NVIDIA 於 2026 CES 上，發表全新 Alpamayo 系列開源人工智慧模型與工具。這不僅是 NVIDIA 首次推出具備「推理能力」的視覺語言動作模型（VLA），更被創辦人黃仁勳譽為自動駕駛領域的「ChatGPT 時刻」，旨在解決自駕技術中最難攻克的「長尾效應（Long Tail）」挑戰。
賦予車輛「大腦」：Alpamayo 1 的推理革命
傳統的自駕系統通常將「看到（感知）」與「開車（規劃）」分開處理，面對突發或罕見路況時常顯得不知所措。NVIDIA 此次推出的 Alpamayo 1 模型，則是具備「思維鏈（Chain-of-Thought）」能力的百億參數大模型。
- 看懂因果關係：車輛不再只是依照指令轉向，而是能像人類一樣思考。例如，它能判斷路邊學童的動向並預判風險，並解釋其決策背後的邏輯。
- 開放權重：NVIDIA 已將 Alpamayo 1 的模型權重上架至 Hugging Face，並提供開源指令碼，讓全球開發者可以針對特定需求進行微調與「蒸餾」，將其轉化為更輕量化、可在車端即時運行的模型。
打造完整生態系：從模擬到大數據
除了核心模型，NVIDIA 同步釋出了自動駕駛開發不可或缺的兩大支柱。首先是「AlpaSim 模擬框架」，它能提供逼真的感測器建模與閉環測試環境，讓開發者在虛擬世界中進行高效率驗證；這款完全開源的端對端工具已上架 GitHub。
再來則是「物理 AI 開放資料集」，涵蓋超過 1,700 小時的真實駕駛數據，特別著重於罕見的邊緣案例（Edge Cases），協助模型學習如何應對極端天候或複雜路權競爭。
產業巨頭響應，Level 4 落地進度加速
「物理 AI 的 ChatGPT 時刻已經到來，機器開始在現實世界中理解、推理並採取行動，」黃仁勳強調，「Alpamayo 為自駕車帶來了推理能力，這是實現安全且可擴展自動駕駛的基石。」
這項開源計畫已獲得產業鏈的支持。Lucid Motors 與 JLR（捷豹路虎） 表示，開放且透明的 AI 開發對於推動負責任的自駕技術至關重要。Uber 則看好此技術能大幅提升 Level 4 自動駕駛在處理不可預測場景時的安全部署。學術界 如 Berkeley DeepDrive 也認為，NVIDIA 開放如此大規模的資源，將變革自駕研究的訓練規模。
佈局未來：與硬體強強聯手
Alpamayo 並非孤立存在，它可以與 NVIDIA 現有的 DRIVE AGX Thor 運算平台及 Cosmos、Omniverse 平台無縫整合。開發者可以在雲端使用 Alpamayo 進行自動標註與模型訓練，最後將優化後的 AI 部署到高效能車載系統中。
NVIDIA 的這一舉動，無疑展現了其從硬體供應商轉型為全方位「AI 生態系定義者」的野心，並為全球 Level 4 自動駕駛的普及鋪平了道路。
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