在此次GTC 2017期間，將電腦視覺應用在自動駕駛或駕駛輔助系統的應用依然不少，主要還是藉由NVIDIA Drive PX2自動駕駛平台提供所需學習分析運算效能，同時也能藉由外在輔助提供自動駕駛過程中的行駛路線修正，或是停車時的輔助判斷。
以目前包含NVIDIA、Tesla等所打造的自動駕駛技術，主要還是聚焦在駕駛必須能隨時介入操作，亦即屬於SAE4等級的高度自動駕駛能力，仍未能全面實現可完全交由車輛自行判斷駕駛的SAE5等級的自動駕駛模式，此部份依然仰賴更完整的學習資訊、即時運算能力與更完善的外部輔助才能實現。
而Tesla日前已經透露最快在2017年年底讓Tesla車主可透過自動駕駛功能從紐約行駛到洛杉磯，其中預期藉由採用Nvidia代號「Parker (蜘蛛人)」的全新Tegra處理器所驅動運算模組提供更高分析學習能力，讓車輛可判斷所有路況且做出合適操控反應。不過，Intel及NVIDIA則是保守地估計更完善的自動駕駛應用將在2020年後開始普及，目前前者已經出資收購Mobileye強化自動駕駛技術，而後者則與Bosch合作打造自動駕駛解決方案。
在此次於GTC 2017展示內容中，NVIDIA除展示與PACCAR合作大型自動駕駛拖車頭Peterbilt 389，藉由NVIDIA DrivePX 2自動駕駛平台提供可在高速公路，或是州際道路等趨近單純的直線道路以自動駕駛形式行駛，過程中可讓駕駛放鬆心情，避免長途駕駛造成疲倦操作而產生意外。而原本以Lincoln MKZ改造而成的自動駕駛訓練車BB-8，則是改以福特2017年款Fusion，同樣仍以NVIDIA DrivePX 2自動駕駛平台為基礎，但同樣在車內提供可讓駕駛強制介入的紅色緊急停止按鈕。
為了讓自動駕駛技術更為精進，除了持續藉由DrivePX 2自動駕駛平台強化學習運算效能，NVIDIA更額外發展避免自動駕駛車輛行駛路線偏離的道路領航修正系統，並且針對車輛停靠需求提供合適的導引技術，讓自動駕駛車輛行進、停靠都能更加順利、安全。而先前針對智慧城市打造應用影像分析與智慧運算的Metropolis智慧影像分析平台，其實也能進一步用於車輛駕駛輔助。
