NVIDIA 攜手車廠與研究機構 DRIVE PX 2 為自動駕駛車開路
NVIDIA (輝達) 於美國消費電子展上揭示人工智慧車用引擎 NVIDIA DRIVE PX 2，攜手眾多車廠及研究機構，透過新一代自動駕駛系統的觀點展示車輛眼前的路況。
體積僅平板電腦般大小的 DRIVE PX 2 擁有超級電腦等級的運算實力，其人工智慧應用項目每秒達24兆次的運算能力，加上DriveWorks 軟體，讓車廠研發人員將深度學習的實力用於新一代的自動駕駛車。
可見的辨識能力與肉眼無法見得的深度學習能力
自動駕駛車輛系統畫面中可見得兩種辨識能力：
- 語義分割：標示出屬於特定物件類別的畫素，倘若電腦能越加精細區別影像內物體，越能對自動駕駛系統能安全導航有信心。
- 物件偵測：以方塊標示出物體位置，在多支影片中展示了系統同時偵測多個物件類別的實力，利用邊框比分割法，將更易於表達物體位置。
語義分割和物體偵測的技術可顯見於螢幕，然而推動自動駕駛車系統一切的深度學習則藏於螢幕背後。深度學習技術僅需指定一個困難的目標，使用正確的演算法規劃出方程式，神經網路便能自行找出方法來解決複雜事物。
NVIDIA GPU 強大的運算能力被用以訓練這些神經網路，能一次或以平行方式處理多項工作的運算能力完美地被用於深度學習。NVIDIA以 GoogLeNet 及 VGG 等先進深度學習網路為基礎，使用單擊偵測和分割架構，而單擊代表網路會取得完整影像，並且吐出偵測或分割畫素標示內容。
這使車廠能用真實駕駛情境影片，快速訓練系統辨識各種車況裡的物件，隨著放入深度學習系統的資料愈多，系統亦變得更聰明；此外還能透過 KITTI 基準套件等獨立研究單位的實際影像辨識基準，對辨識結果進行同儕比較。
眾多車廠採用 NVIDIA 人工智慧引擎 DRIVE PX
NVIDIA 自推出第一代 DRIVE PX 以來，已有超過50家車廠、一級供應商和研究機構採用 DRIVE PX 開發自動駕駛車，包括奧迪、BMW、福特、賓士、ZMP、Preferred Networks 及 AdasWorks 等大規模或迅速成長的車廠。
- ZMP 開發無人計程車駕駛技術：位於日本東京、協助開發無人駕駛計程車的 ZMP，運用深度學習技術和 NVIDIA DRIVE PX 提高自動駕駛在偵測物體和決策演算法方面的精確性。 ZMP 公司於 NVIDIA GPU驅動深度學習網路用以偵測行人已有出色成果，可期實現無人駕駛 Robot Taxi 服務。
- 豐田汽車與 Preferred Networks 合作發展自駕：日本知名的機器學習新創公司 Preferred Networks與豐田汽車密切合作創造汽車自動駕駛能力，透過 NVIDIA 深度學習平台，以單顆 NVIDIA GPU 為基礎的深度神經網路，在極短時間內顯著提高汽車和保全監視攝影機的影像辨識能力、自動化控制機器人和醫療診斷等多種應用方式的表現。
- Volvo 攜手 AdasWorks 打造百輛自駕車計劃：Volvo 預計於2017年由顧客駕駛上路的100輛 XC90 運動休旅車車將搭載 NVIDIA DRIVE PX 2 深度學習運算平台，為 Drive Me 自動駕駛車試行計劃部分內容。Volvo更與位於布達佩斯的自動駕駛人工智慧軟體開發商AdasWorks 聯手打造即時處理多個感應器資料的系統，提供360度車道、車輛、行人、號誌等偵測內容，賦予車輛多種自動駕駛功能。
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