英伟达发布Alpamayo汽车大模子平台 黄仁勋：这是机械了解实际世界的转机点

1月6日消息，在2026CES展会上，英伟达推出全新开源AI模型、仿真工具及数据集组合Alpamayo，专为训练实体机器人与自动驾驶车辆打造，核心目标是助力自动驾驶汽车应对复杂驾驶场景，实现更智能的决策推理。

英伟达CEO黄仁勋在声明中表示：“物理智能领域的‘ChatGPT时刻’已然到来——这是机器开始在现实世界中实现理解、推理与行动的转折点。Alpamayo将推理能力赋予自动驾驶车辆，使其能够应对各类罕见场景，在复杂环境中安全行驶，同时还能对自身的驾驶决策做出解释。”

“首款搭载英伟达技术的汽车将于第一季度在美国上路。”

据介绍，Alpamayo平台的核心是Alpamayo 1模型，这是一款拥有100亿参数、基于思维链技术的视觉-语言-行动（VLA）模型。

该模型可让自动驾驶汽车具备类人思维能力，即便在未经任何训练和标注的情况下，也能解决复杂的场景问题，例如在交通信号灯失灵的路口规划通行路线。

英伟达汽车事业部副总裁阿里·卡尼表示：“这款模型的工作原理是将复杂问题拆解为多个步骤，对所有可能的情况逐一推演，最终选择最安全的解决方案。”

黄仁勋称：“Alpamayo不仅能接收传感器输入信号，进而控制方向盘、刹车与油门，更能对即将采取的行动进行推理。它会明确告知使用者即将执行的操作、做出该决策的依据，以及车辆后续的行驶轨迹。”

Alpamayo1的底层代码已在Hugging Face平台开放。开发者可基于该模型，微调生成更轻量化、运行速度更快的版本，用于车辆开发工作。

也可直接用其训练更简易的驾驶系统；还能基于该模型搭建上层工具，例如自动标注视频数据的标注系统，或是检验车辆决策合理性的评估工具。

卡尼指出：“开发者还可借助Cosmos生成合成数据，再结合真实驾驶数据集，对基于Alpamayo开发的自动驾驶应用进行训练与测试。”

而Cosmos是英伟达旗下的生成式世界模型品牌，这类AI系统能够构建物理环境的数字孪生体，从而实现环境预测与行动规划。

在Alpamayo平台的发布配套内容中，英伟达还同步推出了一个开源数据集。该数据集包含1,727小时的驾驶数据，涵盖25个国家和2,500多个城市的各类路况，数据集捕捉了环境中多样的交通状况、天气状况、障碍物和行人。整体共包含310,895个片段，每个片段时长20秒。

此外，英伟达还上线了AlpaSim仿真框架，这是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。

AlpaSim能够高精度还原真实驾驶环境，涵盖传感器数据、交通流等各类要素，助力开发者对自动驾驶系统开展大规模安全测试。