2016年初，随着AlphaGo大败围棋世界冠军李世石，人工智能概念大热，各类人工智能产品也迎来了爆发。众多的科技巨头也纷纷在人工智能领域投下了重注。而人工智能之所以能够爆发，也离不开硬件的发展，特别是GPU技术的进步。相对于CPU来说，GPU在并行计算上更快、更便宜、更有效，更适合于人工智能在深度学习方面的训练。
显然，这对于全球显示领域的巨头Nvidia来说确实是一个巨大的机遇。因此，此前在移动市场遭遇挫折的Nvidia也开始全面转向人工智能领域。并且借着人工智能的势头，Nvidia的股价在去年翻了三倍，确实令人惊讶。几天前，CES更是请Nvidia的黄仁勋作为开幕前夜最重头的专场演讲的嘉宾，而以往这都是被微软、英特尔等巨头包揽的。在开幕演讲当中，Nvidia CEO黄仁勋也不止一次的提到“我们是一家人工智能公司”。
对于Nvidia来说，自动驾驶是其人工智能产品切入的关键领域。黄仁勋提到，目前的运输市场规模可达一万亿美元，全球共有十亿量跑在路上的汽车，而汽车运输市场又是一个损耗严重的市场，主因就是人类驾驶员容易犯错。一旦驾驶员犯错，车祸带来的损失非常大。如果用人工智能帮助驾驶，那么这些损耗可以被大大降低。
聚焦自动驾驶领域
早在去年的CES展会上，Nvidia发布了号称自动驾驶汽车中全球首款智能超级电脑——Drive PX2平台。
Nvidia DRIVE PX 2 自动驾驶汽车开发平台基于 16nm 工艺打造，搭载了12核处理器，GPU则是16nm工艺的Pascal核心。功率 250W，水冷散热设计，支持 12 路镜头输入、激光定位、雷达和超声波传感器。这个平台除了具备公路自动驾驶与高清绘图能力外，也可利用深层神经网络处理来自众多感应器与摄影机的资料，做出精确的判断。此外，英伟达 NVIDIA Digits 端到端深度学习训练平台也已经出炉，依靠 DRIVE PX 2 平台和 DGX-1 计算机，每一辆车都能构建自己的深度学习网络。
去年9月底，Nvidia又推出了一款专为无人驾驶汽车设计的新一代人工智能超级计算机平台——Xavier。可实现人机交互、深度学习、自动驾驶等功能。
Xavier包含了拥有512 CUDA核的Volta GPU，8核心的Nvidia定制ARM64 CPU。最令业界震惊的，可谓是其性能：在峰值性能达到30TOPS的情况下，功耗仅30W。也就是说，其能量效率达到了1TOPS/W。相形之下，ST最顶尖的深度学习专用ASIC也仅仅实现了2.9TOPS/W。Xavier是Nvidia预期在2017年正式发售的车载超级计算机模组。
需要注意的是，ST的深度学习加速器是专为深度学习开发的，一般而言只能做深度学习计算；而Xavier是一款通用的计算平台，1TOPS/W的性能除了可以计算深度学习外还可以做其他计算，因此通用性远好于ASIC。通常专用的ASIC的能量效率应当比通用计算平台好一个数量级左右，而现在这个差距被缩小到了3倍不到，可见Xavier性能之强大。
在本次CES展会上，Nvidia推出了人工智能协同驾驶系统AI Co-Pilot。这套系统最大的亮点是，此前的自动驾驶技术多数是基于自适应巡航系统，依靠前期输入的地图和数据信息进行半自动驾驶；而这套系统，车辆可以通过摄像头实时采集信息，扫描周围道路街景、车辆、行人、路标等经由GPU（图形处理器）分析处理，可以说完全具备了自己学习能力。
不过驾驶者还需随时准备好接管车辆的驾驶控制权，但是很多事实告诉我们，人类驾驶者很难能够长时间维持足够的注意力，这往往会导致事故的发生。AI CO-PILOT的诞生正是为了解决这样的问题。
这套系统主要包含五个功能：
1.语音预警提示：在自动驾驶和环境中，车身周围的四个摄像头实时监控周围的路况，并通过自然语音的预警方式向驾驶者提示潜在危险。
2.人脸识别（Face Recognition）：AI 可以通过摄像头识别驾驶者的身份，即使是驾驶者的发型或者是装扮发生了变化。其精度已经可以达到人类的级别。据此进行个性化设置，并让您跟车钥匙说再见。
