人工智能交通：交通是一个人工智能可以改变的，价值 10 万亿美元的产业。无人驾驶车辆可以减少事故，提升卡车和出租车的效率，使得新的移动服务成为可能。我们宣布百度和 TomTom 均选择 NVIDIA DRIVE PX2 用于无人驾驶车辆。对它们每家公司，我们都会建立一个包含高清地图，人工智能算法和人工智能超级计算机的「云端-车」的平台。

驾驶是我们学习获得的第二天性，但我们目前还不能让计算机学会开车。无人驾驶要求每个方面都能做到人工智能——感知环境，合理地决定环境的状态，计划行动的最佳过程。同时，也持续学习以提升对于这个多样化世界的认识。大范围的无人驾驶需要一个开放的，可升级的构架——从高速路上自动巡航，到自主驾驶到目的地，到没有司机的全自动公共汽车。

NVIDIA DRIVE PX2 是一个用于自动驾驶的可升级架构，包含了整个范围的人工智能技术。在 GTC，我们发布了 DRIVE PX 2 AutoCruise 专为高速公路上自动驾驶设计，带有持续定位和地图。我们还发布了 DriveWorks Alpha 1，我们无人驾驶车上的操作系统几乎涵盖了无人驾驶的所有方面——侦查，定位，计划路线，行动。

我们将所有的功能集中在我们的无人驾驶车 NVIDIA BB8 上。

NVIDIA 着重在视觉处理的交叉点的创新，以及人工智能和高性能的计算——一个在智能和自主的机器核心的特殊结合。这是第一次，我们有了让无人驾驶车辆和自主机器人成为可能的人工智能算法。但它们需要一个实时的，有成本效益的计算平台。

在 GTC，我们介绍了 Xavier。Xavier 是我们有史以来做过的最有雄心的单片机，是世界第一个人工智能超级计算机芯片。Xavier 有 7 亿个晶体管——比起最先进的服务器级别 CPU 更复杂。但神奇的是，Xavier 和今年早些时候在 CES 发布的 DRIVE PX 2 有相同的马力——每秒钟 20 万亿次深度学习的操作——仅用 20 瓦的电源。像 Forbesnoted 一样，我们加倍生产了带有 Xavier 的无人驾驶车。

人工智能企业：IBM，一个在认知计算领域看到价值二十亿美元机会的公司，发布了新 POWER8 和 NVIDIA Tesla P100 服务器，它们均是为将人工智能带入企业而设计的。在软件上，SAP 声称他们已经收到了了 2 台第一批的 NVIDIA DGX-1 超级计算机，并正在为 190 个国家的 320，000 个消费者建立机器学习的企业解决方法。

人工智能城市：到了 2020 年，世界上将会有 10 亿台相机。Hikvision 是全世界检测系统的领导者，它正在运用人工智能让我们的城市更加安全。它用 DGX-1 进行网络训练，现已在 16 Jetson TX1 中央处理器上建立了一个突破性的服务器，叫做「Blade」。Blade 只需要基于 21 个 CPU 的服务器的 1/20 的空间和 1／10 的能量就可以达到相同的性能。

人工智能工厂：在全球范围内已有 20 亿左右的工业机器人。日本是机器人创新的中心。在 GTC，我们宣布 FANUC，一个日本的工业机器人巨头，将会在 NVIDIA 人工智能平台上建造一个端到端的未来工厂。它的深度神经网络将由 NVIDIA GPU 来训练，GPU 驱动下的 FANUC Fog 单元将控制一群机器人，让他们能够共同学习。每个机器人都会植入 GPU，atv，使之成为实时人工智能。麻省理工技术评论对他的故事这么写到：「日本的机器人巨头为它的武器加上了大脑」。

创业公司的爆发是人工智能横扫各个产业的又一指示。Fortune 最近写到，深度学习会「改变美国的大公司」。

人工智能可以提前解决我们能力范围外的问题。从现实生活中的数据，计算机可以学会认识那些对于人工编写的软件甚至是人来说太复杂、太巨大或太微小的图案。通过 GPU 深度学习，这个计算机模型现在已经被熟练应用在解决世界上最大的产业的问题上。无人驾驶汽车将会改变 10 万亿美元的交通运输业。在医疗保健上，医生可以使用人工智能帮助你更早发现疾病、或是了解人类基因组的奥秘去治疗癌症、又或是从大量的药物数据和研究中学习，向你建议最好的治疗方法。人工智能会开创第四次工业革命——继蒸汽机、大规模制造和自动化之后——智能机器人会引领巨大的生产力提高的新浪潮，为大规模客户定制化提供了可能。人工智能将会触及每一个人。人工智能的时代已经到来。

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