在上午主题演讲环节结束后，很多媒体同行一起交流时，大家似乎都觉得今年的中国站活动，英伟达在自动驾驶领域的更新似乎并不吸引人。车云菌一开始的确也有这样的感觉，毕竟在经历过CES以及4月GTC大会的轰炸之后，很难发布什么重磅的消息，而且时间节点也不对。不过作为英伟达首个开放式自动驾驶平台，向合作伙伴提供「NVIDIA DRIVE」似乎要比单纯销售Drive PX前景会好得多，当然英伟达肯定不会放弃提供一体化的解决方案，但是考虑到目前瑞萨、NXP、高通等芯片厂商陆续开始大打“开放牌”，此举是聪明人的做法。
据车云菌了解，NVIDIA DRIVE属于端到端的开放式自动驾驶平台，支持L3、L4甚至L5级的自动驾驶，开放软件栈包含了ASIL-D OS、深度学习、计算机视觉SDK到自动驾驶应用，合作伙伴能利用英伟达平台的所有或部分特征。不难发现，「NVIDIA DRIVE」囊括了支持自动驾驶技术实现的所有软件硬件产品，老黄在之后的专访中也表示，这套平台的开放性在于每个关键部分都做了单独命名，合作伙伴可以根据自己的需求进行选择。比如只选用Drive PX，其余部分进行自主开发等。
老黄在主题演讲中反复提到，自动驾驶汽车的发明将是AI最大的贡献之一。自动驾驶将催生新的出租车服务，帮助卡车司机减轻压力、只能加运输距离并减少事故。在他看来，自动驾驶甚至能改变车辆的形态，在飞机和汽车之间使用自动驾驶技术，汽车和飞机的边界将会变得模糊。相信这也是空客飞行汽车选择和NVIDIA合作的原因。
瞄准初创企业，NVIDIA合作投资广撒网在今年这届GTC中国站的主题演讲环节，车云菌觉得有两个关键词似乎贯穿其中。一个是“推理”，一个是“初创公司”。前者代表了英伟达产品战略转型的方向，从GPU推动深度学习模型训练到结合TensorRT AI 推理软件，大幅提升从云端向终端设备（包括无人驾驶汽车和机器人）的推理性能并降低成本，助力人工智能从训练向推理加速的跃进。
由下面这张图片不难看出，「NVIDIA DRIVE」平台最底层的是奠定了整个系统运算能力、AI特征的Drive PX。往上的Drive OS属于企业自主定义的操作系统，最核心的是软件和算法。而再往上的DriveWorks属于适用于自动驾驶技术的软件开发套件SDK。因为汽车需要确切了解所处的位置、识别周围的物体并不断计算优选路径，才能获得安全驾驶体验。NVIDIA DriveWorks 这套SDK 是开发人员构建应用程序的基础，可以利用计算密集型算法进行物体检测、地图定位和路径规划。
除了瞄准初创公司加强合作之外，英伟达旗下的GPU Ventures在过去的一年里继续扩大对创业公司的投资，新增的10家公司遍布全球五个国家，分别为ABEJA、Datalogue、Deep Instinct、Element AI、Fastdata.io、Optimus Ride、SoundHound、TempoQuest、Zebra Medical，涉及的领域包括网络安全、自动驾驶、语音识别、天气预报、医疗等。
NVIDIA DRIVE平台架构图当然，能够让汽车、机器人实现环境感知、路径规划和行为控制，背后自然离不开高性能计算平台的支持。所以英伟达推出了第一款用于自主机器的SoC芯片——Xavier，它可实现每秒30万亿次的深度学习并行计算。预计将于2018年第一季度向部分合作伙伴供货，大规模量产上市是在2018年第四季度。
当然，除了NVIDIA DRIVE，老黄此次还发布了第三代TensorRT可自主编程的AI推理软件，结合GPU的使用，可实现众多支持AI的服务，例如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议。
以图森为例，英伟达的GPU、DRIVE PX 2、Jetson TX2、CUDA、TensorRT 以及cuDNN是图森面向卡车的自动驾驶解决方案的重要组成部分。今年六月，图森从圣迭戈到尤马，成功完成了300多公里的L4级的自动驾驶测试，全程只搭载了英伟达的GPU，主要传感器为摄像头。而借助由TensorRT带来的性能提升，图森未来能够分析更多摄像头数据，，在无人驾驶卡车上添加全新的人工智能算法。
至于初创公司，老黄展示的PPT上公布了145家目前使用了「NVIDIA DRIVE」平台的新创企业名录。其中不乏图森、景驰科技这两家中国公司的身影。对这些刚起步的公司而言，英伟达的硬件平台化解决方案有利于其加速自动驾驶技术研发，提升深度学习能力的部署，获得比其他竞争对手更快一步的优势。
目前与英伟达在自动驾驶领域合作的初创公司
而云服务方面，老黄宣布BAT已在其云服务中部署Tesla V100 GPU加速器，其他像华为、浪潮和联想在内的OEM也将利用Tesla V100 GPU构建新一代加速数据中心。