FSG 賽事冠軍 ETH Zurich 隊及其它大學生組成的隊伍，靠著 NVIDIA 的 GPU 參與這場全球性的無人駕駛賽事。
由大學生研究出的胰島素、量子理論與納許均衡（Nash equilibrium）等重大發現，對於這個世界有著無比貢獻。
而在上個世紀成為交通運輸方面最大突破性發展之一的自動駕駛車，也是其中一員。其實目前多數自動駕駛技術皆脫胎自美國國防高等研究計劃署（更為人所知的名稱為 DARPA），在2005年和2007年所資助的多項大學賽事。
本月稍早在德國霍根海姆賽道舉行的 Formula Student Germany（FSG，德國大學生方程式汽車大賽）無人駕駛車大賽，讓學生們有機會測試和展示其開發自動駕駛車的技能。
今年舉辦第二屆的 FSG 賽事，為 FSG 國際設計活動的一環，吸引了來自25國的四千名學生參與。在17支 FSG 無人駕駛車學生隊裡的五支隊伍，包括奪冠的蘇黎世聯邦理工學院隊，皆選擇使用強大的 NVIDIA GPU 來設計其自動駕駛車，以將設計能力發揮的淋漓盡致。
達姆施塔特工業大學隊技術長 Tu Pham 說：「FSG 無人駕駛車賽事讓我們有機會學習自動駕駛領域的最新技術。將 NVIDIA GPU 用於我們的電腦視覺神經網路上，大幅提升了運算效能，我們甚至還沒徹底發揮它的運算實力。」
考驗綜合能力
參加今年 FSG 無人駕駛車賽事的隊伍，必須從頭開始設計和部署自動駕駛車。
這些學生隊伍必須為他們開發出的車輛，獨力提出設計概念和商業計畫，建立和執行緊湊的技術檢查，賽事主辦方還會進行嚴格的「車檢」活動。在舉行 FSG 賽事的這一週裡，各隊必須在賽道上對其車輛進行多學科的測試。
無人駕駛車賽事與燃油車及電動車賽事同時進行，這也要求各隊設計、打造自己的創新技術，並且在賽道上一較高下。
在進行決賽前的這一週裡，主辦方對各隊的技術設計、製造工藝和成本計畫均嚴密進行評估。這些結果再與靜態分數（設計、商業計畫、策略）及動態分數（賽道表現、學科評分）進行加總，最高分者即獲得冠軍。
搭載 GPU 的結局
隨著發展腳步從藍圖進到賽道，學生們表示 NVIDIA GPU 推動了其深度學習演算法順利向前發展。
挪威科技大學隊無人駕駛車首席工程師 Mathias Backsaether 說：「我們是第一次參賽，目標是用跟去年冠軍差不多的單圈時間來完成所有動態賽事，我們得把目標設的高一點。我們為此使用了 NVIDIA 的 GPU，以便輕鬆測試我們的自動駕駛軟體。」
這些隊伍在打造和部署無人駕駛車方面所投注的心血，將有助於帶動這項突破性技術的全面發展。NVIDIA 將持續與全球各大學的研究人員合作，幫助學生實踐其設計和創新，在全球舞台上展示他們的發現。