智能汽车必须在复杂多变的驾驶条件下安全运行。被称为“长尾”的罕见、复杂场景始终是辅助驾驶系统需要攻克的最大难题之一。传统辅助驾驶架构将感知与规划分离开来,这在面临突发或异常状况时,往往会限制其系统扩展性。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。
Alpamayo 系列引入基于思维链的 VLA 推理模型,为辅助驾驶决策注入类人的思维能力。这些系统能够逐步推演罕见或全新场景,提升驾驶能力和可解释性,这对构建智能汽车的安全信任体系至关重要,其核心技术由 NVIDIA Halos 安全系统提供支撑。