英偉達發佈自動駕駛推理模型

**英偉達發佈自動駕駛推理模型 Alpamayo 2 Super，以開放授權與前沿推理能力加速無人駕駛商業化**

**（台北訊）** 為解決自動駕駛產業在面對罕見「長尾事件」時的決策難題，NVIDIA 於今日宣佈正式推出其最新的自動駕駛推理模型——NVIDIA Alpamayo 2 Super。這款模型現已開放商用，不僅在權威基準測試中奪冠，更採用 Linux 基金會寬鬆的 OpenMDW-1.1 授權，允許開發者進行微調、衍生與商業再分發，為機器人計程車（Robotaxi）與各類自動駕駛車輛（AV）的規模化部署開創了一條從雲端研發到車端應用的直接路徑。 對於自動駕駛系統而言，最困難的挑戰並非日常駕駛場景，而是那些難以預測且難以針對性訓練的罕見複雜狀況。處理這類長尾事件，僅靠物體偵測與運動預測遠遠不夠。車輛必須理解整體情境、推理因果關係、選擇正確行動，並將決策轉化為安全舒適的路徑，且全程需即時完成，同時讓開發者能夠檢視、驗證並信賴其判斷。Alpamayo 2 Super 正是為應對此一挑戰而生，它具備情境理解、因果推理與決策規劃能力，並能輸出可解釋的決策軌跡。 作為 NVIDIA Alpamayo 系列的最新旗艦，Alpamayo 2 Super 建立在 NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner 的基礎之上，並透過強化學習進行後訓練。該模型在兩個關鍵層面推動了自動駕駛生態系的進步：一是提供開放的商業授權，二是具備業界領先的多任務自動駕駛能力。Alpamayo 系列已成為 Hugging Face 平台上被採用最廣泛的自動駕駛開放推理模型，下載量已突破 50 萬次，此次新模型的推出，進一步擴大了 NVIDIA 在開放模型、資料集與工具鏈的佈局，旨在強化產業競爭、賦予開發者更大控制權，並支持更安全、更透明的自動駕駛部署。 在授權方面，Alpamayo 2 Super 採用 Linux 基金會針對開放式 AI 模型發布所設計的寬鬆授權 OpenMDW-1.1。該授權涵蓋微調、衍生模型與商業再分發，允許自動駕駛開發商、汽車製造商、卡車製造商與供應商，根據自身數據、駕駛策略與部署規劃來調整 Alpamayo 模型。此舉意味著，企業得以完全掌握自身的數據與基礎設施，並保有透過專業模型與累積技術知識所創造的價值，這對於涉及專有車隊與安全關鍵的工作流程至關重要。NVIDIA 表示，早期 Alpamayo 版本主要用於研發，而現在 OpenMDW 授權已適用於整個 Alpamayo 模型家族，開發者可無需額外許可，直接將任何模型商用部署。 開放權重使從模型適應到部署的經濟效益得以實現。開發團隊可以在先進推理能力的基礎上建構應用，無需從零開始重新訓練所有基礎能力，也不必為每項任務支付頂尖模型的昂貴成本，從而能以最合適的成本將正確的模型匹配到正確的任務。Alpamayo 2 Super 在雲端開發工作流程中提供了前沿規模的推理能力，開發者可利用它生成高品質的推理軌跡、合成訓練數據，以及用於模型蒸餾的教師輸出。在 Alpamayo 家族中，2 Super 提供最高的多模態自動駕駛推理與駕駛性能，而 Alpamayo 1.5 與 Alpamayo 1 則為雲端開發與模型蒸餾提供更具成本效益的選擇。經蒸餾後的模型可進一步優化，以實現量產車輛中的高效即時推理，形成一套「雲端到車端」的完整工作流程。 在性能表現上，Alpamayo 2 Super 在自動駕駛推理基準測試 LingoQA 中，於近 40 個受測模型中排名第一。在 NVIDIA 內部採用 Lingo-Judge 指標的測試中，其得分分別領先 Qwen2.5-VL 72B 達 17.0 分、領先 Gemini 2.5 Pro 達 15.1 分、領先 GPT-4o 達 23.2 分，展現了卓越的駕駛場景推理能力。此外，該模型在 NVIDIA 評估的所有自動駕駛基準測試中均名列前茅，凸顯其廣泛的領先性能。Alpamayo 2 Super 的參數量是前代 100 億參數模型的 3 倍，新增的模型容量使其能更好地從稀疏樣本中歸納推理，這對於處理傳統系統常難以應對的罕見多智能體互動至關重要。該模型能處理全周環繞攝影機的輸入，融合車輛前、側、後方的視角，提供 360 度情境理解，進而對變換車道、匯入車流、無保護轉彎與複雜路口等風險常發生的場景做出更豐富的判斷。 作為一個多任務基礎模型，Alpamayo 2 Super 能針對每個駕駛情境產生五種緊密耦合的輸出：描述車輛規劃路徑的軌跡、解釋決策背後推理的因果鏈（CoC）軌跡、捕捉模型意圖的元動作（如讓行、變道、停止）、用於生成訓練與驗證數據的推理自動標註，以及具備 2D 視覺定位能力的視覺問答回應，可將模型的答案連結到攝影機影像中的特定區域。這些輸出共同提供了對模型決策過程的深入洞察，開發者可將模型觀察到的內容與其選擇的行動連結起來，使決策更易於理解、評論與驗證。因果鏈軌跡可整合至 NVIDIA Halos 安全驗證工作流程，並支持符合 ISO/PAS 8800 要求的 AI 安全，為自動駕駛安全工程提供了更堅實的基礎。 此外，Alpamayo 2 Super 也可作為自動標註器部署，在專有車隊數據上生成因果鏈標籤並執行具 2D 定位的視覺問答。透過將推理連結到攝影機影像的特定區域，該模型能將原始駕駛片段轉化為更豐富的訓練數據，將註釋週期從數月壓縮至數天。除了規劃與自動標註，Alpamayo 2 Super 還支援場景理解、模型評論與知識蒸餾等多任務能力，使開發者能在更多開發環節中使用單一基礎模型，簡化工具鏈並加速迭代。 Alpamayo 2 Super 是 NVIDIA 更廣泛的自動駕駛開放生態系的一部分，該生態系還包括提供閉環模擬的 NVIDIA AlpaSim、支援高通量強化學習的 NVIDIA AlpaGym、提供訓練與測試數據的 NVIDIA Physical AI 開放資料集，以及加速模型開發、訓練與驗證的開放訓練配方與自動標註管線。NVIDIA 表示，Alpamayo 系列在 Hugging Face 上的下載量已超過 50 萬次，穩固了其作為該平台最受歡迎的自動駕駛開放推理模型家族的地位。開發者現已可於 Hugging Face 下載 NVIDIA Alpamayo 2 Super，探索其推理能力，並著手建構下一代的機器人計程車與自動駕駛車輛。