Drive PX是NVIDIA专门针对自动驾驶的产品线，Xavier又是Drive PX家族中最高阶的计算机。
Xavier最早于2016年GTC Europe上被公开，到2017年CES上黄仁勋第一次对外展示了Xavier的样机，而在刚刚落幕的硅谷GTC上，官方又展示了从Drive PX2到Xavier，从端到云的完整自动驾驶计算平台规划。
NVIDIA Drive PX是在移动芯片Tegra家族的基础上搭建起来的。Tegra在一开始就提供了传统车载计算平台所不具备的高性能和高能效，因而为辅助驾驶和自动驾驶的开发提供了可能，而经过从Maxwell - Pascal - Volta 三代架构和工艺的优化，Drive PX系列在针对深度学习的训练和推理上日益精进。加上与全球各地技术团队、Tier 1以及车企的自动驾驶开发实践，NVIDIA在初代Drive PX的基础上又形成了一套从传感器融合、高精地图的生成和定位、司机行为检测、驾驶态势感知在内的一系列软硬件配置方案。
可以说到GTC 2017，NVIDIA真正完成了自动驾驶计算平台的完整布局，它与ZF、Bosch深度绑定，并且与Tesla和Audi有了明确量产自动驾驶汽车的时间线。对外，NVIDIA用了2年时间从一家提供图形计算芯片的公司变成目前推动自动驾驶商业化链条中最重要的公司。
2015年CES上，NVIDIA一下子发布了2款车载计算机：用于自动驾驶开发的Drive PX和用于数字化座舱开发的Drive CX。
NVIDIA对这两款产品的设想是，借助Drive PX，汽车可以运用深度学习和计算机视觉形成对环境的感知理解，从而实现自动巡航、自动泊车这样的功能；而Drive CX除了支撑车载信息系统需要的图形计算外，还会通过对车内和车身周围360度影像的处理提供导航和驾驶行为检测。
值得注意的是Drive PX和Drive CX的内核都是基于Maxwell架构的Tegra X1 SoC（Drive CX还有一个可选配置是Tegra K1 SoC）。初代Drive PX集成了2颗Tegra X1，最高能支持12路高清图像输入，每秒最高能处理13亿颗像素点，而Drive CX则是整合了一颗Tegra X1/K1，最高能驱动多个屏幕上总计1680万像素点。
实际上，Tegra家族被应用到车载系统已经由来已久。Tesla Model S和Model X上的中控大屏都是Tegra SoC驱动的，而Audi 2012年就宣布将采用Tegra 3作为车载信息娱乐系统和数字仪表的中央处理器并陆续部署到了后来旗下的全系车型内。
Tegra SoC让NVIDIA很早就进入了Tesla、Audi、BMW、BENZ等一批顶级车企的供应商体系，而从Tegra开始NVIDIA也建立了符合ISO 26262 ASIL汽车级安全标准的生产线。
相比于独立的Tegra SoC，Drive PX和Drive CX带来的变化则是NVIDIA希望通过系统集成的方式提供一站式的智能驾驶计算平台解决方案。
“自动驾驶所需要的计算力，是过去任何一台计算机都没有达到过的。”黄仁勋后来在公开场合一遍遍重复讲道，这也是Drive PX系列追逐的方向。
2016年，Drive PX2 VS. 百度无人车当时搭载的计算机
第二年的CES上，NVIDIA发布了第二代自动驾驶超级计算机Drive PX2。Drive PX2的核心从上一代Maxwell架构的Tegra X1更新到Pascal架构的Tegra Parker，整体性能从上一代的2.3 teraflops（每秒万亿次浮点运算） 提升了至少十倍，达到 24 teraflops。
据雷锋网新智驾所知的数据，初代Drive PX大约吸引了50家左右的开发者，到2016年8月随着Drive PX2推出，这个数字变成了80多家，再到2017年5月开发者数量继续增加到200多家。大部分主流车企和Tier 1都在早期开始了Drive PX平台上的试验和开发，后期推动开发数量快速增长的更多的是中小型的技术公司。
在性能提升之外，Drive PX2与初代产品最大的差异是NVIDIA跟车企、Tier 1和技术公司们花了一年多时间搭建了一套完整的自动驾驶技术架构DriveWorks，一套从云端服务器和超级计算机进行大规模训练、在车载计算机上进行小型模型的训练和推理的硬件框架，一套包含物体/行人/车辆检测、高精地图生成、定位、路径规划等能力在内的软件参考解决方案/SDK。
云端+本地配合的深度神经网络训练平台
NVIDIA DriveWorks目前提供的SDK
2016 - 2017年，Drive PX2也逐步分化成3个版本：
Drive PX2 for AutoCruise，搭载一颗Tegra Parker，主要支持高速公路自动驾驶和高精地图绘制的计算；
