Nvidia Alpamayo екосистема з'явилася: надає штучному інтелекту можливість самостійного керування автомобілями з здатністю до логічних висновків та пояснення причин прийнятих рішень

Під час виставки CES 2026 компанія (NVIDIA) офіційно представила повну екосистему Alpamayo, яка складається з відкритих моделей штучного інтелекту, імітаційних інструментів та реальних даних про водіння. Мета — прискорити розвиток автоматичного водіння з “розумовими” можливостями. Ця система орієнтована на найскладніші довгий хвіст ситуацій у автономному водінні, тобто ті рідкісні, складні дорожні умови, що рідко зустрічаються у минулих даних. Сподіваються зробити так, щоб автомобілі не лише бачили, а й розуміли ситуацію, робили причинно-наслідкові висновки та чітко пояснювали свої рішення.

Відкриття екосистеми Alpamayo та оголошення трьох ключових компонентів

На CES генеральний директор (Jensen Huang) розкрив повну архітектуру сімейства Alpamayo, що включає три основні елементи:

Модель VLA з “процесом мислення”

Повністю відкриту, високорозвинену імітаційну систему для автоматичного водіння

Масивну, міжрегіональну базу даних реального водіння

Huang зазначив, що ця розробка створена для вирішення безпеки та інших викликів, з якими стикається автоматичне водіння у реальному світі, особливо при непередбачених ситуаціях.

(Примітка: Модель VLA, повністю Vision-Language-Action, — це архітектура AI, яка об’єднує сприйняття, розуміння та дії, тобто бачення, слухання та реагування.)

Найбільша проблема автоматичного водіння — довгий хвіст ситуацій залишається бар’єром безпеки

Huang підкреслив, що системи автоматичного водіння мають працювати у дуже різноманітних дорожніх умовах, і справжні труднощі виникають не у повсякденних ситуаціях, а у рідкісних, але високоризикових випадках, таких як раптові аварії, атипова поведінка на дорозі або особливі умови навколишнього середовища.

Традиційні архітектури часто розділяють “сприйняття” та “планування”, що обмежує масштабованість у випадках невідомих або нових ситуацій. Хоча останнім часом з’явилися прогреси у підходах “end-to-end”, Huang вважає, що для подолання проблеми довгого хвоста системи потрібно мати “причинно-наслідкове мислення”, тобто розуміти зв’язки між подіями, а не просто застосовувати вже відомі моделі.

Основна ідея Alpamayo — щоб автомобіль міг поступово обдумати ситуацію

Сімейство Alpamayo впроваджує концепцію “ланцюга мислення” (Chain-of-Thought), створюючи модель VLA з можливістю логічного висновку, що дозволяє системі при зустрічі нових або рідкісних ситуацій поступово обґрунтовувати свої дії. Основні три можливості Alpamayo:

Візуальне сприйняття: розуміння дороги та навколишнього середовища.

Розуміння мови: усвідомлення ситуації та контексту.

Генерація дій: фактичне прийняття рішень щодо водіння.

Huang наголосив, що цей підхід не лише підвищує здатність до водіння, а й покращує пояснюваність рішень, що сприяє довірі до безпеки автоматичного водіння. Вся система базується на безпечній системі Halos від NVIDIA.

Фізичний AI отримує ключовий імпульс, автономні таксі першими отримають вигоду

Huang додав, що фізичний AI входить у критичну точку розвитку: коли машини зможуть у реальному світі розуміти, робити висновки та діяти, подібно до того, як ChatGPT змінив цифровий AI, — автономні таксі стануть одними з перших застосувань.

Він підкреслив, що Alpamayo дозволяє автомобілям безпечно рухатися у складних умовах і пояснювати свої рішення, що є важливою основою для масштабованого автоматичного водіння.

Три основні стовпи для створення повної відкритої екосистеми

NVIDIA позиціонує Alpamayo як “вчительську модель”, яка не використовується безпосередньо у транспортних засобах, а служить базою для навчання, тонкого налаштування та дистиляції інших моделей для автомобілів.

Процес роботи екосистеми включає збір даних, моделювання причинно-наслідкових зв’язків, прийняття рішень, імітацію та оптимізацію зворотного зв’язку.

(Примітка: Дистиляція — це процес використання можливостей Alpamayo для масового виробництва автономних моделей, здатних у реальному часі працювати у транспорті та демонструвати високий рівень поведінки.)

1. Alpamayo 1: перша модель з ланцюгом мислення для водіння VLA

Alpamayo 1 має 10 мільярдів параметрів, використовує відео як вхідні дані та видає траєкторії водіння та повний процес логічних висновків. Відкриті ваги моделі та код для інференції. Уже доступна на Hugging Face для досліджень і розробки. У майбутніх версіях планується збільшення кількості параметрів, глибини логіки та можливостей для комерційного використання.

(Примітка: Hugging Face — це “GitHub для AI”, головна платформа для відкритих моделей, що об’єднує багато моделей і датасетів.)

2. AlpaSim: повністю відкритий імітаційний платформ для водіння

AlpaSim доступний на GitHub, підтримує високорозвинене моделювання сенсорів, налаштування дорожніх поведінок і закритий цикл тестування, а також використовується для швидкої перевірки та оптимізації стратегій.

3. Відкриті реальні датасети Physical AI: масштабні дані реального водіння

Містять понад 1700 годин даних, охоплюють різні регіони та умови, зосереджені на рідкісних і складних ситуаціях, доступні для завантаження на Hugging Face.

Huang зазначив, що поєднання цих трьох компонентів створить саморозвиваючийся цикл досліджень і прискорить розвиток причинно-наслідкового автоматичного водіння.

Автовиробники та галузь підтримують, орієнтація на Level 4 автоматичне водіння

Багато виробників автомобілів і дослідницьких організацій вже висловили зацікавленість у Alpamayo, зокрема Lucid, JLR, Uber та Berkeley DeepDrive. Всі погоджуються, що AI з розумовими можливостями, відкриті імітаційні середовища та високоякісні дані — ключові для просування Level 4.

(Примітка: Level 1–2 — допоміжне водіння, Level 3 — перехідний етап, Level 4 — справжнє безлюдне водіння.)

Подальша інтеграція з іншими платформами NVIDIA для комерційного застосування

Крім Alpamayo, розробники можуть використовувати інші платформи NVIDIA, такі як Cosmos і Omniverse, а також інтегрувати моделі у архітектуру DRIVE Hyperion з обчислювальним платформою DRIVE AGX Thor.

NVIDIA заявила, що процес розробки можна спочатку тестувати у симуляційному середовищі, а потім переходити до реального комерційного впровадження, підкреслюючи важливість безпеки та масштабованості.

(Huang Huang на CES визначив 2026 рік: масове виробництво Vera Rubin, запуск AI-автомобілів у Q1, ключові технології — від TSMC)

Ця стаття “Екосистема Alpamayo від NVIDIA: надання AI можливості розумного водіння та пояснення рішень” вперше з’явилася на Chain News ABMedia.