Кани объяснил сложности создания автономных автомобилей уровня 5 тем, что современные системы помощи водителю работают на основе заранее запрограммированных сценариев, тогда как настоящая автономия требует способности имитировать естественное поведение человека за рулём через машинное обучение. Это заявление косвенно контрастирует с подходом Tesla, которая с конца апреля тестирует автомобили Model Y с функцией автопилота на дорогах Остина (Техас).

Nvidia акцентирует, что большинство ДТП происходят из-за человеческого фактора — невнимательности или ошибок в оценке ситуации. Разработка DRIVE направлена на снижение этих рисков за счёт глубокого обучения и базовых моделей, обученных на больших массивах данных о поведении водителей. В отличие от традиционных модульных систем, где компоненты восприятия, прогнозирования, планирования и управления работают отдельно, DRIVE объединяет эти функции, обрабатывая данные с датчиков и напрямую управляя действиями автомобиля без жёстких алгоритмов. Для обучения моделей используются как реальные, так и синтетические данные, что, по утверждению компании, позволяет системе безопасно ориентироваться в сложных условиях, принимая решения, близкие к человеческим.

Аппаратную основу DRIVE составляют три платформы: бортовой компьютер DRIVE AGX, системы DGX для обучения ИИ-моделей, а также платформы Omniverse и Cosmos на базе серверов OVX с графическими процессорами L40S — они предназначены для моделирования и генерации синтетических данных. Ранее Nvidia анонсировала партнёрство с рядом автопроизводителей, включая лидера по выпуску электромобилей BYD, Mercedes-Benz, Toyota, Volvo и Volkswagen, которые планируют интегрировать DRIVE в свои модели.