CPU的誕生強化了電腦、PC、手機等智能產業的發展。從最早1971年4004微處理器開始奠定個人電腦發展基礎與系統智能功能，到1989年后intel處理器開辟了個人電腦的巔峰，讓電腦從命令列轉型至點選式的圖形化操作環境。

而手機CPU如同電腦，操控著整臺手機的中樞系統。通過運行存儲器內的軟件及調用存儲器內的數據庫，進而分析從而達到控制目的。家喻戶曉的高通更是獨霸智能手機市場，新發布的驍龍820更是手機CPU榜單上的狀元，媲美之及唯有蘋果A9X與三星的8890，MTK、NVIDIA、Intel、華為等處理 器緊隨其后，占據絕大數的中低端市場。

再深掘一層，移動互聯網帶動下的智能硬件，牽動的不僅是車聯網、物聯網，還有背后談笑風生的一眾芯片廠商。CPU控上ANI，訓練出一輛會學習駕駛的汽車你敢相信嗎？

來自NVidia的工程師設計了一套能夠通過觀察駕駛員的駕駛行為的系統：讓汽車學習如何駕駛。這是一套基于GPU的系統，主要原理是攝像機和計算機相輔相成。使用了3個攝像頭與2臺DRIVE PX計算機72個小時不間斷的觀察駕駛員動作行為，攝像頭會以3D形式捕捉并記錄周邊情況與大量數據，GPU則會對這些信息進行追蹤和存儲。這些數據隨后 會被機器學習系統Torch 7分析并分解成學習步驟，最終打造出一個無需駕駛員干預的自動駕駛系統，這或許是未來無人駕駛汽車的另一出路。

這種“訓練”在已經在美國多個州、不同天氣條件和時間以及多種道路類型和路況上進行，測試結果顯示：系統能達到98到100%的自動駕駛能力。雖然汽車可以進行自動行駛，但當通過攝像頭檢測到之前沒有遇到過的情況時，系統會提醒駕駛員接管方向盤，并進入學習模式，隨后學習到的內容實時性被傳輸到云端，并融入到未來的軟件升級當中，類似于阿爾法狗這類學習機器人般，可自發性學習并記錄同類型狀況下的應對辦法。

再深掘一層，移動互聯網帶動下的智能硬件，牽動的不僅是車聯網、物聯網，更多的是背后談笑風生的一眾芯片廠商。至今，智能硬件充盈著全球產業，芯片 方案解決了絕大部分“軟”問題，從而牽涉出了各個行業對于智能設備的研發進度絕地重生，可聯網的智能產品比比皆是。最常接觸的便有車載導航等日常使用率較 高的智能設備，美行定制化導航系統在列的諸多以導航起家的，更是將車機交互方面著重處理，妥善完成兩者真正同步。

但往往事態猖獗，有利更有弊。如今的智能設備芯片方案大體一致，使得行業門檻越來越低，適用標準也在降低，小廠商企圖以快消費似的方式來終結產品的前途，就像病毒空降蔓延至整個互聯網時代，這是我們不愿看到的。

所以當務之急的是要打破智能硬件的“非智能”局勢，使得未來智能硬件不再只是一只交互互聯的呆頭鵝，更多的領域與功能都將強化至弱人工智能層面上。

為汽車裝上CPU或許就是解決汽車硬件智能受限的一大途徑。想了解更多汽車電子方面的最新技術資訊，敬請關注將于8月30日在深圳會展中心舉辦的Automotive World 2016。在本次展會上，汽車電子將成為最主要的關鍵詞。來自豐田、日產、本田、馬自達、三菱、通用、現代、博世等世界各國汽車廠商及代理商，將高質量呈現汽車電子的前沿技術和理念，如智能網聯、互聯汽車等，為智能汽車到來做足創新技術儲備。

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國內觀眾：4006505611或86-10-5763 1818； 國際觀眾：86-21-2231-7142

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