原文連結:
http://www.bnext.com.tw/article/view/id/41045
ptt網頁版:
https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1474526126.A.F6A.html
【做別人不喜歡做的事，為AI革命鳴槍的NVIDIA創辦人黃仁勳】
如果沒有他，Google、臉書正在研究的機器學習、人工智慧（AI）可能無法進展那麽快。
他，也是讓Tesla創辦人馬斯克（Elon Musk）親自寫Email，表達希望成為第一個拿到最
新AI GPU的人。他是黃仁勳，NVIDIA創辦人暨執行長。
http://imgur.com/whPx3pE.jpg
NVIDIA執行長黃仁勳指出，台灣政府應把AI列為重點發展產業，工業4.0的基礎就是AI，
不是鋼也不是蒸氣。
科技界的變色龍
如果要用一個動物來形容NVIDIA，應該是變色龍，倒不是因為那亮綠色為底的LOGO，而是
對環境的洞悉力，NVIDIA常常能抓到產業將迎來什麼大風，或是預先察覺即將到來的革命
，提前做出準備，就像變色龍根據週遭環境來變換體色一般，使它走出瓶頸，打開新局。
以傳統PC產業來看，現在還能具備亮點、吸引投資人的公司幾乎沒有，不論是深度學習、
機器學習、自駕車、虛擬實境（VR）、電競，每一個都跟NVIDIA大有關係，那不是「xx概
念股」這種湊合式的關係，而是真真切切的應用，沒有NVIDIA技術在底層打下堅固的基石
，這場AI革命不可能來得那麼快。
今日在台灣舉辦的GTC（GPU Technology Conference）技術大會上，被黃仁勳吸引而來的
聽眾塞爆了整個會場，他暢談AI就是魔術，這場革命已經到來，他秀出專為深度學習打造
的Pascal GPU，更令人印象深刻的是，NVIDIA沒有額外寫一個程式、完全靠機器學習打造
的自駕車BB8。他也罕見地向台灣政府喊話，「應把AI列為重點發展產業，工業4.0的基礎
就是AI，不是鋼也不是蒸氣！」
「三年前我在做Pascal時，沒有人聽過深度學習，那時我要投資20億美元，大家回答：你
自個兒來吧」他說，「我做別人不喜歡做的事」，那股意氣風發的姿態，全場都感受到了
。
但是，他也不是一路走來都能享受成功滋味，當年智慧手機翻天覆地而來，NVIDIA試圖要
以Tegra系列處理器打進手機以及平板電腦市場，有了Tegra加持，可協助手機公司打造性
能佳的多媒體手機，打電玩、看影片順暢又清晰，一度吸引不少手機品牌支持，包括摩托
羅拉、宏達電、LG等，但不是不受市場歡迎就是爆出不少問題，最終，NVIDIA還是不敵高
通或是中低價的聯發科，只好在兩年前無奈退出手機市場，不過這反而讓NVIDIA將Tegra
聚焦在汽車領域，並發展GPU新的應用領域如人工智慧，從結果論來看，當初的跌跤或許
是好事一樁。
"NVIDIA不是GPU公司，我們是人工智慧運算公司" 黃仁勳
後來，就是大夥看到的事了。
近一年來，NVIDIA股價一路上攻，股價站上60美元。Google、微軟、IBM、Facebook找他
合作AI，Google自駕車之父Sebastian Thrun、賓士、Volvo找他合作自駕車，讓站在台上
的黃仁勳能夠大聲說：「NVIDIA不是GPU公司，我們是人工智慧運算公司」。
http://imgur.com/6zEXr2o.jpg
NVIDIA近一年股價一路走高。
Ｗhy GPU?
為什麼GPU會在AI扮演如此重要的角色？為什麼AI研究人員都選擇GPU做深度學習？這其實
要從2012年談起，多倫多大學研究生Alex Krizhevsky發現可以利用GPU來訓練他發明的神
經網路運算邏輯AlexNet，他用了兩個NVIDIA GeForce GTX 580 GPU在兩天就訓練了
AlexNet辨識影像，這篇論文贏得ImageNet比賽的冠軍，吸引了全球研究AI人員的注意。
「這就是AI Big Bang（大爆發）的起源」。
黃仁勳進一步解釋，GPU電腦繪圖運算其實就是模擬人類智慧，例如你把眼睛閉上，想像
兩個人打乒乓球，當我們思考時，大腦會產生心理圖像，我們的大腦就像GPU，上千的小
型處理器通過突觸、神經元並行連結的方式工作，就像人的大腦一樣。
運算產業每隔十年就會風雲變色，當微軟推出Windows 95，是楊致遠創辦雅虎的那一年，
展開了網路和電腦的革命，10年後，亞馬遜佈署AWS雲端服務，開啟了行動運算服務紀元
。我們也看到電腦架構在改變，Wintel平台、X86處理器形成了模組化的PC，行動雲端時
代看到了ARM處理器及SoC系統單晶片，那麼現在呢？
新的電腦革命就叫做人工智慧，他指出，深度學習是全新的運算模型，跟統計、機率有關
