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CES 2026启幕前夜!一场AI巨变正在酝酿_财富号_东方财富网
国产汽车芯片公司黑芝麻智能将在CES 2026期间带来华山A2000全场景通识辅助驾驶芯片功能深度演示,武当C1296舱驾一体量产级方案首次海外公开。 全球最大的汽车零部件供应商博世(Bosch)将发布全新 AI 智能座舱平台。该平台整合了英伟达的算力芯片与微软的软件生态,目标将汽车从单纯的交通工具升级为能够理解驾驶员习惯、偏好...
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适用于汽车行业的 AI 和加速计算解决方案 | NVIDIA
从汽车的设计和可视化,到智能汽车的训练和沉浸式虚拟展厅的创建,NVIDIA AI、Omniverse™和加速计算推动了各个阶段的创新。生成式 AI 和仿真加速了设计和工程,简化了工厂的制造运营,并为由大语言模型驱动的AI 智能体提供算力支持,从而为客户服务和维修带来变革。
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它包括硬件和软件组件、工具、模型以及将它们结合起来的设计原则,保护基于 AI、从云端到汽车的端到端 AV 堆栈。 NVIDIA Halos 覆盖智能汽车的完整开发生命周期,在设计阶段、部署阶段和验证阶段均设置防护栏,这些防护栏协同工作,将安全性与和可解释性融入 AI 辅助驾驶技术栈中。它利用三个功能强大的计算平台:NVIDIA ...
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...Acelerada para las Industrias Automotrices | NVIDIA
NVIDIA Lanza un Modelo Abierto para Vehículos Autónomos con Capacidad de Razonamiento Alpamayo-RI, basado en NVIDIA Cosmos Reason, es el primer modelo de razonamiento visión-lenguaje-acción de acceso abierto para la investigación en vehículos autónomos ..
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大模型上车,特斯拉带了个好头吗?|界面新闻 · JMedia
虽然学术界以最终规划为目标,提出感知决策一体化的智能驾驶通用大模型UniAD+全栈Transformer模型,不过受限于算法复杂性+大算力要求,目标落地尚无准确时间表。 算力竞赛 2016年,因辅助驾驶致死事故和Mobileye分道扬镳的特斯拉,找到英伟达定制了算力为24TOPS的计算平台 Drive PX2,由此开启了车企疯狂追求算力的神奇序幕。 继Drive P
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適用汽車業的 AI 與加速運算解決方案 | NVIDIA
加速開發實體人工智慧(AI) 的 NVIDIA Cosmos 平台推出一系列世界基礎模型,這是可以預測和產生虛 查看所有部落格文章 NVIDIA 和 現代汽車集團合作打造 AI 工廠,推動 AI 驅動的移動解決方案 這家全球頂尖汽車製造商將部署 NVIDIA Blackwell AI 基礎架構,驅動自動駕駛、智慧工廠與機器人技術領域的突破性進展。 閲讀新聞...
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英伟达GTC关于自动驾驶部分,老黄惜字如金... 来自电动知士大雨...
* 在 NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell 平台上,AR1 实现了 99ms 的端到端推理延迟,满足了自动驾驶的实时性要求(通常为 100ms)。Alpamayo-R1 是英伟达通过整合结构化推理与精确控制,来实现更安全、更可解释的 L4 级别自动驾驶的实用路径。NVIDIA 计划在未来发布 AR1 模型以及 CoC 数据集的一个子集,以推动该领域...
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Alpamayo-R1 - 英伟达推出的推理版视觉-语言-动作模型 | AI工具集
Alpamayo-R1(AR1)是英伟达推出的视觉-语言-动作(VLA)模型,通过因果推理提升自动驾驶的决策能力和泛化性。模型的核心创新包括:构建因果链(CoC)数据集,通过“人机协同+自动标注”生成高质量的推理轨迹;采用Cosmos-Reason作为VLM骨干网络,网络基于大量视觉问答样本训练,具备物理常识和具身推理能力;设计多阶段训练策略,结合监...
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...Computing Solutions for Automotive Industries | NVIDIA
NVIDIA Releases Open Model for Reasoning Autonomous Vehicles Alpamayo-RI, based on NVIDIA Cosmos™ Reason, is the first openly available reasoning vision-language-action model for AV research. Read the Blog Use Cases From Design to Self-Driving ...
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英伟达长达41页的自驾VLA框架!因果链推理,实车可部署-CSDN博客
模型参数从0.5B扩展至7B时,性能持续提升。实车道路测试验证了该模型的实时性能(延迟99毫秒)及成功的城市路况部署能力。通过将可解释推理与精准控制相衔接,AR1为实现L4级自动驾驶提供了一条切实可行的路径。未来,英伟达计划发布AR1模型及部分CoC数据集。 论文标题:Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction...