在2026年國際消費電子展（CES 2026）上，英偉達創始人兼CEO黃仁勛圍繞“Physical AI”（物理AI）發表了主題演講，引發科技圈與汽車產業界的高度關注。

所謂物理AI，在黃仁勛看來，是指機器必須不能只是在虛擬環境中運算，而是要在真實世界中對自身行為負責。

英偉達的表述清晰而系統：AI系統如果只能停留在數字世界，它的經濟與社會價值將十分有限；而要進入現實世界，AI不僅要理解環境，還要對其物理行為負責。在這種背景下，“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經到來”。

本文將從產業大趨勢、架構變革、自動駕駛落地、合作案例與行業性挑戰五個維度，客觀梳理英偉達在CES 2026上發布的主要技術方向與相關產品。

一、行業視角：自動駕駛進入“物理智能”時代

過去十多年，自動駕駛技術的發展經歷了從規則驅動、感知驅動，再到學習驅動的階段性演進。在這一進程中，自動駕駛系統逐步提高了對環境的感知精度和路徑規劃能力，但其核心仍然側重于統計模式識別和數據擬合。

在CES 2026上，英偉達圍繞“物理AI”提出了一種不同于傳統學習驅動架構的技術方向。黃仁勛在演講中表示，物理AI的核心并不只是識別圖像或信號，而是理解現實世界中的因果關系與物理約束，并在此基礎上對自身行為負責。這一變化并非單點技術升級，而是面向真實世界應用的系統級重構，尤其體現在對極端和長尾場景的處理能力上。

映射到自動駕駛領域，這意味著系統不再僅根據感知結果或模型輸出直接生成控制指令，而是需要在復雜交通環境中識別潛在風險、評估多種可能情境，并推演下一步行為。當面對施工區域、非常規交通行為或未被充分覆蓋的場景時，系統需要以接近人類駕駛員的方式進行推理，而不是完全依賴大量特定場景的數據訓練。

基于這一思路，英偉達在CES 2026上將自動駕駛系統重新定義為一種“推理平臺”。其核心轉變在于，從以“感知 + 大模型推演”為主的堆棧，向“理解 + 推理 + 決策”的架構遷移。英偉達方面強調，這一變化并非簡單擴大模型規模，而是自動駕駛系統功能定位的調整。

在推理型架構下，自動駕駛系統需要具備三項關鍵能力：對物理環境中因果關系的理解能力；在罕見和極端場景下保持決策魯棒性的能力；以及對自身推理過程進行審計和解釋的能力。這些能力在以數據擬合為主的傳統學習驅動架構中難以完全保障，尤其是在面對長尾事件時，系統表現往往受限于訓練數據的覆蓋范圍。

正是基于上述技術判斷，英偉達將機器人和自動駕駛視為物理AI最早實現規模化應用的重點領域，并圍繞這一方向推進相關架構和工具的演進。

二、全棧重構：從芯片到仿真、再到模型與工具鏈的協同

物理AI的實現，并非單一算法或單款芯片能夠完成的任務，而是跨層級、跨模塊的系統工程。在CES 2026上，英偉達發布了一系列與物理AI相關的全棧技術與產品，覆蓋核心算力、仿真平臺、AI模型與開放生態四大維度。

1. 核心算力：Rubin平臺的戰略意義

英偉達推出了代號為Vera Rubin的新一代AI計算平臺，這是一個集成多顆芯片與高速互聯的整體架構。根據現場發布的信息，該平臺不僅提升了推理與訓練性能，還顯著降低了運行成本，為大規模物理AI的訓練與部署奠定了算力基礎。

值得注意的是，英偉達在CES 2026上確認Vera Rubin平臺已進入全面生產階段，并計劃于2026下半年開始投入市場，這意味著英偉達正在從技術研發向產業供應鏈快速推進。

2. 仿真與現實對接能力

物理AI最大的挑戰之一，是如何將現實世界的復雜性引入訓練流程，而不是被局限于實際數據采集所能覆蓋的范圍。英偉達提出了高精度仿真系統，通過模擬真實環境中的物理特性和動態互動，使AI在虛擬世界中生成豐富的訓練樣本，并在現實世界中評估其表現。

這一方法的核心價值在于，通過仿真可以有效補足真實世界數據的稀缺性，并降低直接在真實環境中訓練所帶來的安全風險與成本。

3. 模型與工具鏈

在模型層面，英偉達展示了面向物理智能的基礎模型與專用AI模塊，涵蓋世界模型、推理模型等。這些模型不僅可以處理感知任務，還具備對物理環境的因果推理能力，使其更適合在自動駕駛、機器人等物理交互領域使用。

