Alpamayo 为智能汽车注入推理能力，使其得以应对罕见场景，在复杂环境中安全行驶，并解释其驾驶决策的能力，这为安全、可规模化的自动驾驶奠定了基础；尽管端到端学习的最新进展已取得显著突破，但要解决这些长尾极端事件，仍需具备安全推理因果关系能力的模型，特别是在遇到的场景超出模型训练经验的情况下。NVIDIA 的开放决策具有变革意义，其开放权限与强大功能将支持我们以前所未有的规模进行训练，并为推动自

举例而言，在行人密集且紧邻自行车道的区域，搭载 AR1 的智能汽车可通过思维链进行推理：首先采集行驶路径数据，同时整合推理轨迹（即系统对采取特定操作的解释说明），继而利用这些信息规划后续行驶路线，例如主动避让自行车道或为潜在横穿马路的行人提前减速或停车。这本面向物理 AI 开发者的综合指南涵盖了 AI 开发的全流程，包括数据整理、合成数据生成及模型评估。模型、一款具备推理能力的新模型，以及用于 A

强大的端到端模型是辅助驾驶未来的关键，而 AlpaSim 提供了快速测试和迭代这些模型的能力，从而加速研究进程。综合来看，以下视频展示了 Alpamayo 1 在 AlpaSim 仿真环境中穿越施工区域的闭环驾驶实例，既呈现了该模型的推理与驾驶能力，同时也彰显了AlpaSim 在多种真实驾驶场景中评估辅助驾驶模型的能力。在 Alpamayo 模型运行后，notebook 中可能出现的示例输出为：“

Alpamayo 为智能汽车注入推理能力，使其得以应对罕见场景，在复杂环境中安全行驶，并解释其驾驶决策的能力，这为安全、可规模化的自动驾驶奠定了基础；尽管端到端学习的最新进展已取得显著突破，但要解决这些长尾极端事件，仍需具备安全推理因果关系能力的模型，特别是在遇到的场景超出模型训练经验的情况下。NVIDIA 的开放决策具有变革意义，其开放权限与强大功能将支持我们以前所未有的规模进行训练，并为推动自

举例而言，在行人密集且紧邻自行车道的区域，搭载 AR1 的智能汽车可通过思维链进行推理：首先采集行驶路径数据，同时整合推理轨迹（即系统对采取特定操作的解释说明），继而利用这些信息规划后续行驶路线，例如主动避让自行车道或为潜在横穿马路的行人提前减速或停车。这本面向物理 AI 开发者的综合指南涵盖了 AI 开发的全流程，包括数据整理、合成数据生成及模型评估。模型、一款具备推理能力的新模型，以及用于 A