ロボタクシーやその他の自動運転車（AV）にとって、最大の課題は日常的に遭遇するシナリオではありません。予期や訓練が本質的に困難な、稀で複雑な状況こそが真の難題です。

こうしたロングテールイベントへの対応には、物体検出や動作予測だけでは不十分です。AVは状況を理解し、因果関係を推論し、適切な行動を選択し、その決定を安全で快適な走行経路に変換しなければなりません。しかもそれをリアルタイムで、かつ開発者が検査、検証、信頼できる方法で行う必要があります。この組み合わせが重要なのは、AVプログラムの評価が、車両が動くかどうかだけでなく、その決定が大規模なフリートや変化する道路環境において追跡、テスト、改善可能かどうかにかかっているからです。

現在商用利用可能なNVIDIA Alpamayo 2 Superは、Alpamayoファミリーに属しています。これはHugging Face上で最も広く採用されている自動運転向けオープン推論モデルファミリーであり、単一の基盤モデル内でAV関連の幅広い機能をサポートします。

NVIDIA Cosmos 3 Super Reasonerを基盤として構築され、強化学習によるポストトレーニングを施されたAlpamayo 2 Superは、AVエコシステムをオープンな商用ライセンスと自動運転における先導的なマルチタスク能力という二つの面で前進させます。本モデルは、NVIDIAが拡充を続ける自動運転向けオープンモデル、データセット、ツール群の一部であり、アクセスの拡大、競争の強化、開発者へのより大きな制御権の付与、そしてより安全で透明性の高いAVデプロイメントの支援に貢献します。

量産AV向けのオープンライセンス

Alpamayo 2 Superは、Linux FoundationのオープンAIモデル配布向け許容ライセンスであるOpenMDW-1.1の下でHugging Faceから利用可能です。このライセンスはファインチューニング、派生モデル、商業的再配布をカバーしており、AV開発者、自動車メーカー、トラックメーカー、サプライヤーがAlpamayoを独自のデータ、運転ポリシー、デプロイメント戦略に適応させることを可能にします。

このオープン性により、AVの研究者や企業は独自のデータとインフラの制御を維持するとともに、専門モデルと蓄積されたノウハウによって創出される価値の所有権を保持できます。こうした制御は、専有フリートや安全クリティカルなシステムを伴うワークフローにおいて不可欠です。

以前のAlpamayoリリースは当初、研究開発目的で導入されていました。OpenMDWライセンスは現在、Alpamayoモデルファミリー全体に適用されており、追加の許可を必要とせずにいずれのモデルも商用展開が可能です。これにより、適応からデプロイメントまでの直接的な道筋が確立されます。

オープンウェイトにより、その道筋は経済的にも実現可能となります。チームは、すべての基盤機能をゼロから再トレーニングしたり、タスクごとにフロンティアモデルのコストを負担したりすることなく、高度な推論能力の上に構築でき、適切なモデルを適切なタスクに適切なコストでマッチングできます。

Alpamayo 2 Superは、クラウドベースの開発ワークフローにおいてフロンティアクラスの推論を可能にし、開発者は高品質な推論トレース、合成トレーニングデータ、モデル蒸留用のティーチャー出力を生成できます。Alpamayoモデルファミリー内では、Alpamayo 2 Superがマルチモーダル自動運転開発において最高の推論・運転性能を提供する一方、Alpamayo 1.5およびAlpamayo 1はクラウドベースの開発とモデル蒸_distillation向けによりコスト効率の高い選択肢を提供します。

得られた蒸留モデルは、量産車両での効率的なリアルタイム推論向けに最適化できます。Alpamayoモデルファミリー全体として、フロンティアクラスの推論と商用AVフリート全体へのスケーラブルなデプロイメントを組み合わせたクラウドから車両までのワークフローを提供します。AVプログラムにとって、これはクラウドでのフロンティアクラスの推論と車両内の効率的で特殊化されたモデルを意味し、安全な自動運転を商用フリートへと拡張する、より持続可能なアプローチとなります。

