NVIDIA 开源 Alpamayo 2 Super，黄仁勋放话"汽车终于学会安全推理"

现在，任何一家车企都可以把 NVIDIA 的自动驾驶大脑装进自己的车里。

8 月 4 日，NVIDIA 将其 Alpamayo 2 Super 模型以 Linux 基金会的 OpenMDW-1.1 宽松许可正式上线 Hugging Face，面向 robotaxi 和自动驾驶开发者开放商用下载。确认，该许可覆盖微调、衍生模型和商业再分发，开发者无需向 NVIDIA 申请额外授权。

Alpamayo 模型家族在 Hugging Face 上的累计下载量已突破 50 万次，NVIDIA 称其为平台上"采用最广的自动驾驶开源推理模型家族"。此前 Alpamayo 的早期版本仅限研发用途，此次 OpenMDW 许可被扩展至整个模型家族，所有版本均可商用部署。

黄仁勋说"汽车终于学会安全推理"，Wes Roth 点出许可才是真正的分水岭。

"Alpamayo 是汽车开始安全推理而不只是驾驶的时刻，"NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在 5 月 31 日 GTC Taipei 发布时表示，"只有 NVIDIA 能提供开放的模型、仿真、真实世界数据和智能体技能，让整个全球 robotaxi 生态可以开发理解边缘场景、解释决策、赢得信任的 L4 能力，并安全扩展至数百万辆车。"

科技博主 Wes Roth（3.6 万关注者）在 8 月 4 日的分析中指出，此次发布的关键区别在于许可条款：与许多仅面向研究的开源模型不同，OpenMDW-1.1 允许企业微调、创建衍生模型并商业再分发结果。他同时提醒，完整模型需要近 70GB GPU 显存，不适合直接部署到量产车，NVIDIA 的设计意图是"云端当老师，蒸馏进车里"。

从 CES 首发到商用落地，Alpamayo 只用了 7 个月。

2026 年 1 月 5 日 CES，NVIDIA 推出 Alpamayo 1，一个 10B 参数的开源推理 VLA 模型，NVIDIA 称其为行业首个面向自动驾驶的思维链推理 VLA 模型，仅限研发用途。 5 月 28 日，Linux 基金会正式发布，NVIDIA 随即将其采纳至 Cosmos、Isaac GR00T、Nemotron 等模型家族。三天后的 5 月 31 日 GTC Taipei，Alpamayo 2 Super 首次亮相，参数规模跃升至 34B，承诺"今夏商用可用"。

8 月 4 日，这个承诺兑现。与此同时，NVIDIA 与 Uber 的 robotaxi 合作已规划至 2028 年覆盖 28 个城市、四大陆，计划从 2027 年上半年在洛杉矶和旧金山率先推出服务，最终目标部署 10 万辆自动驾驶车辆。 BYD、吉利、五十铃、日产等车企已采用 DRIVE Hyperion L4 平台——而 Alpamayo 正是这个生态的软件核心。

34B 参数不是用来装进车里的，是用来当老师的。

Alpamayo 2 Super 是一个 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）基础模型：32B 的 Cosmos 3 Super Reasoner 负责理解多摄像头视频、语言指令和历史运动状态，2B 的扩散模型 Action Expert 将内部表征转化为未来行车轨迹。

在 NVIDIA 自行测试的 LingoQA 自动驾驶推理基准中，Alpamayo 2 Super 以 Lingo-Judge 得分 79.2 在近 40 个参评模型中排名第一，分别领先 Qwen2.5-VL 72B 17.0 分、Gemini 2.5 Pro 15.1 分、GPT-4o 23.2 分。在 1,434 个挑战性场景的开环轨迹预测中，6.4 秒预测窗口的 minADE₆ 仅为 0.911 米；在 AlpaSim 闭环仿真中得分为 1.50 ± 0.13。

模型为每个驾驶场景同时产出五类输出：行车轨迹、因果推理链（Chain-of-Causation）、高层驾驶意图（让行、变道、停车等）、自动推理标注、以及带 2D 视觉定位的场景问答。NVIDIA 称其因果推理链可与 Halos 安全验证工作流集成，支持 ISO/PAS 8800 道路车辆 AI 安全标准。

完整模型在单张 H100 上跑七路摄像头需约 72GB 显存。记录了这一硬件配置下的峰值内存占用。NVIDIA 的设计意图是：Alpamayo 2 Super 在云端充当"教师模型"，生成推理标签和合成训练数据，再蒸馏为可在 DRIVE AGX Thor 芯片上实时运行的小模型。 Alpamayo 1.5 和 Alpamayo 1（均为 10B 参数）则作为云端蒸馏的低成本替代选项。

开源模型不要钱，但推理芯片要——NVIDIA 的平台算盘。

NVIDIA 在 5 月 GTC Taipei 发布时指出，Alpamayo 的意义在于各厂商"无需从零重建"自动驾驶基础能力。 Alpamayo 以开源 VLA 基础模型切入，让中小开发者和 Tier 1 供应商也能获得前沿推理能力。

科技媒体 The Next Web 在 8 月 4 日的评论中分析了这一策略：NVIDIA 将模型免费送出，蒸馏后的版本需跑在 DRIVE 芯片上——"这是一家宁愿拥有平台而非任何单一应用的公司的惯常动作"。该文进一步指出，一个以 NVIDIA 模型、工具和数据标准化的行业，倾向于以 NVIDIA 芯片为标准化硬件。

信任问题不靠承诺解决，靠可审计的推理链条。

Alpamayo 2 Super 的 Chain-of-Causation 推理链条为这场开放策略提供了一个独特的支点：自动驾驶的商业化瓶颈从来不只是技术，监管机构、法院和公众需要知道一辆车为什么做出某个决策。一个能生成因果推理、将决策与画面区域直接锚定的模型，提供的不只是驾驶能力，而是可审计的安全证据。

这或许才是"汽车学会安全推理"的真正含义：不是为了开得更好，而是为了被信任。