NVIDIA 推出 Alpamayo 2 Super，这是一种 32B 参数 AI 模型，可实现更安全、可扩展的 4 级机器人出租车开发。这对 AV 创新意味着什么。
NVIDIA 宣布在 2026 年 GTC 台北展上推出迄今为止最先进的自动驾驶汽车 AI 模型 Alpamayo 2 Super。该模型拥有 320 亿个参数，旨在通过在整个驾驶堆栈中实现类人推理、规划和行动来加速 4 级机器人出租车的开发。 Alpamayo 2 Super 定位为汽车制造商和 AV 开发人员的关键工具，它建立在 NVIDIA 现有的 Alpamayo AI 产品组合的基础上，该产品组合于今年早些时候在 CES 2026 上亮相。
Alpamayo 2 Super 在拥有 100 亿参数的 Alpamayo 1 和 1.5 模型的基础上进行了显着扩展，推理和轨迹预测能力提高了 3 倍。增强型模型融合了 360 度态势感知、高级驾驶决策（“元操作”）和基于推理的自动标记等功能，以简化数据注释。这解决了 AV 开发的核心挑战之一：安全处理罕见且复杂的边缘情况。
“Alpamayo 是汽车开始安全推理的时刻，而不仅仅是驾驶，”首席执行官黄仁勋在主题演讲中说道。 NVIDIA 旨在通过 Alpamayo 2 Super 为可扩展的 4 级自治提供坚实的基础，使开发人员能够绕过从头开始构建自治堆栈的昂贵过程。该模型将于今年夏天在 GitHub 上提供推理代码，并在 Hugging Face 上提供模型权重。
为什么这对机器人出租车行业很重要
Alpamayo 2 Super 正处于自动驾驶汽车 (AV) 领域的关键时刻。 NVIDIA 一直积极将自己定位为 4 级自动驾驶领域的领导者，随着 Uber、比亚迪和 Nissan 等公司采用 NVIDIA 的 DRIVE Hyperion 平台，该市场预计将大幅扩大。今年早些时候，NVIDIA 宣布与 Uber 合作，将于 2027 年在洛杉矶和旧金山推出机器人出租车，并计划到 2028 年扩展到 28 个城市。
除了硬件之外，NVIDIA 的战略还取决于能够对混乱的长尾驾驶场景进行“推理”的 AI 模型，例如无保护的左转或在标记不清的十字路口导航。 Alpamayo 2 Super 似乎完全符合这一愿景，提供更先进的推理引擎来处理复杂的城市环境和当前 AV 系统难以应对的边缘情况。
加速开发的新工具
作为 Alpamayo 2 Super 的补充，NVIDIA 还推出了 AlpaGym，这是一个闭环强化学习 (RL) 平台，可训练 AV 模型从模拟驾驶决策中学习。与使用静态数据集的传统开环训练不同，AlpaGym 提供连续的决策周期，使模型在无风险的模拟环境中面临复合错误和边缘情况故障。
NVIDIA 通过 OmniDreams 进一步扩展了其工具包，OmniDreams 是一种生成世界模型，可以创建逼真的场景，用于在罕见的长尾条件下训练自动驾驶汽车。除了这些工具之外，NVIDIA 的 Omniverse NuRec 还引入了神经重建，将现实世界的车队数据转换为逼真的 3D 训练环境。
市场影响
NVIDIA 进军先进视音频系统，反映出其对人工智能和自主技术作为市场驱动力的更广泛赌注。截至 2026 年 5 月 30 日，NVIDIA 的市值为 5.15 万亿美元，仍然是科技领域最具影响力的公司之一。其 Alpamayo 车型已经成为其与比亚迪和吉利等汽车制造商合作的重要组成部分，而 Alpamayo 2 Super 可以进一步巩固其在 AV 领域的主导地位。
对于投资者来说，随着机器人出租车市场的成熟，NVIDIA 在自动驾驶技术方面的进步可能会转化为长期收入增长。尽管该公司的股价在 5 月 30 日小幅下跌 1.22%，但其积极的自动驾驶路线图表明未来潜力巨大，特别是随着 2027 年开始部署规模的扩大。
下一步是什么？
Alpamayo 2 Super 预计将于今年夏天向开发者推出，NVIDIA 的目标是将该模型集成到其 DRIVE Hyperion 平台中。鉴于 NVIDIA 现有的合作伙伴关系及其对可扩展、基于推理的 AV 系统的关注，Alpamayo 2 Super 可能成为未来十年自动驾驶行业的基石。值得关注的重要里程碑包括 Uber 于 2027 年推出机器人出租车，以及全球汽车制造商进一步采用 NVIDIA 的 DRIVE Hyperion。