NVIDIAは2026年1月5日、ラスベガスで開催されたCESにおいて、自動運転車（AV）の開発を支援するオープンAIモデル「Alpamayo（アルパマヨ）」ファミリーを発表した。このファミリーには、リーズニング型AI × 推論型VLA、シミュレーションツール、データセットが含まれる。
自動運転における最大の課題の一つが「ロングテール」と呼ばれる、突発的で複雑な出来事への対応だ。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、習慣的な出来事には対応できるものの、突発的、または初めて体験する出来事への対処には限界があった。
「Alpamayo」は、思考の連鎖に基づくリーズニング機能を導入することで、従来の学習をもとに突発的な出来事にも対処する、言わば人間に近い判断力を自動運転用AIにもたらすとしている。
NVIDIAは、Alpamayoが自動運転車にリーズニング能力をもたらし、複雑な環境でも安全に運転できるようになると強調している。
■ Alpamayo 1
Alpamayoファミリーの中核となるのは、世界最大級のオープンAIプラットフォームを提供するコミュニティ「Hugging Face」で公開された「Alpamayo 1」だ。約100億個のパラメータを持つこのモデルは、映像入力から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す。開発者はこのモデルをファインチューニングして車両開発向けの小型ランタイムモデルに適用したり、評価ツールや自動ラベリングシステムの基盤として活用できる。
■ AlpaSim
シミュレーション環境としては「AlpaSim」が提供される。GitHubで公開されているこのオープンソースフレームワークは、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調整を可能にする。
■ Physical AI Open Dataset
さらにNVIDIAは「Physical AI Open Dataset」として、1,700時間以上の走行データを含む大規模オープンデータセットを提供する。広範囲な地域と条件下で収集されたこのデータセットは、稀で複雑な実世界のエッジケースを網羅しており、リーズニングアーキテクチャの進化に不可欠な要素となる。
安全なレベル4自動運転の展開に向けた新たな可能性
業界の反応も高評価だ。
Lucid MotorsのバイスプレジデントKai Stepper氏は「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だ」と評価。JLRのThomas Müller氏は「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」と述べ、UberのSarfraz Maredia氏も「安全なレベル4自動運転の展開に向けた新たな可能性を提供する」と期待を示した。
完全な自律運転スタックの基盤へ
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る設計となっている。将来のモデルでは、より多くのパラメータ、より高度なリーズニング能力、入出力の柔軟性の向上、商用利用の選択肢などが含まれる予定だ。
開発者は「NVIDIA Cosmos」や「NVIDIA Omniverse」プラットフォームを含む豊富なツールとモデルライブラリも活用できる。独自の車両データをもとにモデルをファインチューンし、「NVIDIA DRIVE AGX Thor」で構築された「NVIDIA DRIVE Hyperion」アーキテクチャに統合することで、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することが可能となる。