為增強開發者的實際生產力，英偉達還推動開源模型與數據集的發布，降低行業整體進入門檻，并加速構建以其平臺為核心的生態體系。

三、合作推進與產業落地：多方驗證戰略方向

為了推動自動駕駛大規模商業化落地，英偉達在CES 2026上披露了一系列合作落地進展，涵蓋量產車型部署、生態合作伙伴關系，以及開放開發平臺對產業鏈的輻射。

其中最受關注的進展是Mercedes-Benz CLA量產車型將率先搭載英偉達的自動駕駛軟件棧。據悉，NVIDIA DRIVE AV軟件已在全新梅賽德斯-奔馳CLA上亮相，該車型計劃在2026年第一季度于美國市場推出，并在隨后進入歐洲及其他地區市場。該系統提供的自動駕駛能力屬于Level 2++級別，有望成為NVIDIA全棧自動駕駛解決方案的首次量產驗證。

這一合作案例不僅標志著英偉達自動駕駛技術在量產車型上的首批應用，也體現出頂級整車廠對整體技術路徑的認可。此外，梅賽德斯-奔馳與英偉達的合作已超出單一車型支持，雙方在軟件定義車輛架構、AI驅動自動駕駛能力及數字化開發流程上持續深化合作，推動自動駕駛功能從工程驗證向可商業化部署推進。

除了梅賽德斯-奔馳，英偉達在更廣泛的自動駕駛生態中也持續推進合作伙伴關系。此前，NVIDIA DRIVE平臺已被包括Uber、Stellantis、Lucid、Nuro等多家出行服務商與整車企業采用，用于開發兼具自動駕駛和機器人出行能力的車輛系統，并正在圍繞Hyperion和DRIVE AGX架構構建統一的數據工廠與模型訓練體系。

英偉達通過開放模型（如Alpamayo）、仿真平臺（AlpaSim）及Halos認證體系，試圖打造一個可供合作伙伴共享與迭代的自動駕駛開發生態，降低單體廠商獨立研發成本并加速創新閉環。

整體來看，這些合作與實際部署進展表明，英偉達的自動駕駛戰略正在從“研發驗證”向“商業化落地”邁進，既包括在量產車型中的早期集成，也囊括更廣泛的產業合作與生態拓展。

四、行業競爭與生態挑戰

盡管物理AI提供了更清晰的工程路徑，但它也對行業提出了新的要求與挑戰：

仿真與現實鴻溝：無論仿真多么精細，都無法完全重現現實環境中的所有噪聲和偶發情況。因此，如何確保從仿真訓練遷移到現實世界中的決策安全性，是整個行業亟需解決的問題。

標準與監管要求：物理AI在自動駕駛場景中的決策輸出，將直接關系到安全與責任邊界。這就要求相關標準與法規快速跟進，形成明確的安全審查體系與數據透明機制。

生態整合與平臺鎖定：英偉達通過開源工具與模型構建了一個潛在的行業基礎設施級生態，但這也吸引了其他芯片與軟件提供商的競爭。如何在開放與生態構建之間平衡，是行業下一階段的關鍵議題。

無論如何，英偉達已經拉開了自動駕駛從傳統意義上的“感知驅動”向“理解與推理驅動”轉變的序幕。當AI驅動的自動駕駛汽車能真正理解物理環境并能對其行為負責時，智能汽車將不再僅僅是“裝備了傳感器與算力的交通工具”，而是在現實世界中具備自主判斷與行動能力的物理智能體。

這一趨勢，或許才真正標志著自動駕駛與物理AI時代的拐點正在到來。

結語

CES 2026上的英偉達，不僅呈現了技術產品，更展示了一種面向現實世界的計算哲學：AI不僅要理解世界，還需要在現實環境中以可控、可驗證的方式作出決策并執行行動。

對于汽車行業而言，這代表自動駕駛從傳統意義上的“感知驅動”向“理解與推理驅動”轉變的真正開始。而英偉達試圖通過其全棧架構，將這一轉變變成產業現實。

當自動駕駛系統具備對物理環境的理解能力，汽車的定義本身也隨之改變。智能汽車，不再僅僅是“裝備了傳感器與算力的交通工具”，而是在現實世界中具備自主判斷與行動能力的物理智能體。

這一趨勢，或許才真正標志著自動駕駛與物理AI時代的拐點正在到來。