持續收集運營反饋。

馬斯克認為最重要的挑戰，不僅是創造可運作的技術，更是驗證其安全可靠，能在無人干預下運行——這一門檻需要較長時間和嚴格測試方法。

結論：差距比演示所示更大

馬斯克今天的發言為行業敲響了警鐘：拉斯維加斯的技術演示與特斯拉或任何競爭對手能在全球範圍內部署的完整系統之間，仍存在數年的差距。傳統製造商的整合時間、認證流程、安全驗證和可靠數據的收集，都是重大障礙。與此同時，特斯拉憑藉其現有車隊、簡化架構和十年的自主平台演進，保持著結構性優勢。