<p>在 2026 年消費電子展（CES）上，<strong>NVIDIA Corp.</strong> (NASDAQ: NVDA) 發佈了開放源代碼的 Alpamayo 系列，標誌着自動駕駛汽車（AV）開發的轉變。</p><ul><li><strong>NVDA 股票正在波動。查看圖表和價格走勢。</strong></li></ul><p>以往的自動駕駛系統依賴於獨立模塊進行 “視覺”（感知）和 “駕駛”（規劃），而 Alpamayo 引入了具有類人推理能力的視覺語言行動（VLA）模型。</p><p><strong>接下來閲讀：</strong> 2026 年 CES 的期待：Nvidia、AMD、Joby、Archer、D-Wave 等</p><h2><strong>“推理” 革命</strong></h2><p>在自動駕駛領域，一個核心挑戰是 “長尾” 問題，即傳統算法無法應對的稀有且不可預測的道路場景。</p><p>Nvidia 表示，Alpamayo 1 是一個擁有 100 億參數的模型，通過使用鏈式推理來解決這個問題。</p><p>“物理人工智能的 ChatGPT 時刻已經到來——當機器開始理解、推理並在現實世界中行動時，” Nvidia 首席執行官 <strong>黃仁勳</strong> 表示。</p><p>“機器人出租車是首批受益者。Alpamayo 為自動駕駛汽車帶來了推理能力，使它們能夠思考稀有場景，在複雜環境中安全駕駛並解釋其駕駛決策——這是安全、可擴展的自動駕駛的基礎，” 黃補充道。</p><p>就像人類駕駛員可能會想到 “街上有一個球，所以一個孩子可能會跟隨”，Alpamayo 1 生成軌跡並伴隨邏輯推理。</p><p>這種透明性對於幫助開發者和監管者理解車輛為何做出特定決策至關重要。</p><h2><strong>三大支柱生態系統</strong></h2><p>Nvidia 正在提供一個全棧開放開發環境：</p><table><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>組件</strong></td><td><strong>描述</strong></td></tr><tr><td><strong>Alpamayo 1</strong></td><td>一個開放的 VLA 模型，充當 “教師”，允許開發者將其複雜推理提煉為更小、更快的模型，以用於實際汽車。</td></tr><tr><td><strong>AlpaSim</strong></td><td>一個開放源代碼的高保真模擬框架，旨在在車輛上路之前在 “閉環” 數字環境中測試它們。</td></tr><tr><td><strong>物理人工智能數據集</strong></td><td>超過 1700 小時的多樣化駕駛數據，特別策劃以包括歷史上阻礙 4 級自動駕駛的稀有邊緣案例。</td></tr></tbody></table><p>通過向端到端物理人工智能邁進，NVIDIA 正在利用其主導的硬件地位，特別是 DRIVE Thor 平台，來運行這些龐大的神經網絡。</p><p>Nvidia 表示，<strong>Lucid Group, Inc.</strong> (NASDAQ: LCID) 和 <strong>Uber Technologies, Inc.</strong> (NYSE: UBER) 等行業領袖已經對 Alpamayo 框架表現出興趣，以加快他們的 4 級路線圖。</p><p>“向物理人工智能的轉變突顯了對能夠推理現實世界行為的人工智能系統的日益需求，而不僅僅是處理數據，”<strong>Kai Stepper</strong>，Lucid Motors 的 ADAS 和自動駕駛副總裁表示。</p><p>“先進的模擬環境、豐富的數據集和推理模型是演變的重要元素，” Stepper 補充道。</p><p>正如黃所指出的，這可能是物理人工智能的 “ChatGPT 時刻”，機器終於開始理解物理世界的細微差別，而不僅僅是對其做出反應。</p><p><strong>接下來閲讀：</strong></p><ul><li>馬杜羅下台，委內瑞拉任務後無人機股票上漲</li></ul><p><em>照片來源：Shutterstock</em></p>

