Nvidia、自動運転車が「人間のように考える」ことを可能にするオープン AI モデル、Alpamayo を発表

で CES 2026Nvidia は、自律走行車が複雑な運転状況を判断できるように設計された物理的なロボットや車両をトレーニングするためのオープンソース AI モデル、シミュレーション ツール、データセットの新しいファミリーである Alpamayo を立ち上げました。

「物理 AI にとって ChatGPT の瞬間が到来しました。マシンが現実世界で理解し、推論し、行動し始めるときです」と Nvidia の CEO ジェンセン フアンは声明で述べています。 「アルパマヨは自動運転車に推論をもたらし、まれなシナリオを熟考し、複雑な環境で安全に運転し、運転上の決定を説明できるようにします。」

Nvidia の新しいファミリーの中核となるのは、100 億パラメータの思考連鎖、理性ベースのビジョン ランゲージ アクション (VLA) モデルである Alpamayo 1 です。これにより、AV はより人間のように考えることができるようになり、これまでの経験がなくても、複雑なエッジ ケース (混雑した交差点での信号停止の回避方法など) を解決できるようになります。

Nvidiaの自動車担当副社長アリ・カニ氏は月曜日の記者会見で、「問題を段階に分解し、あらゆる可能性を検討し、最も安全な道を選択することでこれを実現している」と語った。

あるいは、黄氏が月曜日の基調講演で述べたように、「 [Alpamayo] センサーの入力を受け取り、ステアリングホイール、ブレーキ、アクセルを作動させると、これからどのようなアクションが取られるのかについても推論されます。どのようなアクションが取られるのか、そのアクションが生じた理由がわかります。そしてもちろん、軌道も。」

Alpamayo 1 の基礎となるコードは、Hugging Face で入手できます。開発者は、Alpamayo を車両開発用に小型で高速なバージョンに微調整したり、より単純な運転システムのトレーニングに使用したり、ビデオ データに自動的にタグ付けする自動ラベル付けシステムや、車両が賢明な決定を下したかどうかをチェックする評価器などのツールをその上に構築したりできます。

「Cosmos を使用して合成データを生成し、実際のデータセットと合成データセットの組み合わせで Alpamayo ベースの AV アプリケーションをトレーニングおよびテストすることもできます」と Kani 氏は述べています。 コスモス は Nvidia のジェネレーティブ ワールド モデルのブランド予測を行ってアクションを実行できるように、物理環境の表現を作成する AI システム。

Alpamayo の展開の一環として、Nvidia は、さまざまな地理や条件にわたって収集された 1,700 時間以上の運転データを含むオープン データセットもリリースし、まれで複雑な現実世界のシナリオをカバーしています。同社はさらに、自動運転システムを検証するためのオープンソース シミュレーション フレームワークである AlpaSim を立ち上げます。 GitHub で入手できる AlpaSim は、センサーから交通状況に至るまで現実世界の運転条件を再現するように設計されているため、開発者はシステムを大規模に安全にテストできます。