新闻摘要：
- NVIDIA 首次发布开放式推理 VLA 模型，旨在应对自动驾驶中的“长尾”挑战；NVIDIA Alpamayo 系列还包括用于自动驾驶开发的仿真工具和数据集。
- Alpamayo 1、AlpaSim 以及 Physical AI Open Datasets 可支持车辆实现类人感知、推理与行动能力，使开发者能够对模型进行微调、蒸馏和测试，从而提升安全性、鲁棒性与可扩展性。
- 借助 Alpamayo，JLR、Lucid、Uber 等出行领域领军企业，以及包括 Berkeley DeepDrive 在内的自动驾驶研究社区，能够加速推进基于推理的 L4 级自动驾驶部署路线图。
在 CES 上，NVIDIA 今日发布了 NVIDIA Alpamayo 系列开放式 AI 模型、仿真工具和数据集，旨在加速安全、基于推理的自动驾驶（AV）开发新时代。
自动驾驶车辆必须在极其广泛的驾驶条件下安全运行。罕见而复杂的场景，通常被称为“长尾”，仍然是自动驾驶系统最难安全应对的挑战之一。传统的自动驾驶架构将感知与规划分离，当出现新的或异常情况时，这种方式在扩展性方面存在局限。近年来，端到端学习取得了显著进展，但要克服这些长尾边缘场景，仍然需要能够对因果关系进行安全推理的模型，尤其是在情境超出模型训练经验范围时。
Alpamayo 系列引入了基于推理的“思维链”视觉-语言-行动（VLA）模型，将类人思维能力引入自动驾驶决策。这类系统能够逐步推演新颖或罕见的场景，提升驾驶能力与可解释性——而可解释性对于在智能车辆中建立信任与安全、实现规模化至关重要。该系列以 NVIDIA Halos 安全系统为基础。
NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 表示：“物理 AI 的 ChatGPT 时刻已经到来——机器开始在真实世界中理解、推理并采取行动。无人驾驶出租车将是最早受益的应用之一。Alpamayo 将推理能力引入自动驾驶，使车辆能够在罕见场景中进行思考，在复杂环境中安全驾驶，并解释其驾驶决策——这是实现安全、可规模化自动驾驶的基础。”
面向基于推理自动驾驶的完整开放生态系统
Alpamayo 将三大基础支柱——开放模型、仿真框架和数据集——整合为一个统一的开放生态系统，供任何汽车开发者或研究团队在其基础上构建。
Alpamayo 模型并非直接运行在车端，而是作为大规模“教师模型”，供开发者进行微调和蒸馏，融入完整自动驾驶系统的核心架构之中。
在 CES 上，NVIDIA 发布了：
- Alpamayo 1：业内首个面向自动驾驶研究社区的思维链推理 VLA 模型，现已在 Hugging Face 上发布。该模型采用 100 亿参数架构，通过视频输入生成行驶轨迹及对应的推理过程，展示每个决策背后的逻辑。开发者可将 Alpamayo 1 适配为更小的运行时模型，用于车辆开发，或作为开发基于推理的评估工具和自动标注系统的基础。Alpamayo 1 提供开放模型权重和开源推理脚本。该系列未来模型将拥有更大参数规模、更精细的推理能力、更灵活的输入输出形式，并提供商业使用选项。
- AlpaSim：完全开源的端到端高保真自动驾驶仿真框架，可在 GitHub 获取。该框架提供真实的传感器建模、可配置的交通动态以及可扩展的闭环测试环境，支持快速验证与策略优化。
- Physical AI Open Datasets：NVIDIA 提供目前最为多样化的大规模自动驾驶开放数据集，包含 1,700 小时以上的驾驶数据，覆盖最广泛的地理区域和环境条件，囊括推进推理架构所必需的罕见且复杂的真实世界边缘场景。这些数据集同样在 Hugging Face 上提供。
这些工具共同构建了一个自我强化的、基于推理的自动驾驶系统开发闭环。
自动驾驶行业的广泛支持
包括 Lucid、JLR、Uber 以及 Berkeley DeepDrive 在内的出行行业领军企业和专家，均对 Alpamayo 表现出浓厚兴趣，期望借此开发基于推理的自动驾驶系统，实现 L4 级自动驾驶能力。
Lucid Motors 高级驾驶辅助与自动驾驶副总裁 Kai Stepper 表示：“向物理 AI 的转变凸显了对能够理解真实世界行为、而不仅仅是处理数据的 AI 系统的迫切需求。先进的仿真环境、丰富的数据集以及推理模型，是这一演进过程中的关键要素。”
JLR 产品工程执行总监 Thomas Müller 表示：“开放、透明的 AI 开发对于以负责任的方式推进自动驾驶出行至关重要。通过开源 Alpamayo 等模型，NVIDIA 正在加速整个自动驾驶生态系统的创新，为开发者和研究人员提供应对复杂现实场景的全新工具。”
Uber 自动出行与配送全球负责人 Sarfraz Maredia 表示：“应对长尾和不可预测的驾驶场景，是自动驾驶最具决定性的挑战之一。Alpamayo 为行业加速物理 AI、提升透明度并推动安全的 L4 级部署创造了令人振奋的新机遇。”
S&P Global 高级首席分析师 Owen Chen 表示：“Alpamayo 1 使车辆能够解读复杂环境、预判新情况，并在此前未遇到的场景中做出安全决策。其开源特性加速了全行业创新，使合作伙伴能够根据自身需求对技术进行适配和优化。”
Berkeley DeepDrive 联合主任 Wei Zhan 表示：“Alpamayo 产品组合的发布，代表着研究社区的一次重大飞跃。NVIDIA 将其开放共享的决定具有变革性意义，其可访问性和能力将使我们能够以前所未有的规模进行训练，为推动自动驾驶走向主流提供所需的灵活性和资源。”
除 Alpamayo 之外，开发者还可使用 NVIDIA 丰富的工具和模型库，包括 NVIDIA Cosmos 和 NVIDIA Omniverse 平台。开发者可基于自有车队数据对模型进行微调，将其集成至基于 NVIDIA DRIVE AGX Thor 加速计算构建的 NVIDIA DRIVE Hyperion 架构中，并在商业部署前通过仿真进行性能验证。
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