フロンティア規模におけるベンチマーク首位の推論性能

Alpamayo 2 Superは、自動運転推論ベンチマークであるLingoQAにおいて、評価された約40モデルの中で首位にランクされています。NVIDIAのテスト（Lingo-Judgeメトリック使用）では、Qwen2.5-VL 72Bを17.0ポイント、Gemini 2.5 Proを15.1ポイント、GPT-4oを23.2ポイント上回り、運転中心のシナリオにおいて最先端の推論能力を実証しました。Alpamayo 2 Superは、NVIDIAが評価したすべての自動運転ベンチマークにおいても首位であり、幅広いAV能力における卓越した性能を裏付けています。

Alpamayo 2 Superは、100億パラメータのNVIDIA Alpamayo 1.5およびAlpamayo 1モデルの3倍の規模を備えています。この追加された容量により、モデルは少ない事例から推論をより適切に一般化できるようになります。これは、従来のシステムが頻繁に苦戦する稀なマルチエージェント相互作用において重要な能力です。

本モデルは、全方位カメラカバレッジに基づいて推論を行い、車両の前方、側方、後方の視野を統合します。この360度のコンテキストにより、車線変更、合流、保護されていない交差点での折返し、複雑な交差点など、リスクが最も頻繁に生じる状況をより深く理解できます。

ロボタクシーと自動運転向けのマルチタスク基盤モデル

Alpamayo 2 Superは、各運転状況に対して5つの密接に結合された出力を生成できます：

1. 軌跡：車両の計画された経路を記述します。
2. 因果連鎖トレース：決定の背後にある推論を説明します。
3. メタアクション（例：譲歩、車線変更、停止）：モデルの意図を捉えます。
4. 推論オートラベル：トレーニングおよび検証データ用のCoCアノテーションを生成します。
5. 視覚的質問応答レスポンス：2D視覚的グラウンディングにより、モデルの回答をカメラ画像内の特定領域にリンクします。

これらの出力は、モデルの意思決定プロセスへの洞察を提供します。開発者は、モデルが観察した事象と選択されたアクションを結びつけることで、決定内容をより簡単に理解、批判、検証できるようになります。

CoCトレースはNVIDIA Halos安全検証ワークフローと統合され、ISO/PAS 8800要件に準拠したAI安全性をサポートし、AV安全エンジニアリングのより強固な基盤を提供します。

Alpamayo 2 Superは、専有フリートデータ上でCoCラベルを生成し、2Dグラウンディング付きの視覚的質問応答を実行するオートラベラーとしてもデプロイできます。推論をカメラ画像内の特定領域にリンクすることで、モデルは生の運転クリップをより豊富なトレーニングデータに変換し、アノテーションサイクルを数ヶ月から数日に短縮できます。

計画とオートラベリングに加えて、Alpamayo 2 Superはシーン理解、モデルクリティーク、知識蒸留をサポートします。これらのマルチタスク能力により、開発者は開発スタックのより多くの部分で単一の基盤モデルを使用でき、ツーリングを簡素化し、イテレーションを加速させます。

推論ベースのAV向けオープンエコシステム

Alpamayo 2 Superは、AV開発向けのオープンモデル、フレームワーク、データセットからなるより広範なファミリーの一部です。ファミリーには以下のツールも含まれます：

• NVIDIA AlpaSim：閉ループシミュレーションを提供します。
• NVIDIA AlpaGym：高スループットの強化学習を可能にします。
• NVIDIA Physical AI Open Datasets：トレーニングとテスト用のデータを提供します。
• オープントレーニングレシピとオートラベリングパイプライン：モデル開発、トレーニング、検証を加速します。

AlpamayoはHugging Face上で既に50万ダウンロードを突破しており、同プラットフォームにおける自動運転向けで最も広く採用されているオープン推論モデルファミリーとしての地位を強化しています。

NVIDIA Alpamayo 2 SuperはHugging Faceで公開されており、開発者はモデルの探索、推論能力の評価、次世代のロボタクシーと自動運転車の構築を開始できます。