的運算，有幾個重點：一是訓練，當你創造一個軟體後，它會自己重新編寫，然後我們又
給電腦經驗，它就變得更聰明，持續訓練之後變成神經網路，就像是受過教育的大腦，再
利用語音辨識及推論技術達到智慧。
今日，NVIDIA也宣布與台灣大學合作成立人工智慧實驗室，由台大資工系教授徐宏民領導
，NVDIA將提供AI超級電腦DGX-1進行相關實驗與技術研發，同時NVIDIA也可以提供研究所
需的資金，加上NVIDIA本身有龐大的人工智慧研發團隊，雙方一起合作開發更多新型態的
人工智慧技術。黃仁勳強調，「台灣政府應該把AI當成重點產業，那我也會帶更多研究資
源進來。」
自駕車技術讓人眼睛一亮
機器學習從訓練、推論之後就是到裝置的連結，其中，「汽車是一個產值高達10兆美元的
產業，遠比電腦產業大太多，過去很難用電腦協助汽車產業提升價值，但現在汽車也要有
感知能力、推理能力。」
"我們沒有寫任何程式，只是讓這輛車跟著我們跑，他就自己學習怎麼開車。"黃仁勳
GTC主題演講上，播放了一段NVIDIA開發的自駕車技術影片，相當令人驚艷。NVIDIA自駕
車代號為BB8，內建了自家開發、結合自動巡航、自動駕駛的單處理器DRIVE PX2，黃仁勳
強調：「我們沒有寫任何程式，只是讓這輛車跟著我們跑，他就自己學習怎麼開車」。
「當我們打乒乓球，不會有人用牛頓定律教你怎麼打，所以我們為什麼要教導一輛車物理
學呢？而是讓他去學開車，BB8在停車場上了第一場教練課，沒有物理、沒有數學，只有
AI，晚上、下雨都可以開 。」他強調。
黃仁勳接著說，目前自駕車的技術都是透過感測器、鏡頭偵測哪邊有車、有人，讓汽車去
迴避這些物體，但是當人類在開車的時候，大腦想的是偵測安全的地方，往沒有障礙物的
車道或方向前進，那是一種自由空間的意識，與一般迴避型的保護意識完全相反。所以
BB8特別之處就在於模擬學習，他要讓汽車學習人類的行為。
而目前的先進駕駛輔助系統（ADAS）只能偵測目標，但自動駕駛是人工智慧運算的問題，
包含了感知、推理和駕駛，需要一個超級AI電腦，高準確度的AI演算法和大量的軟體才能
成功。現階段DRIVE PX2已獲得Sebastian Thrun採用，也正與Volvo在瑞典測試全新自駕
車，此外，先前於新加坡上路的nuTonomy自駕計程車同樣是採用NVIDIA的技術。
在台灣，NVIDIA也攜手工研院合作自駕車，會採用跟BB8相同的平台、相同軟體，希望一
同創造出台灣首部自駕車，除此之外還有地圖的合作，黃仁勳指出，未來自駕車要上路，
必須繪製3D高解析度的地圖，所以將和工研院一同繪製台灣的雲端高解析地圖，「很多國
家都已經在做，台灣不可不做」。例如NVIDIA已經跟中國百度合作，打造「雲端到汽車」
的自駕車平台，就是結合高畫質地圖、人工智慧演算法、車載超級電腦。
http://imgur.com/9W9OYck.jpg
NVIDIA攜手工研院合作自駕車，將採用與NVIDIA自駕車BB8相同平台、相同軟體，希望一
同創造出台灣首台自駕車。
談VR，將物理特性帶到虛擬
過去出現在科幻小說或電影的世界，現在已經有了基礎，除了AI，還有一個熱門的技術就
是VR，對他來說，發展VR最重要的是如何把物理世界帶到虛擬世界，例如模擬聲音、與虛
擬世界互動的觸覺，這些如果沒有好好處理，這個虛擬世界就不會被消費者所相信。
所謂的將物理特性帶到虛擬，就是提供近乎真實性的呈現，他以NVIDIA VR FUN HOUSE平
台為例，FUN HOUSE呈現一個節慶的樂園環境，當玩家射水槍時，液體碰到板子上停住或
黏在上頭的表現，或是射火劍時，火焰的燃燒狀態、怪物頭髮的晃動度，全都是模擬現實
世界的物理特性。FUN HOUSE為開放原始碼，截至目前已被下載10萬次。
科技業常遇到的問題是當你比他人更早看到趨勢，但卻可能礙於風險過高而不敢投入，黃
仁勳在六年前就看好AI的發展，在當時，深度學習是一種特殊的運算模式，初期投入的綜
效很低，風險卻很高。
但他似乎不太容易掉進這個圈套，「關鍵就在找出綜效。」他說，當時他思考，如果做深
度學習的成果能應用到其他領域，那麼就能拉高綜效，降低風險，所以他們嘗試、學習、
嘗試、學習，成功就投入更多資源，相反，那就減少。
他說，在AI革命裡，我們將看到新的運算模式、新的電腦公司、新的生態系統出現，
NVIDIA除了與大公司合作，也跟全世界的新創公司合作，包括台灣的倍利科技、創意引晴
、盾心科技、SkyREC。 雖然作為AI的傳教士，NVIDIA目前的營收有超過七成依舊是來自
PC遊戲相關產品，「如果你問我長期看潛力高的，我會說AI，因為NVIDIA是一家AI運算公
司，AI革命才剛開始，現在正是響應的時刻！」他有自信地說。