NVIDIAが新たにロボタクシー向けオープンAIモデル「Alpamayo 2 Super」を開発：自動運転技術

NVIDIAは、ロボタクシー向けの新たなオープンAIモデル「Alpamayo 2 Super」を開発した。安全な自動運転レベル4技術の開発加速を図る。

[MONOist]

　NVIDIAは2026年5月31日、ロボタクシー向けの新たなオープンAIモデル「Alpamayo 2 Super」を開発したと発表した。同モデルは、320億パラメータ規模の推論型VLA（Vision Language Action）モデルだ。自動運転の全スタックにわたり認識／推論／行動を統合し、安全な自動運転レベル4技術の開発加速を図る。

　Alpamayo 2 Superは、これまでの軌道生成にとどまらず、状況理解や判断、行動までを一体的に行う設計に特長がある。パラメータ数は従来世代の100億から320億へと拡張しており、複雑な交通状況での推論性能や3次元空間認識能力、軌道予測精度が改善した。

　加えて、前方中心の認識から車両周囲360度の状況把握へと対象を広げた。車線変更や合流、交差点通過などでの安全性向上を狙う。また、同モデルは「Meta-Action」と呼ばれる高次の意思決定出力に対応し、「譲る」「車線変更」「停止」といった行動方針を生成可能だ。

　さらに、推論プロセスに基づく自動ラベリング機能を備える。これまで数カ月を要していたアノテーション作業を数日に短縮し、データパイプラインの効率化につなげる。

　開発環境として提供される「AlpaGym」は、閉ループ型の強化学習を可能にするフレームワークである。これまでのオープンループ評価ではなく、シミュレーション内で意思決定と環境変化を繰り返すことで、ブレーキや操舵（そうだ）の影響を反映した学習ができる。これにより、静的データでは捉えにくい誤差の累積や例外的状況の挙動を検証可能だ。

　フォトリアルな自動運転シナリオを生成する「OmniDreams」や、実際の車両データから3D環境を再構築する「Omniverse NuRec」に基づくニューラル再構成機能なども発表した。これらを組み合わせることで、現実の走行データを基にしたシミュレーションと、大規模な合成データ生成が可能になる。開発効率の向上も見込む。

　Alpamayo 2 Superは教師モデルとして位置付けられ、より小型のモデルへ知識を蒸留し、車載コンピューティングプラットフォーム「NVIDIA DRIVE AGX Thor」での動作を想定している。推論コードはGitHub、モデルはHugging Faceで2026年夏にそれぞれ公開予定だ。

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