黃仁勛，1984年于俄勒岡州大學(xué)取得電機(jī)工程學(xué)位，其后在斯坦福大學(xué)取得碩士學(xué)位。黃仁勛曾在AMD(1983年－1985年)及LSI Logic(1985年－1993年)工作，1993年創(chuàng)立NVIDIA（全球最大顯卡芯片廠商之一）。

視覺(jué)和語(yǔ)音是兩個(gè)非常重要的感官輸入，是人類(lèi)智能的基礎(chǔ)。黃仁勛指出，現(xiàn)在已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)的支柱，這樣能夠進(jìn)一步推進(jìn)AI的發(fā)展，這在之前是難以想象的。如果聲音和視覺(jué)的輸入值不可靠的話(huà)，怎么能夠有機(jī)器可以去學(xué)習(xí)，可以有人類(lèi)一樣的行為。黃仁勛表示，相信這個(gè)基礎(chǔ)已經(jīng)有了，這也是為什么會(huì)認(rèn)為現(xiàn)在是AI時(shí)代的開(kāi)始。

黃仁勛談到，全世界的研究者都看到了這些結(jié)果，現(xiàn)在所有的AI實(shí)驗(yàn)室都開(kāi)始使用GPU（圖形處理器）跑深度學(xué)習(xí)，這樣他們也可以開(kāi)始建立未來(lái)AI的基礎(chǔ)。GPU的核心是模擬物理世界，英偉達(dá)用GPU創(chuàng)建虛擬世界用于游戲、設(shè)計(jì)，用于講故事，比如制作電影。模擬環(huán)境、模擬物理屬性、模擬周?chē)吹降氖澜?，?gòu)建虛擬世界的過(guò)程如同人類(lèi)大腦在想象時(shí)進(jìn)行的計(jì)算。黃仁勛說(shuō)：“因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展，使我們的工作進(jìn)入新的階段，人工智能。對(duì)人類(lèi)智能的模擬會(huì)是我們所做的最重要的工作之一，而且我們對(duì)此非常激動(dòng)。”

家中的人工智能。黃仁勛講到，“基本上每家每戶(hù)都需要一臺(tái)家用電腦，但是你的家用電腦再也不是你的 PC。你的個(gè)人電腦是屬于你的，每個(gè)人都有自己的個(gè)人電腦，再也沒(méi)有“家用電腦”這個(gè)概念了。但是我認(rèn)為我們還是需要家用電腦。你的家用電腦有很可能是你的娛樂(lè)電腦，我們總是覺(jué)得Shield就是娛樂(lè)性電腦，它為家庭提供現(xiàn)代化的娛樂(lè)方式。但是隨著時(shí)間的推移它變得越來(lái)越有權(quán)力，最終它控制了整個(gè)家庭并且連接整個(gè)家庭。”

自動(dòng)駕駛。黃仁勛提到當(dāng)前已經(jīng)更新了 Autopilot 平臺(tái)，如處理器、操作系統(tǒng)以及所有需要的 AI。人們普遍有一個(gè)誤解，認(rèn)為智能駕駛可能只用到了一項(xiàng) AI 技術(shù)，但是事實(shí)并不是這樣的。在未來(lái)，AI 將要發(fā)展成為許多的 AI，這是開(kāi)發(fā)軟件的新途徑。深度學(xué)習(xí)就是開(kāi)發(fā)軟件的一種新方法。智能汽車(chē)?yán)锇嗽S多軟件模塊和能力，將來(lái)它們都將由 AI 掌控。

AI 再也不會(huì)只出現(xiàn)在智能汽車(chē)?yán)?，甚至?dāng)用戶(hù)在操控智能汽車(chē)時(shí)，它都會(huì)留意用戶(hù)的行為以防出錯(cuò)。在任何時(shí)候，用戶(hù)都會(huì)有一位完全投入、完全清醒、觀察周?chē)h(huán)境的副駕駛員。它不僅會(huì)一直感知周?chē)h(huán)境，還能感知你的行為，如果汽車(chē)外面發(fā)生了駕駛員沒(méi)注意到的事情它就會(huì)自動(dòng)提醒。雖然還沒(méi)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛，但是黃仁勛表示還是有信心做好輔助駕駛的工作。

黃仁勛認(rèn)為，人工智能（AI）可能是過(guò)去20年最強(qiáng)大的技術(shù)。而英偉達(dá)將為將會(huì)在交通運(yùn)輸業(yè)、制造業(yè)、城市以及醫(yī)療健康等重要科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行人工智能技術(shù)的應(yīng)用布局。他還介紹了英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的 3 個(gè)布局：

Deep Learning：GPU 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用成就了今天的英偉達(dá)。在黃仁勛看來(lái)，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下的人工智能，也將成為自動(dòng)駕駛決策的主要算法結(jié)構(gòu)。

HD Map：在高精度地圖領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也將起到重要的作用。它能夠幫助機(jī)器更高效的通過(guò)傳感器收集地圖數(shù)據(jù) ，例如識(shí)別道路特征、提取建筑輪廓、識(shí)別道路圖形標(biāo)牌等。

AI Supercomputing SOC：這個(gè)是英偉達(dá)本就十分擅長(zhǎng)的硬件芯片。博世將 NVIDIA 人工智能平臺(tái)納入到自己的零部件供應(yīng)商中已經(jīng)是對(duì)其硬件實(shí)力的最好證明，這也意味著英偉達(dá)的人工智能芯片將開(kāi)始正式向量產(chǎn)平臺(tái)進(jìn)軍。 此外，這次老黃還發(fā)布了將與卡車(chē)制造商 PACCAR 合作，基于 Drive PX 平臺(tái)發(fā)展卡車(chē)領(lǐng)域的高級(jí)別自動(dòng)駕駛。

黃仁勛表示英偉達(dá)開(kāi)發(fā)了處理器，它剛好擅于處理數(shù)據(jù)，擁有很高的吞吐量。從另一方面來(lái)看，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻是一種很強(qiáng)大的計(jì)算力。從某種層面上講，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法很簡(jiǎn)單，很優(yōu)雅，不過(guò)要讓它實(shí)用，必須用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練。如果沒(méi)有強(qiáng)大的計(jì)算引擎，它就無(wú)法發(fā)揮作用。

深度學(xué)習(xí)之所以?xún)?yōu)雅，是因?yàn)樗哪芰軓?qiáng)，它要發(fā)展只有一個(gè)障礙，那就是強(qiáng)大的計(jì)算力。黃仁勛認(rèn)為深度學(xué)習(xí)與GPU會(huì)偶然邂逅。

黃仁勛認(rèn)為深度學(xué)習(xí)最酷的地方在于模型容易轉(zhuǎn)移。一旦理解了它，開(kāi)始使用它，AI就從藝術(shù)變成了工程。使用深度學(xué)習(xí)的企業(yè)為什么突然增加，大爆炸一樣，原因正在于此。“你可以將這種能力拿在手中，馬上就可以真正運(yùn)用。40年前，你可以自己設(shè)計(jì)芯片，現(xiàn)在的情況與當(dāng)年類(lèi)似。當(dāng)時(shí)掀起一陣芯片設(shè)計(jì)狂潮。”黃仁勛相信最終當(dāng)開(kāi)發(fā)者擁有深度學(xué)習(xí)工具，有了算法，有了運(yùn)算平臺(tái)，就可以自己訓(xùn)練自己的AI網(wǎng)絡(luò)，到時(shí)企業(yè)也會(huì)掀起新狂潮的。