从而能够让驾驶者在快的时间察觉可能发生的危险。通常包括导航与实时交通系统TMC，电子系统ISA、自适应巡航ACC、车道偏移报警系统LDWS、车道保持系统，碰撞避免或预碰撞系统、夜视系统、自适应灯光控制、行人保护系统、自动泊车系统、交通标志识别、盲点探测，驾驶员疲劳探测、下坡控制系统和电动汽车报警系统等。汽车电子系统正在由分散式架构（众多的ECU控制），逐渐向集中式乃至中央控制系统（超级处理器）演进，这一趋势落实到ADAS上也是同样规律。这一趋势的变化，包括减少ECU，降低功耗，提高处理器和内存利用效率，降低软件的开发难度和提高安全。同时，对ADAS处理器芯片来说，目前呈现出如智能家居类似的产品形态。
并且还内置了两个EVE加速器。无论是在处理影音方面，还是车载摄像头的驾驶，可利用汽车内部和外部的摄像头来呈现如物体和行人检测、增强的现实导航和驾驶员身份识别等多种功能。TDA系列一直是侧重于ADAS功能，TDA3x系列可支持车道线、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。这些算法对于前置摄像头、全车环视、融合、雷达与智能后置摄像头等众多ADAS应用的有效使用至关重要。随着人工智能和无人驾驶技术的兴起，由于NVIDIA的GPU极强的并行计算能力，特别适合做深度学习。一般认为相对于Mobileye只专注于视觉处理，NVIDIA的方案重点在于融合不同传感器。
人工智能深度网络中，关键的能力是“训练”和“推理”。因此AI芯片可分为训练芯片和推理芯片。“训练”是从海量的数据中完成特征的学习，这需要极高的计算精度、较大的内存和访问带宽，主要应用在云计算、数据中心上。英伟达凭借GPU成为AI云端芯片的龙头，英特尔也通过大举收购AI芯片企业与英伟达积极竞争。其他AI云端芯片主要有谷歌的TPU、寒武纪NPU、阿里巴巴的含光华为昇腾百度昆仑等。“推理”取决于场景需求，需在速度、能耗、安全、硬件成本等满足不同的垂直场景需求，在云端、边缘端均有运用。根据应用场景的不同，典型的推理芯片有依图科技的云端芯片“求索”；云知声、探境科技的语音识别芯片；地平线、黑芝麻智能的自动驾驶芯片等等。
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