Na veletrhu CES 2026, kterého se na místě účastní i naše redakce, představila včera společnost NVIDIA rodinu Alpamayo, což je otevřený ekosystém AI modelů, simulačních nástrojů a datových sad pro vývoj autonomních vozidel. Jde přitom o první systém, který cílí na vzácné, komplexní a často nepředvídatelné situace, se kterými mají nepřekvapivě dnešní autonomní systémy největší potíže.
Zásadní změnu má představovat odklon od tradiční architektury, která striktně odděluje vnímání okolí a plánování jízdy. Alpamayo naopak staví na tzv. vision-language-action modelech s řetězeným uvažováním, které dokážou analyzovat příčinu a následek i v situacích, jež nejsou explicitně obsaženy v tréninkových datech. A právě tato schopnost je klíčová pro zvládání neznámých nebo nejednoznačných scénářů v reálném provozu.
Autonomní vozidla totiž samozřejmě fungují ve světě plném výjimek. Nestandardní chování ostatních účastníků provozu, nejasné dopravní značení, proměnlivé počasí nebo kombinace více rizik najednou představují situace, které se v datech objevují zřídka, ale v praxi rozhodují o bezpečnosti. A právě zde tradiční systémy založené na pravidlech nebo úzce specializovaných modelech narážejí na limity škálovatelnosti.
Pět úrovní autonomního řízení
- Úroveň 1: Asistenční funkce řidiče, jako je tempomat.
- Úroveň 2: Pokročilé asistenční systémy, které stále vyžadují pozorného řidiče s rukama na volantu.
- Úroveň 3: Vozidlo může samo řídit ve specifických situacích, řidič může sundat ruce z volantu.
- Úroveň 4: Vozidlo je schopno plně autonomního řízení ve většině situací bez zásahu řidiče.
- Úroveň 5: Plně autonomní vozidlo bez potřeby lidského řidiče.
Rodina Alpamayo tak spojuje tři klíčové stavební kameny do jednoho otevřeného ekosystému. Základem je Alpamayo 1, první otevřený „chain-of-thought VLA model“ určený pro výzkum autonomního řízení. Model s přibližně deseti miliardami parametrů pracuje s video vstupy a generuje nejen trajektorie vozidla, ale také uvažovací stopy, které ukazují logiku jednotlivých rozhodnutí. Zdůrazněme však, že nejde o model určený k přímému nasazení do vozidla, ale o model, ze kterého mohou vývojáři destilovat menší modely nebo stavět nástroje pro testování, hodnocení a automatickou anotaci dat.
Druhou součástí ekosystému je AlpaSim, plně open-source simulační framework určený pro realistický vývoj autonomních systémů, díky němuž mohou vývojáři nová pravidla řízení ověřovat v simulaci ještě před jejich nasazením do reálných vozidel. Třetím pilířem pak jsou Physical AI Open Datasets, tedy rozsáhlé otevřené datové sady zahrnující více než 1 700 hodin jízd z širokého spektra geografických oblastí a podmínek. Důraz je zde přitom kladen právě na vzácné a komplexní scénáře, které jsou pro trénink „reasoning-based“ architektur klíčové, ale v běžných datech se objevují jen omezeně.
„Moment ChatGPT pro fyzickou AI je tady — stroje začínají chápat, uvažovat a jednat ve skutečném světě,“ uvedl během konference Jensen Huang, zakladatel a generální ředitel společnosti NVIDIA. „Robotaxi jsou mezi prvními, kdo z toho bude těžit. Alpamayo přináší do autonomních vozidel schopnost uvažování, umožňuje jim promýšlet vzácné scénáře, bezpečně řídit v komplikovaných prostředích a vysvětlovat svá řidičská rozhodnutí — je to základ pro bezpečnou a škálovatelnou autonomii.“
Podle firmy už na Alpamayo pozitivně reagují jak výzkumné instituce, tak velcí hráči v oblasti automobilismu – konkrétně jmenuje například Lucid, Jaguar Land Rover nebo Uber. Společným jmenovatelem jejich zájmu je přitom snaha posunout autonomii směrem k vysvětlitelnému, důvěryhodnému a dlouhodobě škálovatelnému chování, které je nezbytné pro nasazení autonomie úrovně 4 v reálném provozu.
