正如那句名言所说，未来已经降临，只是还未完全展开。究其原因，或许是因为汽车的后备箱中装满了计算机。
因此，今天我们将宣布推出物超所值的 NVIDIA PX 开发平台。
我们在 1 月的国际消费类电子产品展览会上推出了 NVIDIA DRIVE PX，这是一款功能强大的无人驾驶汽车计算机，旨在将深度神经网络的力量融入现实世界的汽车之中。
DRIVE PX 开发平台将在 5 月份面向汽车制造商发售，与1 级汽车供应商和研究机构携手，铺就通往无人驾驶汽车的康庄大道。
NVIDIA DRIVE PX 专为不断增多的汽车制造商打造，而他们已经或者将要走上无人驾驶之路。
共同要素：所有这些项目都依赖于 NVIDIA GPU 技术的帮助，才得以实时处理和分析从汽车周身遍布的传感器和摄像头传入的数据流。
我们的合作伙伴之一已经宣布计划在全美发布它的自动驾驶汽车。
DRIVE PX 的孪生产品 NVIDIA Tegra X1 处理器可提供 2.3 万亿次浮点运算能力。但是每块超级芯片还不及一个指甲盖大小。
NVIDIA DRIVE PX 的孪生产品 Tegra X1 处理器可提供 2.3 万亿次浮点运算能力。
凭借这种性能，DRIVE PX 足以能够处理来自 12 个摄像头的数据流，使多种高级驾驶员辅助功能同时运行，其中包括环绕视野、碰撞规避、行人检测、无后视镜操作、十字路口路况监测和驾驶员状态监控。
精密而不冗余
然而，DRIVE PX 的开发目的在于深入研究名为“深度学习”的技术，让它所带来的功能远远超越您目前为家用车提供的功能。
这是因为当今的高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 是围绕对汽车传感器能够检测到的物体进行分类的原则逐渐发展的。
这种系统确实行之有效，但尚不完美。试想一下要训练这样的系统使之做好应对任何可能的突发事件的准备，几乎是不可能的。
我们的 DRIVE PX 开发平台正是为解决这一难题而打造。它包括一个全新的深度神经网络软件开发套件 DIGITS，以及视频捕捉和视频处理库。
DIGITS 是一个深度学习训练系统，能够在由我们的 GPU 提供技术支持的系统（包括我们最新的 DIGITS DevBox 开发平台）下运行，并且能让计算机训练自己理解周围物体的能力（请参阅“DIGITs：深度学习训练系统”获取详细信息，该文章位于我们的 Parallel Forall 博客中）。
深度神经网络通过经验学习，与人类的学习机制非常相似。现在我们不仅能够训练系统识别物体，而且还能进行行为训练（请参阅“深度学习如何加速无人驾驶汽车的实现进度”查看工作原理概述）。
然后，DIGITS DevBox 创造的这种模型可以搭载到车辆上，并在 DRIVE PX 上实时运行。
这是一种可训练的系统，若有更多数据还可以进行再训练。每当您的无人驾驶汽车完成一次 OTA 更新，它就会变得更智能。
成果：在不增加后备箱电子垃圾的前提下，无人驾驶系统在所有汽车都具备的硬件基础上实现了完美拓展。