在今年于CES 2015宣布推出Tegra X1，并且针对车载系统提供Drive CX与Drive PX等应用Tegra X1处理器效能的车用电脑模组之后，我们后续也针对此次发表内容与Nvidia执行长黄仁勋进行简单的访谈。
智慧车载系统的主控权
对于此次在CES 2015所发表内容，黄仁勋认为车载系统视相当有趣的平台，并且也将成为下一个市场发展重点，同时更具有其背后发展价值，亦即确保驾驶本身、乘客，以及行车期间四周安全，进而以此改变人们生活方式。
虽然有不少人认为车载系统似乎无需放置太多的处理效能，或是应该设法让车辆成为能自动驾驶的全方位“Super Car”，黄仁勋认为行车途中有太多无法掌握、无法想像意外可能产生，因此依然需要相当充足的运算效能，同时驾驶本身仍应保有控制方向盘的权利，即便车载系统能协助驾驶避免发生意外，仍应以扮演最佳辅助角色为主，最终依然要能让驾驶者自行决定如何执行。
但对于未来若朝全面发展自动驾驶的趋势，黄仁勋也表示接受，但此类技术应该是以循序渐进方式打造，而不是一昧全部往无人驾驶方向投入。因此，在现行车载系统若无法百分之百协助驾驶做出最佳行驶选择，那么还是维持让驾驶能自行决定行驶方式。
智慧车载需要更多运算效能
而Nvidia投入发展车载系统已经超过10年，虽然目前相关发展相较原本的想像仍处于起步阶段，但已经能将庞大的电脑运算模组占据体积缩减至仅约一枚硬币大小，进而让车辆重量与空间更为轻便，甚至耗电量更少，但效能已经能协助无人驾驶车辆透过电脑学习与电脑视觉方式“知晓”四周环境，进而做出最佳行驶方式。
在此次宣布推出应用Tegra X1的Drive CX与Drive PX，主要配合本身即时运算量表现，配合SurroundVision电脑视觉技术，让车辆能在行驶间透过高达12组摄影镜头与多项感应元件，以及配合旗下Tesla为基础的云端运算资源，进而让车辆学习透过影像识别后得资料所代表含意，同时如何做出最正确或最佳应对措施。
藉由此类技术发展，未来也能持续投入无人驾驶车辆发展，例如近期Nvidia便携手奥迪打造旗下无人自动车，并且协助其上路实际测试。对于未来改变应用，也能在驾驶将车辆行驶到停车场后，让车辆本身自行进入停车场寻找停车位，并且可在驾驶需要使用车辆时自动开启，同时将车辆自动引导至驾驶所在位置，而不必让驾驶自行在庞大停车场中寻找车辆。
而在车辆学习部分，除了车辆本身即有一定运算效能与软体端应用内容，未来也会持续透过更新方式让车辆功能维持更新，同时透过云端运算学习，并且反馈至车辆的模式，也能让车辆本身更为聪明。在此背后的运算将远比想像中来得复杂，也因此车载系统发展其实远比传统电脑、手持装置有更多业界水平式合作发展，例如目前还没有任何车厂能自行一手包办制作处理器、感应元件、作业系统与软体服务，必须透过不同业界合作才能促成智慧车载生态体系成长。
也因此诸如Nvidia专注于电脑虚拟视觉运算发展，其他厂商可能积极发展通讯连接技术、作业系统平台应用等，最终都能协助让智慧车载发展越来越为茁壮。
Tegra X1不仅应用在车载系统
至于此次CES 2015展出内容主要聚焦在车载系统应用，黄仁勋其实也透露Tegra X1在平板、Windows 10也都有相当相容表现，预期2015年将会有更多应用产品陆续推出。不过，Tegra X1并未被提及是否用于手机产品，主因还是在于伴随效能提升后所产生热能，以及电池损耗问题，导致此款处理器无法应用于手机产品。
而距离去年才推出Tegra K1处理器，今年再次宣布推出新款Tegra X1，是否造成市场布局应用难以抉择，黄仁勋认为目前Nvidia在行动处理器部分，主要在一年着重于CPU架构，隔一年则会着重在GPU表现改进，或许今年宣布推出以Maxwell显示架构的Tegra X1后，明年或许可能就会推出“Denver 2”之类的处理器架构。
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