如何看待英伟达在人工智能领域的迅速崛起？发布全球首款人工智能计算机又证明了什么,人工智能每秒运算力
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如何看待英伟达在人工智能领域的迅速崛起？发布全球首款人工智能计算机又证明了什么
若嫌前戏太久可直接看最后…
著名显卡制造商这次没有在计算机的graphics cards上下功夫，而是在最近声称开发了一套新的计算机平台（系统），是一款专用在无人驾驶汽车上的系统，代号Pegasus。并宣称，这款活力满满地系统可以帮助无人驾驶直接达到5级别。
SAE国际把车辆自动化分为五个级别。1级和2级仍然需要驾驶员手握方向盘，比如自适应巡航控制系统、反应灵敏的制动和停车辅助系统。3级实现汽车“自动驾驶”，但在需要的时候驾驶员可以收回控制权。
4级需要驾驶员更少的干预，乘客甚至可以小憩。而5级就是汽车实现全自动，车内没有驾驶员座位或者控制装置。
相比前代产品Drive PX2，全新的Pegasus计算能力大幅提高，每秒可以处理320万亿次操作，超过了上一代的10倍速度。Pegasus也将在2018年下半年开始逐步销售给无人驾驶汽车开发商和一些科技公司。
虽然NVIDIA（英伟达）保证说可以为无人驾驶汽车达到5级，但对无人汽车开发商来说这样的级别也还是需要慎重考虑。
目前来说，许多无人驾驶汽车的开发商都是很小心翼翼的在标榜自己的汽车级别，而避免因为级别定义不准确而引来更多不必要的麻烦。至少，在现在国内外的商业市场上，都很少见到高于2级的无人驾驶汽车。
奥迪曾说自己的新A8 sedan是3级无人驾驶，但貌似根据德国的规定，并不允许德国的无人汽车驾驶员开这样的车。所以，大公司的话也是需要斟酌的。
在关于无人汽车的研发上，很多公司都曾表示要跳过3、4级的无人汽车开发，因为车上有人太危险了。NVIDIA的这次推动，导致很多公司都表示要直接开始研究5级的无人驾驶汽车。而NVIDIA公司也明确表示，明年开始它可以提供最高水平的自主驾驶。
目前来说，汽车自动驾驶而完全不需要人为干预还只停留在理论层面。
所以，NVIDIA的也表示，5级的无人驾驶汽车可以开发，但不会直接投入到生活中大面积使用，可以先选择在学校或者机场等地方试用，慢慢地等待技术成熟之后再尝试大面积推广，也不失为一种全面进步的方法。
在无人驾驶方面，NVIDIA公司的GPU和其竞争对手英特尔生产CPU是无人驾驶汽车最重要的组成部分。就现在的技术来说，无人驾驶设备想要在这个世界“运动”，完全依靠的是各种传感器来搜集识别图像、声音、地图数据、材料等等，而这些都需要强大的计算机能力支持，以保证能在瞬间完成计算机的正确判断，从而保障设备安全。
有趣的是，这也导致很多无人驾驶汽车都是选择体积大的汽车来完成开发，毕竟无人驾驶汽车的“大脑”要装那么多设备，所以真的很大！
但是，想要改变这一情况的NVIDIA表示，它们已经把这块“大脑”的GPU缩小了很多，在小小的芯片上集成了100余项功能，完全可以把“大脑”安装在更小体积的车上了。
这也体现了NVIDIA在这方面的能力，毕竟在无人驾驶系统上也做了很多年来，也有许多的合作伙伴，包含百度、丰田、奥迪、特斯拉和沃尔沃等。百度这几年在无人汽车的开发商还是下来很大力度，值得鼓励！
其实NVIDIA在2015年推出过自己的原厂无人汽车，搭载的是自己的Drive PX无人驾驶平台，使用的是基于AI和云计算和高清3D地图的智能系统，可以通过各种传感器来分析数据，保障在驾驶过程况下可以明确知道自己的位置，以及解决可能发生的各种问题。其实和很多其它的无人驾驶汽车也并没有什么区别。
当然，这套系统的软件到了如今也是可以升级到当前最新版本的，以保证它与时俱进的智能！而此次的Drive PX Pegasus配备了四个用于自动驾驶的处理器，其中两个是为明年下半年即将上市的下一代GPU芯片，可以说这已经是很强大了。
这些情况也从侧面证明了无人驾驶汽车在未来的重要性。但不管怎样，NAIDIA这次的新品还是很大程度上促进了无人驾驶汽车的发展。
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这个故事告诉我们，现在的科技技术发展得很快，更告诉我们，资本的流向可以迅速推动某一领域的突破性发展。目前来说，AI智能、云计算、无人驾驶、量子计算机、智能芯片，这些领域的技术是各大公司和资本青睐的领域。
所以，近些年来，这些领域的发展可以说是很快。而原本稳坐行业领头大公司，也开始慌了，不得不选择调整方向去迎合资本市场，所以，我们会看到各大公司都开始拓展“周边”业务，原因只有一个，那是一片钱途与前途都丰富的蓝海。
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初始值发布.（chushizhi0）
谢邀！
一张图说明一切
