Nvidia Alpamayo 2 Super 將自動駕駛從軌跡生成推向推理能力,將標註週期從數月壓縮至數日。
Nvidia Alpamayo 2 Super 將自動駕駛從軌跡生成推向推理能力,將標註週期從數月壓縮至數日。

Nvidia 全新推出的 Alpamayo 2 Super 開放推理模型,為自動駕駛開發者提供了一個擁有320億參數的系統,能夠在整個駕駛堆疊中進行推理、規劃與行動,將數據標註週期從數月縮短至數日。
「Alpamayo 是汽車開始安全推理、而不僅僅是駕駛的時刻,」Nvidia 創辦人兼執行長黃仁勳在一份聲明中表示。「唯有 Nvidia 能夠提供開放模型、模擬環境、真實世界數據與代理技能,讓全球機器人計程車生態系統得以開發第四級自動駕駛能力。」
該模型將 Nvidia 的參數系列從100億擴展至320億,並加入了完整的360度環繞感知功能,搭配 Meta-Action 輸出以進行高階駕駛決策。Nvidia 表示,基於推理的自動標註技術可將標註時間從數月縮減至數日,且該模型可被蒸餾為更精簡的形式,部署於車載硬體上。此次發布的同時,Nvidia 也推出了 AlpaGym,這是一個開源的閉環強化學習框架,能夠在模擬環境中針對連續決策循環訓練模型,而非依賴靜態錄製數據,從而暴露開環訓練所忽略的複合錯誤與邊緣案例故障。
Nvidia 同時推出了 OmniDreams,這是一款針對標準數據集無法涵蓋的稀有與長尾駕駛場景所設計的逼真模擬工具。由 Omniverse NuRec 驅動的神經重建技術,可將真實世界的車隊影像轉換為可適應不同感測器配置的 3D 場景,減少重複性實體數據收集的需求。整個流程從真實世界數據捕捉一路延伸到車載部署。
此次對自動駕駛領域的推進,為 Nvidia 開闢了超越其核心數據中心業務的新收入來源。該公司在最近一個財年實現了475億美元的數據中心營收。Nvidia 的 Drive Hyperion 平台已新增四個機器人計程車合作夥伴,而 Alpamayo 2 Super 的開源策略,呼應了當年讓 CUDA 軟體成為 AI 訓練標準的方法——在 Qualcomm 的 Snapdragon Ride 與 Mobileye 的 EyeQ 等競爭對手站穩腳跟之前,先將開發者鎖定在 Nvidia 的生態系統中。Nvidia 股價目前約為預期盈餘的35倍,而自動駕駛市場的總可觸及市場規模,高盛估計到2035年可能達到1.3兆美元。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。