英伟达推出Alpamayo 2 Super模型助力L4自动驾驶研发

英伟达推出Alpamayo 2 Super：320亿参数视觉-语言-动作大模型

　　英伟达今日正式推出了Alpamayo 2 Super，这是一款拥有320亿参数、基于推理能力的视觉-语言-动作模型。该模型进一步丰富了英伟达Alpamayo系列开源人工智能模型、仿真框架与物理人工智能数据集，助力企业研发安全的L4自动驾驶出租车。

　　伴随该模型发布，英伟达还推出多款全新工具、模型与智能体技能，打通从真实场景数据采集、闭环训练到车载部署的全流程。这些工具包括NVIDIA AlpaGym、NVIDIA OmniDreams以及全新的NVIDIA Omniverse NuRec模型。

免去基础设施搭建，加速自动驾驶研发

　　Alpamayo 2 Super可免去企业从零搭建自动驾驶核心基础设施的环节，大幅加速自动驾驶车辆研发进程。该模型具备类人的感知、推理与行动能力，并且具有可解释性，能够满足安全验证与合规监管的相关要求。

闭环训练与高保真仿真能力

　　为适配道路实车部署的模型训练需求，AlpaGym提供闭环强化学习平台。而英伟达OmniDreams作为可生成逼真场景的世界模型，能够大规模仿真各类罕见、长尾驾驶场景。此外，英伟达为旗下所有自动驾驶开发工具配套了物理人工智能智能体能力，例如依托Omniverse NuRec打造的神经重建能力，可基于真实车队行驶场景开展仿真，并批量生成合成训练数据。

　　英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，Alpamayo标志着汽车开始具备自主推理能力，不再只是单纯行驶。唯有英伟达能同步提供开源模型、仿真工具、真实场景数据与智能体能力，助力全球自动驾驶出租车生态打造四级自动驾驶能力，让车辆识别极端场景、解释决策逻辑、建立安全信任，并顺利规模化部署至数百万辆汽车。

模型能力全面升级

　　Alpamayo 2 Super将模型参数规模从100亿提升至320亿，不仅在长尾场景下的逻辑推理、三维空间感知与轨迹预测能力全面增强，还支持多类任务，包括逻辑推理、自动标注、场景理解、模型评估以及大模型知识蒸馏至轻量化模型。该模型升级后，具备全车环视感知和元动作输出能力，新增推理式自动标注与二维目标定位功能，优化因果链与轨迹输出。

　　以上升级使Alpamayo 2 Super成为英伟达目前功能最强的开源驾驶基础大模型。该模型定位为教师模型，可通过知识蒸馏压缩为轻量化模型，部署在DRIVE Hyperion旗下的车载自动驾驶主控芯片DRIVE AGX Thor上运行。基于该系列模型搭建的自动驾驶系统，可直接继承高水准的推理与感知能力，车企无需重复从零开发。

行业认可与开源生态

　　Alpamayo系列近期获得台北国际电脑展最佳选择奖，拿下车载技术与智能座舱类别奖项。自发布以来，该系列模型下载量已接近40万次。其开源平台附带后训练脚本，方便科研人员与开发者结合自有数据集、行驶场景及驾驶策略对模型进行二次适配。Alpamayo 2 Super的推理代码预计于今年夏季上线GitHub，模型权重则将同步发布在Hugging Face平台。

强化学习与自动标注工具

　　英伟达同步推出的NVIDIA AlpaGym是一款开源、高算力吞吐的闭环强化学习框架。该框架可在英伟达AlpaSim中让模型持续循环完成“决策-感知”流程，车辆每一次制动、转向、导航操作都会实时改变仿真环境。借此，平台能够暴露静态数据集无法发现的累积误差与极端场景故障，让模型在实战化模拟中持续学习。

　　英伟达还在GitHub开源因果链自动标注流程。该工具可基于原始行车视频，全自动生成具备决策依据与因果关联的标注数据，无需人工参与，为大规模训练具身推理模型提供核心的因果训练数据。

物理人工智能智能体能力

　　为助力推理型自动驾驶技术研发，英伟达依托NVIDIA Agent Toolkit推出多款全新物理人工智能智能体能力，辅助开发者及智能编码程序完成仿真、数据生成、闭环训练等全流程工作，支撑自动驾驶系统的大规模研发与验证。其中包括依托Omniverse NuRec组件打造的神经重建能力、用于生成逼真驾驶场景的OmniDreams能力，以及面向闭环强化学习的AlpaGym能力。

中国车企广泛采用NVIDIA Hyperion平台

　　比亚迪、吉利、极氪、小米以及小马智行等中国主流车企和自动驾驶公司均已采用或正在基于NVIDIA Hyperion平台开发智驾。