高通公司以为全球大多数智能手机和平板电脑提供强大的移动芯片而闻名，但在最近几年，高通曾经想通过收购NXP杀入汽车市场，但这个交易最好流产了。然而高通公司却不死心，正在把其专业知识和IP推向包括汽车，物联网和数据中心边缘ML在内的新兴领域。而在近日，高通更是宣布了该公司在汽车市场上的最大成就：推出了用于自动驾驶汽车的新型Snapdragon Autonomous驾驶平台——Qualcomm Snapdragon Ride。此外，高通公司还宣布将扩展与通用汽车的合作伙伴关系，该合作伙伴现在与高通的合作包括AD

滴滴将在数据中心使用NVIDIAGPU训练机器学习算法，并采用NVDIA DRIVE为其L4级自动驾驶汽车提供推理能力。滴滴在今年8月将其自动驾驶部门升级为独立公司，并与产业链合作伙伴开展广泛合作。

NVIDIA推出第七代推理优化软件TensorRT 7。Paresh Kharya说，这是NVIDIA第一次真正实现实时会话式AI，并且可以准确的处理中间复杂的流程。会话式AI是非常难的领域，要想把会话式AI做得比较有用，要符合两个条件。首先是要在300毫秒内将整个三个部分完成，其次是要完成的非常智能。

18日上午，在第四届华为全联接大会上，华为首次发布计算战略，将基于架构创新、投资全场景处理器族、“有所为有所不为”的商业策略和构建开放生态四个抓手，继续在计算产业投入。业内人士分析，Atlas900对标的是英伟达和寒武纪。Atlas900已经通过华为云EI集群服务对外开放。

当地时间3月10日，据路透报道，英伟达接近达成以逾70亿美元现金收购以色列人工智能芯片制造商Mellanox Technologies的交易。70亿美元也成为英伟达有史以来规模最大的并购交易金额。交易完成后，将有助于英伟达数据中心芯片生产业务，使其降低对视频游戏行业的依赖。

美国芯片制造商英伟达公司首席执行官黄仁勋周三表示，该公司已与中国电动汽车初创企业小鹏汽车、奇点汽车和SF Motors分别签署了开发自动驾驶技术的协议。小鹏汽车和奇点汽车将使用英伟达的人工智能(AI)驱动芯片Xavier及其计算平台开发自主硬件。

创建流畅的慢动作视频需要短时间捕捉多帧画面，如果录的帧数不够，那么最终的慢动作视频看起来会很不流畅，大多数人并没有昂贵的高速相机，不过英伟达试图用AI技术来解决这个问题。芯片设计商英伟达的新研究通过深度学习将每秒30帧的视频变成每秒240帧慢动作。AI系统会查看两个不同的帧，然后通过跟踪从一帧到下一帧的对象移动来填充中间帧，并且能够产生非常准确（不完美）的结果。

英特尔首席执行官Brian Krzanich上周在一次分析师活动中透露称，它将在2020年推出首批独立显卡芯片。这标志着芯片巨头开始为各种市场提供高性能图形产品组合，其中包括游戏，数据中心和人工智能（AI）。

人工智能依赖于机器学习（Machine Learning），机器学习又依赖于硬件，它需要硬件平台提供大量的运算资源。就计算效率来说，专用工具的计算效率远高于通用工具。专门为机器学习定制而出现的谷歌的TPU就是一种专用的工具，业内普遍认为它的出现对于通用工具GPU来说是一种威胁。

图形芯片厂英伟达在本周三对谷歌推出二代TPU芯片进军人工智能市场作出回应。目前许多AI公司使用英伟达芯片进行AI处理，谷歌的参与有可能削弱英伟达的增长。英伟达CEO黄仁勋在周三一篇博文中强调自己公司与谷歌的持续合作，同时间接表达对谷歌TPU的不屑。此外英伟达还宣布计划推出特定开元AI软件。

谷歌于去年表示已在使用一款为内部专为人工智能技术定制的Tensor Processing Unit（TPU）芯片，该芯片在去年AlphaGo战胜围棋冠军选手时就曾立下功劳。谷歌表示，虽然这些芯片不予出售，但使用该公司云计算服务的企业一定能因芯片本身的强大的功率效率和能源效率而受益。

英伟达宣布与丰田汽车公司进行合作。据悉，在未来几年内，这家日本汽车公司将会利用英伟达的Xavier处理器Drive PX人工智能平台来开发其无人驾驶汽车，并将其推向市场，预计到2020年，丰田首款配备无人驾驶技术的产品将会正式上线。

Huang指出，这是因为人工智能与智能手机的出现不同，其不仅改变了向用户展示计算产品的方式，还改变了真正代表了计算创新机会的那些领域。“人工智能正在蚕食软件，”Huang继续说道。“这样思考的方式是，人工智能只是执行软件功能的一种现代方式。”未来，我们会看到软件将随着时间的推移而不断学习，能够感知和推理，并按照计划执行，并在应用时继续自我改进。这些机器学习方法，将定义未来软件的开发方式。

北京时间1月5日午间消息，在CES 2016的开场演讲中，英伟达CEO黄仁勋发布了新一代Drive PX2车载电脑，对去年的Drive CX进行了升级。