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NVIDIA 推出 Alpamayo 系列開源 AI 模型與工具,加速安全可靠的推理型輔助駕駛汽車開發(fā)

海闊天空的專欄 ? 來源:廠商供稿 ? 作者:廠商供稿 ? 2026-01-06 09:40 ? 次閱讀
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新聞?wù)?/strong> :

l NVIDIA 率先發(fā)布為應(yīng)對輔助駕駛長尾場景挑戰(zhàn)而設(shè)計的開源視覺-語言-動作推理模型(Reasoning VLA);NVIDIA Alpamayo 系列還包含賦能輔助駕駛汽車開發(fā)的仿真工具和數(shù)據(jù)集。

l Alpamayo 1、AlpaSim 和物理 AI 開放數(shù)據(jù)集可為開發(fā)具備感知、推理與類人決策能力的車輛提供支持,使開發(fā)者能夠進行模型調(diào)優(yōu)、蒸餾和測試,從而提升安全性、魯棒性與可擴展性。

l 捷豹路虎、Lucid 和 Uber 等移動出行領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè),以及包括伯克利 DeepDrive 在內(nèi)的自動駕駛研究社區(qū),將依托 Alpamayo 加速推進安全的推理型 L4 級部署進程。

拉斯維加斯—— CES ——太平洋時間 2026 1 5 —— NVIDIA 發(fā)布 NVIDIA Alpamayo 系列開源 AI 模型、仿真工具及數(shù)據(jù)集,旨在推動安全可靠的推理型輔助駕駛汽車開發(fā)。

智能汽車必須在復(fù)雜多變的駕駛條件下安全運行。被稱為“長尾”的罕見、復(fù)雜場景始終是輔助駕駛系統(tǒng)需要攻克的最大難題之一。傳統(tǒng)輔助駕駛架構(gòu)將感知與規(guī)劃分離開來,這在面臨突發(fā)或異常狀況時,往往會限制其系統(tǒng)擴展性。盡管端到端學(xué)習(xí)的最新進展已取得顯著突破,但要解決這些長尾極端事件,仍需具備安全推理因果關(guān)系能力的模型,特別是在遇到的場景超出模型訓(xùn)練經(jīng)驗的情況下。

Alpamayo 系列引入基于思維鏈的 VLA 推理模型,為輔助駕駛決策注入類人的思維能力。這些系統(tǒng)能夠逐步推演罕見或全新場景,提升駕駛能力和可解釋性,這對構(gòu)建智能汽車的安全信任體系至關(guān)重要,其核心技術(shù)由 NVIDIA Halos 安全系統(tǒng)提供支撐。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示:“物理 AI 的 ChatGPT 時刻已然到來,機器開始具備理解真實世界、推理并付諸行動的能力。無人駕駛出租車將是最早受益的應(yīng)用之一。Alpamayo 為智能汽車注入推理能力,使其得以應(yīng)對罕見場景、在復(fù)雜環(huán)境中安全行駛,并解釋其駕駛決策,這為安全、可規(guī)?;淖詣玉{駛奠定了基礎(chǔ)?!?/p>

完整、開放推理型自動駕駛生態(tài)

Alpamayo 將開源模型、仿真框架與數(shù)據(jù)集三大支柱整合為統(tǒng)一開放的生態(tài)系統(tǒng),任何汽車開發(fā)者或研究團隊均可在此基礎(chǔ)上進行研發(fā)。

Alpamayo 并不是直接部署于車端的模型,而是作為大規(guī)模教師模型,供開發(fā)者調(diào)優(yōu)、蒸餾,成為其完整輔助駕駛技術(shù)棧的核心基礎(chǔ)。

在 CES 上,NVIDIA 推出:

l Alpamayo 1:業(yè)界首款面向輔助駕駛研究社區(qū)設(shè)計的思維鏈 VLA 推理模型,現(xiàn)已在 Hugging Face 上發(fā)布?;?100 億參數(shù)架構(gòu),該模型通過視頻輸入生成行駛軌跡,同時給出推理思路,能夠清晰展示每項決策背后的邏輯。開發(fā)者既可將 Alpamayo 1 調(diào)整為更精簡的運行時模型部署于車端,也可將其作為輔助駕駛的基礎(chǔ)架構(gòu),構(gòu)建諸如基于推理的評估器和自動標(biāo)注系統(tǒng)等開發(fā)工具。Alpamayo 1 提供開放模型權(quán)重和開源推理腳本。該系列的后續(xù)模型將具備更大的參數(shù)規(guī)模、更精細的推理能力、更靈活的輸入輸出方式以及更豐富的商用選項。

