在近日的GPU科技大會上，Elon Musk受Nvidia的CEO黃仁勛邀請，與其對談了關于無人車及圖像處理技術的發展和未來。
開門見山，黃仁勛就詢問了關于無人車的安全問題和政府的政策問題。Elon認為，為了多一層保障，車還是要有輪胎和剎車，但是未來自駕駛汽車的安全性能一定會超過人工駕駛。考慮到這一因素，政府的政策會在無人車出現后幾年之內跟上。目前由于涉及到公共安全，通常政府會采取小心謹慎的態度，但最快可能明年市面上就會出現完整的自駕駛系統。而目前，特斯拉主要試圖建立的是一個硬件平臺，之后會慢慢將軟件更新跟上。本周四將有一個相關的發布，他不愿提前劇透，只是說會是一個與下一版本相關的內容。
關于無人車的研發過程，Elon也透露了一些信息。首先，軟件會持續更新，來保證車的性能在現有硬件的基礎上不斷提升。自動化上特斯拉將會完成巨大的進步，包括在道路上自動駕駛和變道，只是很大程度上取決于速度和對安全的要求。在現有硬件的基礎上，如果速度在30英里/時（約合50公里/時），安全是很難保障的。而這其中的技術難點就在與Nvidia所做的視覺計算有關。
具體來講，當車的行駛速度只有5-10英里/時（約合十幾公里/時）的時候，處理突發情況相對簡單；而提速到10-50英里/時（約在20-80公里/時），情況就復雜很多；而速度再高就是在高速公路上，路況又會變得簡單。所以中間地帶是最有挑戰的部分，而特斯拉目前已經非常清楚該如何去做，并會在幾年之內解決這些問題。
而與特斯拉合作的 Nvidia 黃仁勛進而展示了名為DAVE的無人車系統，經過22.5萬張圖片的訓練，它可以通過深度學習計算來作出下一步決策。簡單來說就是，輸入的是圖片，輸出的是駕駛指令，里面是深度神經網絡在進行計算。
Nvidia黃仁勛這樣形容無人車：
教一輛車自動駕駛，就和教一個嬰兒玩乒乓球一樣。
那么怎樣教一個嬰兒乒乓球呢？首先，你要教他什么時候拋球，什么時候揮拍，怎樣才會將球擊中，球拍上的海綿會對球的運行軌跡產生怎樣的影響。你其實在教他牛頓力學，尤其是在預判軌跡方面。目前的技術完全可以做到在遇到不明物體的時候把車停下，但他們希望車也能像人一樣，隨著上路次數的增多，自身有學習的能力，變得越來越聰明。
而想要擁有這種能力，就需要在ADAS（advanced driver assistance systems）的基礎上配以深度學習算法，畢竟人為不可能模擬到每一種突發情況。而今日Nvidia發布的Drive PX系統即無人車平臺開發者套件將于五月上市，搭載兩塊Nvidia’s Tegra X1芯片，黃仁勛稱其處理速度將是DAVE的3000倍。
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