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<p>NVIDIA 公司在 2026 年國際消費電子展（CES）上推出了 Alpamayo AI 系列，標誌着自動駕駛汽車發展的重大進展。該開源系統引入了視覺語言行動（VLA）模型，增強了推理能力，解決了稀有道路場景中的挑戰。首席執行官黃仁勳將其形容為物理人工智能的 “ChatGPT 時刻”，使機器人出租車能夠安全地在複雜環境中導航。完整的生態系統包括 Alpamayo 1、AlpaSim 和精心策劃的駕駛數據集，吸引了 Lucid Motors 和 Uber 等行業領袖的關注，以加速 4 級自動駕駛的進程</p>

<p>At CES 2026 on Monday, <strong>NVIDIA Corp.</strong> (NASDAQ: NVDA) unveiled a shift in autonomous vehicle (AV) development with the release of the open-source Alpamayo family.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2026 年消費電子展（CES）上，<strong>NVIDIA Corp.</strong> (NASDAQ: NVDA) 發佈了開放源代碼的 Alpamayo 系列，標誌着自動駕駛汽車（AV）開發的轉變。</p>
</div><ul>
<li><strong>NVDA stock is moving. See the chart and price action here.</strong></li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>NVDA 股票正在波動。查看圖表和價格走勢。</strong></li>
</ul>
</div><p>Previous self-driving systems relied on separate modules for “seeing” (perception) and “steering” (planning), while Alpamayo introduced vision language action (VLA) models that possess human-like reasoning capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>以往的自動駕駛系統依賴於獨立模塊進行 “視覺”（感知）和 “駕駛”（規劃），而 Alpamayo 引入了具有類人推理能力的視覺語言行動（VLA）模型。</p>
</div><p><strong>Read Next:</strong> What To Expect At CES 2026: Nvidia, AMD, Joby, Archer, D-Wave And More</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>接下來閲讀：</strong> 2026 年 CES 的期待：Nvidia、AMD、Joby、Archer、D-Wave 等</p>
</div><h2><strong>The “Reasoning” Revolution</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>“推理” 革命</strong></h2>
</div><p>A core challenge in autonomy has been the “long tail,” which is rare, unpredictable road scenarios that traditional algorithms fail to navigate.</p>
<div class="lb-trans"><p>在自動駕駛領域，一個核心挑戰是 “長尾” 問題，即傳統算法無法應對的稀有且不可預測的道路場景。</p>
</div><p>Nvidia says Alpamayo 1, a 10-billion-parameter model, addresses this by using chain-of-thought reasoning.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 表示，Alpamayo 1 是一個擁有 100 億參數的模型，通過使用鏈式推理來解決這個問題。</p>
</div><p>“The ChatGPT moment for physical AI is here — when machines begin to understand, reason and act in the real world,” said <strong>Jensen Huang</strong>, CEO of Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>“物理人工智能的 ChatGPT 時刻已經到來——當機器開始理解、推理並在現實世界中行動時，” Nvidia 首席執行官 <strong>黃仁勳</strong> 表示。</p>
</div><p>“Robotaxis are among the first to benefit. Alpamayo brings reasoning to autonomous vehicles, allowing them to think through rare scenarios, drive safely in complex environments and explain their driving decisions — it’s the foundation for safe, scalable autonomy,” Huang added.</p>
<div class="lb-trans"><p>“機器人出租車是首批受益者。Alpamayo 為自動駕駛汽車帶來了推理能力，使它們能夠思考稀有場景，在複雜環境中安全駕駛並解釋其駕駛決策——這是安全、可擴展的自動駕駛的基礎，” 黃補充道。</p>
</div><p>Much like a human driver might think, “There is a ball in the street, so a child might follow,” Alpamayo 1 generates trajectories alongside logical traces.</p>
<div class="lb-trans"><p>就像人類駕駛員可能會想到 “街上有一個球，所以一個孩子可能會跟隨”，Alpamayo 1 生成軌跡並伴隨邏輯推理。</p>
</div><p>This transparency is crucial for helping developers and regulators understand why a vehicle made a specific decision.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種透明性對於幫助開發者和監管者理解車輛為何做出特定決策至關重要。</p>
</div><h2><strong>A Three-Pillar Ecosystem</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>三大支柱生態系統</strong></h2>
</div><p>Nvidia is providing a full-stack open development environment:</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 正在提供一個全棧開放開發環境：</p>
</div><table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>Component</strong></td>
