除此之外，英伟达还推出了ISAAC机器人仿真训练平台SDK和新版机器学习应用平台TensorRT 4。TensorRT 4支持INT8与FP16精度，并与谷歌合作，将其整合进AI开源框架谷歌TensorFlow 1.7中。
在一口气发布了多款产品之后，黄仁勋却宣布，要暂停自动驾驶路测，但并未公布暂停时间。该消息一出，英伟达股价下跌3.8%。
值得一提的是，虽然英伟达有这一计划，但其还实推出了一个测试自动驾驶汽车的新系统——DRIVE Con stellation，一款基于云计算的平台，能够逼真的模拟出测试驾驶场景。与此同时，黄仁勋还表示，英伟达正在研发一款自动驾驶专用芯片——DRIVE Orin，但没公布具体信息。
传统GPU时代已经过去，AI技术将无处不在
作为一家以设计显示芯片和芯片组为主的无晶圆半导体设计公司，英伟达在其成立之初的6年时间里，一直是行业内一个“低调”的存在。
直到1999年8月，英伟达强势发布全球第一款GPU（显示图形处理单元）——GeForce 256，重新定义了现代计算机图形技术之后，其在半导体行业内才名声大噪。
此后，英伟达面向计算机、消费电子和移动终端，先后推出GeForce（主打游戏）、Quadro（主打办公）、Iray（主打VR）、DRIVE（主打自动驾驶）、Tesla（主打数据中心）等的系列产品，逐渐成为了半导体行业领军企业——GPU市场份额达70%以上，稳居全球GPU市场霸主之位。
但不可否认的是，随着计算机对算力要求的提高，英特尔、高通等在计算机、消费电子和移动终端的持续深入，PC市场已相对饱和。再加之苹果、华为等相继入局芯片市场，英伟达面临的竞争压力也越来越大。尤其在人工智能技术可提供的算力支持凸显之后，各大厂商对AI芯片市场可谓志在必得。相对“传统”的英伟达，也不得不做出转型的选择。
黄仁勋曾说过，“在人工智能到来之前，英伟达从来都没有处于一个如此巨大的市场的中心。”显然，AI就是英伟达的转型核心。
“未来，AI与AI芯片将会无处不在。”黄仁勋说。
凭借AI，英伟达股价3年翻10倍
英伟达在AI上的决心是有目共睹的。
早在十年前，黄仁勋就立志要带领英伟达进行战略性转型——押注一系列的改动和软件开发，来使得GPU能够处理在电脑屏幕上绘画以外的、更为复杂的任务。随着人工智能技术的发展，黄仁勋看到了AI在GPU行业的巨大潜力，其对计算设备的构想也随之改变为：CPU负责通用计算，GPU负责特定任务——特别是人工智能任务的计算。
可以看到，英伟达近年来在AI领域颇下功夫：
发布Tegra K1移动处理器，适用于智能手机、平板电脑和自动驾驶汽车；
发布DRIVE PX自动驾驶平台，并于丰田、沃尔沃等传统汽车厂商合作；
推出GPU芯片TeslaP100，该芯片内置150亿个晶体管，可用于深度学习，是当时最大的处理器；
发布全新Volta架构GPU Tesla V100，并增加了与深度学习高度相关的Tensor单元；
……
在2017年的GTC上，黄仁勋曾为英伟达圈定了未来的五大发展方向——AI计算平台、TensorRT、智能城市平台、自动驾驶平台和Xaiver，而这些都是基于GPU实现。
数据统计显示，目前，全球大约共有3000家人工智能相关企业，其中大部分都是通过英伟达的平台来开发产品及相关技术的，例如自动驾驶、在线购物、股票交易等。
2018年2月8日，英伟达公布第四季度以及全年财报。2017年第四季度，英伟达收入达29.1亿美元，同比增长34%；GPU收入同比增长33%，至24.6亿美元，占总比近一半。而仅2017年一年，英伟达的总收入就高达达97.1亿美元，同比增长41%，利润增长83%。过去的一年时间，英伟达的股价上涨了200%。
要知道，三年前，英伟达的股价还徘徊在20多美元上下。如今，其股价已经上升至了246美元，较三年前翻了10倍以上，市值已超1400亿美元。
借用黄仁勋曾说过的一句话，“人工智能计算就是计算的未来，只要继续让我们的平台成为人工智能计算最好的平台，我们就能在很多业务上取得领先地位，GPU也将成为所有公司的必备产品。”
让人不禁感叹，乘上AI东风的英伟达，日子是越过越好了。
相较于GPU，专芯专用或是当前AI芯片行业更大的发展趋势
AI芯片市场究竟有多庞大？
根据中信证券测算，2020年全球AI芯片的市场规模可达146.16亿美元。英伟达企业业务副总Shankar Trivedi甚至表示，全球数据中心市场规模在500亿美元左右。
这是一个公认的庞大市场。相较于GPU，专芯专用或许才是当前AI芯片行业更大的发展趋势。
相关数据统计，仅国内，2017年就有数十家初创公司对外宣布要做AI芯片，包括地平线、云知声、深鉴科技、寒武纪等。
可以看到，当前国内AI芯片研发公司大多现为计算机视觉或者自然语言处理出身，相较于英伟达这样的较为通用型大厂，他们更多的是从技术应用场景出发，围绕终端侧开发相应的芯片。
从应用场景看，AI芯片应用最广或者需求量最大的有四类领域——家居/消费电子、安防监控、自动驾驶汽车和云计算。
家居/消费电子方面，华为的麒麟970、苹果的A11等，均已在终端应用，且反响不错。
安防监控和自动驾驶领域，地平线的旭日/征程、寒武纪的AI等，均是专用芯片，且备受行业瞩目。
云计算领域，目前，百度、阿里、腾讯、科大讯飞等都陆续进军云AI芯片领域，以投资为主。其中百度曾在去年发布了一款256核、基于FPGA的云计算AI芯片——XPU。这一领域，国内入局者不多，但苹果、谷歌已均有相关产品面世或在研发中，如谷歌的第二代TPU。
最后
英伟达宣布暂停自动驾驶路测是遗憾的。外界猜测，这或许与Uber自动驾驶汽车撞人致死事故有关。因为Uber从2016年首次部署沃尔沃SC90 SUVS测试车队以来，使用的一直是英伟达的计算技术。
当然，除了受负面消息影响，也不排除英伟达只是需要一个缓冲时间，将技术做精做深，以确保自动驾驶路测足够安全。毕竟，在宣布暂停路测的同时，英伟达也推出了DRIVE Con stellation，甚至还宣布正在研发自动驾驶专用芯片。
