对于Robotaxi和其他自动驾驶车辆（AV）而言，最大的挑战并非日常场景，而是那些难以预见和训练的罕见复杂情况。

应对这些长尾事件所需的远不止目标检测和运动预测。AV必须理解当前情境、推理因果关系、选择正确的行动，并将决策转化为安全、舒适的行驶路径——所有这些都需要实时完成，且整个过程必须可供开发者检查、验证和信任。这种组合至关重要，因为AV项目的评判标准不仅在于车辆能否行驶，更在于其决策能否在大型车队和多变的路况中得到追踪、测试和改进。

NVIDIA Alpamayo 2 Super现已开放商用，属于Alpamayo系列——该系列是Hugging Face上采用最广泛的自动驾驶开放推理模型。该模型在单一基础模型中支持广泛的AV相关能力。

Alpamayo 2 Super基于NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner构建，并通过强化学习进行后训练，从两个方面推进AV生态系统：开放的商业许可和领先的自动驾驶多任务能力。它是NVIDIA不断扩展的自动驾驶开放模型、数据集和工具集合的一部分，旨在拓宽获取渠道、增强竞争、赋予开发者更大的控制权，并支持更安全、更透明的AV部署。

面向量产AV的开放许可

Alpamayo 2 Super在Hugging Face上以OpenMDW-1.1许可发布，这是Linux基金会面向开放AI模型分发的宽松许可。该许可涵盖微调、衍生模型和商业再分发，使AV开发者、汽车制造商、卡车制造商和供应商能够根据自身数据、驾驶策略和部署方案对Alpamayo进行适配。

这种开放性使AV研究人员和企业能够保留对自身数据和基础设施的控制权，并拥有通过专业模型和积累的专业知识所创造的价值。对于涉及专有车队和安全关键型系统的工作流而言，这种控制权至关重要。

早期的Alpamayo版本最初仅用于研发。OpenMDW许可现已应用于整个Alpamayo模型系列，开发者无需额外许可即可将任何模型用于商业部署。这建立了从适配到部署的直达路径。

开放权重使这条路径在经济上切实可行。团队可以基于先进的推理能力进行构建，而无需从头重新训练每个基础能力或为每项任务支付前沿模型的成本，从而以合适的成本将正确的模型匹配到正确的任务上。

Alpamayo 2 Super支持在基于云的开发工作流中实现前沿规模的推理，开发者可在云端生成高质量的推理轨迹、合成训练数据和用于模型蒸馏的教师输出。在Alpamayo模型系列中，Alpamayo 2 Super为多模态自动驾驶开发提供最高的推理和驾驶性能，而Alpamayo 1.5和Alpamayo 1则为基于云的开发和模型蒸馏提供更具成本效益的选项。

由此产生的蒸馏模型随后可针对量产车辆中的高效实时推理进行优化。Alpamayo模型系列整体提供了从云到车的工作流程，将前沿规模的推理与跨商用AV车队的可扩展部署相结合。对于AV项目而言，这意味着在云端拥有前沿规模的推理能力，同时在车端拥有高效的专业模型——这是一种将安全自动驾驶扩展到商用车队的更可持续的方式。

前沿规模的基准领先推理能力

Alpamayo 2 Super在自动驾驶推理基准测试LingoQA的近40个评估模型中排名第一。在NVIDIA使用Lingo-Judge指标的测试中，它分别以17.0分超越Qwen2.5-VL 72B、15.1分超越Gemini 2.5 Pro、23.2分超越GPT-4o，展示了面向驾驶场景的先进推理能力。Alpamayo 2 Super还在NVIDIA评估的所有自动驾驶基准测试中均排名第一，彰显了其在广泛AV能力范围内的领先表现。

Alpamayo 2 Super的规模是100亿参数的NVIDIA Alpamayo 1.5和Alpamayo 1模型的3倍。增加的容量帮助模型更好地从稀疏样本中泛化推理能力——这对于传统系统经常感到棘手的罕见多智能体交互场景而言是一项关键能力。

该模型基于全景摄像头覆盖进行推理，融合车辆前方、侧方和后方的视角。这种360度上下文使模型能够更深入地理解变道、合流、无保护转弯和复杂路口等风险高发场景。

面向Robotaxi和自动驾驶的多任务基础模型

对于每种驾驶情境，Alpamayo 2 Super可生成五个紧密耦合的输出：

1. 轨迹：描述车辆规划路径。
2. 因果链（CoC）推理轨迹：解释决策背后的推理过程。
3. 元动作（如让行、变道、停车）：捕获模型的意图。
4. 推理自动标注：为训练和验证数据生成CoC标注。
5. 视觉问答响应：通过2D视觉定位将模型的回答关联到摄像头图像中的特定区域。

这些输出共同提供了对模型决策过程的洞察。开发者可以将模型观察到的内容与其选择的行动关联起来，使决策更容易被理解、审查和验证。

CoC推理轨迹与NVIDIA Halos安全验证工作流集成，并支持符合ISO/PAS 8800要求的AI安全，为AV安全工程提供更坚实的基础。

Alpamayo 2 Super还可作为自动标注器部署，在专有车队数据上生成CoC标注并执行带2D定位的视觉问答。通过将其推理关联到摄像头图像中的特定区域，该模型可将原始驾驶片段转化为更丰富的训练数据，将标注周期从数月压缩至数天。

除规划和自动标注外，Alpamayo 2 Super还支持场景理解、模型审查和知识蒸馏。这些多任务能力使开发者能够在开发栈的更多环节使用单一基础模型，简化工具链并加速迭代。

面向基于推理的AV的开放生态系统

Alpamayo 2 Super是AV开发的更广泛开放模型、框架和数据集系列的一部分。该系列中的其他工具包括：

• NVIDIA AlpaSim：提供闭环仿真。
• NVIDIA AlpaGym：支持高吞吐量强化学习。
• NVIDIA Physical AI Open Datasets：提供训练和测试数据。
• 开放训练方案和自动标注流水线：加速模型开发、训练和验证。

Alpamayo在Hugging Face上的下载量已超过500,000次，进一步巩固了其作为该平台上采用最广泛的自动驾驶开放推理模型系列的地位。

NVIDIA Alpamayo 2 Super现已在Hugging Face上线，供开发者探索该模型、评估其推理能力，并开始构建下一代Robotaxi和自动驾驶车辆。