NVIDIA právě pořádně rozčeřila vody v závodě o autonomní řízení. 5. ledna 2026 představila projekt Alpamayo, který slibuje od základů změnit pravidla hry. Nejde totiž o pouhý model pro rozpoznávání objektů; je to komplexní otevřený ekosystém navržený tak, aby dal samořízeným vozům to, co jim dosud zoufale chybělo: schopnost logicky uvažovat a své kroky vysvětlit. Šéf Nvidie Jensen Huang novinku trefně označil za „moment typu ChatGPT pro fyzickou AI“. Cílem je naučit auta přemýšlet a poradit si i v naprosto nečekaných nebo raritních situacích, na které narazí v reálném provozu.
První vlaštovka z této rodiny, model Alpamayo 1, patří do kategorie vision-language-action (VLAM). Lidsky řečeno: dokáže propojit to, co auto vidí, s jazykovým porozuměním, a na základě toho se rozhodnout, co má udělat. Tento přístup umožňuje systému generovat takzvané „explicitní stopy uvažování“ (explicit reasoning traces). V praxi vám tedy auto bude schopné přesně říct, proč se rozhodlo prudce vyhnout tomu zatoulanému nákupnímu košíku na parkovišti. Aby NVIDIA tuhle inteligenci vytrénovala, dává k dispozici i svůj Physical AI dataset – gigantickou knihovnu obsahující přes 300 000 záběrů z reálného provozu ve více než 2 500 městech po celém světě.
Proč na tom vlastně záleží?
Celé roky se odvětví samořízených aut snažilo získat důvěru skeptické veřejnosti, což občas připomínalo spíš riskantní hru na slepou bábu. Modely, které fungují jako nečitelné „černé skříňky“, k budování jistoty zrovna nepřispívají. Tím, že NVIDIA sází na vysvětlitelnou AI (XAI), která umí artikulovat své rozhodovací procesy, jde přímo k jádru problému.
Tento posun k modelům založeným na logickém uvažování je kritickým – a pravděpodobně i nevyhnutelným – krokem k tomu, abychom konečně prorazili bariéru úrovně 3 a dostali se ke skutečnému autonomnímu řízení úrovně 4. Tedy do stavu, kdy vozidlo zvládne drtivou většinu situací zcela bez zásahu člověka. Už totiž nejde jen o to, aby auto silnici „vidělo“, ale aby jí konečně začalo skutečně rozumět.
