参考中国报告网发布《2017-2022年中国人工智能行业运营现状及盈利战略分析报告》
NVIDIA ——引领AI新格局
英伟达公司（ NVIDIA ）是全球可编程图形处理技术领袖。专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。
计算机通过对数据的不断学习，反复积累经验，逐渐变得更加智能，这也是人工智能 (AI) 不断进化的关键所在。由 GPU 驱动的深度学习是人工智能 (AI) 中发展迅速的领域之一，在这种模式中，深度神经网络会得到训练，以便从海量数据中识别模式，这一全新模式也使我们进入了人工智能计算时代。
2010 年，世界各地的人工智能研究人员已经开始利用 NVIDIA GPU 的并行计算能力来进行神经网络训练；2012 年，多伦多大学的 Alex Krizhevsky 利用 NVIDIA GPU训练的深度神经网络在 ImageNet 图像识别挑战赛中成功胜出；同年，斯坦福大学的吴恩达 (Andrew Ng) 与 NVIDIA 研究院展开合作，共同开发了一种利用大规模GPU 计算系统来进行网络训练的方法。这些有着深远影响的研究成果引领了现代人工智能的飞速发展。
人工智能企业：英伟达正与全球最大的企业技术供应商展开合作。阿里巴巴、亚马逊、谷歌、IBM 以及微软均在其云平台中部署了 NVIDIA GPU。
人工智能汽车：NVIDIA DRIVE PX 2 是一款可扩展的人工智能车载超级计算机 ，可贯穿于整个自动驾驶过程。现在已有包括特斯拉、奥迪、梅赛德斯奔驰等汽车厂商和Baidu、HERE、TomTom、ZENRIN等高清地图公司在内的80多家企业在利用 NVIDIA DRIVE PX 2 进行开发工作。
智能机器与物联网：嵌入式人工智能超级计算机 NVIDIA Jetson TX1 虽然尺寸只 有信用卡大小，但却能够提供 1 TeraFLOP 的性能。如此强劲的性能将让搜救型无人机能够在危险情境中找到出路、让社交设备能够与人类建立情感纽带、让机器人能够通过反复试验进行自我学习。
人工智能工厂：为描绘未来工厂，日本工业机器人巨头发那科 (FANUC) 将利用NVIDIA GPU来训练深度神经网络，基于NVIDIA GPU 的发那科 (FANUC) 设备还可以让各种机器人一起学习，并配备可执行人工智能任务的嵌入式 GPU 。
人工智能城市：在安防领域99%以上的数据是非结构化数据。很多情况下需要深度学习算法的突破，对目标进行识别，对物体进行检测，对场景进行分割，对人物和车辆属性进行分析。相比较传统的智能算法。深度学习在解决视频结构化问题方面更智能。
大华股份联手英伟达定义安防芯高度
2017年3月7日，大华携手英伟达(NVIDIA)，发布了一款极高计算性能的智能视频结构化服务器“Deep Sense睿智”系列。
“睿智”系列搭载的英伟达NVIDIA TeslaP4 GPUs，最多可支持192路视频结构化分析，相较于市场上同类别的产品，视频处理能力将提高50倍以上；同时，Tesla P4 GPUs专为深度学习算法推演而生，将为安防行业基于深度学习的应用推向一个更深度的智能新阶段。
到 2020 年，全球预计将会有10亿台监控摄像头投入使用。作为监控系统领域全球领先的企业， 海康威视正在利用人工智能来提高城市安全性。海康威视利用 DGX-1 进行网络训练并 打造了一款名为“刀锋”的开创性服务器，该服务器采用 16 颗 Jetson TX1处理器，与同等性能的CPU服务器相比， “刀锋”仅占用1/20的空间、仅消耗1/10的电能。
NVIDIA ——引领AI新格局
英伟达公司（ NVIDIA ）是全球可编程图形处理技术领袖。专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。
