Drive PX是NVIDIA專門針對自動駕駛的產品線，Xavier又是Drive PX家族中最高階的電腦。
Xavier最早於2016年GTC Europe上被公開，到2017年CES上黃仁勳第一次對外展示了Xavier的樣機，而在剛剛落幕的矽谷GTC上，官方又展示了從Drive PX2到Xavier，從端到雲的完整自動駕駛計算平臺規劃。
NVIDIA Drive PX是在移動晶片Tegra家族的基礎上搭建起來的。
Tegra在一開始就提供了傳統車載計算平臺所不具備的高性能和高能效，因而為輔助駕駛和自動駕駛的開發提供了可能，而經過從Maxwell - Pascal - Volta 三代架構和工藝的優化，Drive PX系列在針對深度學習的訓練和推理上日益精進。加上與全球各地技術團隊、Tier 1以及車企的自動駕駛開發實踐，NVIDIA在初代Drive PX的基礎上又形成了一套從感測器融合、高精地圖的生成和定位、司機行為檢測、駕駛態勢感知在內的一系列軟硬體配置方案。
可以說到GTC 2017，NVIDIA真正完成了自動駕駛計算平臺的完整佈局，它與ZF、Bosch深度綁定，並且與Tesla和Audi有了明確量產自動駕駛汽車的時間線。對外，NVIDIA用了2年時間從一家提供圖形計算晶片的公司變成目前推動自動駕駛商業化鏈條中最重要的公司。
在移動晶片Tegra基礎上搭建的自動駕駛超級電腦
2015年CES上，NVIDIA一下子發佈了2款車載電腦：用於自動駕駛開發的Drive PX和用於數位化座艙開發的Drive CX。
NVIDIA對這兩款產品的設想是，借助Drive PX，汽車可以運用深度學習和電腦視覺形成對環境的感知理解，從而實現自動巡航、自動泊車這樣的功能；而Drive CX除了支撐車載資訊系統需要的圖形計算外，還會通過對車內和車身周圍360度影像的處理提供導航和駕駛行為檢測。
值得注意的是Drive PX和Drive CX的內核都是基於Maxwell架構的Tegra X1 SoC（Drive CX還有一個可選配置是Tegra K1 SoC）。初代Drive PX集成了2顆Tegra X1，最高能支援12路高清圖像輸入，每秒最高能處理13億顆圖元點，而Drive CX則是整合了一顆Tegra X1/K1，最高能驅動多個螢幕上總計1680萬圖元點。
實際上，Tegra家族被應用到車載系統已經由來已久。Tesla Model S和Model X上的中控大屏都是Tegra SoC驅動的，而Audi 2012年就宣佈將採用Tegra 3作為車載資訊娛樂系統和數位儀錶的中央處理器並陸續部署到了後來旗下的全系車型內。
Tegra SoC讓NVIDIA很早就進入了Tesla、Audi、BMW、BENZ等一批頂級車企的供應商體系，而從Tegra開始NVIDIA也建立了符合ISO 26262 ASIL汽車級安全標準的生產線。
相比於獨立的Tegra SoC，Drive PX和Drive CX帶來的變化則是NVIDIA希望通過系統集成的方式提供一站式的智慧駕駛計算平臺解決方案。
Drive PX2，從車載超級電腦到自動駕駛生態
“自動駕駛所需要的計算力，是過去任何一台電腦都沒有達到過的。”黃仁勳後來在公開場合一遍遍重複講道，這也是Drive PX系列追逐的方向。
2016年，Drive PX2 VS. 百度無人車當時搭載的電腦
第二年的CES上，NVIDIA發佈了第二代自動駕駛超級電腦Drive PX2。Drive PX2的核心從上一代Maxwell架構的Tegra X1更新到Pascal架構的Tegra Parker，整體性能從上一代的2.3 teraflops（每秒萬億次浮點運算） 提升了至少十倍，達到 24 teraflops。
據雷鋒網新智駕所知的資料，初代Drive PX大約吸引了50家左右的開發者，到2016年8月隨著Drive PX2推出，這個數字變成了80多家，再到2017年5月開發者數量繼續增加到200多家。大部分主流車企和Tier 1都在早期開始了Drive PX平臺上的試驗和開發，後期推動開發數量快速增長的更多的是中小型的技術公司。
在性能提升之外，Drive PX2與初代產品最大的差異是NVIDIA跟車企、Tier 1和技術公司們花了一年多時間搭建了一套完整的自動駕駛技術架構DriveWorks，一套從雲端伺服器和超級電腦進行大規模訓練、在車載電腦上進行小型模型的訓練和推理的硬體框架，一套包含物體/行人/車輛檢測、高精地圖生成、定位、路徑規劃等能力在內的軟體參考解決方案/SDK。
雲端+本地配合的深度神經網路訓練平臺
NVIDIA DriveWorks目前提供的SDK
2016 - 2017年，Drive PX2也逐步分化成3個版本：
