NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Edge：2B 参数车端模型，延迟 160-190ms
nvidia · x · 2026-11-11
NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Edge，一个面向自动驾驶的 2B 参数自适应推理视觉-语言-动作（VLA）开源模型，可在 DRIVE AGX Thor 车载算力上实时运行。
关键技术点（来自 NVIDIA 技术博客）：
- 仅在需要时生成 Chain-of-Causation 推理，用扩散动作专家从环视相机与导航输入生成轨迹
- 在 AlpaGym 中做闭环强化学习，驾驶性能较最佳 checkpoint 提升 48.9%
- AlpaJudge 提供人类校准的推理质量评估，可用于筛选高价值训练样本和作为 post-training 奖励
- 通过 TensorRT 与 DFlash2 推理优化，在 DRIVE AGX Thor 上实现 160-190ms 像素到轨迹延迟
模型与评测工具已在 Hugging Face 开放，开发者可适配到自有车队。
所属事件:英伟达开源车端模型 Alpamayo 2 Edge(2 条相关)→
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