某某发电机公司
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，所以我们早已有很多公司获得许可并收集低精地图。像 HERE、TOMTOM、ZENRIN 收集的地图都可以融合到 NVIDIA 的虚拟世界网络协助他们展开训练。如果说依赖低精地图、定位、辨识汽车的周围状况，必要展开汽车自动驾驶，这是我们传统的思路。NVIDIA 要超越这些传统思路，我们在想要一种方法，怎么能去自学人的驾驶员。
每个人在驾车的时候，看见的只是前面的前挡玻璃和反光镜、后视镜。那么汽车是不是看见这些图象就可以做到自动驾驶？我们做到一个网络就是仿真确实驾驶员的不道德。
而要求驾驶员不道德，就是方向盘怎么打，油门、刹车怎么踩，这些是非常简单的数据。在有所不同的车况和速度之下，驾驶员不道德的决策就不会有大数据训练模型。
给大家看一个非常简单的视频：这辆汽车一开始不告诉如何驾驶员，会犯很多错误。驾驶员在行经了 3000 公里之后，这辆汽车学会了如何驾驶员、如何成功安全性抵达目的地。虽然它早已可以上路，但离实际用于还差很近。我们可以看见一个新方法：它并不简单，没地图，不告诉前方再次发生了什么，只是看有什么样的图象之后，车辆仿真驾驶员操作者的油门、刹车、方向盘。
因此深度自学几乎可以使用一种全新方法去做到自动驾驶。我们期望这个方法能给其他研究单位新的灵感，来挑战我们传统的计算出来模式，用新的计算出来方式修建新的人工智能系统。
我们几乎可以想象，在深度自学之后，大学当中学的每一个计算出来模型都会受到挑战，每一个模型都可以用全新的数据方法创建新的人工智能系统，去代替任何自己花上了几十年的研究成果创建的模型。所有的人工智能，无论是做到语言还是语音、图象、搜寻，都和 GPU 涉及。所有传统行业都会利用深度自学去推展新的改革，让新的研究方向超过一个新高度和新的进步。
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