NVIDIA推出前沿開放模型Alpamayo 2 Super 全面加速自駕計程車與自駕車商用部署

對自駕計程車及其他自駕車（AV）而言，最棘手的並非日常情境，而是難以預測與納入訓練的罕見複雜狀況。要處理這些長尾事件，不能只靠物件偵測與運動預測。自駕車必須即時理解當下情境、推理因果關係、選擇正確行動，並將該決策轉化為安全、舒適的行駛路徑，同時讓開發者得以檢視、驗證並信任其決策。現已開始進入商業使用的NVIDIA Alpamayo 2 Super隸屬於Alpamayo系列。該系列是Hugging Face上採用最廣泛的自動駕駛開放式推理模型，可透過單一基礎模型支援多種與自駕車相關的能力。此模型以NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner為基礎，並透過強化學習進行後訓練，在兩大面向推動自駕車生態系發展，包括開放商業授權，以及領先的自動駕駛多任務處理能力。

用於自駕車量產的開放授權

Alpamayo 2 Super可於Hugging Face上取得，並採用Linux Foundation為開放AI模型發行所推出的寬鬆授權OpenMDW-1.1。該授權涵蓋微調、衍生模型與商業性的再次發布，使自駕車開發者、汽車製造商、卡車製造商與供應商能夠根據自身資料、駕駛策略與部署方針調整Alpamayo。

這樣的開放模式讓自駕車研究人員與企業得以持續掌控自有資料與基礎設施，也能保有其透過專門化模型與累積技術知識所創造的價值。對涉及企業自有車隊與安全性的工作流程而言，這種控制權至關重要。早期Alpamayo版本最初以研發用途推出。如今，OpenMDW授權將全面適用於整個Alpamayo系列模型，讓開發人員無須額外取得許可，即可將任何模型用於商業部署，為模型從調整到部署建立一條直接路徑。

Alpamayo 2 Super展現前沿規模推理能力，領先各項基準測試

在自動駕駛推理基準測試LingoQA，Alpamayo 2 Super於近40款接受評測的模型中名列榜首。在NVIDIA使用Lingo-Judge指標進行的測試中，其表現分別領先Qwen2.5-VL 72B 17.0分、Gemini 2.5 Pro 15.1分，以及GPT-4o 23.2分，展現出面向駕駛情境的最先進推理能力。Alpamayo 2 Super在NVIDIA評估的所有自動駕駛基準測試中也均名列第一，凸顯其在廣泛自駕車能力上的領先表現。

Alpamayo 2 Super的規模是參數量100億之NVIDIA Alpamayo 1.5與Alpamayo 1模型的3倍。增加的容量讓模型能從少量範例中更有效泛化其推理能力，這對於傳統系統經常難以處理的罕見多代理互動情境而言，是一項關鍵能力。該模型可針對環繞車身的完整攝影機畫面進行推理，融合車輛前方、側面與後方視角。這類涵蓋360度的情境資訊，能夠針對車道變換、車流匯入、無號誌保護轉彎與複雜路口等常見風險情境，提供更深入的理解。

用於自駕計程車與自動駕駛的多任務基礎模型

針對每種駕駛情境，Alpamayo 2 Super可產生五項緊密連動的輸出：

• 描述車輛規劃路徑的軌跡。
• 解釋決策背後推理過程的因果鏈（chain-of-causation，CoC）軌跡。
• 捕捉模型意圖的Meta-Action，例如讓行、變換車道或停車。
• 推理自動標籤，可為訓練與驗證資料產生因果鏈註解。
• 結合2D視覺定位的視覺問答回應，將模型答案連結至攝影機影像中的特定區域。

這些輸出結果可共同提供對模型決策流程的洞察。開發人員能將模型所觀察到的內容與其選定的動作相互對應，使決策更容易理解、審視與驗證。因果鏈軌跡整合NVIDIA Halos安全驗證工作流程，並支援符合ISO/PAS 8800要求的AI安全性，為自駕車安全工程奠定更穩固的基礎。

以推理為核心的自駕車開放生態系

Alpamayo 2 Super是更廣泛的開放式模型、框架與資料集系列一部分，專為自駕車開發而設計。該系列的其他工具包括：

• NVIDIA AlpaSim：提供閉環模擬。
• NVIDIA AlpaGym：支援高輸送量強化學習。
• NVIDIA物理AI開放資料集：提供訓練與測試所需資料。
• 開放式訓練配方與自動標註流程：用以加速模型開發、訓練與驗證。

Alpamayo在Hugging Face上的下載量已突破50萬次，進一步鞏固其作為該平台上應用最廣泛的自動駕駛開放式推理模型系列之地位。

玩家總結

NVIDIA宣布旗下專為自駕計程車與自駕車打造的前沿開放模型「Alpamayo 2 Super」正式展開商用。該模型透過Hugging Face採用寬鬆的OpenMDW-1.1授權，不僅在多項自動駕駛推理基準測試中奪冠，更具備360度環景推理、因果鏈決策機制與多任務處理能力。搭配從雲端到車端的高效工作流程與完整的開發生態系工具，將大幅降低開發成本並加速全球自駕車與自駕計程車的安全量產與大規模部署。

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