黃仁勳表示,自動駕駛技術正經歷與大型語言模型類似的典範轉移。他強調,過去自駕系統主要依賴機率預測路徑,但在面對複雜的特例時容易遇到困難;如今,隨著實體AI(Physical AI)技術突破,車輛已具備推理能力,這正是實現全自動駕駛(Level 4)的關鍵。
黃仁勳將此定義為自駕車的ChatGPT時刻,車輛不再只是被動反應,而是能主動理解物理世界的規律。他指出,輝達新發布的AlphaMayo 1.5是專為實體世界設計的VLA模型,能整合處理駕駛影像、感測器數據、導航指令及自然語言提示。
舉例來說,AlphaMayo具備類似人類思考的「推理鏈(Chain of Thought)」,當車輛在道路上遇到雙排停車、違規施工或突發的路人穿越時,系統能透過邏輯分析,判斷是否該繞行或變道,並能以自然語言向乘客解釋決策。
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