Drive PX2 for AutoCruise，搭載一顆Tegra Parker，主要支持高速公路自動駕駛和高精地圖繪製的計算；
Drive PX 2 for AutoChauffeur，搭載2顆Tegra Parker和2顆獨立的Pascal架構GPU，支持點到點的自動駕駛；
Drive PX 2 for Fully Autonomous Driving，由多套Drive PX2組成的計算矩陣。
這3個版本也說明，基於Pascal架構和Tegra SoC的Drive PX2是具有一定定制空間的。
2016年10月中旬之後Tesla量產的每一台Model S和Model X都會搭載一塊Drive PX2，這塊Drive PX2也是兩家一起定制的。
商業落地的一大步：ZF、Bosch和Delphi
2016年9月的GTC Europe上，NVIDIA對外公佈了比Drive PX2更高階的Xavier，到次年CES黃仁勳展示了Xavier的樣機。基於Volta架構的Xavier把“性能/功耗”做到了1 terflops/watt。不過Xavier到2017年Q4才會向客戶小批量提供樣機。從黃仁勳最近的兩次公開演講看，Xavier似乎還在持續改進（Xavier最初公佈的性能是20 terflops/20 watt，到GTC 2017已經是30 terflops/30 watt ）。
黃仁勳在BCW 2017（Bosch Connect World）上說“NVIDIA今年會提供能夠支撐L3自動駕駛的技術，到明年底將提供L4自動駕駛能力的技術”。前者指的就是穩定量產的基於Drive PX2的方案，而後者指的自然是Xavier。
2017年，NVIDIA率先宣佈與ZF合作量產基於Drive PX2的車載自動駕駛系統ZF ProAI：
將基於Drive PX2 AutoCruise的配置，第一款產品叫做ZF ProAI for highway automated driving（顧名思義，主要用於高速公路的自動巡航）；
支持攝像頭、雷射雷達、超聲波感測器、雷達等多感測器融合，支持V2X；
適用于乘用車、貨車以及叉車等工業用車。
隨後到今年3月份，NVIDIA又聯合Bosch推出Bosch AI Car Computer：
Bosch AI Car Computer基於Drive PX Xavier設計和製造，將為Level 4的自動駕駛提供計算能力。
而在ZF和Bosch之前，還有一家Tier 1更早佈局了基於NVIDIA SoC的自動駕駛電腦——Delphi。
2015年3月份，Audi對外公佈了駕駛輔助中央控制器zFAS，zFAS正是基於NVIDIA Tegra K1 SoC，並且集成了Mobileye的視覺專用晶片EyeQ3。這一中央控制器也是Audi聯合Delphi、NVIDIA、Mobileye以及TTTech一同開發的，其中NVIDIA和Mobileye分別提供計算平臺的IP，TTTech負責車載乙太網等聯網解決方案，設計整合由Audi和Deliphi完成，最後交由Delphi來生產。因為有了zFAS，Audi A8L目前也是“全球第一款量產的L3級別自動駕駛車型”最有力的競爭者。
不過有意思的是，在準備zFAS量產的同時，Delphi和Mobileye還共同研發了一套中央感知定位規劃自動駕駛系統（CSLP），這是一套面向OEM開放的turnkey的自動駕駛感知與計算解決方案，計畫的量產時間是2019年。CSLP集成了Mobileye的EyeQ4/Q5以及REM系統，同時Delphi整合了收購Ottomatika之後積累的軟體演算法。CSLP在公佈之初並沒有明確會使用何種平臺作為主要的計算平臺，不過在CES 2017上Delphi工程師告訴雷鋒網新智駕他們正在測試不同的Intel平臺的處理器，晚些的資訊也驗證了Delphi將聯合寶馬、英特爾、Mobileye共同研發量產高度自動駕駛解決方案，這是後話。
從zFAS（Tegra K1內核）到ZF ProAI到Bosch AI Car Computer，恰好是NVIDIA Maxwell - Pascal - Volta 3代架構的演進，也是初代Drive PX到Xavier的進階之路。
NVIDIA通過跟Delphi、ZF、Bosch的緊密開發合作，完整佈局了各個級別自動駕駛所需要的計算平臺，並且摸清了OEM和Tier 1在自動駕駛開發中所需要的工具和服務。作為一家計算平臺提供商，NVIDIA真正從一家汽車電子“局外人”變成了自動駕駛的“最強大腦”。
附上：從初代Drive PX到Xavier的工程之美
初代Drive PX
Drive PX2 for AutoChauffeur
Xavier
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