当 ChatGPT 重构人类与文字的交互逻辑时，英伟达 CEO 黄仁勋在 CES 2026 的舞台上抛出了一个更具颠覆性的判断："物理 AI 的 ChatGPT 时刻已到来 —— 机器开始理解、推理并在真实世界中行动。" 这场近一个半小时的演讲里，名为 "Alpamayo" 的自动驾驶 AI 系统成为绝对主角，它不仅是英伟达在 智驾领域的又一次技术跃迁，更标志着自动驾驶从 "数据驱动" 向 "推理驱动" 的关键转折。 从 "被动响应" 到 "主动思考"，Alpamayo 破解自动驾驶 "长尾死结" 在自动驾驶行业，"长尾问题" 始终是悬在所有玩家头顶的达摩克利斯之剑 ——99% 的常规路况可通过数据训练覆盖，但剩下 1% 的罕见场景（如交通信 号灯故障、突发横穿马路的动物、极端天气下的路面结冰），却可能成为安全事故的导火索。过去，行业的解决方案是 "堆数据"，试图用百万甚至亿级 公里的路测数据覆盖所有可能性，但这不仅成本高昂，更无法应对 "从未出现过的场景"。 Alpamayo 的出现，恰恰提供了另一条路径。作为业界首个思维链推理 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型，它的核心突破在于让自动驾驶系统拥有了 ...

纪要涉及的行业或公司 - **行业**：机器人行业，尤其是人形机器人领域 - **公司**：志远公司、优必选、英伟达、特斯拉、DRECOM、全志、瑞芯微、黑芝麻智能 纪要提到的核心观点和论据 - **技术发展现状**：过去两到三年人形机器人领域技术进步显著，国内优必选等公司在运动能力方面表现突出，能在预设环境完成固定动作达产业推广阶段，但智能化水平未达灵动阶段，如无法完成拿起水杯喝水等细节复杂动作，需与AI和自动化系统结合[2] - **视觉传感方案差异**：海外特斯拉采用纯视觉方案降低硬件成本但对大模型算力要求高，国内因算力限制和传感器供应链优势，预计未来以激光雷达加3D视觉传感器等多传感器融合方案为主[3][10] - **应用前景和商业化进展**：潜在需求覆盖工业制造、物流配送等场景，可弥补劳动力短缺和替代危险工作，目前商业化处于早期，工业场景应用集中在搬运等标准化流程，预计在流程标准化且人力成本高的场景率先落地[1][4] - **商业化面临困难**：硬件方面执行器、传感器精度等需提升，续航短成本高；软件方面人机交互效率低，多模态感知准确性偏低等，导致难以准确理解任务指令和调整行动规划，提高智能水平是关键[1][5] - **解决训练数据集匮乏方案**：增加真实数据采集，如志远公司搭建模拟生活空间，北京、上海等地建创新中心；采用物理仿真方法，如英伟达提供的方法，旨在提高训练数据质量，加速商业应用拓展[1][6][7] - **仿真技术提高数据获取效率**：调整场景参数或变化场景，可基于少量真实数据衍生大量训练数据，提高效率降低成本，但仿真结果与真实世界有偏差，需真实数据校正，未来主流是结合真实与仿真数据采集[8] - **机器人基座大模型发展趋势**：呈现多系统架构趋势，如NVIDIA的Grace Hopper等，未来需解决多模态和泛化能力问题，以适应复杂环境和提高运动技能学习效率[1][9] - **力学和触觉传感发展方向**：朝着更精准的感知及执行方向发展，六维力传感器及电子皮肤是未来方向，实现实时控制需高效机械通信协议及强大算力硬件支撑[11] - **EtherCAT协议优势**：采用分布式架构设计，将通信延迟控制在微秒级别，优于CAN总线协议和其他实时工业以太网协议，有望成机器人主流通信协议[3][12] - **端侧芯片应用现状**：机器人大脑大模型芯片主要有英伟达Orin和特斯拉自研芯片，小脑任务对算力需求低，国产芯片已应用于部分机器人，端侧算力需求预计持续增长，国产芯片性能提升带来机遇[13] 其他重要但是可能被忽略的内容 - DRECOM即将发布NPU与DMC堆叠封装新产品，适合端侧运行大模型，专门定制化硬件预计2025年或2026年进入市场，一级市场股权投资向自动化方向转移[14]