越來越多行業(yè)正在研究如何讓DeepSeek賦能，智能汽車作為交互需求及智能化發(fā)展的主要陣地，已然成為爭(zhēng)奪DeepSeek布局的主要行業(yè)。截至2月12日，已經(jīng)有超過20余家車企和品牌宣布接入DeepSeek，其中包括比亞迪、吉利、奇瑞、長(zhǎng)安、上汽、東風(fēng)、廣汽等主流車企，以及包括嵐圖、智己、極氪等新勢(shì)力車企或品牌，更有斑馬智行、億咖通等車機(jī)服務(wù)商也紛紛加入合作生態(tài)。DeepSeek的接入，或?qū)⒏淖儌鹘y(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴單一感知模塊的局面，更讓整個(gè)系統(tǒng)由簡(jiǎn)單的環(huán)境識(shí)別向深度場(chǎng)景理解與認(rèn)知決策轉(zhuǎn)變。

DeepSeek在自動(dòng)駕駛中有何優(yōu)勢(shì)?

在自動(dòng)駕駛的傳統(tǒng)模式中，系統(tǒng)主要依賴攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等多種傳感器采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過目標(biāo)檢測(cè)和路徑規(guī)劃后完成駕駛決策。這種模式在應(yīng)對(duì)常規(guī)路況時(shí)表現(xiàn)尚可，但在復(fù)雜場(chǎng)景、長(zhǎng)尾異常情況或突發(fā)事件中，往往因數(shù)據(jù)處理單一、算法魯棒性不足而導(dǎo)致安全隱患。DeepSeek的出現(xiàn)改變了這一局面，DeepSeek創(chuàng)新性地采用了混合專家架構(gòu)(MoE)，將整個(gè)深度學(xué)習(xí)模型劃分為多個(gè)子模塊，每個(gè)模塊專注于不同任務(wù)的處理，從而實(shí)現(xiàn)了針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的精細(xì)化分工。這就像醫(yī)院有很多科室，在遇到病情時(shí)，可以針對(duì)性地找相關(guān)專家去處理。

DeepSeek還通過群組相對(duì)策略優(yōu)化(GRPO)，讓各子模塊在多任務(wù)環(huán)境下能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重和參數(shù)分配，實(shí)現(xiàn)更高效的協(xié)同工作。此外，多頭潛在注意力機(jī)制(MLA)的引入，使得DeepSeek在捕捉圖像細(xì)節(jié)和多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)方面更為敏感，若應(yīng)用在自動(dòng)駕駛中，可對(duì)復(fù)雜路況和極端場(chǎng)景具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力。正是因?yàn)檫@些技術(shù)，讓DeepSeek在自動(dòng)駕駛行業(yè)中的優(yōu)勢(shì)凸顯。

在云端訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理方面，DeepSeek也實(shí)現(xiàn)了顯著突破，這更是自動(dòng)駕駛落地急需的一項(xiàng)技術(shù)。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要依靠大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度模型，而數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和預(yù)處理過程既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，并且容易受到標(biāo)注質(zhì)量和數(shù)據(jù)不平衡問題的影響。DeepSeek采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的方法，在海量未標(biāo)注數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征信息，極大地降低了對(duì)高質(zhì)量人工標(biāo)注的依賴。借助混合專家架構(gòu)，不同的子模塊可以根據(jù)各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分流處理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的高效并行。GRPO技術(shù)進(jìn)一步確保了各模塊之間在面對(duì)不同任務(wù)時(shí)能夠協(xié)同優(yōu)化，整個(gè)云端訓(xùn)練過程變得更加高效和穩(wěn)定。經(jīng)過優(yōu)化后的訓(xùn)練流程，不僅大幅縮短了模型更新和迭代的周期，而且顯著降低了研發(fā)成本，使得車企可以更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化和實(shí)際應(yīng)用需求。這種深層次的數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化方式，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了更高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而在后續(xù)的場(chǎng)景識(shí)別和決策過程中表現(xiàn)得更加精準(zhǔn)和可靠。

