英伟达发布开源Alpamayo系列 - 公司在CES 2026上发布了开源的Alpamayo系列 标志着自动驾驶开发模式的转变 [1] - 新推出的Alpamayo引入了视觉语言行动模型 该模型具备类人的推理能力 不同于以往将感知与规划分离的传统系统 [2] 技术核心：推理革命 - 自动驾驶的核心挑战在于处理罕见且不可预测的“长尾”道路场景 传统算法难以应对 [3] - Alpamayo 1是一个拥有100亿参数的模型 通过思维链推理来解决此问题 [3] - 公司CEO黄仁勋称 这标志着物理AI的“ChatGPT时刻”到来 机器开始理解、推理并在现实世界中行动 [3] - 该技术首先将使Robotaxi受益 让自动驾驶汽车能够思考罕见场景、在复杂环境中安全驾驶并解释其决策 这是实现安全、可扩展自动驾驶的基础 [4] - 模型能像人类一样进行逻辑推理 例如“街上有球 所以可能有小孩跟随” 并同时生成轨迹和逻辑轨迹 [4] - 这种决策透明度对于帮助开发者和监管机构理解车辆的具体决策原因至关重要 [5] 三支柱生态系统 - 公司提供了一个全栈开源开发环境 包含三个核心组件 [6] - **Alpamayo 1**： 一个开源的VLA模型 充当“教师”角色 允许开发者将其复杂推理提炼成更小、更快的模型 以供实车使用 [6] - **AlpaSim**： 一个开源的高保真仿真框架 用于在车辆上路前在“闭环”数字环境中进行测试 [6] - **物理AI数据集**： 超过1700小时的多样化驾驶数据 专门策划包含历史上阻碍L4级自动驾驶的罕见边缘案例 [6] - 通过迈向端到端的物理AI 公司正利用其主导的硬件地位 特别是DRIVE Thor平台 来运行这些庞大的神经网络 [6] 行业影响与合作 - 行业领导者如Lucid集团和Uber技术公司已对Alpamayo框架表示出兴趣 以加速其L4级自动驾驶路线图 [7] - Lucid Motors的ADAS和自动驾驶副总裁Kai Stepper表示 向物理AI的转变凸显了对能够推理现实世界行为而不仅仅是处理数据的AI系统日益增长的需求 [7] - Stepper补充道 先进的仿真环境、丰富的数据集和推理模型是技术演进的重要元素 [8] - 这可能是物理AI的“ChatGPT时刻” 机器最终开始理解物理世界的细微差别 而不仅仅是对其做出反应 [9]