从AI再到机器人,英伟达进军人工智能

对于自动化领域而言，Nvidia（英伟达）是个比较陌生的名字，但在个人电脑行业，英伟达的GPU（图形处理器）却占据着“二分天下有其一”的地位。然而近几年随着CPU算力的日渐冗余，个人电脑更新的速度有所放缓，而游戏主机和移动端游戏的增多又从英伟达原本的游戏显卡业务中分了一杯羹。因此，这家显卡界的“元老”找到了新的业务增长点——人工智能。

时至今日，人工智能领域的研究已持续六十多年的时间。而最近几年，计算机的智能水平突然得到了明显提升：识别图片和语音正确率超过人类，自动驾驶汽车开始上路，参加智力问答竞赛获得冠军，甚至曾经被认为无法战胜人类的围棋领域，人工智能也成绩斐然。这些成绩的背后，都离不开深度学习算法，而运行这种算法的硬件平台，大多都在使用英伟达生产的GPU。

不满足于只提供GPU作为人工智能训练和研究的平台，英伟达还在终端产品解决方案发力。英伟达于2008年推出的Tegra芯片，在迭代近10年之后，除在传统的移动领域发力之外，还将重心转移到智能驾驶、深度学习等领域。目前，全球共有50多家汽车制造商和供应商在使用或测试NVIDIA的Drive PX平台，其中包括宝马、戴姆勒和福特等大牌车厂，就连谷歌的自动驾驶汽车也一直都在使用NVIDIA的Tegra处理器。

今年年初成立的人工智能机器人实验室，则将英伟达带入了全新的机器人领域。该实验室由英伟达机器人研究高级主管、华盛顿大学教授迪特尔·福克斯领导，旨在开发能够与人类安全合作的下一代机器人，并有望改变制造、物流和医疗保健等行业。

福克斯向外界表示:“我们现在正组建一个由机器人控制和感知、计算机视觉、人机交互和深度学习等领域专家组成的跨学科合作团队。”

除此之外，太平洋时间3月18日，英伟达又在硅谷正式发布了机器人开发者工具箱Jetson Nano，为机器人设计引入AI算力。官方提供的资料显示，Jetson Nano的开发者套件售价仅99美元，面向企业的生产就绪型模块为129美元，均能够与英伟达的40多个CUDA-X AI深度学习库一起工作。

英伟达自动机器副总裁Deepu Talla表示，目前，移动或嵌入式设备上的边缘计算Jetson系统已被20万开发人员使用。边缘计算有助于机器人，无人机，安全摄像头以及许多其他不希望依赖互联网连接的设备进行功率推断。

一位熟悉英伟达的业内人士称，虽然此前英伟达也做一些软件的框架和生态支持，但产品始终是硬件，而且只是某个产品中的一部分（指电脑中的显卡、主板芯片），受到的制约也越来越明显。无论是无人驾驶还是机器人都是为了尽可能的让其自身更为丰满，尽可能少受制约，放开手脚的在一个领域探索。