NVIDIA 近日發表 Alpamayo 系列開放式 AI 模型與工具，主打為自動駕駛導入「類人推理能力」，以解決自駕系統在罕見、複雜情境下表現不穩定的「長尾（long tail）」挑戰。該系列同時涵蓋模型、模擬框架與資料集，鎖定 Level 4 自動駕駛研發需求。
為什麼「長尾場景」是自駕車最大難題？
自動駕駛系統必須在幾乎無限多變的真實道路環境中運作，其中包含大量低發生率、但高風險的特殊狀況，例如異常交通行為、突發障礙物或非典型道路配置。
傳統自駕架構多半將「感知」與「決策規劃」分離，對於未曾在訓練資料中出現的狀況，系統往往難以擴充與解釋。即便近年端對端模型快速進步，面對真正陌生的情境，仍缺乏對因果關係的安全推理能力。
Alpamayo：把「會思考」的能力帶進自動駕駛
NVIDIA Alpamayo 的核心，是具備思維鏈（Chain-of-Thought）的視覺語言動作（VLA）模型。這類模型不只看懂畫面，而是能：
- 理解影像與行為之間的關係
- 逐步推理複雜交通情境
- 解釋為何做出某個駕駛決策
NVIDIA 表示，這種推理能力對提升自駕系統的安全性、可解釋性與信任度至關重要，並由其 Halos 車用安全系統提供支援。
三大支柱，組成完整開放生態系
Alpamayo 並非單一模型，而是一個由三個核心元素組成的開放平台：
🔹 Alpamayo 1（模型）
- 業界首款為自駕研究社群打造的思維鏈 VLA 模型
- 採百億參數規模，可從影片輸入生成行進路徑與推理過程
- 已於 Hugging Face 開放模型權重與推理程式碼
- 可作為教師模型，供開發者微調或蒸餾成車用模型
🔹 AlpaSim（模擬框架）
- 完全開源的端對端自動駕駛模擬平台
- 提供高擬真感測器建模、交通動態與閉環測試
- 協助快速驗證與優化自駕策略
- 已於 GitHub 上線
🔹 物理 AI 開放資料集
- 超過 1,700 小時真實駕駛資料
- 涵蓋多地區、多天候與大量罕見邊緣案例
- 專為推理型自駕模型訓練設計
- 同樣已在 Hugging Face 提供下載
這三者共同形成一個可自我強化的開發循環，加速推理型自動駕駛的成熟。
產業反應：瞄準 Level 4 自駕落地
Alpamayo 已引起多家車廠與自駕服務業者關注，包括 Lucid、JLR、Uber，以及學術研究單位 Berkeley DeepDrive，皆表示看好其在 Level 4 自動駕駛上的潛力。
業界普遍認為，開放模型、模擬與資料的結合，有助於提升自駕技術的透明度與安全性，並加速整體生態系的研發進程。
可與 NVIDIA 自駕平台整合
NVIDIA 表示，Alpamayo 可搭配旗下 Cosmos、Omniverse 等平台工具使用，並可整合至 NVIDIA DRIVE AGX Thor 與 DRIVE Hyperion 架構中，讓開發者在實際部署前，先於模擬環境中進行完整驗證。
總結
Alpamayo 不只是新模型，而是 NVIDIA 嘗試為自動駕駛補上「會思考」這塊關鍵拼圖。
透過開放推理模型、生態系工具與資料，NVIDIA 正將自駕技術從「看得見」推進到「想得通」。
