在近日举办的科技盛会上，英伟达公司正式发布了一款专为实体机器人与自动驾驶车辆设计的开源AI解决方案——Alpamayo。这一组合包含全新AI模型、仿真工具及海量数据集，旨在为自动驾驶技术注入更强大的智能决策能力，使其能够从容应对现实世界中的复杂驾驶场景。
英伟达首席执行官黄仁勋在发布会上强调，物理智能领域正迎来关键转折点，类似于ChatGPT在语言处理领域引发的变革。他表示："Alpamayo标志着机器开始在现实世界中具备理解、推理和行动的能力。通过将推理能力赋予自动驾驶车辆，我们使其能够处理各类罕见场景，在复杂环境中安全行驶，并解释自身的决策逻辑。"
据介绍，Alpamayo平台的核心是拥有100亿参数的Alpamayo 1模型。这款基于思维链技术的视觉-语言-行动（VLA）模型，使自动驾驶汽车具备类人思维能力。即使面对未经过专门训练的场景，如交通信号灯失灵的路口，系统也能通过分解问题、推演多种可能性，最终选择最安全的通行方案。英伟达汽车事业部副总裁阿里·卡尼解释道："模型会将复杂问题拆解为多个步骤，逐一评估所有可能情况，确保决策的安全性。"
黄仁勋进一步透露，首款搭载英伟达技术的自动驾驶汽车将于今年第一季度在美国投入实际道路测试。他特别指出，Alpamayo 1不仅能接收传感器数据并控制车辆操作，更能对即将采取的行动进行推理说明。"系统会明确告知用户：将要执行什么操作、为何做出此决策，以及车辆后续的行驶轨迹。"
为支持开发者社区，英伟达已将Alpamayo 1的底层代码在Hugging Face平台开源。开发者可以基于该模型进行微调，创建更轻量化、运行更快的版本用于车辆开发；或直接训练简易驾驶系统；还能构建上层工具，如自动视频标注系统和决策评估工具。卡尼补充道："开发者还可利用英伟达的Cosmos生成式世界模型生成合成数据，结合真实驾驶数据集，对自动驾驶应用进行全面训练与测试。"
配套发布的还有包含1,727小时驾驶数据的开源数据集，覆盖25个国家和2,500多个城市的多样路况。该数据集记录了各种交通状况、天气条件、障碍物和行人信息，共包含310,895个20秒长的视频片段，为训练自动驾驶系统提供了丰富的真实场景素材。
英伟达还推出了AlpaSim仿真框架——一款用于验证自动驾驶系统的开源工具，现已在GitHub平台开放。该框架能够高精度还原真实驾驶环境，包括传感器数据和交通流等关键要素，支持开发者对自动驾驶系统开展大规模安全测试，显著提升开发效率与可靠性。
