记者：我有三个问题想问一下，您刚才提到VR，然后我们发现现在可能VR在医疗这样的专业领域特别的火热，我想问一下实际上现在VR距离我们游戏和娱乐是不是还有一些距离？

张建中：先回答第一个问题，VR距离我们有多远？实际上VR和我们实际的距离已经在使用，并且无论在哪个行业已经有了成功的案例，为什么这个普及起来让我们看到好像不那么好？VR在商用和开发走得非常好，与针对用户这个领域不一样，所以我们在医疗、培训、旅游、房地产开发、销售这些领域用得很广，实际的运用很不错，并且从我们的销售数据去看的话，其实VR已经有很大一批用户在使用VR。

我们还发现了很大的趋势，每个用户在购买产品的时候，我要保证我的产品等到VR的内容一有我可以立刻上，这样确保他的产品都是VRready，中国的显卡销售一大半都是VRready，只要头盔和整体系统满足消费的点，这个销售量可能就会呈现爆发的增长。但是对于我们来看，要100%的用户使用VR也没有必要，因为VR的很多商业的模式取决的不是用户购买VR的设备，而是VR内容的消费，其实VR市场最大的内容消费才是最终的目标，怎样提供更好的内容让消费者体验得到？这才是一个核心的关键。

记者：第二个问题我想问深度学习会不会降低游戏研发的门槛？是否可以让技术比较低甚至普通玩家成为游戏的制作者？

张建中：不会的，深度学习是人工智能的研发手段，现在人工智能在游戏开发当中其实提供了很多的帮助，他的帮助是什么？是更加高效率地开发游戏，但是并不会说让游戏的开发者失业，工作还是要开发者去做，但是他可以做很多的工作，比方说AI在游戏设计跟开发当中，比如你要去建立一个复杂的世界，那里面有很多的东西，我们有各种不同的物体，如果每一个都要建模其实时间很长，如果有AI的手段，可以帮我建很多的模型出来，有这样的杯和水瓶，所以你会发现未来的游戏不会单调，每一个场景和布局会很真实，和真实世界差不多，开发量可能减少了，但是这件事情还是要做，对于开发者来讲提高了效率但并没有降低它的门槛。

对于游戏开发者来讲，因为有很多好的工具，他开发的游戏会更加精美，所以游戏的品质会比以前有大幅度的提升，这是我们以前看得到的，在深度学习AI的技术应用到游戏开发领域。

记者：最后一个问题，之前您提到你们其实和博士合作，NV是不是认为自动驾驶的领域已经开始初步成熟，NV如何在汽车市场中如何定位自己？

张建中：我们希望能够提供在自动驾驶当中的端到端的解决方案供应商，同时提供所有的计算平台，英伟达既然是提供平台给汽车自动驾驶，我们希望跟不同的生态系统合作伙伴进行合作，我们跟博士合作，希望可以提供相应的方案供OEM选择，既然是端到端，无论是硬件还是软件还是整体系统的搭建，我们都能够提供方案，这样我们做的工作就会比较全面，所以你会看到英伟达我们有自己车的解决方案，比如我们的BB8无人车，这上面我们开发各种不同的系统软件，我们有自己的软件架构，那我们的软件架构会在里面提供不同的SDK给到相应的合作伙伴让他们开发，我们开发的软件库包括梦想WORKS，就是把这些中间键集成在一起，让开发者调用不同的模块进行应用。

记者：刚刚提到很多包括游戏、VR、人工智能、自动驾驶等等，都是我们集中在做的一项业务，各项业务之间是否有侧重呢？我们的投入是1：1：1这样的比例吗？还是会有哪一个先跑哪一个后跑？

张建中：问题比较难回答，我们做的工作看起来好像挺多领域，其实我们只是做一件事情，就是做一个GPU，做好一个GPU是很难做的事情，所以说我们要想把GPU的架构做成全球最先进的架构，没有人能做得比我们更好，所以这是我们核心的工作，我们希望做效率最高，计算能力最强，同时最方便开发者使用的平台，做好这些事情，在此基础上开发其他的应用，你讲的游戏、汽车自动驾驶或者是计算，这些所有的应用当中都会发现每个行业都需要强大的GPU，如果在这个行业里面不需要强大的GPU和强大的处理能力，那我们这个行业就不会选择了，所以你会看到我们选择的这几个行业看起来好像完全不相关，自动驾驶跟游戏者不相关，但实际他们是相关的，因为他们要计算速度，正是因为有这样的计算速度，我们能够把这个GPU核心架构做成统一架构，所以我们公司只做一个统一架构的GPU叫做CUDA，它无论在台式机服务器还是笔记本以及功能站还是手机平板上以及游戏、汽车上还是秀上面或者在云端，只有统一架构之后，我们才可以把工作有相关性，所以研发人员在酷乐上研发各种不同的SDK，就能够保障每一个行业的应用都可以不用重复劳动，做一次就够，一件事情做好，对于我们来讲经济回报就会非常有价值，所以我们在投入的研发当中，它的回报会从不同的行业回报进来。