黄仁勋，1984年于俄勒冈州大学取得电机工程学位，其后在斯坦福大学取得硕士学位。黄仁勋曾在AMD(1983年－1985年)及LSI Logic(1985年－1993年)工作，1993年创立NVIDIA（全球最大显卡芯片厂商之一）。

视觉和语音是两个非常重要的感官输入，是人类智能的基础。黄仁勋指出，现在已经有了一些基础的支柱，这样能够进一步推进AI的发展，这在之前是难以想象的。如果声音和视觉的输入值不可靠的话，怎么能够有机器可以去学习，可以有人类一样的行为。黄仁勋表示，相信这个基础已经有了，这也是为什么会认为现在是AI时代的开始。

黄仁勋谈到，全世界的研究者都看到了这些结果，现在所有的AI实验室都开始使用GPU（图形处理器）跑深度学习，这样他们也可以开始建立未来AI的基础。GPU的核心是模拟物理世界，英伟达用GPU创建虚拟世界用于游戏、设计，用于讲故事，比如制作电影。模拟环境、模拟物理属性、模拟周围所看到的世界，构建虚拟世界的过程如同人类大脑在想象时进行的计算。黄仁勋说：“因为深度学习的发展，使我们的工作进入新的阶段，人工智能。对人类智能的模拟会是我们所做的最重要的工作之一，而且我们对此非常激动。”

家中的人工智能。黄仁勋讲到，“基本上每家每户都需要一台家用电脑，但是你的家用电脑再也不是你的 PC。你的个人电脑是属于你的，每个人都有自己的个人电脑，再也没有“家用电脑”这个概念了。但是我认为我们还是需要家用电脑。你的家用电脑有很可能是你的娱乐电脑，我们总是觉得Shield就是娱乐性电脑，它为家庭提供现代化的娱乐方式。但是随着时间的推移它变得越来越有权力，最终它控制了整个家庭并且连接整个家庭。”

自动驾驶。黄仁勋提到当前已经更新了 Autopilot 平台，如处理器、操作系统以及所有需要的 AI。人们普遍有一个误解，认为智能驾驶可能只用到了一项 AI 技术，但是事实并不是这样的。在未来，AI 将要发展成为许多的 AI，这是开发软件的新途径。深度学习就是开发软件的一种新方法。智能汽车里包含了许多软件模块和能力，将来它们都将由 AI 掌控。

AI 再也不会只出现在智能汽车里，甚至当用户在操控智能汽车时，它都会留意用户的行为以防出错。在任何时候，用户都会有一位完全投入、完全清醒、观察周围环境的副驾驶员。它不仅会一直感知周围环境，还能感知你的行为，如果汽车外面发生了驾驶员没注意到的事情它就会自动提醒。虽然还没实现完全自动驾驶，但是黄仁勋表示还是有信心做好辅助驾驶的工作。

黄仁勋认为，人工智能（AI）可能是过去20年最强大的技术。而英伟达将为将会在交通运输业、制造业、城市以及医疗健康等重要科学领域进行人工智能技术的应用布局。他还介绍了英伟达在自动驾驶领域的 3 个布局：

Deep Learning：GPU 在深度学习领域的应用成就了今天的英伟达。在黄仁勋看来，深度学习驱动下的人工智能，也将成为自动驾驶决策的主要算法结构。

HD Map：在高精度地图领域，深度学习也将起到重要的作用。它能够帮助机器更高效的通过传感器收集地图数据 ，例如识别道路特征、提取建筑轮廓、识别道路图形标牌等。

AI Supercomputing SOC：这个是英伟达本就十分擅长的硬件芯片。博世将 NVIDIA 人工智能平台纳入到自己的零部件供应商中已经是对其硬件实力的最好证明，这也意味着英伟达的人工智能芯片将开始正式向量产平台进军。 此外，这次老黄还发布了将与卡车制造商 PACCAR 合作，基于 Drive PX 平台发展卡车领域的高级别自动驾驶。

黄仁勋表示英伟达开发了处理器，它刚好擅于处理数据，拥有很高的吞吐量。从另一方面来看，深度神经网络却是一种很强大的计算力。从某种层面上讲，深度神经网络的算法很简单，很优雅，不过要让它实用，必须用大量数据训练。如果没有强大的计算引擎，它就无法发挥作用。

深度学习之所以优雅，是因为它的能力很强，它要发展只有一个障碍，那就是强大的计算力。黄仁勋认为深度学习与GPU会偶然邂逅。

黄仁勋认为深度学习最酷的地方在于模型容易转移。一旦理解了它，开始使用它，AI就从艺术变成了工程。使用深度学习的企业为什么突然增加，大爆炸一样，原因正在于此。“你可以将这种能力拿在手中，马上就可以真正运用。40年前，你可以自己设计芯片，现在的情况与当年类似。当时掀起一阵芯片设计狂潮。”黄仁勋相信最终当开发者拥有深度学习工具，有了算法，有了运算平台，就可以自己训练自己的AI网络，到时企业也会掀起新狂潮的。