（来源：机器之心）
一、自动驾驶的瓶颈：「看」得见，却「想」不明白
当今自动驾驶模型越来越强大，摄像头、雷达、Transformer 网络一齐上阵，似乎什么都「看得见」。但真正的挑战在于：模型能否像人一样「想明白」为什么要这么开？
传统的端到端（E2E）系统虽然能从感知到控制一气呵成，却常在「长尾场景」翻车 —— 比如：
迎面来车违规左转；
行人突然闯入；
临时施工、交通标志被遮挡。
这些「极少数但容易发生事故」的场景正是当前系统的盲点。
二、Alpamayo-R1：给模型装上「推理链条」
NVIDIA Research 推出的 Alpamayo-R1（AR1），是一种全新的带有推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型（Reasoning VLA），让车辆不只是「执行指令」，而是能在决策前「推理出因果关系」。
图 1：Alpamayo-R1 模型架构（示意）
AR1 的核心创新有三个方面：
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