文章核心观点 - NVIDIA在CES 2026上发布了名为Alpamayo的开放式AI模型、仿真工具和数据集家族，旨在加速下一代基于推理的安全自动驾驶汽车发展 [1][4][12] - Alpamayo家族通过引入基于思维链的视觉语言行动模型，为自动驾驶决策带来类人推理能力，旨在解决罕见、复杂的“长尾”驾驶场景挑战 [2][3][12] - 该生态系统整合了开放模型、仿真框架和数据集三大支柱，为汽车开发商和研究团队提供了一个可构建的完整、开放生态系统 [4][10][11] 产品与技术细节 - Alpamayo 1模型：行业首个基于思维链推理的视觉语言行动模型，拥有100亿参数架构，使用视频输入生成轨迹和推理痕迹，展示每个决策背后的逻辑 [13] - AlpaSim仿真框架：一个完全开源、端到端的高保真自动驾驶开发仿真框架，提供真实的传感器建模、可配置的交通动态和可扩展的闭环测试环境 [13] - Physical AI开放数据集：包含超过1,700小时的驾驶数据，覆盖了最广泛的地理区域和条件，包含对推进推理架构至关重要的罕见复杂真实世界边缘案例 [13] - 这些模型并非直接在车载系统运行，而是作为大规模教师模型，供开发者微调并提炼到其完整自动驾驶技术栈的骨干中 [5] - 未来该家族的模型将具有更大的参数量、更详细的推理能力、更灵活的输入输出选项以及商业用途选择 [13] 行业影响与合作伙伴 - 移动出行领军企业和行业专家，包括Lucid、JLR、Uber和Berkeley DeepDrive，均对Alpamayo表现出兴趣，以开发能够实现L4级自动驾驶的基于推理的自动驾驶技术栈 [8][12] - 行业观点认为，向物理AI的转变凸显了对能够推理现实世界行为的AI系统日益增长的需求，而先进的仿真环境、丰富的数据集和推理模型是发展的重要元素 [9] - 该模型的开放源码性质加速了全行业的创新，使合作伙伴能够根据其独特需求调整和完善该技术 [9] - 借助Alpamayo，行业领导者和研究社区可以加快安全、基于推理的L4级部署路线图 [12] 开发与部署支持 - 开发者可以利用NVIDIA丰富的工具和模型库，包括来自NVIDIA Cosmos和NVIDIA Omniverse平台的工具 [9] - 开发者可以在专有车队数据上微调模型版本，将其集成到基于NVIDIA DRIVE AGX Thor加速计算构建的NVIDIA DRIVE Hyperion架构中，并在商业部署前在仿真中验证性能 [9] - 这些工具共同为基于推理的自动驾驶技术栈实现了一个自我强化的开发循环 [7]