<td><strong>Description</strong></td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Alpamayo 1</strong></td>
<td>An open VLA model that acts as a “teacher,” allowing developers to distill its complex reasoning into smaller, faster models for use in actual cars.</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>AlpaSim</strong></td>
<td>An open-source, high-fidelity simulation framework built to test vehicles in a “closed-loop” digital environment before they hit the pavement.</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Physical AI Datasets</strong></td>
<td>Over 1,700 hours of diverse driving data specifically curated to include the rare edge cases that have historically hindered Level 4 autonomy.</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<div class="lb-trans"><table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>組件</strong></td>
<td><strong>描述</strong></td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Alpamayo 1</strong></td>
<td>一個開放的 VLA 模型，充當 “教師”，允許開發者將其複雜推理提煉為更小、更快的模型，以用於實際汽車。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>AlpaSim</strong></td>
<td>一個開放源代碼的高保真模擬框架，旨在在車輛上路之前在 “閉環” 數字環境中測試它們。</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>物理人工智能數據集</strong></td>
<td>超過 1700 小時的多樣化駕駛數據，特別策劃以包括歷史上阻礙 4 級自動駕駛的稀有邊緣案例。</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div><p>By moving toward end-to-end physical AI, NVIDIA is leveraging its dominant hardware position, specifically the DRIVE Thor platform, to run these massive neural networks.</p>
<div class="lb-trans"><p>通過向端到端物理人工智能邁進，NVIDIA 正在利用其主導的硬件地位，特別是 DRIVE Thor 平台，來運行這些龐大的神經網絡。</p>
</div><p>Nvidia said industry leaders such as <strong>Lucid Group, Inc.</strong> (NASDAQ: LCID) and <strong>Uber</strong> <strong>Technologies, Inc.</strong> (NYSE: UBER) are already showing interest in the Alpamayo framework to fast-track their Level 4 roadmaps.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 表示，<strong>Lucid Group, Inc.</strong> (NASDAQ: LCID) 和 <strong>Uber Technologies, Inc.</strong> (NYSE: UBER) 等行業領袖已經對 Alpamayo 框架表現出興趣，以加快他們的 4 級路線圖。</p>
</div><p>“The shift toward physical AI highlights the growing need for AI systems that can reason about real-world behavior, not just process data,” said <strong>Kai Stepper</strong>, vice president of ADAS and autonomous driving at Lucid Motors.</p>
<div class="lb-trans"><p>“向物理人工智能的轉變突顯了對能夠推理現實世界行為的人工智能系統的日益需求，而不僅僅是處理數據，”<strong>Kai Stepper</strong>，Lucid Motors 的 ADAS 和自動駕駛副總裁表示。</p>
</div><p>“Advanced simulation environments, rich datasets and reasoning models are important elements of the evolution,” Stepper added.</p>
<div class="lb-trans"><p>“先進的模擬環境、豐富的數據集和推理模型是演變的重要元素，” Stepper 補充道。</p>
</div><p>As Huang noted, this could be the “ChatGPT moment” for physical AI, where machines finally begin to understand the nuances of the physical world rather than just reacting to it.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如黃所指出的，這可能是物理人工智能的 “ChatGPT 時刻”，機器終於開始理解物理世界的細微差別，而不僅僅是對其做出反應。</p>
</div><p><strong>Read Next:</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>接下來閲讀：</strong></p>
</div><ul>
<li>Maduro Down, Drone Stocks Up After Venezuela Mission</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>馬杜羅下台，委內瑞拉任務後無人機股票上漲</li>
</ul>
</div><p><em>Photo: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>照片來源：Shutterstock</em></p>
</div>

Nvidia Unveils Alpamayo AI For Autonomous Vehicles: 'Chat-GPT Moment' For Cars

- NVIDIA 在 CES 2026 發佈了開源的 Alpamayo 系列，轉變自動駕駛開發。  
- Alpamayo 使用具有人類推理能力的視覺語言行動模型，提高自主駕駛安全性。  
- 該平台吸引 Lucid 和 Uber 等行業巨頭，推動其 4 級自動駕駛計劃。

英偉達發佈了用於自動駕駛汽車的 Alpamayo AI：這是汽車領域的 “Chat-GPT 時刻”