【CES 2017】NVIDIA：正在从显卡制造商成长为 “新互联网巨头”
自古 NV 出核弹，谁知今年特别多。
作为每届 CES 的必备项目，总会有几家科技巨头 CEO 或者高管被邀请到 CES 现场进行主题演讲分享。这份名单都比较 “固定”，今年却迎来了一位呼声甚高的新面孔——NVIDIA CEO 黄仁勋。
原因也很简单，2016 年最重点的数个科技趋势，比如人工智能、自动驾驶、AR/VR，全部都跟 NVIDIA 有着不小关系。这一点实际成为了很多人的共识，最好证明就是今年 NVIDIA 股票的强劲表现。今年年初其价位还在 30 美元徘徊，截止发稿其股价已经来到了 104 美元，实现了 300% 的增长。
为什么一个大多数人心目中 “显卡芯片厂商” 的未来如此被期待？究竟 GPU 未来能够达成什么？这次 CES 公开演讲就是一个了解 NVIDIA 未来规划千载难逢的机会。
不过其实答案也很明显——NVIDIA 是目前最肯定掌握着未来的公司。
三大主题：汽车、游戏、人工智能
发布会伊始，黄仁勋就对 NVIDIA 的目标做了一个概括：“NVIDIA amplifying imagination & intelligence（NVIDIA ；将想象力和智慧放大）”。其中，就包括 4 个目前 NVIDIA 的主攻方向：游戏、VR/AR/MR、数据中心、自动驾驶。
在这些方向上 NVIDIA 几乎都是最佳解决方案：驱动游戏、VR/AR/MR 设备的强力显卡；大型数据中心、挖掘数据价值的专业卡；以及 Drive PX/CX 等自动驾驶、驾驶娱乐系统解决方案。
但就在大家以为这会变成一场 “盘点会” 时，黄仁勋忽然进入了 “暴走” 的新品发布模式，几乎覆盖了目前 NVIDIA 所有方向。
无人驾驶
在发布会现场，这个环节实际上是 “压轴戏” 放在最后，其重要程度可见一般。而这次 NVIDIA 也在这个领域给我们带来了非常多惊喜。
首先是 BB8，NVIDIA 自己的自动驾驶汽车。这辆黑中带绿的小车采用了与 Tesla 相似的全图像自动驾驶技术解决方案。在现场视频演示中，BB8 集中展示了识别道路、标示、信号灯等场景。
从演示效果来看，自动驾驶过程没有发现明显失误，整体过程流畅。展示片段中系统内画面对于标识、信号灯的捕捉也非常及时。但究竟实际乘坐效果如何？对于复杂路况的适应性如何？我们将在后天现场对 BB8 进行试乘体验。
高级别自动驾驶功能自然离不开硬件设施，对于 BB8 来说，最重要的肯定是 “大脑”。黄仁勋也在演讲中公布了最新的车载计算平台 “XAVIER”，搭载了一颗全新的 Tegra 芯片（具体型号不详）。从外形上面来说，它比较类似于之前发布的 PX 2 AUTOCRUISE，但在硬件规格上，XAVIER 再次有所提升：
- 核心运算芯片：全新 Tegra 芯片（8 核 AMR64 处理器 + Volta 架构的 512 个 CUDA 核心）；
- 功耗：30W；
- 备注：专为高级别自动驾驶技术研制。
512 个 Volta CUDA 核心带来了高达 30 TOPS（万亿次运算/秒）的卓越性能，30W 的功耗大小也远优于之前的 NVIDIA DRIVE 系列产品，在成本、布置、散热上有明显优势。
如果说自动驾驶软硬件提升是 “预料之中” 的提升，那么 NVIDIA 全新的 AI Co-Pilot 一出场就已经惊艳全场。这项技术同样基于图像识别，不过对象变成了驾驶者本身。
车辆会对驾驶者进行脸部识别（确定有无人、是谁？）、然后根据脸部特征确定人脸的方向（你的脸对着哪个方向？有没有低头？）、最终 NVIDIA 还会根据你瞳孔的位置，计算得出你目前看的方向。
经过上面这一整个过程，车辆最终获得了一个关键性信息——驾驶者有没有在驾驶的过程中完全失去快速反应能力？是否有注意到驾驶员视角死角的危险信息？这一功能不仅能够作用于自动驾驶过程中驾驶员状态的检测，同时还能在人类自我驾驶状态下开启，是一种确实能够提升驾驶安全性的功能。
除了安全，AI Co-Pilot 还有另外一项识别技术，就是读懂驾驶者的嘴唇动作。从而抛弃了完全依赖语音的控制手段。用黄仁勋自己的话来说：“假如车里有好几个人在聊天，你用语音发出命令，它都能读懂你。”
在公布完了这几项新产品之后，黄仁勋还用一张图解释了目前 NVIDIA 对于自动驾驶汽车架构布局。最底层是 Drive PX（硬件），紧接着是 DriveWorks 统一开发平台，用简单代码就能够发挥硬件最大威力，在平台之上是自动驾驶、Co-Pilot、自然语言理解等功能。自动驾驶部分还特别强调了高清地图的重要性。百度、TOMTOM（美国）、ZENRIN（日本）、here 地图则是这一功能的主要合作方。
虽然拥有了以上这么 “黑” 的技术储备，NVIDIA 并没有直接贸然选择单干，在演讲的过程中，黄仁勋也公布了 NVIDIA 接下来在自动驾驶技术方面的几个关键合作者：
- 产业链合作方：ZF、BOSCH（博世）；
- 合作汽车厂商：奥迪。
在 CES 现场，我们也看到了 NVIDIA 与奥迪合作的产物，一辆通过单个前视摄像头实现环路自动驾驶的 Q7，即便部分路段是没有边界的石子路，它也能很好地选择路径。而在演讲中，黄仁勋公开表示：
2020 年，通过 NVIDIA 人工智能车载电脑驱动的、最先进的无人驾驶汽车就将上路。
游戏
虽然 NVIDIA 掌握着 “未来”，但是游戏依旧是它目前最核心的业务支撑。所以一开始黄仁勋就发布了一个新的游戏服务：玩家可以通过 NVIDIA 配套软件，直接将游戏片段甚至是直播直接推送到 Facebook 之上，主要目的是让游戏内容可以走得更远。
相比之下，另外一个软件服务新品则显得 “野心十足”——GEFORCE NOW，一套云端化游戏硬件、软件解决方案。现场 PPT 中更是以 MacBook 和 iMac 作为背景，也意味着这项技术在苹果电脑上同样可行，随之带来可能是真正 “游戏跨平台” 时代。
根据爱范儿前方最新实际体验来看：无论是 iMac、Macbook Air、只装备了集显的 XPS 13 都能很好的运行 GEFORCE NOW，用户只需打开 Steam，会先提示进入了 GEFORCE NOW 模式，之后选择自己想玩的游戏，短暂自动配置过后游戏就已经开启，不仅有着集成显卡无法做到的高画质，同时流畅度也不错。
爱范儿就此也询问了现场工作人员这项技术所需要的带宽大小，其原话是：“具体带宽要求主要根据分辨率决定，720P 我们推荐使用 20-25Mbps，1080P 推荐使用 50Mbps。”
需要注意的是，这项新服务的收费水平也不低，目前公布定价是 25 美元可以玩 20 小时。这其中不仅仅包括了硬件的价格，同时也包括了游戏本身的版权费。
智能电视（智能家居中心）
当然，目前 NVIDIA 的游戏板块也并不是只有 PC 一块，在这次展会上他们也带来了全新的 SHIELD。但这次 SHIELD 不再定位在一款 “移动游戏设备”，而是智能电视组成部分，并且成为整个智能家居的中心。
这一点从形态上已经有所体现，原本一体化的 “游戏手柄” 被分割成 3 个部分：负责运算和存储的 SHIELD 本体；手柄 SHIELD Controller；遥控器 SHIELD Remote。同时为了增加自己在内容方面的吸引力，NVIDIA 还与 Netflix、Youtube、Amazon、Google Play、Steam 形成了合作关系。
在 SHIELD Remote 上面，我们还能看到一个类似于语音输入的说话按钮，实际上它对应的是 Google Assistant 功能。这一功能去年 Google I/O 上面才刚刚发布，语义理解能力空前强大。
同时 SHIELD 也继承了上一代产品的特殊功能 “Steam”，连接了 SHIELD 的电视可以通过网络获得 PC 设备硬件性能支持，最高支持 4K 分辨率 HDR 功能开启的画质设定。
现场演示片段也透露了这台设备的具体硬件配置，核心应该是一颗 Tegra X1 芯片，芯片中除了 4 个 A57 处理器之外，还含有 256 流处理器的桌面级 Maxwell 架构 GPU 处理模块。单从性能来看，这绝对是目前最强劲的智能电视硬件。
但这还不是全部，在 SHEILD 发布中还混入了一个 “奇怪” 的东西——NVIDIA SPOT。它实际上就是一个高尔夫大小的麦克风/喇叭，他们通过无线连接与 SHEILD 连接，可以分布在你家里的各个位置。同时拾音范围能够达到 6 米（20 英尺）。
通过多个布点，SPOT 还希望通过比对不同位置音量数据知道你的位置，同时通过 Google Assitant 判断你的状态，推测出你接下来打算干吗。现场展示中，简单一个 “起床” 命令，就可以直接执行 “调整温度+煮咖啡” 操作。
SHEILD、麦克风、Google Assitant，这三者似乎并没有联系的东西结合到一起之后，就变成了 NVIDIA 一个全新的野心——NVIDIA HOME AI。
最后是价格，低配版（16GB 容量）199 美元、500GB 容量的 PRO 版售价 299 美元，目前在 NVIDIA 官网上已经可以进行预订。
进击的 NVIDIA，进击的并行运算
说了这么多，才终于把 NVIDIA 在 CES 上的新进展介绍完，用 “黑科技开会” 都不为过。而且很多技术都拥有着改变整个行业的能力。比如 GEFORCE NOW，撼动的是整个硬件、游戏生态，同时还对游戏主机产生了巨大的威胁。
更不要提已经完全具备了全家智能语音识别控制的新 SHEILD、以及更更更加强力的自动驾驶 “大脑”。在 CES 之前，黄仁勋交出了一份 120 分的成绩单。
“120 分成绩单” 关键还是在于对于并行运算技术的坚持：很多我们看起来革命性的产品实际都是在数年前就已经立项研发；在打造产品的同时不断构建平台，为协作者提供发挥空间。这种不断提升自我技术基础的做法才是 NVIDIA 能够抓住数个新技术浪潮的关键。
只要并行运算的价值继续存在，摆在 NVIDIA 面前的必然是 “光明大道”
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