NVIDIA 、安全なリーズニング ベースの自動運転車両開発を加速させる、オープンソース AI モデルとツール群の Alpamayo ファミリーを発表

ニュース概要:

• NVIDIA が自動運転におけるロングテールの課題に対処するために設計されたオープン VLA モデルを初公開、Alpamayo ファミリーには、AV 開発向けのシミュレーション ツールとデータセットも含まれる
• Alpamayo 1、AlpaSim、Physical AI Open Datasetにより、人間のような判断力で認識、リーズニング、行動する車両の開発が可能に。開発者はモデルをファインチューン、抽出、テストすることが可能になり、安全性、堅牢性、拡張性が向上
• Alpamayo を活用することで、JLR、Lucid、Uber などのモビリティ業界における主要な企業や、Berkeley DeepDrive などの AV 研究コミュニティが、安全かつリーズニング ベースのレベル 4 自動運転の展開ロードマップを迅速に推進することが可能に

【プレス リリース】ラスベガス — CES — 2026 年 1 月 5 日 — NVIDIA は本日、安全なリーズニング ベースの次世代自動運転車 (AV) 開発を加速させるために設計されたオープン AI モデル、シミュレーション ツール、データセットから構成される NVIDIA Alpamayo ファミリーを発表しました。

自動運転車は、膨大な範囲の条件下で安全に動作しなければなりません。 「ロングテール」と呼ばれる稀で複雑なシナリオは、自律システムが安全に習得すべき最も困難な課題の一つであり続けています。従来の AV アーキテクチャでは、認識と計画が分離されているため、新たな状況や異常な状況が発生した場合の拡張性が制限される可能性があります。 近年、エンドツーエンド学習は著しい進歩を遂げていますが、このようなロングテールの稀なケースを克服するには、特にモデルが学習経験の範囲外の状況に直面した際に、因果関係を安全にリーズニングできるモデルが必要です。

Alpamayo ファミリーは、思考の連鎖に基づくリーズニング ベースの視覚言語行動 (VLA) モデルを活用し、AV の意思決定に人間に近い思考を導入しています。これらのシステムは、新たな、または稀なシナリオを段階的に検討し、運転能力と説明可能性を向上させます。これはインテリジェント車両の信頼性と安全性の向上に不可欠であり、NVIDIA Halos 安全システムによって裏付けされます。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、次のように述べています。「フィジカル AI にとっての ChatGPT の瞬間が到来しました。つまり、マシンが現実世界を理解し、リーズニングし、行動し始めるのです。ロボタクシーは、真っ先にその恩恵を受けます。Alpamayo は自動運転車にリーズニング能力をもたらし、稀なシナリオを熟考させながら、複雑な環境でも安全に運転し、運転判断を説明することを可能にします。安全でスケーラブルな自動運転の基盤となります。」

リーズニングをベースとした、自動運転のための完全でオープンなエコシステム

Alpamayo は、オープン モデル、シミュレーション フレームワーク、データセットという 3 つの基本的要素を統合し、自動車開発者や研究チームが利用できる一貫性のあるオープンなエコシステムを形成します。

Alpamayo モデルは、車両内で直接実行されるのではなく、大規模な教師モデルとして機能し、開発者がファイン チューニングを行い完全な自律運転スタックの基盤へと集約できます。