未来十年，如很多大佬预测的一样，是数据之战，围绕数据的生态之战。大公司有明显优势，小型公司可在这个生态中找到这个位置做专一环，从而分一杯羹。
1、用户数据。
战略关注点：终端设备、社交产品、电商产品。这些类型的产品，能记录丰富的用户信息。
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战略关注点：云计算技术、大数据技术。这些类型的技术产品，能提供超强的数据处理能力。
3、个性化推荐。
战略关注点：人工智能技术、标准化内容/服务。这些类型的产品，能解读用户意图，为用户提供个性化的服务。
一个公司要想百年不倒就要有长远的大局观，不仅仅是英伟达这样的企业，英伟达一直给人的观念就是作硬件尤其是主机显卡若是要回答题主的问题不得不提到英伟达的创始人---黄仁勋
AI狂人
老黄作为显卡疯子怎么又转型成了“AI狂人”了呢？这得益于深度学习的发展。
深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络需对高性能计算需求非常高，GPU对处理复杂运算拥有天然的优势：它有出色的并行矩阵计算能力，对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。
所以搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择，比如 谷歌
世界上目前约有3000多家AI初创公司，大部分都采用了英伟达提供的硬件平台。Andreessen Horowitz风投公司的合伙人马克·安德森也曾表示，他们已经投资了大批基于深度学习的创业公司，几乎每个公司都在采用英伟达平台。
而乘着深度学习这股东风，英伟达股价在过去的12个月上涨近200%，在过去5年上涨超过500%。
而反过来，GPU的发展使得计算能力的增加，也促进了深度学习的发展。
无人车
在今年的CES上，黄仁勋发表了主旨演讲，吸引了全世界的目光。
（还是同一件黑夹克）
演讲重头戏当属英伟达的自动驾驶解决方案。 目前，英伟达将其自动驾驶路试汽车命名为BB8（名字来源于星球大战），已经在加州和新泽西州经过多次测试。它已经可以在行驶的过程中识别出其它车辆、交通指示灯、车道线、路标等相关道路信息。
（Nvidia人工智能驾驶汽车BB8）
黄仁勋还提出了一个新话题：AI Co-Pilot（ 人工智能
除了对环境的感知，还有对人的监测，具体应用到的技术包括人脸识别（情绪识别），头部追踪，视线追踪，还有读唇。
（AI Co-Pilot的四种识别和追踪模式）
比较有亮点的是读唇，因为道路上往往噪音较大，对语音识别准确率有很大影响，语音识别结合读唇想象空间很大！
英伟达的启发
英伟达在 无人车
英伟达利用其Tegra处理器帮谷歌完善无人驾驶车，第一代无人驾驶平台Drive PX被用在奥迪A7，去年一发布Drive PX 2无人驾驶平台，特斯拉就宣布新的特斯拉车将搭载Drive PX 2。沃尔沃开测的XC90 SUV自动驾驶汽车搭载的也是Drive PX 2平台。
(还是这件黑夹克)
这个最大的启发就是除了技术之外，找清楚自身定位和商业模式也非常重要。英伟达的定位就是计算平台，和广大车企搞好关系，想买硬件的厂商就卖硬件给他们，想购买BB8背后的 无人驾驶
而相反技术领先的谷歌无人车，却在商业模式上一直很纠结。谷歌如果想把整套无人驾驶车技术提供给大的汽车厂商会比较困难，因为大牌的传统汽车厂商并不放心将核心的技术依附于Google，也不希望把关乎核心用户体验部分交给Google来掌管。而和体量相对小的汽车厂商合作，问题则在于小厂商同样可以绕开Google去找其他OEM厂商，比如Mobileye或者英伟达那里购买无人驾驶的部件。
从芯片公司转型计算平台公司
从一系列动作上看，英伟达最大的目标是从一家芯片公司转型成为一家计算平台公司。
英伟达花了10年时间构建了基于GPU计算的通用基础架构平台，拥有来自世界各地的开发者和大量的开发工具。深度学习也是英伟达专注的领域，布局了多七年。英伟达最近推出了一个端到端的深度学习平台，已经应用到各个行业。
NVIDIA还顺势而为，推出了基于CUDA的cuDNN，与多种深度学习框架整合，通过将卷积神经网络的计算变换为对更GPU友好的矩阵运算，cuDNN可以有效提高整个网络的训练速度。
（cuDNN用于提升深度学习效率，来源是 http://zhuanlan.zhihu.com/p/20003419
通过在Caffe、Theano、Torch7等主流机器学习框架上的支持，cuDNN允许开发人员可以在这些框架上无缝利用GPU的能力。
两弹功勋
那为什么老黄为什么又称为两弹功勋了呢？有诗为证：
一卡一栋楼
两卡毁地球
三卡银河系
四卡创世纪
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