辉达（Nvidia）执行长黄仁勳今日在美国消费性电子展（CES）上宣布，将与丰田汽车（Toyota）合作，开发基於Nvidia 技术的自动驾驶技术，正面与特斯拉竞争，预计全球汽车产业将被视觉运算AI冲击。
（前情提要：黄仁勳发表RTX5090显卡「两倍4090效能」、搭载AI技术DLSS 4；辉达暴涨挤下苹果回市值第一）
（背景补充：辉达明年推出人形机器人运算平台「Jetson Thor」物理AI的ChatGPT时刻降临？）
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辉达（Nvidia）执行长黄仁勳今日在美国消费性电子展（CES）宣布将与年销量达一亿量的丰田（Toyota）汽车公司达成合作，将共同研发自动驾驶，黄仁勳表示特斯拉与 Waymo 在美国的成功，证实了视觉AI在自动驾驶领域的可能性，更说明AV（Autonomous vehicles）产业将达到数兆美元的可能。
黄仁勳表示，自动驾驶要能运行取决於车辆中内建的三种电脑，包含提供大量算力的AI算力电脑、能够侦测并判断环境的模拟电脑、还有资料生成系统，在不同的商业案例中，它们可能是一台到两台装置：
我真的非常非常高兴，今天我们可以宣布Toyota将与Nvidia一同开发次世代的自动驾驶车辆．，，
路上有十亿辆汽车每年行驶超过一兆英里，未来这些都将是自动驾驶的车辆。
这将是一个非常庞大的产业，产值超过数兆美元，可能以每年50亿美元的速度成长。
次世代车辆平台
根据投影片内容，Nvidia所开发的自动驾驶平台叫做「AGX」，自动驾驶电脑搭载 Nvidia Drive OS，是定义为全功能的全功能安全性自动驾驶车辆所设计，除了核心算力晶片「索尔」以外，也配备了超多照相机、雷达与超音波感测器，而这些侦测的驾驶资讯都会在平台中自动转化为适当的驾驶判断与输出指令。
黄仁勳表示，该平台电脑的试作车辆也通过最高级的 ASIL 安全汽车标准， 有着七万行的程式代码、1.5万年工程师时数投资，两百万的实际测试，可说是经历非常多考验才公诸於世。
Omnimap 实时生成场景
黄仁勳现在也展现了Omniverse 与 Nvidia Cosmos 结合的新系统「Omnimap 」，实际在 AGX 平台上展现的视觉效果，透过 DGX 计算机的大量远端计算累积，每个AGX都像是有超级电脑在内部描绘虚拟的 Omniverse 世界。
在各式各样的环境中，AGX 累积的数据都可以透过 DGX 来运算神经网路与图像，达到更真实的精准的 Omnimap
描绘。
在後台 DGX 可以模拟不同场景在不同时间环境下的可能出现的变化，藉此让场景出现无限的变化，藉此来让 AGX 的自动驾驶更趋成熟，在电脑运算下，有些只有数百次的驾驶数据，将能在 Omniverse 得到数十亿次的有效里程，为安全与自动驾驶添加更高的标准。
基於物理的基础能力，我们可以在後台生产无数的数据来训练AI，这些人工智慧都是基於物理原则并且非常准确与合理，我们对此感到非常激动，因为就像是过去电脑产业的发展一样，未来几年我们在自动驾驶领域我们会看到同样以类似的速度推进，且在近几年将大幅加速。
与特斯拉的竞争
虽然只在一开始提及特斯拉，但实际上 Nvidia 与 Toyota 等传统车厂合作开发，已经是明面上的与特斯拉展开竞争。与现今特斯拉的自动驾驶最大的不同是，Nvidia 公布的车辆平台是通用公版，从外观上来，测试车看似并非是全新打造的自动驾驶车辆，而只是在传统汽车上加装电脑与感应器来实现。
这代表传统汽车升级到 Nvidia 自动驾驶或许具有很高的门槛，未来这些车厂应该不具备每台车辆取得自动驾驶系统的资格，要端看 Nvidia 的 AGX 与各家车厂的适配性，最大的机率是车厂将会为了自动驾驶推出全新的车款。
而相对於一开始就是设计为为自动驾驶而生产车辆的特斯拉，就算当前的车辆并非具有完全自动驾驶能力，但相比Nvidia AGX 与传统车厂的方案，可说是无痛升级机率更高一些。
另一方面在自动驾驶方案的解决逻辑上，特斯拉已经全面改为纯视觉模式，不靠任何雷达感应器来完全自动驾驶，而 Nvidia AGX 则是视觉影像 AI 加上雷射雷达等混合方案来实现，这使得两者在自动驾驶的开发速度与系统特性先天上就会出现差异，虽然特斯拉有先行者优势，但在 Nvidia 大量算力的投入竞争下或许会出现各有胜负的情况。
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