Alpamayo会掀起一波自动驾驶革新浪潮
Alpamayo采用端到端训练架构，可从摄像头输入直接生成执行器控制指令，实现对方向盘、刹车和油门的操作，并具备对即将采取行动的推理能力。其核心模型Alpamayo 1是一个拥有100亿参数的视觉-语言-动作模型，基于“思维链”架构设计，使自动驾驶系统能在无先验经验的情况下应对红绿灯故障、行人突然靠近等复杂交通场景。黄仁勋指出，驾驶存在大量“长尾问题”，无法穷尽所有可能情境，而Alpamayo可通过分解未知场景为已知常规情况加以处理。该模型并非直接部署于车辆，而是作为大规模“教师模型”，供开发者微调后集成至自有自动驾驶系统中。Alpamayo的底层代码与相关数据集已发布于Hugging Face平台，支持开发轻量级运行模型、基于推理的评估工具及自动标注系统。配套发布的还有包含1700多小时驾驶数据的开源数据集，覆盖多种环境与地理条件下的罕见、复杂真实世界边缘案例。同时上线的还有名为AlphaSim的开源端到端仿真框架，已在GitHub开放，提供高保真传感器建模、可配置交通动态及可扩展闭环测试环境，用于验证自动驾驶系统性能。黄仁勋表示，基于合成数据生成与仿真的方法论不仅适用于自动驾驶，也将广泛应用于各类机器人系统，预计未来十年全球绝大多数汽车将实现自动驾驶。
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