Jensen Huang, CEO của NVIDIA

Phát biểu tại sự kiện, Jensen Huang khẳng định: “Khoảnh khắc ChatGPT của AI vật lý đã đến – khi máy móc bắt đầu hiểu, suy luận và hành động trong môi trường thực.”

Alpamayo 1: Trí tuệ suy luận cho những kịch bản hiếm gặp

Trái tim của hệ sinh thái Alpamayo là Alpamayo 1 – mô hình AI thị giác–ngôn ngữ–hành động (Vision–Language–Action) với 10 tỷ tham số, vận hành dựa trên chuỗi suy luận. Khác với các hệ thống tự lái truyền thống vốn dựa nhiều vào các phản xạ đã được huấn luyện sẵn, Alpamayo 1 có khả năng:

• Chia nhỏ vấn đề, cân nhắc nhiều phương án;
• Đánh giá rủi ro trong bối cảnh mới;
• Lựa chọn quỹ đạo an toàn nhất, ngay cả khi chưa từng gặp kịch bản đó.

Ví dụ, tại một giao lộ đông đúc khi đèn tín hiệu ngừng hoạt động, mô hình vẫn có thể suy luận để xử lý an toàn thay vì dừng hoạt động hoặc phản ứng cứng nhắc.

Không chỉ lái xe, còn “giải thích” quyết định

Theo NVIDIA, Alpamayo không dừng lại ở việc điều khiển vô lăng, phanh hay tăng tốc. Điểm khác biệt là khả năng giải thích lý do đằng sau mỗi hành động và quỹ đạo di chuyển. Điều này giúp:

• Tăng tính minh bạch trong ra quyết định của xe tự hành;
• Hỗ trợ đánh giá an toàn, kiểm định và tuân thủ quy chuẩn;
• Tạo nền tảng cho niềm tin của người dùng và cơ quan quản lý.

Ví dụ về mẫu dữ liệu dùng trong quá trình huấn luyện AI, bao gồm một khu vực thi công, sẽ được đưa vào mô hình. 4 cột tương ứng với 4 mốc thời gian quay lại bởi 4 góc camera khác nhau

Mã nguồn mở và hệ sinh thái huấn luyện mở rộng

Việc công bố Alpamayo 1 trên Hugging Face cho phép cộng đồng phát triển:

• Tinh chỉnh thành các phiên bản gọn nhẹ hơn;
• Xây dựng công cụ tự động gán nhãn dữ liệu;
• Phát triển bộ đánh giá quyết định lái xe dựa trên suy luận.

Song song, NVIDIA giới thiệu Cosmos – dòng mô hình “thế giới tạo sinh” (world models) giúp tạo dữ liệu tổng hợp, mô phỏng môi trường vật lý để huấn luyện và kiểm thử. Theo Ali Kani, Phó Chủ tịch mảng ô tô của NVIDIA, các nhà phát triển có thể kết hợp dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp để tăng độ bao phủ kịch bản, giảm chi phí và thời gian thử nghiệm.

Dữ liệu và mô phỏng: Chìa khóa an toàn trước khi ra đường

Bổ trợ cho mô hình AI, NVIDIA phát hành:

• Bộ dữ liệu mở hơn 1.700 giờ lái xe, bao phủ nhiều khu vực và điều kiện khác nhau;
• Nền tảng mô phỏng mã nguồn mở AlpaSim, cho phép kiểm chứng hành vi xe tự hành trong môi trường ảo trước khi triển khai ngoài thực tế.

Cách tiếp cận “mô phỏng trước – triển khai sau” này nhằm giảm rủi ro, nâng cao độ an toàn và rút ngắn chu kỳ phát triển.

Nếu ChatGPT đánh dấu bước ngoặt để AI hiểu và suy luận ngôn ngữ, thì Alpamayo hướng tới điều tương tự cho thế giới vật lý: máy móc hiểu bối cảnh, lý giải lựa chọn và hành động có trách nhiệm. Với Alpamayo, NVIDIA đặt nền móng cho thế hệ xe tự hành biết suy nghĩ, mở ra triển vọng mới cho robot và các hệ thống AI hoạt động trong môi trường phức tạp.

Hình ảnh xe tự tránh chướng ngại vật trên đường