就在剛剛，輝達CEO黃仁勳終於發文了，這次給了開源自動駕駛推理大模型。
8月4日消息，智能紀元AGI獲悉，黃仁勳發佈推文：
今天，我們推出了 Alpamayo 2 Super，這是我們為自動駕駛車輛打造的前沿開源推理模型。
超越視覺，Alpamayo 能夠理解並推理複雜的世界——在行動前進行思考。 它是無人駕駛計程車、卡車、班車、配送貨車、拖拉機以及長尾移動機器人群的有力支柱——終有一天將有數十億台自主機器。
我們以 OpenMDW-1.1 許可將其開源用於商業用途，以便團隊可以檢查、微調並部署它——開源模型推動安全與保障的進步。
下一波 AI 浪潮是機器人技術——而它將從自動駕駛車輛開始。
幹得漂亮，Alpamayo 團隊！
Alpamayo 2 Super 的參數規模是 NVIDIA Alpamayo 1.5 和 Alpamayo 1 模型的 3 倍，後者擁有 100 億個參數。
新增的容量有助於模型更好地從稀疏示例中進行泛化推理——這對於傳統系統往往難以處理的罕見的多智能體互動至關重要。
針對每種駕駛情況，Alpamayo 2 Super 可以產生五個緊密耦合的輸出：
描述車輛計畫路徑的軌跡。
解釋決策背後原因的因果鏈（CoC）追蹤。
能夠捕捉模型意圖的元動作（例如，讓行、變道、停車）。
推理自動標籤，生成用於訓練和驗證資料的 CoC 標註。
具有 2D 視覺基礎的視覺問答響應，將模型的答案與相機圖像中的特定區域聯絡起來。
事實上，Alpamayo 2 Super可作為自動標註器部署，用於生成 CoC 標籤，並基於專有車隊資料執行基於 2D 圖像的視覺問答。通過將其推理與攝影機圖像中的特定區域關聯起來，該模型可以將原始駕駛視訊片段轉換為更豐富的訓練資料，從而將標註周期從數月縮短至數天。
除了規劃和自動標註之外，Alpamayo 2 Super 還支援場景理解、模型評估和知識提煉。這些多工功能使開發人員能夠在更廣泛的開發堆疊中使用單一的基礎模型，從而簡化工具並加速迭代。
輝達強調，Alpamayo 2 Super專為複雜真實世界駕駛而建構，這個開放推理模型增加了360度感知、高級駕駛決策和自動化推理標籤，現在已可商業用於機器人計程車和自動駕駛車輛。
這是黃仁勳發佈的第三條推文。
前兩條都是圍繞開源AI模型合作和開放安全 AI 聯盟，以開發新的技術和工具來保障軟體和Agent的安全，引發廣泛關注。
進駐X平台短短10天內，黃仁勳帳號粉絲暴漲了98.9萬，三條推文的閱讀量超過7000萬。
更值得注意的是第三條推文中附贈了兩張截圖，體現新的Alpamayo 2 Super模型性能，遠超Qwen3-VL-32B模型。
具體來說，在近 40 款受測模型中，Alpamayo 2 Super 在自動駕駛推理基準測試 LingoQA 中名列第一。
在輝達使用 Lingo-Judge 指標進行的測試中，其得分，分別比 Qwen2.5-VL 72B 高出 17.0 分、Gemini 2.5 Pro 高出 15.1 分、GPT-4o 高出 23.2 分，展現了其在以駕駛為中心的場景下卓越的推理能力。
顯然，Alpamayo 2 Super 在輝達評估的所有自動駕駛基準測試中也均位列第一，凸顯了其在廣泛的自動駕駛功能方面的領先性能。
目前，Alpamayo 2 Super 已在 Hugging Face 上發佈，採用 OpenMDW-1.1 許可協議，這是 Linux 基金會針對開源 AI 模型分發推出的寬鬆許可協議。
該許可協議涵蓋微調、衍生模型和商業再分發，允許自動駕駛汽車開發商、汽車製造商、卡車製造商和供應商根據自身資料、駕駛策略和部署策略對 Alpamayo 進行調整。
而且，Alpamayo 2 Super 是更廣泛的用於自動駕駛汽車開發的開放模型、框架和資料集系列的一部分。
該系列的其他工具包括：
NVIDIA AlpaSim 提供閉環模擬。
NVIDIA AlpaGym，可實現高吞吐量強化學習。
NVIDIA Physical AI Open Datasets，提供用於訓練和測試的資料。
開放的訓練方案和自動標註流程，以加速模型開發、訓練和驗證。
最後簡單介紹一下輝達自動駕駛汽車業務和Alpamayo模型來歷。
2015年，輝達正式入局自動駕駛賽道。
CES 2015 首次發佈DRIVE PX 初代平台，基於 Tegra X1（Maxwell 架構），分為 DRIVE CX（數字座艙）、DRIVE PX（自動駕駛計算），標誌輝達從遊戲 GPU 跨界車載 AI 計算，開啟智駕硬體佈局。
2016年，DRIVE PX 2 迭代升級；2018年，DRIVE Xavier 發佈，車規級域控開端；2019年，DRIVE Orin 發佈，奠定全球智駕霸主地位。
2021年，輝達在GTC 發佈DRIVE Atlan，規劃 Ada 架構、1000TOPS 算力，原定 2024 量產；並推出DRIVE Hyperion 8全套感測器、計算、軟體參考架構，打造軟硬體一體交付方案。
2022年，輝達汽車產品戰略重大調整，CES 正式公佈DRIVE Thor，原計畫融合 Hopper+Ada 架構，宣稱峰值 2000TOPS，替代夭折的 Atlan，成為 Orin 下一代繼任晶片；而DRIVE Hyperion 9 發佈，比亞迪官宣全系搭載 Hyperion 平台。
2024年，Thor 架構重構，切換 Blackwell。GTC 2024上，輝達宣佈Thor改用最新 Blackwell 架構，官方算力下調至 1000 INT8 TOPS，量產計畫推遲至 2026 年，引發行業算力預期調整。
2026年1，CES 2026上，輝達智駕大模型Alpamayo 全球首發，核心產品是Alpamayo 1，100 億參數 VLA 思維鏈模型，業界首個自動駕駛專屬可解釋推理模型，解決長尾路況決策難題；並開源 AlpaSim 高保真模擬框架、1700 小時物理 AI 真實駕駛資料集；
首批客戶包括，捷豹路虎、Lucid、Uber、奔馳確認接入生態，奔馳 CLA 車型率先裝車實測等。
2026年3月，Alpamayo 1.5 版本更新，10B 參數模型能力強化，最佳化城市道路、極端天氣推理邏輯；發佈 Halos 車載安全作業系統，為 Alpamayo 決策提供車規級安全兜底；比亞迪、吉利、日產、五十鈴加入 Hyperion+Alpamayo 聯合開發陣營等。
目前，Alpamayo 是輝達面向自動駕駛的開源 VLA 視覺 - 語言 - 動作推理模型全家桶，屬於自動駕駛軟體戰略核心，和 DRIVE 硬體軟硬協同。
2026年6月，Alpamayo 2 Super升級為320 億參數超大 VLA 模型，專為 L4 無人駕駛計程車 Robotaxi 設計，全域規劃能力大幅提升。
上線半年，Alpamayo 全系下載量突破 40 萬次，登頂機器人領域 Hugging Face 熱門模型榜單。
總結一下，黃仁勳認為，下一波 AI 浪潮是機器人技術——而它將從自動駕駛車輛開始。
換句話說，輝達的機器人業務要從智駕開始，再到機器人、物理AI，最後還有量子計算。
你怎麼看？(智能紀元AGI)