计算机通过对数据的不断学习，反复积累经验，逐渐变得更加智能，这也是人工智能 (AI) 不断进化的关键所在。由 GPU 驱动的深度学习是人工智能 (AI) 中发展迅速的领域之一，在这种模式中，深度神经网络会得到训练，以便从海量数据中识别模式，这一全新模式也使我们进入了人工智能计算时代。
各行业NVIDIA深度学习应用情况
资料来源：中国报告网整理
GPU 深度学习引爆人工智能井喷式发展 2010 年，世界各地的人工智能研究人员已经开始利用 NVIDIA GPU 的并行计算能力来进行神经网络训练；2012 年，多伦多大学的 Alex Krizhevsky 利用 NVIDIA GPU训练的深度神经网络在 ImageNet 图像识别挑战赛中成功胜出；同年，斯坦福大学的吴恩达 (Andrew Ng) 与 NVIDIA 研究院展开合作，共同开发了一种利用大规模GPU 计算系统来进行网络训练的方法。这些有着深远影响的研究成果引领了现代人工智能的飞速发展。
NVIDIA 深度学习产品
资料来源：中国报告网整理
人工智能企业：英伟达正与全球最大的企业技术供应商展开合作。阿里巴巴、亚马逊、谷歌、IBM 以及微软均在其云平台中部署了 NVIDIA GPU。
人工智能汽车：NVIDIA DRIVE PX 2 是一款可扩展的人工智能车载超级计算机 ，可贯穿于整个自动驾驶过程。现在已有包括特斯拉、奥迪、梅赛德斯奔驰等汽车厂商和Baidu、HERE、TomTom、ZENRIN等高清地图公司在内的80多家企业在利用 NVIDIA DRIVE PX 2 进行开发工作。
NVIDIA BB8 人工智能汽车
资料来源：中国报告网整理
智能机器与物联网：嵌入式人工智能超级计算机 NVIDIA Jetson TX1 虽然尺寸只 有信用卡大小，但却能够提供 1 TeraFLOP 的性能。如此强劲的性能将让搜救型无人机能够在危险情境中找到出路、让社交设备能够与人类建立情感纽带、让机器人能够通过反复试验进行自我学习。
人工智能工厂：为描绘未来工厂，日本工业机器人巨头发那科 (FANUC) 将利用NVIDIA GPU来训练深度神经网络，基于NVIDIA GPU 的发那科 (FANUC) 设备还可以让各种机器人一起学习，并配备可执行人工智能任务的嵌入式 GPU 。
人工智能城市：在安防领域99%以上的数据是非结构化数据。很多情况下需要深度学习算法的突破，对目标进行识别，对物体进行检测，对场景进行分割，对人物和车辆属性进行分析。相比较传统的智能算法。深度学习在解决视频结构化问题方面更智能。
大华股份联手英伟达定义安防芯高度
2017年3月7日，大华携手英伟达(NVIDIA)，发布了一款极高计算性能的智能视频结构化服务器“Deep Sense睿智”系列。
“睿智”系列搭载的英伟达NVIDIA TeslaP4 GPUs，最多可支持192路视频结构化分析，相较于市场上同类别的产品，视频处理能力将提高50倍以上；同时，Tesla P4 GPUs专为深度学习算法推演而生，将为安防行业基于深度学习的应用推向一个更深度的智能新阶段。
“睿智”视频结构化服务器
资料来源：中国报告网整理
海康威视携英伟达发布深度学习智能安防系统 到 2020 年，全球预计将会有10亿台监控摄像头投入使用。作为监控系统领域全球领先的企业， 海康威视正在利用人工智能来提高城市安全性。海康威视利用 DGX-1 进行网络训练并 打造了一款名为“刀锋”的开创性服务器，该服务器采用 16 颗 Jetson TX1处理器，与同等性能的CPU服务器相比， “刀锋”仅占用1/20的空间、仅消耗1/10的电能。
NVIDIA JETSON TX1 模块
资料来源：中国报告网整理
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