Drive PX 2 for AutoChauffeur，搭载2颗Tegra Parker和2颗独立的Pascal架构GPU，支持点到点的自动驾驶；
Drive PX 2 for Fully Autonomous Driving，由多套Drive PX2组成的计算矩阵。
这3个版本也说明，基于Pascal架构和Tegra SoC的Drive PX2是具有一定定制空间的。
2016年10月中旬之后Tesla量产的每一台Model S和Model X都会搭载一块Drive PX2，这块Drive PX2也是两家一起定制的。
2016年9月的GTC Europe上，NVIDIA对外公布了比Drive PX2更高阶的Xavier，到次年CES黄仁勋展示了Xavier的样机。基于Volta架构的Xavier把“性能/功耗”做到了1 terflops/watt。不过Xavier到2017年Q4才会向客户小批量提供样机。从黄仁勋最近的两次公开演讲看，Xavier似乎还在持续改进（Xavier最初公布的性能是20 terflops/20 watt，到GTC 2017已经是30 terflops/30 watt ）。
黄仁勋在BCW 2017（Bosch Connect World）上说“NVIDIA今年会提供能够支撑L3自动驾驶的技术，到明年底将提供L4自动驾驶能力的技术”。前者指的就是稳定量产的基于Drive PX2的方案，而后者指的自然是Xavier。
2017年，NVIDIA率先宣布与ZF合作量产基于Drive PX2的车载自动驾驶系统ZF ProAI：
将基于Drive PX2 AutoCruise的配置，第一款产品叫做ZF ProAI for highway automated driving（顾名思义，主要用于高速公路的自动巡航）；
支持摄像头、激光雷达、超声波传感器、雷达等多传感器融合，支持V2X；
适用于乘用车、货车以及叉车等工业用车。
随后到今年3月份，NVIDIA又联合Bosch推出Bosch AI Car Computer：
Bosch AI Car Computer基于Drive PX Xavier设计和制造，将为Level 4的自动驾驶提供计算能力。
而在ZF和Bosch之前，还有一家Tier 1更早布局了基于NVIDIA SoC的自动驾驶计算机——Delphi。
2015年3月份，Audi对外公布了驾驶辅助中央控制器zFAS，zFAS正是基于NVIDIA Tegra K1 SoC，并且集成了Mobileye的视觉专用芯片EyeQ3。这一中央控制器也是Audi联合Delphi、NVIDIA、Mobileye以及TTTech一同开发的，其中NVIDIA和Mobileye分别提供计算平台的IP，TTTech负责车载以太网等联网解决方案，设计整合由Audi和Deliphi完成，最后交由Delphi来生产。因为有了zFAS，Audi A8L目前也是“全球第一款量产的L3级别自动驾驶车型”最有力的竞争者。
不过有意思的是，在准备zFAS量产的同时，Delphi和Mobileye还共同研发了一套中央感知定位规划自动驾驶系统（CSLP），这是一套面向OEM开放的turnkey的自动驾驶感知与计算解决方案，计划的量产时间是2019年。CSLP集成了Mobileye的EyeQ4/Q5以及REM系统，同时Delphi整合了收购Ottomatika之后积累的软件算法。CSLP在公布之初并没有明确会使用何种平台作为主要的计算平台，不过在CES 2017上Delphi工程师告诉雷锋网新智驾他们正在测试不同的Intel平台的处理器，晚些的信息也验证了Delphi将联合宝马、英特尔、Mobileye共同研发量产高度自动驾驶解决方案，这是后话。
从zFAS（Tegra K1内核）到ZF ProAI到Bosch AI Car Computer，恰好是NVIDIA Maxwell - Pascal - Volta 3代架构的演进，也是初代Drive PX到Xavier的进阶之路。
NVIDIA通过跟Delphi、ZF、Bosch的紧密开发合作，完整布局了各个级别自动驾驶所需要的计算平台，并且摸清了OEM和Tier 1在自动驾驶开发中所需要的工具和服务。作为一家计算平台提供商，NVIDIA真正从一家汽车电子“局外人”变成了自动驾驶的“最强大脑”。
附上：从初代Drive PX到Xavier的工程之美
初代Drive PX
Drive PX2 for AutoChauffeur
Xavier
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