Nvidia Alpamayo hệ sinh thái ra mắt: Cho phép xe tự lái AI có khả năng suy luận và giải thích lý do quyết định

2026-01-06 09:03:40

Trong khuôn khổ triển lãm CES 2026, NVIDIA (NVIDIA) chính thức giới thiệu một hệ sinh thái hoàn chỉnh gồm các mô hình AI mã nguồn mở, công cụ mô phỏng và dữ liệu lái xe thực tế mang tên Alpamayo, nhằm thúc đẩy phát triển công nghệ tự lái có khả năng suy luận. Hệ thống này tập trung vào các tình huống dài đuôi khó xử lý nhất của xe tự lái, tức những tình huống hiếm gặp, phức tạp và ít xuất hiện trong dữ liệu quá khứ, hy vọng giúp xe không chỉ có thể nhìn thấy mà còn hiểu rõ tình huống, suy luận nguyên nhân và giải thích rõ lý do tại sao đưa ra quyết định lái xe như vậy.

Hệ sinh thái mã nguồn mở Alpamayo ra mắt, công bố ba trụ cột chính

Tại triển lãm CES, CEO Jensen Huang (Jensen Huang) của NVIDIA tiết lộ cấu trúc đầy đủ của gia đình Alpamayo, bao gồm ba trụ cột chính:

Mô hình VLA có “quá trình suy nghĩ”

Hệ thống mô phỏng tự lái mã nguồn mở, chân thực cao

Cơ sở dữ liệu lái xe thực tế quy mô lớn, đa khu vực

Jensen Huang cho biết, thiết kế này nhằm đối phó với các thách thức về an toàn và đa dạng trong thực tế của tự lái khi gặp các tình huống không thể dự đoán trước.

(Lưu ý: Mô hình VLA, toàn văn là Vision-Language-Action, là một kiến trúc AI tích hợp khả năng nhìn, hiểu ngôn ngữ và hành động. )

Điểm đau lớn nhất của tự lái, các tình huống dài đuôi vẫn là rào cản an toàn

Jensen Huang nhấn mạnh, hệ thống tự lái phải hoạt động trong các điều kiện đường phố đa dạng, và thực sự khó khăn không phải là các tình huống hàng ngày, mà là các tình huống hiếm gặp nhưng có rủi ro cao, như tai nạn đột xuất, hành vi giao thông phi chuẩn hoặc các yếu tố môi trường đặc biệt.

Các kiến trúc tự lái truyền thống thường tách biệt cảm nhận và lập kế hoạch, cách tiếp cận này hạn chế khả năng mở rộng khi gặp các tình huống chưa biết hoặc mới. Trong những năm gần đây, học sâu theo hướng end-to-end đã có tiến bộ, nhưng Jensen Huang cho rằng để vượt qua vấn đề dài đuôi thực sự, hệ thống cần có khả năng “suy luận nguyên nhân” để hiểu mối quan hệ giữa các sự kiện, chứ không chỉ áp dụng các mẫu đã có.

Khái niệm cốt lõi của Alpamayo, giúp xe có thể suy nghĩ từng bước một

Gia đình Alpamayo áp dụng chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought), xây dựng mô hình VLA có khả năng suy luận, giúp hệ thống tự lái khi gặp tình huống mới hoặc hiếm gặp có thể từng bước suy ra logic hành động. Dưới đây là ba khả năng chính của Alpamayo:

Cảm nhận thị giác: Hiểu đường phố và môi trường xung quanh.

Hiểu ngôn ngữ: Nắm bắt tình huống và ngữ cảnh ý nghĩa.

Sinh ra hành động: Tạo ra quyết định lái xe thực tế.

Jensen Huang nhấn mạnh, thiết kế này không chỉ nâng cao khả năng lái mà còn tăng khả năng giải thích quyết định, giúp xây dựng niềm tin vào độ an toàn của tự lái, toàn hệ thống dựa trên hệ thống an toàn Halos của NVIDIA.

AI vật lý bước vào giai đoạn then chốt, xe tự lái sẽ là ứng dụng đầu tiên hưởng lợi

Jensen Huang tiếp tục cho biết, AI vật lý đang bước vào một bước ngoặt quan trọng, khi máy móc bắt đầu có thể hiểu, suy luận và hành động trong thế giới thực, giống như ChatGPT đã thay đổi AI số, và xe tự lái sẽ là một trong những ứng dụng đầu tiên hưởng lợi.