CES で NVIDIA は以下を公開しました：

• Alpamayo 1: AV 研究コミュニティ向けに設計された業界初のChain-of-Thoughtリーズニング VLA モデルが、Hugging Face で公開されました。100 億個のパラメータを持つアーキテクチャの Alpamayo 1 は、映像入力を用いてリーズニング トレースとともに軌跡を生成し、各決定の背後にあるロジックを示します。 開発者は Alpamayo 1 を車両開発向けの小型ランタイム モデルに適用することも、リーズニング ベースの評価ツールや自動ラベリング システムなどの AV 開発ツールの基盤として活用することもできます。 Alpamayo 1 では、オープン モデル ウェイトとオープンソースの推論スクリプトを提供します。 Alpamayo ファミリーの将来のモデルでは、より多くのパラメータ、より詳細なリーズニング能力、入出力の柔軟性の向上、商用利用の選択肢が含まれる予定です。
• AlpaSim: 高精度な AV 開発のための、完全なオープンソースのエンドツーエンドのシミュレーション フレームワークであり、GitHub で公開中です。 リアルなセンサー モデリング、設定可能な交通動態、スケーラブルな閉ループ テスト環境を提供し、迅速な検証とポリシーの調整を可能にします。
• Physical AI Open Dataset: NVIDIA では、最も多様性のある AV 向けの大規模オープン データセットを提供しています。広範囲な地域と条件下で収集された 1,700 時間以上の走行データが含まれ、リーズニング アーキテクチャの進化に不可欠な、稀で複雑な実世界のエッジケースを網羅しています。これらのデータセットは Hugging Face で利用できます。

これらのツールを組み合わせることで、リーズニング ベースの AVスタック向けに自己強化型開発ループが実現されます。

自動運転業界全体が Alpamayo を支持

Lucid、JLR、Uber、Berkeley DeepDrive などのモビリティ業界のリーダーや業界のエキスパートが レベル 4 の自動化を可能にするリーズニング ベースの自動運転スタック開発に向け、Alpamayo に高い関心を寄せています。

Lucid Motors の ADAS および自動運転担当バイス プレジデント、Kai Stepper 氏は、次のように述べています。「フィジカル AI への移行は、単にデータを処理するだけでなく、実世界の行動をリーズニングできる AI システムの必要性が高まっていることを示唆しています。進化の重要な要素は、高度なシミュレーション環境、豊富なデータセット、そしてリーズニング モデルです。」

JLR の製品エンジニアリング担当エグゼクティブ ディレクター、 Thomas Müller 氏は、次のように述べています。「オープンで透明性のある AI 開発は、責任ある自動運転技術の進歩のために不可欠です。Alpamayo などのモデルのオープンソース化により、NVIDIA は自動運転エコシステム全体のイノベーションを加速させ、開発者や研究者に複雑な実世界のシナリオに安全に対処するための新しいツールを提供しています」

Uber の自律移動および配送部門グローバル責任者である Sarfraz Maredia 氏は、次のように述べています。「ロングテールで予測不可能な運転シナリオへの対処は、自動運転における本質的な課題の 1 つです。Alpamayo は、フィジカル AI の加速、透明性の向上、安全なレベル 4自動運転の展開に向けた、エキサイティングな新たな可能性を業界に提供します」

S&P Global のシニア プリンシパル アナリストである Owen Chen 氏は、次のように述べています。「Alpamayo 1 により、車両は複雑な環境を解釈し、未知の状況を予測し、未経験のシナリオでも安全に判断できるようになります。このモデルのオープンソース性により、業界全体のイノベーションが加速され、パートナー各社が独自のニーズに合わせてテクノロジを調整し、改良することができます」

Berkeley DeepDrive の共同ディレクターである Wei Zhan 氏は、次のように述べています。「Alpamayo ポートフォリオの追加は、研究コミュニティにとって大きな飛躍です。NVIDIA がAlpamayoのオープンな提供を決定したことは変革的であり、そのアクセス性と機能性により、私たちは前例のない規模でのトレーニングが可能になります。自律運転をメインストリームに推進するために必要な柔軟性とリソースが得られます」

Alpamayo 以外に、開発者は NVIDIA Cosmos™ および NVIDIA Omniverse™ プラットフォームを含む、NVIDIA の豊富なツールとモデル ライブラリを活用できます。 開発者は、独自の車両 データをもとにモデル リリースをファイン チューンし、NVIDIA DRIVE AGX Thor™ アクセラレーテッド コンピューティングで構築された NVIDIA DRIVE Hyperion™ アーキテクチャに統合し、商用展開前にシミュレーション環境でパフォーマンスを検証できます。

 詳細は、CES における NVIDIA Live をご覧ください。