Nvidia（輝達）執行長黃仁勳今日在美國消費性電子展（CES）上宣布，將與豐田汽車（Toyota）合作，開發基於Nvidia技術的自動駕駛技術，正面與特斯拉競爭，預計全球汽車產業將被視覺運算AI衝擊。
（前情提要：黃仁勳發表RTX5090顯卡「兩倍4090效能」、搭載AI技術DLSS 4；輝達暴漲擠下蘋果回市值第一）
（背景補充：輝達明年推出人形機器人運算平台「Jetson Thor」物理AI的ChatGPT時刻降臨？）
輝達（Nvidia）執行長黃仁勳今日在美國消費性電子展（CES）宣布將與年銷量達一億量的豐田（Toyota）汽車公司達成合作，將共同研發自動駕駛，黃仁勳表示特斯拉與Waymo在美國的成功，證實了視覺AI在自動駕駛領域的可能性，更說明AV（自動駕駛車輛）產業將達到數兆美元的可能。
黃仁勳表示，自動駕駛要能運行取決於車輛中內建的三種電腦，包含提供大量算力的AI算力電腦、能夠偵測並判斷環境的模擬電腦、還有資料生成系統，在不同的商業案例中，它們可能是一台到兩台裝置：
我真的非常非常高興，今天我們可以宣布Toyota將與Nvidia一同開發次世代的自動駕駛車輛．，，
路上有十億輛汽車每年行駛超過一兆英里，未來這些都將是自動駕駛的車輛。
這將是一個非常龐大的產業，產值超過數兆美元，可能以每年50億美元的速度成長。
次世代車輛平台
根據投影片內容，Nvidia所開發的自動駕駛平台叫做「AGX」，自動駕駛電腦搭載 Nvidia Drive OS，是定義為全功能的全功能安全性自動駕駛車輛所設計，除了核心算力晶片「索爾」以外，也配備了超多照相機、雷達與超音波感測器，而這些偵測的駕駛資訊都會在平台中自動轉化為適當的駕駛判斷與輸出指令。
黃仁勳表示，該平台電腦的試作車輛也通過最高級的ASIL安全汽車標準，有著七萬行的程式代碼、1.5萬年工程師時數投資，兩百萬的實際測試，可說是經歷非常多考驗才公諸於世。
Omnimap 實時生成場景
黃仁勳現在也展現了Omniverse 與 Nvidia Cosmos 結合的新系統「Omnimap」，實際在AGX平台上展現的視覺效果，透過DGX計算機的大量遠端計算累積，每個AGX都像是有超級電腦在內部描繪虛擬的Omniverse世界。
在各式各樣的環境中，AGX 累積的數據都可以透過DGX來運算神經網路與圖像，達到更真實的精準的Omnimap描繪。
在後台DGX可以模擬不同場景在不同時間環境下的可能出現的變化，藉此讓場景出現無限的變化，藉此來讓AGX的自動駕駛更趨成熟，在電腦運算下，有些只有數百次的駕駛數據，將能在Omniverse得到數十億次的有效里程，為安全與自動駕駛添加更高的標準。
基於物理的基礎能力，我們可以在後台生產無數的數據來訓練AI，這些人工智慧都是基於物理原則並且非常準確與合理，我們對此感到非常激動，因為就像是過去電腦產業的發展一樣，未來幾年我們在自動駕駛領域我們會看到同樣以類似的速度推進，且在近幾年將大幅加速。
與特斯拉的競爭
雖然只在一開始提及特斯拉，但實際上Nvidia與Toyota等傳統車廠合作開發，已經是明面上的與特斯拉展開競爭。與現今特斯拉的自動駕駛最大的不同是，Nvidia公布的車輛平台是通用公版，從外觀上來，測試車看似並非是全新打造的自動駕駛車輛，而只是在傳統汽車上加裝電腦與感應器來實現。
這代表傳統汽車升級到Nvidia自動駕駛或許具有很高的門檻，未來這些車廠應該不具備每台車輛取得自動駕駛系統的資格，要端看Nvidia的AGX與各家車廠的適配性，最大的機率是車廠將會為了自動駕駛推出全新的車款。
而相對於一開始就是設計為自動駕駛而生產車輛的特斯拉，就算當前的車輛並非具有完全自動駕駛能力，但相比Nvidia AGX與傳統車廠的方案，可說是無痛升級機率更高一些。
另一方面在自動駕駛方案的解決邏輯上，特斯拉已經全面改為純視覺模式，不靠任何雷達感應器來完全自動駕駛，而Nvidia AGX則是視覺影像AI加上雷射雷達等混合方案來實現，這使得兩者在自動駕駛的開發速度與系統特性先天上就會出現差異，雖然特斯拉有先行者優勢，但在Nvidia大量算力的投入競爭下或許會出現各有勝負的情況。