Ông nhấn mạnh, Alpamayo giúp xe vận hành an toàn trong môi trường phức tạp và giải thích lý do quyết định của mình, đây là nền tảng quan trọng để mở rộng khả năng tự lái.

Ba trụ cột chính một lần, xây dựng hệ sinh thái mã nguồn mở hoàn chỉnh

NVIDIA định vị Alpamayo là “mô hình giáo viên”, không trực tiếp triển khai trên xe mà là nền tảng để huấn luyện, tinh chỉnh và chưng cất các mô hình xe khác.

Từ dữ liệu, mô hình suy luận, quyết định lái xe, mô phỏng xác thực, đến phản hồi tối ưu, tạo thành quy trình vận hành hệ sinh thái Alpamayo.

(Lưu ý: Chưng cất, trong ngữ cảnh này là dùng khả năng suy luận của Alpamayo để sản xuất hàng loạt các mô hình tự lái có thể chạy ngay trên xe, hành vi gần như của các chuyên gia. )

Alpamayo 1: Mô hình tự lái VLA đầu tiên có chuỗi suy nghĩ

Alpamayo 1 có quy mô 100 tỷ tham số, sử dụng video làm đầu vào, xuất ra quỹ đạo lái và quá trình suy luận đầy đủ, đồng thời mở mã nguồn mô hình và mã suy luận. Hiện đã có trên Hugging Face, cung cấp cho nghiên cứu và phát triển. Phiên bản tương lai sẽ mở rộng quy mô tham số, độ sâu suy luận và các tùy chọn thương mại.

(Lưu ý: Hugging Face được gọi là Github của AI, điểm nổi bật là kho mã nguồn mở các mô hình, tập hợp nhiều mô hình và bộ dữ liệu. )

AlpaSim: Nền tảng mô phỏng tự lái mã nguồn mở toàn diện

AlpaSim được phát hành trên GitHub, hỗ trợ mô hình cảm biến chân thực cao, có thể thiết lập hành vi giao thông và thử nghiệm vòng kín, đồng thời dùng để xác thực nhanh và tối ưu chiến lược.

Bộ dữ liệu mở AI vật lý: Dữ liệu lái xe thực tế quy mô lớn

Bộ dữ liệu mở AI vật lý có hơn 1.700 giờ dữ liệu lái xe, bao gồm nhiều khu vực địa lý và điều kiện môi trường khác nhau, tập trung vào các tình huống hiếm gặp và phức tạp, cũng mở trên Hugging Face để tải xuống.

Jensen Huang cho biết, khi kết hợp ba yếu tố này, có thể hình thành một vòng lặp nghiên cứu và phát triển tự củng cố, thúc đẩy công nghệ tự lái suy luận trở nên trưởng thành hơn.

Các nhà sản xuất ô tô và ngành công nghiệp ủng hộ, hướng tới Level 4 tự lái

Hiện nhiều nhà sản xuất ô tô và tổ chức nghiên cứu đã bày tỏ quan tâm đến Alpamayo, bao gồm Lucid, JLR, Uber và các đơn vị nghiên cứu Berkeley DeepDrive. Các bên đồng thuận rằng AI có khả năng suy luận, môi trường mô phỏng mở và dữ liệu chất lượng cao sẽ là chìa khóa thúc đẩy Level 4 tự động hóa.

(Lưu ý: Level 1–2 là hỗ trợ lái, Level 3 là giai đoạn chuyển tiếp, Level 4 là bắt đầu không cần người lái thật. )

Tiếp tục tích hợp các hệ sinh thái khác của NVIDIA để hỗ trợ triển khai thương mại

Ngoài Alpamayo, nhà phát triển còn có thể kết hợp các nền tảng khác của NVIDIA như Cosmos và Omniverse, đồng thời tích hợp mô hình vào kiến trúc NVIDIA DRIVE Hyperion, kết hợp với nền tảng tính toán DRIVE AGX Thor.

NVIDIA cho biết, quy trình phát triển có thể bắt đầu bằng xác thực hiệu năng trong môi trường mô phỏng, sau đó tiến tới triển khai thương mại thực tế, nhấn mạnh cân bằng giữa an toàn và khả năng mở rộng.

(Jensen Huang CES định hướng 2026: Vera Rubin sản xuất hàng loạt toàn diện, ô tô tự lái AI ra mắt Q1, quy trình quan trọng đến từ TSMC)

Bài viết này về hệ sinh thái Alpamayo của NVIDIA ra mắt: giúp xe tự lái AI có khả năng suy luận và giải thích lý do quyết định, xuất hiện đầu tiên trên Chain News ABMedia.

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.