Nvidia wprowadza Alpamayo AI do samochodów autonomicznych: „Przełom na miarę Chat-GPT” w technologii motoryzacyjnej

NVIDIA prezentuje Alpamayo: Transformacja inteligencji pojazdów autonomicznych na CES 2026

Podczas CES 2026, NVIDIA Corp. (NASDAQ: NVDA) zaprezentowała przełom w technologii pojazdów autonomicznych, wprowadzając otwartoźródłowy pakiet Alpamayo. Ta nowa rodzina modeli AI została zaprojektowana, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki samochody autonomiczne postrzegają i wchodzą w interakcje ze swoim otoczeniem.

• Akcje NVDA wykazują znaczące ruchy.

Tradycyjne systemy jazdy autonomicznej zazwyczaj oddzielały percepcję („widzenie”) od planowania („sterowania”). W przeciwieństwie do tego, Alpamayo wykorzystuje modele vision language action (VLA), które umożliwiają pojazdom rozumowanie o otoczeniu w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia.

Powiązane artykuły:

Wzrost znaczenia rozumowania w AI

Jednym z największych wyzwań dla pojazdów autonomicznych była tzw. „długa końcówka” — rzadkie i nieprzewidywalne sytuacje drogowe, z którymi konwencjonalne algorytmy mają trudności.

Aby temu zaradzić, NVIDIA prezentuje Alpamayo 1, model o 10 miliardach parametrów, który wykorzystuje łańcuchowe rozumowanie (chain-of-thought), aby nawigować w złożonych i nietypowych scenariuszach.

„Osiągnęliśmy moment ChatGPT dla fizycznej sztucznej inteligencji — maszyny zaczynają rozumieć, wnioskować i działać w rzeczywistym świecie,” powiedział Jensen Huang, CEO NVIDIA.

Dodał: „Robotaxis będą jednymi z pierwszych, które skorzystają na tym. Alpamayo umożliwia pojazdom autonomicznym analizę rzadkich zdarzeń, bezpieczne działanie w trudnych warunkach oraz jasne wyjaśnianie podejmowanych decyzji. To fundament bezpiecznej i skalowalnej autonomii.”

Na przykład, tak jak kierowca może przewidzieć, że dziecko może podążać za toczącą się na ulicę piłką, Alpamayo 1 potrafi generować trasy przejazdu oraz dostarczać logicznych wyjaśnień dla dokonywanych wyborów.

Taki poziom przejrzystości jest kluczowy dla deweloperów i regulatorów, aby mogli zrozumieć motywy działań pojazdu.

Trójtorowa strategia NVIDIA

NVIDIA oferuje kompleksową otwartą platformę rozwoju fizycznej AI, składającą się z trzech kluczowych komponentów:

• Alpamayo 1: Otwarty model VLA, pełniący rolę „nauczyciela”, umożliwiający deweloperom destylację zaawansowanego rozumowania do mniejszych, bardziej efektywnych modeli nadających się do wdrożenia w pojazdach.
• AlpaSim: Otwarta, wysokiej jakości symulacja, umożliwiająca rygorystyczne, zamknięte testy systemów autonomicznych przed ich wdrożeniem w świecie rzeczywistym.
• Fizyczne zbiory danych AI: Starannie dobrana kolekcja ponad 1700 godzin zróżnicowanych danych z jazdy, zaprojektowana specjalnie do uwzględnienia rzadkich i trudnych scenariuszy, które historycznie ograniczały autonomię na poziomie 4.

Dzięki podejściu end-to-end do fizycznej AI, NVIDIA wykorzystuje swoją przewagę sprzętową — szczególnie dzięki platformie DRIVE Thor — aby wspierać te potężne sieci neuronowe.

Liderzy branży, tacy jak Lucid Group, Inc. (NASDAQ: LCID) oraz Uber Technologies, Inc. (NYSE: UBER), już eksplorują framework Alpamayo, by przyspieszyć swoje własne inicjatywy autonomicznej jazdy na poziomie 4.

„Przejście na fizyczną AI podkreśla konieczność systemów zdolnych do rozumowania o działaniach w świecie rzeczywistym, a nie tylko do analizy danych,” powiedział Kai Stepper, wiceprezes ds. ADAS i jazdy autonomicznej w Lucid Motors.

Stepper kontynuował: „Zaawansowane narzędzia symulacyjne, kompleksowe zbiory danych i modele rozumowania są kluczowe dla kolejnego etapu rozwoju pojazdów autonomicznych.”

Jak podkreślił Jensen Huang, może to być przełomowy moment, w którym maszyny zaczną naprawdę rozumieć i interpretować złożoność świata fizycznego, zamiast jedynie na niego reagować.

Źródło zdjęcia: Shutterstock