En el marco de Consumer Electronics Show (CES) 2026, NVIDIA presentó la familia NVIDIA Alpamayo de modelos de IA abiertos, herramientas de simulación y conjuntos de datos diseñados para acelerar la próxima era del desarrollo de vehículos autónomos (VA) basados en el razonamiento.
Durante la feria de tecnología, que se desarrolla en Las Vegas, NVIDIA explicó que la familia Alpamayo presenta modelos de visión, lenguaje y acción (VLA) basados en la cadena de pensamiento y el razonamiento, que incorporan un pensamiento similar al humano a la toma de decisiones de los VA.
Dichos sistemas pueden analizar escenarios novedosos o inusuales paso a paso, mejorando la capacidad de conducción y la explicabilidad, lo cual es fundamental para aumentar la confianza y la seguridad en los vehículos inteligentes, y están respaldados por el sistema de seguridad NVIDIA Halos.
Jensen Huang, Fundador y CEO de NVIDIA, comentó: «Alpamayo aporta razonamiento a los vehículos autónomos, permitiéndoles analizar escenarios inusuales, conducir con seguridad en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción: es la base de una autonomía segura y escalable».
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Ecosistema abierto con tres pilares
La familia NVIDIA Alpamayo consta de un sistema que integra tres pilares fundamentales: modelos abiertos, marcos de simulación y conjuntos de datos, en un ecosistema cohesivo y abierto sobre el que cualquier desarrollador o equipo de investigación automotriz puede construir.
La firma de tecnología precisó que, en lugar de ejecutarse directamente en el vehículo, los modelos de Alpamayo sirven como modelos de aprendizaje a gran escala que los desarrolladores pueden perfeccionar y destilar en la estructura principal de sus pilas completas de vehículos autónomos.
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Con una arquitectura de 10,000 millones de parámetros, Alpamayo 1 utiliza la entrada de video para generar trayectorias junto con trazas de razonamiento, mostrando la lógica detrás de cada decisión. Los desarrolladores pueden adaptar Alpamayo 1 a modelos de tiempo de ejecución más pequeños para el desarrollo de vehículos o usarlo como base para herramientas de desarrollo de vehículos autónomos, como evaluadores basados en razonamiento y sistemas de etiquetado automático.
Por su parte, AlpaSim es un marco de simulación integral y de código abierto para el desarrollo de vehículos autónomos de alta fidelidad, disponible en GitHub. Proporciona modelado realista de sensores, dinámicas de tráfico configurables y entornos de prueba escalables de bucle cerrado, lo que permite una rápida validación y el refinamiento de políticas.
Además, la familia Alpamayo incluye el conjunto de datos abiertos de IA física, con los que ofrece el conjunto de datos abierto a gran escala más diverso para vehículos autónomos (VA), que contiene más de 1,700 horas de datos de conducción recopilados en una amplia gama de geografías y condiciones, abarcando casos extremos del mundo real, poco comunes y complejos, esenciales para el desarrollo de arquitecturas de razonamiento. Estos conjuntos de datos están disponibles en Hugging Face.
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