很多游戏粉丝听闻英伟达放了新的卡，兴奋得去搜寻涉及的新闻，可看来看去，发布会上把“十年来最重要创意”、“全球首款光线跟踪GPU”悬挂在嘴边的老黄却没有怎么驳回新品在游戏上的应用于。游戏粉丝有些沮丧，核弹还是那个核弹，皮衣也还是那件皮衣，但发布会上屡次驳回、展示的关键词却并不是他们熟知的3A大作了。类似于的情况也经常出现在显示卡项目管理的视频里，当一位up主通过机器学习的训练效果来介绍NVIDIATitanV显示卡的性能时，弹幕上立刻刷起了“不懂”、“在说啥”的声音。

游戏粉丝们或许不是很买账，但对英伟达而言，人工智能毕竟这家以图形和计算出来起家的半导体公司碰上的最差机会。在深度自学井喷式愈演愈烈的那几年，擅长于向量和矩阵运算的英伟达GPU被许多学者、研究员用来展开研究和训练自己的算法模型，甚至GoogleBrain和吴恩达这样顶级的人工智能研究团队和科学家也在用于英伟达的设备，久而久之，英伟达也将自己的注意力移往到了深度自学这一刚在产业里蓬勃发展的领域。“过于，还过于智能”几年下来，英伟达在人工智能领域有了自己的累积，它开始有了新的辨别，专心于底层算力的英伟达开始思维上层应用于的方向。“人工智能的第一阶段，是研发自动化编程的软件。

第二阶段，是将软件应用于行业的自动化，这种自动化带给的效率提高不会性刺激原先的市场。”在今年的台北电脑展上，黄仁勋把人工智能的发展分成了三个阶段，“第三阶段，是AI走进计算机，影响外部的世界。”依黄仁勋的定义，目前我们早已正处于人工智能发展的第二阶段，即人工智能开始可行性应用于各行各业。

比如工厂里的人机协作，大型机械很更容易在用于时射杀到人，但如果给这些设备装有上传感器，检测身边否有人，动态做出否要滑行的辨别，在用于时就不会安全性许多。再行比如传统的拆垛、堆垛设备，只要给设备特一个深度传感器，它就能辨别出有箱子的大小方位和焦点，这时机器就需要辨别出有最佳操作者方位，从而以最慢的速度已完成操作者。还有餐馆商场里，每天营业员都会在关门后花数个小时的时间整理、统计资料当天剩下货品，现在市面上早已有需要已完成点货和理货功能的机器人，这些设备能给店家省下不少的人力。

这些都是时下早已投入使用的一些智能机器，但在英伟达高级软件经理李铭博士显然，“这些智能是远远不够的”。“加一点智能进来，解决问题当前场景最急需的问题，看上去是个智能机械，但只不过它对整个机器人本身的增进并没想象中那么大。”李铭博士指出，这些智能机器人普遍存在着一些问题：第一，软件成本上升太快，在安防、服务、工厂，有所不同的场景里具有有所不同的市场需求，反映在软件编程上，软件架构的逻辑可能会全局夺权，这就造成了软件开发的成本居高不下。

第二，明确到场景里，单个机械在应用于时还必须分开的调试。以工业机器人的机械臂为事例，在工厂里必须为车床量身调试，设置具体操作参数，比如距离产线的距离，50cm还是60cm，10cm±的误差在生产线上是意味著不容许的。第三，面临环境的变化适应性劣，比如工厂里的光线发生变化，比如室外可能会再次发生的各种车祸，现有的机器人是无法应付的。第四，软件改版，当功能有减少或者改动时，必须做到很多额外的工作，比如改变程序的逻辑，甚至新的编程等等。

如前面黄仁勋提及人工智能的三个阶段，智能从软件开始，机器人从已完成相同程序动作的普通机械，到2020-03-30 “有一点点智能”的机器人，倚赖的正是人工智能在各自行业的可行性应用于。所以要解决问题以上这些智能机器的问题，还必须返回软件的层面，返回人工智能身上。机器该怎么自学？人工智能的发展“更加抽象化，更加简单”。从早期非常简单的是与否的辨别，到后来精准的辨识，可以在简单的场景里找到特定的目标，再行到后来，经常出现AlphaGo这样可以作出主动的决策的AI，甚至智能如AlphaGoZero，可以几乎依赖“自学”构建较慢茁壮。

可以看见，软件的智能水平是领先于我们少见的硬件智能的。那么，人工智能在硬件上的部署遇上了哪些艰难呢？首先是计算力。硬件，特别是在移动机器人上需要配备的计算力十分受限，这与AlphaGo这样揽全公司算力训练出来的AI有所不同。

人工智能经过这么长时间的发展，在网络的种类、复杂程度和处置的信息量上都再次发生了天翻地覆的变化。网络种类上，从早期的AlexNet和GoogleNet到现在各种各样的GAN（分解对付网络）以及各种深度增强自学的网络，它们各自网络结构都有有所不同，开发者在适应环境近期的网络上经常不会遇上一些困难。网络显得更加简单，处置的信息量也在成倍地快速增长，算力市场需求更加低的情况下，对配备处理单元的体积有更加多容许的机器人实质上不存在着在智能水平上升级的障碍。其次是训练环境。

对于AlphaGo、DeepMind，科学家们可以原作一个基本规则，让它总有一天跑完在计算机里，不时地训练，技巧磨练得更加强劲，但机器人的训练却相比之下没这么非常简单。在去年的GTC大会上，黄仁勋展出了加州大学伯克利分校的AI实验室所做到的曲棍球机器人实验，在一个仅有一米左右的直线上，伯克利的曲棍球机器人“艾达”整整中举了200次才熟练地掌控了将球打进门框的技巧。“这还只是曲棍球！”黄仁勋说，“如果我想要抱住一辆汽车呢？如果我想要门口呢？如果我想要让机器人和医生因应做手术呢？。

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