l AlpaSim:一款面向高保真輔助駕駛開發(fā)、完全開源的端到端仿真框架,現(xiàn)已在 GitHub 上公開發(fā)布。該框架提供逼真的傳感器建模、可配置交通動態(tài),以及可擴展的閉環(huán)測試環(huán)境,支持快速驗證與策略優(yōu)化。

l 物理 AI 開放數(shù)據(jù)集:NVIDIA 提供多元化的大規(guī)模輔助駕駛開放數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含超過 1700 小時的駕駛數(shù)據(jù),覆蓋廣泛的地理區(qū)域和環(huán)境條件,涵蓋推動推理架構(gòu)發(fā)展所必需的罕見且復(fù)雜的真實世界極端場景。這些數(shù)據(jù)集已在 Hugging Face 上開放使用。

這些工具共同構(gòu)建了一個自我強化的開發(fā)閉環(huán),用于推理型輔助駕駛堆棧的開發(fā)。

Alpamayo 獲得智能汽車行業(yè)的廣泛支持

Lucid、捷豹路虎、Uber 和伯克利DeepDrive 等移動出行領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)和業(yè)界專家展現(xiàn)了對 Alpamayo 的極高關(guān)注,希望開發(fā)基于推理的自動駕駛堆棧,以實現(xiàn) L4 級自動駕駛。

Lucid Motors 高級駕駛輔助系統(tǒng)與自動駕駛業(yè)務(wù)副總裁 Kai Stepper 表示:“向物理 AI 的轉(zhuǎn)變凸顯出業(yè)界對 AI 系統(tǒng)日益增長的需求,這些系統(tǒng)不僅要有數(shù)據(jù)處理能力,還需要具備對真實世界行為的推理能力。先進的仿真環(huán)境、豐富的數(shù)據(jù)集和推理模型是推動這場變革的核心要素?!?/p>

捷豹路虎產(chǎn)品工程執(zhí)行總監(jiān) Thomas Müller 表示:“開放透明的 AI 開發(fā)對于負責(zé)任地推進自動駕駛出行具有重要意義。通過 Alpamayo 等開源模型,NVIDIA 正推動整個自動駕駛生態(tài)的創(chuàng)新,為開發(fā)者和研究人員提供安全應(yīng)對真實世界復(fù)雜場景的新工具?!?/p>

Uber 全球自動駕駛交付負責(zé)人 Sarfraz Maredia 表示:“處理長尾和不可預(yù)測的駕駛場景是自動駕駛技術(shù)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。Alpamayo 為行業(yè)創(chuàng)造了突破性機遇,將加速物理 AI 發(fā)展、提升系統(tǒng)透明度,并擴大 L4 級自動駕駛的安全部署。”

標(biāo)普全球高級首席分析師 Owen Chen 表示:“Alpamayo 1 使車輛能夠解讀復(fù)雜環(huán)境、預(yù)判未知情境,并做出安全決策,即使在面對未曾遇到的場景時也能做出安全決策。該模型的開源特性將加速全行業(yè)創(chuàng)新,助力合作伙伴根據(jù)自身獨特需求進行調(diào)整并優(yōu)化?!?/p>

伯克利 DeepDrive 聯(lián)合總監(jiān) Wei Zhan 表示:“Alpamayo 系列的發(fā)布為研究社區(qū)帶來重大突破。NVIDIA 的開源決策具有變革意義,其開放權(quán)限與強大功能將支持我們以前所未有的規(guī)模進行訓(xùn)練,并為推動自動駕駛技術(shù)的普及提供了更大的靈活性和資源保障?!?/p>

除 Alpamayo 外,開發(fā)者還可利用 NVIDIA 豐富的工具和模型庫,包括NVIDIA Cosmos? 和 NVIDIA Omniverse? 平臺。開發(fā)者能夠基于專有車隊數(shù)據(jù)對模型版本進行調(diào)優(yōu),將其集成至 NVIDIA DRIVE AGX Thor? 加速計算構(gòu)建的 NVIDIA DRIVE Hyperion? 架構(gòu)中,并在商業(yè)部署前通過仿真驗證其性能表現(xiàn)。

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