当各界正探讨应采取开源或闭源AI模型技术来作为工作基础，NVIDIA也持续扩展其开放式AI模型、资料集和工具库组合，可应用於几近所有研究领域。且为了让研究社群具备最新的数位和物理AI能力，已在今年NeurIPS大会上发表其开放式物理AI模型和工具，来支援相关研究，分享涵盖AI推理、医学研究、自驾车（AV）开发等领域的创新专案。

NVIDIA全球首款，专为自动驾驶设计的产业级开放式推理视觉语言动作（VLA）模型，提升自驾车在复杂道路场景中的安全性。

其中包含全球首款，专为自动驾驶设计的产业级开放式推理视觉语言动作（VLA）模型NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1（AR1），将思维链（chain-of-thought）AI推理，与可实现Level 4自动驾驶关键要素的路径规划相结合，提升自驾车在复杂道路场景中的安全性。

有别於以往的自动驾驶模型，在处理行人密集的十字路囗、即将出现的封闭车道或自行车道上的并排停车等复杂场景时，经常面临困境。AR1 则透过分解及评估所有场景发展可能，再运用情境资料选择最隹路线，并逐步推理来赋予自驾车类似於人类驾驶的常识判断能力。

当自驾车行经行人密集区且邻近自行车道时，车辆得以即时整合路径资料、纳入推理轨迹作为采取特定行动的决策依据。进而规划後续路径，例如远离自行车道或为可能违规穿越马路的行人预作停车准备。

此外，基於NVIDIA Cosmos Reason的AR1开放型基础，还让研究人员能根据自身的非商业用途客制化模型，无论是用於基准测试，或是建立实验性的自动驾驶应用。对於後训练的AR1，强化学习已被证明特别有效，与预训练模型相比，AR1的推理能力显着提升。