輝達 Alpamayo 生態系登場：讓 AI 自駕車具推理能力，還能說明決策原因

在 2026 CES 展會期間，輝達 (NVIDIA) 正式發表一套由開源 AI 模型、模擬工具與真實駕駛資料組成的完整生態系 Alpamayo ，目標是加速「具推理能力」的自動駕駛技術發展。這套系統鎖定自駕車最難處理的長尾情境，也就是那些罕見、複雜、過去資料中很少出現的道路狀況，希望讓車輛不只是看得到，而是能像人類一樣理解狀況、推理因果，並清楚說明自己為何做出這樣的駕駛決策。

Alpamayo 開源生態系亮相，公布三大核心

在 CES 展上，輝達執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 對外揭露 Alpamayo 家族的完整架構，並涵蓋三大核心：

具「思考過程」的 VLA 模型

全開源、高擬真的自動駕駛模擬系統

大規模、跨地區的真實駕駛資料庫

黃仁勳表示，這套設計是為了因應自動駕駛在現實世界中，面對無法預期狀況時的安全與多項挑戰。

(註：VLA 模型，全文為 Vision-Language-Action，就是一種看、聽懂、再動作這三件事整合在一起的 AI 模型架構。)

自駕最大痛點，長尾情境仍是安全門檻

黃仁勳指出，自動駕駛系統必須在極其多樣的道路條件下運作，而真正困難的，往往不是日常情境，而是少見卻高風險的狀況，例如突發事故、非典型交通行為或特殊環境因素。

傳統自駕架構多半將「感知」與「規劃」分開處理，這種方式在遇到未知或新型狀況時，擴展性有限。近年端到端學習雖有進展，但黃仁勳認為，要真正跨越長尾問題，系統必須具備「因果推理能力」，能理解事件之間的關係，而不只是套用既有模式。

Alpamayo 核心概念，要讓車子能一步步想清楚

Alpamayo 家族導入思考鏈 (Chain-of-Thought) 概念，打造具推理能力的 VLA 模型，讓自駕系統在遇到新或罕見狀況時，能逐步推導行動邏輯。以下是 Alpamayo 三項主要能力：

視覺感知：理解道路與周遭環境。

語言理解：掌握情境與語意脈絡。

行動生成：實際產生駕駛決策。

黃仁勳強調，這種設計不只提升駕駛能力，也能提高決策可解釋性，有助於建立對自動駕駛安全的信任，整體系統並以輝達的 Halos 安全系統為基礎。

實體 AI 迎來關鍵轉折，自駕計程車將率先受惠

黃仁勳接著表示，實體 AI 正進入關鍵轉折點，當機器開始能在真實世界中理解、推理並採取行動，就像 ChatGPT 改變了數位 AI 一樣，而自駕計程車將是最早受益的應用之一。

他強調，Alpamayo 能讓車輛在複雜環境中安全行駛，並說明自己的決策理由，這是實現可擴展自駕的重要基礎。

三大支柱一次到位，打造完整開源生態系

輝達將 Alpamayo 定位為「教師模型」，並非直接部署在車上，而是作為訓練、微調與蒸餾其他車載模型的基礎。

從資料、推理模型、駕駛決策、模擬驗證、再回饋優化，為 Alpamayo 生態系運作流程。

(註：蒸餾，在這指的是用 Alpamayo 的推理能力，批量生產能在車上即時跑、但行為接近高手水準的自駕模型。)

一、Alpamayo 1：首款具思考鏈的自駕 VLA 模型

Alpamayo 1 擁有 100 億參數規模，並以影片為輸入，輸出駕駛軌跡與完整推理過程，同時開放模型權重與推論程式碼。目前已上架 Hugging Face，提供研究與開發使用。未來版本將擴充參數規模、推理深度與商用選項。

(註：Hugging Face 被稱為 AI 界的 Github，最大亮點是開源模型集散地，整合大量的模型、資料集。)

二、AlpaSim：全開源自駕模擬平台

AlpaSim 在 GitHub 上釋出，並支援高擬真感測器建模，可設定交通行為與閉環測試，同時用於快速驗證與策略優化。

三、Physical AI Open Datasets：大規模真實駕駛資料

Physical AI Open Datasets 擁有超過 1,700 小時駕駛數據資料庫，涵蓋多地理區域與多種環境條件，聚焦罕見與複雜情境，同樣於 Hugging Face 開放下載。

黃仁勳表示三者結合後，能形成一個自我強化的研發循環，加速推理型自駕技術成熟。

車廠與產業界表態支持，瞄準 Level 4 自駕

目前多家車廠與研究機構已表態關注 Alpamayo，包括 Lucid、JLR、Uber，以及研究單位 Berkeley DeepDrive。各方一致指出，具推理能力的 AI、開放模擬環境與高品質資料，將是推動 Level 4 自動駕駛不可或缺的關鍵。

(註：Level 1–2 是輔助駕駛，Level 3 是過渡階段，Level 4 是真正開始不用真人司機。)

後續整合其他輝達生態系，支援商用部署

除了 Alpamayo，開發者也可搭配輝達其他平台，包括 Cosmos 與 Omniverse，並將模型整合至輝達 DRIVE Hyperion 架構，搭配 DRIVE AGX Thor 運算平台。

輝達表示，開發流程可先在模擬環境中驗證效能，再進入實際商用部署，強調安全與可擴展性並重。

(黃仁勳 CES 定調 2026：Vera Rubin 全面量產、AI 自駕車 Q1 上市，關鍵製程來自台積電)

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