基于5090D服务器的NVIDIA Alpamayo实验

本文介绍了在NVIDIA 5090D服务器上部署和运行Alpamayo自动驾驶大模型的全过程。Alpamayo是由NVIDIA社区开发的开源VLA（视觉-语言-动作）模型，具有10B参数规模，支持可解释的驾驶决策和多模态轨迹规划。实验环境搭建包括：创建Python 3.12虚拟环境、安装git/uv工具、配置Hugging Face访问权限，并从ModelScope下载模型权重。通过修改推理脚本路

NVIDIA智能汽车技术实战营笔记——Alpamayo

看完 Alpamayo 的施工区案例，我想起了园区里的那些车

园区物流项目做久了，会发现视频告警最不缺的就是“异常”。真正费时间的，是弄清楚异常为什么发生，以及接下来该怎么处理。一段十几秒的行车视频里，可能同时有施工锥、作业车辆、行人和正在减速的前车。普通视觉模型可以把它们一一框出来，却未必能回答那个更接近业务的问题：这些东西和当前车辆有什么关系？此刻应该继续走、先减速，还是向旁边让一点？