英伟达公布Alpamayo，首个具思考推理能力的自动驾驶AI将上路

英伟达于近期发布了全新的自动驾驶系统，该系统宣称自身具备思考以及推理能力，如此一来便使得人们针对汽车的智能程度萌生了全新的期待。

自动驾驶进入推理时代

英伟达所拥有的AI系统，能够对摄像头拍摄到的画面予以理解，会像人那样针对接下来如何开车展开思考，它不但能够做出相应的决定，而且还能够阐释为何要如此进行选择，比如说当在前方出现有车辆停下的情况时，它会针对是选择绕行还是选择等待进行分析，这样的一种能力使得自动驾驶不再仅仅只是机械的反应，而是具备了应对未知路况的灵活性 。

这套系统，计划于今年第一个季度，在美国开启实际道路测试。最先一批搭载的，会是奔驰CLA车型，这意味着高端汽车品牌，开始运用这种前沿技术。这种合作模式，有可能加快自动驾驶，在消费级汽车方面的普及进程。

核心模型驱动决策透明

那系统的核心部位呢，是一个被称作1的模型，它具备100亿个参数，可对视频输入予以处理进而生成车辆行驶轨迹。对于每个驾驶决策，像是变道或者刹车，模型都会给出背后所蕴含的逻辑原因。如此一来就提升了系统的透明度，使得开发者以及监管者能够更优地理解AI的行为 。

对于汽车制造商来讲，他们能够依据这个大模型，定制研发出更契合自身车型的小型运行时模型，这使得开发门槛得以降低，不同的厂商能够依照自身需求去进行适配以及优化，无需从零点开始构建繁杂的AI系统。

突破复杂场景应对瓶颈

传统的自动驾驶于碰到罕见情形或者极端场景之际极易失效，像是道路施工的状况或者突发事故的现场那般。新的系统凭借推理的能力，能够剖析这般这些繁杂的情况，进而规划出安全的路径，它有能力整合多种信息，从而做出更趋近人类司机的判断。

开展实际道路测试期间，系统得应对雨雪天气，以及夜间照明不足这类挑战。英伟达着重表明，其模型历经大规模训练，可于这些复杂现实环境里维持稳定。这给解决自动驾驶最后的技术难题带来了新思路。

推动行业开发工具革新

英伟达并没有打算直接使得大模型在车辆上处于运行的状态，而是把它当作“教师模型”以供开发者去进行使用。汽车公司能够借助它来完成对自己专属的自动驾驶系统的训练并且实现优化。这样的一种模式类似于给予了一个强大的AI大脑从而供行业去开展学习。

与此同时，英伟达将模型权重以及推理脚本予以开源，并且提供了仿真测试工具与开放数据集。这些行动的目的在于构架出一个完整的开发生态，使得更多公司能够参与至高级别自动驾驶的研发进程当中，一同推动技术向前发展。

提升安全与监管可接受度

倘若系统具备能够对自身决策予以解释的能力，那么在交通事故发生之际，这无疑是至关重要的，调查人员能够顺着AI的决策链条进行追溯，以此来判定究竟是系统出现故障，还是缘自其他方面的原因产生的问题，而这种足以进行解释的属性，对于公众以及监管机构构建起对自动驾驶技术的信任是有所助益的。

朝着自动驾驶级别迈向更高水准出发，安全一直是首要的考量因素。有推理能力的系统可以预见潜在的风险，像是预测行人没准突然间冲出来这种情况，进而提前采取预防的举措。这给最终达成无人驾驶出租车等商业应用奠定了安全基础。

展望未来商业应用前景

黄仁勋持有这样的看法，即物理AI的时代已然来临，机器开始对真实世界予以理解并且产生作用，无人出租车会是首批大规模从中受益的领域，拥有思考能力的自动驾驶汽车，有希望在城市复杂路况里达成更为安全、更为高效的运营。

于往后，此系列的模型参数会更为庞大，推理能力会更为精细，并且能够支持更为灵活的输入输出模式。这样一来将会开拓出更多的商业用途，其应用范围不只是仅处在乘用车方面，甚至还有可能被运用到物流卡车、工程机械等好多不同的领域当中，进而会深刻地改变交通运输的整体面貌。

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