摘要
“Alpamayo标志着汽车从‘单纯驾驶’迈入‘安全推理’时代。” 黄仁勋在英伟达GTC台北2026大会现场这样说道。 在近两个小时的演讲中，他不仅发布了专为智能体设计的Vera CPU、AI工厂实战指南DSX平台、RTX Spark超级芯片等产品，更在汽车行业最为关注的自动驾驶领域推出了开放推理模型——NVIDIA Alpamayo 2 Super。 这是一个320亿参数的开放视觉-语言-动作推理模型（Reasoning VLA），能够在完整驾驶堆栈中进行推理、规划与行动，从而为更安全、可规模化的 L4 级自动驾驶开发提供支持。 当然，这不是一次简单的模型升级，而是一场从“模仿驾驶”到“安全推理”的根本范式转移。 大会上，黄仁勋发布的产品从底层芯片到上层基础设施，从数据中心到个人PC，从云端智能到物理机器人，标志着英伟达正在经历从"GPU供应商"向"AI基础设施运营商"的根本性转变。 Alphamale 2：自动驾驶迈入推理新阶段 Alpamayo 2的核心突破在于"可解释性"。 传统端到端自动驾驶模型如同一个沉默的老司机，人们无法知道其决策过程。但Alpamayo 2则像一个"话痨司机"，车辆可以用自然语言实时解释每一步决策，例如"由于前方静止车辆阻挡车道，向左微调"、"为左侧切入车辆让行"、"停车让行穿越交通"。这种"思维链"外化能力，显然更有利于获得人们的信任。 技术规格上，Alpamayo2实现了三项关键升级：360度全景感知（从前摄像头扩展至前、侧、后方），为变道、并线和交叉路口通行提供完整场景信息；新增"元动作（Meta-Action）"输出，包括让行、变道和停车等宏观决策，使模型能够为下游规划提供高级驾驶指令；以及具有2D定位的推理自动标注，将标注周期从数月压缩至数天，重塑辅助驾驶数据管线的成本结构。 更值得关注的是其"教师-学生"蒸馏架构。320亿参数的Alpamayo2 Super作为教师模型，可被蒸馏为紧凑型模型，运行在NVIDIA DRIVE AGX Thor车载计算平台上。这意味着车企无需从零构建大模型，就能通过英伟达的开放生态获得"即插即用"的推理能力。