🚨 ALPAMAYO AUTONOMA KÖRSYSTEM TESTADES IDAG AV NVIDIAS VD JENSEN HUANG 🔥 Här är en sammanfattning av allt du behöver veta om provet: Under en verklig provkörning till San Francisco demonstrerade NVIDIA:s VD Jensen Huang och en ingenjörskollega Alpamayos autonoma körsystem och lyfte fram dess unika "fusion"-arkitektur. Systemet kombinerar ett end-to-end (E2E) neuralt nätverk med en klassisk människokonstruerad stack. Denna hybridmetod är utformad för att ge "supermänskliga" köregenskaper samtidigt som en spårbar, regelbaserad säkerhetsräcke upprätthålls som förhindrar att bilen utför "ur distribution" eller osäkra manövrar. E2E-modellen, som Huang noterade kör på ett anmärkningsvärt "människolikt" och graciöst sätt, kan resonera komplext och generalisera från en enorm datamängd av mänsklig körning. Under testet navigerade fordonet framgångsrikt svåra motorvägskorsningar, hanterade ocklusioner i höga hastigheter och utförde "nudge"-manövrar runt dubbelparkerade fordon och byggkoner. Utvecklarna betonade att E2E-modellens iterationshastighet är otroligt hög, med ungefär sju nya modellversioner som genereras varje dag. Säkerhet och validering var centrala teman i testet. Teamet använder ett "funktionellt scenarioträd" och AI-verktyg för att kurera data för specifika vägförhållanden, tillsammans med ett slutet utvärderingssystem (CLU) som kör 2 miljoner tester dagligen i en rekonstruerad pixelperfekt värld. Denna rigorösa testning hjälpte systemet att uppnå den högsta bedömningen i 2025 års NCAP-standarder, vilka talarna noterade är allt mer rigorösa. Hårdvaran som stöder denna mjukvara inkluderar en specialbyggd, funktionellt säker dator som drivs av 10 kameror, 5 radar och 12 ultraljudssensorer. Framöver integrerar teamet ett "resonemangssystem" och "Cosmos" (en generativ världsmodell) för att hantera sällsynta "long tail"-hörnfall genom att förändra miljöfaktorer som väder och belysning i simuleringen. Huang drog slutsatsen att denna kombination av en människoliknande E2E-modell och en styv säkerhetsstack gör teknologin redo att skalas från L2++ till L4 robotaxis. Videokälla: NVIDIA Youtube-kanal