关键要点:
- 英伟达Alpamayo 2 Super是一款320亿参数的开源推理VLA模型,用于L4级机器人出租车。
- 该模型参数量从100亿增至三倍,新增360度感知与元动作功能。
- 英伟达还发布了用于闭环强化学习训练的AlpaGym,以及用于场景生成的OmniDreams。
关键要点:

英伟达Alpamayo 2 Super的参数量较上一代增至三倍,达到320亿,将基于推理的决策能力引入L4级自动驾驶。
英伟达最新开源模型Alpamayo 2 Super以320亿参数将基于推理的决策能力引入自动驾驶汽车,规模是上一代的三倍,对特斯拉和Waymo的内部自研方案构成威胁。
"Alpamayo是汽车开始安全推理、而不仅仅是驾驶的时刻,"英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC台北大会上表示。
该模型从前置摄像头扩展至360度环视感知,并引入元动作——即包括让行、变道和停车在内的高阶驾驶决策——同时输出轨迹。据英伟达介绍,该模型还新增了基于2D定位的推理自动标注功能,将标注周期从数月压缩至数天。
英伟达股价于5月30日收于211.26美元,下跌1.45%,成交量达2.65亿股,较20日均值1.66亿股高出59%。该股年内累计上涨约12.6%,目前交易价格高于其200日移动均线187.65美元。
Alpamayo 2 Super规格填补推理空白
基于英伟达Cosmos世界基础模型构建的Alpamayo 2 Super被设计为一个教师模型,可蒸馏为精简版本,在车载英伟达DRIVE AGX Thor平台上运行。该公司表示,这款320亿参数模型在传统模仿学习系统失效的长尾场景中,改善了因果链推理轨迹和轨迹质量。
Alpamayo系列目前涵盖100亿至320亿参数,新模型支持包括推理、自动标注、场景理解、模型批评和知识蒸馏在内的多任务能力。Alpamayo获得了COMPUTEX最佳选择奖(车辆技术与智能座舱类别)。
除模型外,英伟达还推出了AlpaGym,这是一个开源闭环强化学习框架,可在AlpaSim模拟器中让模型经历连续决策循环。与基于录制数据评估模型的开环训练不同,AlpaGym让每一次刹车、转向和导航选择都影响环境,从而暴露复合误差。该公司还发布了用于生成逼真场景的生成式世界模型OmniDreams,以及无需人工标注即可从原始驾驶片段生成因果标签的CoC自动标注流水线。
这对机器人出租车竞赛意味着什么
此次发布使英伟达定位为自动驾驶行业的主要AI基础设施提供商,与特斯拉和Waymo的垂直整合方案直接竞争。通过今年夏天在GitHub和Hugging Face上以开源形式发布该模型,英伟达押注更广泛的开发者生态系统将采用其技术栈,而非从零构建专有系统。
对投资者而言,问题在于开发者下载能否转化为硬件收入。英伟达的汽车业务历来对公司数据中心的贡献较小,但Alpamayo平台自发布以来近40万次的下载量表明吸引力正在增长。每次部署都需要英伟达DRIVE AGX Thor计算平台,由此产生的硬件拉动力可能将公司总可寻址市场扩展至其核心数据中心和游戏业务之外。
Alpamayo 2 Super预计将于今年夏天在GitHub上提供推理代码,在Hugging Face上提供模型权重。
本文仅供信息参考,不构成投资建议。