1月6日消息，在2026CES展會上，英偉達推出全新開源AI模型、仿真工具及數據集組合Alpamayo，專為訓練實體機器人與自動駕駛車輛打造，核心目標是助力自動駕駛汽車應對復雜駕駛場景，實現更智能的決策推理。

　　英偉達CEO黃仁勛在聲明中表示：“物理智能領域的‘ChatGPT時刻’已然到來——這是機器開始在現實世界中實現理解、推理與行動的轉折點。Alpamayo將推理能力賦予自動駕駛車輛，使其能夠應對各類罕見場景，在復雜環境中安全行駛，同時還能對自身的駕駛決策做出解釋。”

　　“首款搭載英偉達技術的汽車將于第一季度在美國上路。”

　　據介紹，Alpamayo平臺的核心是Alpamayo 1模型，這是一款擁有100億參數、基于思維鏈技術的視覺-語言-行動(VLA)模型。

　　該模型可讓自動駕駛汽車具備類人思維能力，即便在未經任何訓練和標注的情況下，也能解決復雜的場景問題，例如在交通信號燈失靈的路口規劃通行路線。

　　英偉達汽車事業部副總裁阿里·卡尼表示：“這款模型的工作原理是將復雜問題拆解為多個步驟，對所有可能的情況逐一推演，最終選擇最安全的解決方案。”

　　黃仁勛稱：“Alpamayo不僅能接收傳感器輸入信號，進而控制方向盤、剎車與油門，更能對即將采取的行動進行推理。它會明確告知使用者即將執行的操作、做出該決策的依據，以及車輛后續的行駛軌跡。”

　　Alpamayo1的底層代碼已在Hugging Face平臺開放。開發者可基于該模型，微調生成更輕量化、運行速度更快的版本，用于車輛開發工作。

　　也可直接用其訓練更簡易的駕駛系統;還能基于該模型搭建上層工具，例如自動標注視頻數據的標注系統，或是檢驗車輛決策合理性的評估工具。

　　卡尼指出：“開發者還可借助Cosmos生成合成數據，再結合真實駕駛數據集，對基于Alpamayo開發的自動駕駛應用進行訓練與測試。”

　　而Cosmos是英偉達旗下的生成式世界模型品牌，這類AI系統能夠構建物理環境的數字孿生體，從而實現環境預測與行動規劃。

　　在Alpamayo平臺的發布配套內容中，英偉達還同步推出了一個開源數據集。該數據集包含1,727小時的駕駛數據，涵蓋25個國家和2,500多個城市的各類路況，數據集捕捉了環境中多樣的交通狀況、天氣狀況、障礙物和行人。整體共包含310,895個片段，每個片段時長20秒。

　　此外，英偉達還上線了AlpaSim仿真框架，這是一款用于驗證自動駕駛系統的開源工具，現已在GitHub平臺開放。

　　AlpaSim能夠高精度還原真實駕駛環境，涵蓋傳感器數據、交通流等各類要素，助力開發者對自動駕駛系統開展大規模安全測試。