新聞?wù)?/strong> ：

l NVIDIA 率先發(fā)布為應(yīng)對(duì)輔助駕駛長尾場景挑戰(zhàn)而設(shè)計(jì)的開源視覺-語言-動(dòng)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(jìn)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(kuò)展性。

l 捷豹路虎、Lucid 和 Uber 等移動(dòng)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(dòng)駕駛研究社區(qū)，將依托 Alpamayo 加速推進(jìn)安全的推理型 L4 級(jí)部署進(jìn)程。

拉斯維加斯—— CES ——太平洋時(shí)間 2026 年 1 月 5 日—— 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(dòng)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(yùn)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(shí)，往往會(huì)限制其系統(tǒng)擴(kuò)展性。盡管端到端學(xué)習(xí)的最新進(jìn)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(yàn)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(duì)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(shí)刻已然到來，機(jī)器開始具備理解真實(shí)世界、推理并付諸行動(dòng)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(duì)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)模化的自動(dòng)駕駛奠定了基礎(chǔ)。”

完整、開放的推理型自動(dòng)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(tuán)隊(duì)均可在此基礎(chǔ)上進(jìn)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(jì)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(shí)給出推理思路，能夠清晰展示每項(xiàng)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(yùn)行時(shí)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(píng)估器和自動(dòng)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(xì)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(xiàng)。

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(dòng)態(tài)，以及可擴(kuò)展的閉環(huán)測試環(huán)境，支持快速驗(yàn)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(shí)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(dòng)推理架構(gòu)發(fā)展所必需的罕見且復(fù)雜的真實(shí)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(gè)自我強(qiáng)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(dòng)出行領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)和業(yè)界專家展現(xiàn)了對(duì) Alpamayo 的極高關(guān)注，希望開發(fā)基于推理的自動(dòng)駕駛堆棧，以實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)自動(dòng)駕駛。

Lucid Motors 高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)與自動(dòng)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(duì) 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(duì)真實(shí)世界行為的推理能力。先進(jìn)的仿真環(huán)境、豐富的數(shù)據(jù)集和推理模型是推動(dòng)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(duì)于負(fù)責(zé)任地推進(jìn)自動(dòng)駕駛出行具有重要意義。通過 Alpamayo 等開源模型，NVIDIA 正推動(dòng)整個(gè)自動(dòng)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(duì)真實(shí)世界復(fù)雜場景的新工具?！?/p>

Uber 全球自動(dòng)駕駛交付負(fù)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(dòng)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(jī)遇，將加速物理 AI 發(fā)展、提升系統(tǒng)透明度，并擴(kuò)大 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛的安全部署?！?/p>

標(biāo)普全球高級(jí)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(duì)未曾遇到的場景時(shí)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(dú)特需求進(jìn)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(qiáng)大功能將支持我們以前所未有的規(guī)模進(jìn)行訓(xùn)練，并為推動(dòng)自動(dòng)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(tái)。開發(fā)者能夠基于專有車隊(duì)數(shù)據(jù)對(duì)模型版本進(jìn)行調(diào)優(yōu)，將其集成至 NVIDIA DRIVE AGX Thor? 加速計(jì)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(yàn)證其性能表現(xiàn)。