前言

在 CES 2026 展會上，Nvidia 推出了一套革命性的 Alpamayo，這是專為改造自動駕駛車輛能力而設計的一套 開源 AI 模型、模擬工具和數據集。這些先進工具的設計初衷是在複雜的駕駛情況中，讓自動駕駛車輛能以人類般的理由進行處理。根據 Nvidia CEO Jensen Huang 的說法，我們正見證 AI 的關鍵時刻，即機器目前可以在現實世界中像 人類思考情境般思考和行動。引入 Alpamayo 標誌著自動駕駛車輛在 更安全和更直覺化方面向前邁出了一大步。

怠惰包

Alpamayo 讓自動駕駛車輛透過分解和推理情境來 像人類一樣思考，即使在罕見且複雜的情況下也能改善決策。

主體

Nvidia 推出了 Alpamayo，一套開創性的開源 AI 模型、模擬工具和數據集，旨在提升自動駕駛車輛的決策過程。Alpamayo 的主要目標是使這些車輛在面對 充滿挑戰的駕駛情況時，具備類似人類駕駛員的推理和決策能力。這一突破被視為物理 AI 領域的一次重大飛躍，與 ChatGPT 等技術一起展示了機器能夠動態且智能地與現實世界互動的能力。

這項創新背後的核心是 Alpamayo 1，一個擁有 100 億參數鏈的複雜模型，旨在模仿 人類的思維過程。該模型特別擅長應對意外或複雜情境，如在繁忙交叉路口的紅綠燈故障時確定最安全的行動路線。通過系統地分解問題和評估所有潛在結果，Alpamayo 劃定了最安全和最有效的駕駛路徑，從而提升車輛的安全性和可靠性。

正如 Nvidia 汽車部門副總裁 Ali Kani 在新聞發布會上所分享的那樣，Alpamayo 使車輛能夠對其環境進行更深入的分析。這不僅涉及解釋感應輸入，還包括主動推理來預測和計劃其後續行動。這種決策透明度允許駕駛員更好地理解每次車輛行動背後的理由，從而增強對自動駕駛系統的信任和信心。

Alpamayo 的開源性質允許開發人員廣泛地修改和適應軟件，以滿足其特定需求。該模型的底層代碼可在 Hugging Face 等平台上訪問，支持為各種車輛開發需求進行定制和優化。這種靈活性延伸至訓練更簡單的自動駕駛系統或集成視頻自動標籤等高級功能，這些功能自動化數據標記，並評估汽車決策背後的智能。

此外，Nvidia 推出的 Cosmos，一套生成世界模型套件，提供了額外的價值。這些 AI 系統可以創建物理環境的高級表示，非常適合訓練基於 AI 的車輛，無論是在現實還是合成數據集上。通過提供如此強大的工具，Nvidia 正將 Alpamayo 定位為 AI 驅動運輸解決方案演變中的基石。

為適應這些進步，Nvidia 正通過發布一個開放數據集來民主化寶貴的駕駛數據訪問。這一數據集涵蓋超過 1,700 小時的駕駛數據，捕捉了各種 地理條件 和真實世界中的複雜場合。這樣龐大的數據對於開發者旨在完善其自動駕駛應用和系統至關重要。

AlpaSim 的同步發布，一個在 GitHub 上的開源模擬框架，通過為開發人員提供一個安全且可擴展的測試環境來補充 Alpamayo。AlpaSim 模擬現實世界的駕駛條件，為自主車輛在不同駕駛環境下的性能和安全驗證提供平台。

關鍵洞察表