3.头部跟随（Head Tracking）：AI 能够通过摄像头识别驾驶者头部所朝的方向。
4.目光跟随（Gaze Tracking）：AI 能够通过深度学习网络对人眼进一步识别，来判断出驾驶者的目光所关注的点。利用检测注视点的人工智能技术，汽车能知道您在驾车时是否集中精力。
5.唇语识别（Lips Reading）：这个功能来源于牛津大学的一项唇语研究，他们的成果能够让人工智能对唇语的识别精度达到 95%，比人类的识别精度高出一倍。所以您可以口头指示汽车播放下一首歌曲，即使汽车电台正在震耳欲聋地播放也无所谓。
为了说明AI CO-PILOT能做什么，Nvidia的员工 Janine 乘坐着一辆改装的无人驾驶车，拍了一段视频.车辆中的传感器识别了她眼部的动作、头部甚至唇语动作。“带我去星巴克。”Janine 用唇语说，汽车最终识别出了她的意思，规划了一条去星巴克的路线。
按照黄仁勋的说法，Nvidia的读唇识别率达到95%，在嘈杂环境下也能读唇。作为对比，人类的读唇准确率是53%。
除了车内的人工智能技术以外，AI Co-Pilot 还综合了外部传感器收集的诸多数据。当您要转弯的时候，它会告诉您有自行车要进入转弯区域，或有行人在过马路。
推动自动驾驶生态建设
对于实现汽车自动驾驶来说，高清地图是关键。在这方面，Nvidia与世界上所有主要的地图绘制公司建立有合作关系，因此能够更快获得世界各地道路的地图。
本次CES期间，日本最大的地图绘制公司 Zenrin 宣布，他们将与 Nvidia合作，力图简化使用人工智能绘制地图的流程。几个月前Nvidia还宣布与地图绘制巨头 TomTom合作。
在刚刚过去的2016年，黄仁勋就亲临百度世界大会，宣布了即将和百度共同研发自动驾驶汽车平台的消息。在当时，黄仁勋就表示，“英伟达与百度的合作，将汇集两家世界级公司的技能，以及我们各自在人工智能领域的专长。”同时他还透露两家公司将联手推出一款自动驾驶汽车平台，这一平台的操作系统将整合云端、高精度地图以及对不同路况做出反应的能力。
除了阅读数字地图以外，Nvidia的技术还能绘制数字地图。Nvidia与全球地图绘制公司 HERE 合作，在云中使用 Nvidia MapWorks，在汽车中使用 DriveWorks 软件，通过 Nvidia人工智能技术为他们绘制和更新高清实时地图。
此外，Nvidia还与世界上许多汽车供应商巨头合作，推动 NVIDIA 人工智能技术融入所有类型的车辆（包括自行制造汽车的工厂）。
世界上主要的汽车安全系统供应商 ZF 近期就推出了基于 DRIVE PX 2 的 ZF AI Pro。通过支持公路自动驾驶和高清地图绘制功能的 AutoCruise 系统，它将自动驾驶的范围扩展到了轿车、卡车，乃至工厂。
世界主要的汽车供应商 Bosch 宣布，他们将通过 NVIDIA 人工智能技术在全球范围内向量产型汽车推广自动驾驶系统。
在本次CES展会上，Nvidia还宣布与梅赛德斯-奔驰达成深入合作关系，双方将基于Nvidia的自动驾驶平台 DRIVE PX 2，推出一款全人工智能AI介入的合作车型。Nvidia为汽车制造商、一级汽车制造供应商、汽车研究机构和初创企业带来一股力量，使他们可以通过AI系统来灵活的开发和部署自动驾驶技术。
此外，奥迪北美区总裁也被请上台，宣布了两家合作生产的无人驾驶车。黄仁勋还不忘强调“这辆车此刻、现在就在这里，而不是要等到明年、等到两年后。”
小结：
近年来科技界风向变化的速度越来越快。在PC、平板出货持续萎缩的情况下，科技界的热点越来越涣散，两年前还火热的智能穿戴，如今却哑了火；去年还火热的VR，现在关注度也大降。同样，对于自动驾驶这个新的机遇来说还是有着很大的不确定性，热点能够持续多久？我们并不清楚。毕竟自动驾驶仍是一个新的技术，其未来还面临着安全性、政策、法律等多方面的问题，而要改变这些还需要一个漫长的过程。在本次CES展会上，奔驰公司创始人卡尔·本茨接受媒体采访时就表示，人类还可以继续手动控制汽车130年。
编辑：芯智讯-林子
