NVIDIA(辉达)旗下Jetson嵌入式平台与GPU顶尖技术力助开发者在世界各地如 IEEE Smart World NVIDIA AI 城市挑战赛(IEEEE Smart World NVIDIA AI Smart City)、世界机器人大会(RoboCup)与Amazon机器人挑战赛(Amazon Robotics Challenge)中大放异彩，连结全球科技菁英齐聚一堂，激荡机器学习领域的研究火花与多元应用。

RoboCup足球机器人。

NVIDIA AI 城市挑战赛改善车流与行人安全

NVIDIA 与 IEEE 携手合作在美国举办 AI 城市挑战赛，集结全球 150 位顶尖的研究人员与科学家以 Jetson TX2 开发人员套件提供从云端至终端装置的解决方案，利用现有摄影机与庞大资料改善城市智能与安全性，克服都会区交通障碍 。

叁赛者轮流使用两部 NVIDIA DGX AI 超级电脑建构训练模型，针对主办单位所提供之高解析监视影片进行标签、侦测与分类作业。比赛最终由伊利诺大学香槟分校以及华盛顿大学西雅图分校分别以优越的定位侦测与分类方法和创新研究手法拔得头筹，获得 NVIDIA Jetson TX2 开发人员套件并同时赢得 NVIDIA TITAN Xp GPU。

NVIDIA AI 城市部门技术长 Milind Naphade 表示：「NVIDIA 希??将这项挑战赛变成都会车流影片分析的 ImageNet 大赛，突破传统的影像分析辨识竞赛。每个国家的交通主管部门都能运用这些模型发掘出新价值。」

GPU 与深度学习在 RoboCup 与 Amazon 机器人挑战赛脱颖而出

在日本，NVIDIA 首度赞助全球规模最大的 RoboCup 机器人竞赛，其中由千叶工业大学 CIT Brains 团队所设计的足球机器人最为吸睛。CIT Brains 队长 Youta Seki 表示：「透过Jetson TX1，我们建置以深度学习为基础训练的物体侦测网路，让机器人 YOLO 找到足球并射门破网。」

另外，来自各国 15 所大学叁赛队伍也利用以 Jetson 为核心的 Toyota Human Support Robot (HSR) 标准平台，在 RoboCup@Home 挑战赛中设计出功能各异的作品，协助人类完成如摆放桌子、挂衣服和端食物等日常家事。

针对为提升捡货与出货自动化效率而设立的 Amazon 机器人挑战赛，所有叁赛队伍皆采用 NVIDIA GPU 以数千个店内物体影像资料来训练其类神经网路模型，并运用 GPU 深度学习推论技术来执行物体与姿态辨识作业。最後由澳洲机器人视觉中心运用雷射列印零件组装出的Cartman拿下奖项以及8万美元的奖金。