車端部署和實(shí)時(shí)推理能力一直是自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)際落地的重要考量。由于車載硬件受限于算力、功耗和存儲(chǔ)等因素，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型往往難以在車端實(shí)現(xiàn)高效的實(shí)時(shí)推理。DeepSeek在接入自動(dòng)駕駛系統(tǒng)后可以充分考慮了車端實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，通過模型蒸餾技術(shù)，將大規(guī)模深度模型中的知識(shí)遷移到輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)中。這樣的優(yōu)化不僅大幅降低了模型參數(shù)量，還在保持高精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了低延遲的實(shí)時(shí)推理。車載系統(tǒng)在接入經(jīng)過蒸餾優(yōu)化后的模型后，可以在毫秒級(jí)內(nèi)處理來自各類傳感器的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、車道跟蹤和緊急預(yù)警等功能。低功耗芯片和專用AI加速器的應(yīng)用，使得車端計(jì)算平臺(tái)能夠高效執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，即便在極端復(fù)雜或動(dòng)態(tài)變化的路況下，也能迅速生成應(yīng)急決策。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要對(duì)復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行全方位理解，而單一傳感器的數(shù)據(jù)往往無法全面覆蓋所有場(chǎng)景。DeepSeek的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，借助DeepSeek-VL2模型，可以將視覺、文本、語音及其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行深度整合，恰好解決了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的這一痛點(diǎn)。車載攝像頭采集的圖像信息經(jīng)過深度卷積網(wǎng)絡(luò)處理后，與來自路牌、廣告牌的文字信息及實(shí)時(shí)地圖數(shù)據(jù)相結(jié)合，形成一個(gè)立體、動(dòng)態(tài)的環(huán)境認(rèn)知模型。通過這種數(shù)據(jù)融合方式，車輛不僅能夠識(shí)別出靜態(tài)目標(biāo)，還能理解如交通管制、臨時(shí)施工或異常天氣等環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化。多模態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于，即使某一傳感器出現(xiàn)故障或數(shù)據(jù)異常，其他數(shù)據(jù)源仍能補(bǔ)充信息，確保系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的整體認(rèn)知不受影響。這種融合技術(shù)使車輛在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)能夠更快、更準(zhǔn)確地做出反應(yīng)，優(yōu)化路徑規(guī)劃，并及時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。多模態(tài)融合不僅提升了環(huán)境識(shí)別的全面性，還為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了更高的容錯(cuò)性和適應(yīng)性，進(jìn)一步推動(dòng)了智能駕駛技術(shù)的發(fā)展。

安全性一直是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)首要考慮的問題，DeepSeek可以通過多重技術(shù)手段讓自動(dòng)駕駛汽車在極端場(chǎng)景下穩(wěn)健運(yùn)行。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在常規(guī)場(chǎng)景下可能表現(xiàn)優(yōu)異，但在遇到異常情況時(shí)往往容易出現(xiàn)反應(yīng)遲緩和決策失誤。DeepSeek通過引入多頭潛在注意力機(jī)制，使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠捕捉圖像中微小變化和細(xì)節(jié)信息，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。在應(yīng)對(duì)突發(fā)施工、臨時(shí)交通管制以及罕見交通標(biāo)志等極端情況下，系統(tǒng)能夠迅速調(diào)動(dòng)各個(gè)專家模塊進(jìn)行多層次分析，并生成多種應(yīng)急方案。在這種多重保護(hù)機(jī)制下，即使部分傳感器數(shù)據(jù)受到干擾或異常，系統(tǒng)仍能通過冗余數(shù)據(jù)驗(yàn)證，確保決策的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

為什么車企會(huì)選擇DeepSeek?

技術(shù)的進(jìn)步離不開產(chǎn)業(yè)生態(tài)的支撐，DeepSeek開放了源代碼，將模型權(quán)重和核心代碼免費(fèi)向科研機(jī)構(gòu)開放，也促使了DeepSeek被越來越多車企推崇。這一開放策略打破了傳統(tǒng)封閉研發(fā)模式，促使各方在技術(shù)上展開廣泛合作和交流。車企可以基于DeepSeek平臺(tái)定制開發(fā)，快速集成到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，并結(jié)合自身實(shí)際需求進(jìn)行深度優(yōu)化。

開放生態(tài)不僅促進(jìn)了技術(shù)成果的迅速擴(kuò)散，還推動(dòng)了數(shù)據(jù)接口、標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議和安全機(jī)制的逐步建立，為各大平臺(tái)間的無縫對(duì)接提供了保障。各企業(yè)在合作過程中不斷反饋應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，還可以推動(dòng)平臺(tái)功能不斷迭代升級(jí)。這種跨行業(yè)、跨平臺(tái)的協(xié)同創(chuàng)新模式，使得整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，也為大規(guī)模推廣和商業(yè)化落地創(chuàng)造了有利條件。隨著更多車企和技術(shù)團(tuán)隊(duì)加入這一開放生態(tài)，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)⑿纬梢粋€(gè)資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的良性循環(huán)，為智能出行時(shí)代的到來奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

隨著DeepSeek被車企廣泛應(yīng)用，可以讓現(xiàn)有的高階智駕能力大幅提升，更為未來全場(chǎng)景、全天候自動(dòng)駕駛奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和邊緣計(jì)算等領(lǐng)域的不斷進(jìn)步，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將進(jìn)一步突破傳統(tǒng)瓶頸，實(shí)現(xiàn)從輔助駕駛向完全自動(dòng)駕駛的跨越。技術(shù)的不斷迭代將促使車輛在復(fù)雜路況和極端環(huán)境下表現(xiàn)得更加出色，行駛安全性和可靠性將達(dá)到前所未有的高度。

低成本高效率的研發(fā)模式也將讓高端自動(dòng)駕駛技術(shù)逐步向中低端車型普及，從而加速無人出租車、智能物流車和共享出行等新型出行模式的發(fā)展。從產(chǎn)業(yè)鏈方面考慮，隨著標(biāo)準(zhǔn)化接口和安全協(xié)議的逐步完善，不同平臺(tái)和設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同將更加順暢，整個(gè)自動(dòng)駕駛生態(tài)系統(tǒng)將朝著智能化和統(tǒng)一化方向邁進(jìn)。在技術(shù)優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同雙重驅(qū)動(dòng)下，未來的自動(dòng)駕駛市場(chǎng)將迎來更加廣闊的發(fā)展空間，也將對(duì)智慧城市建設(shè)和交通管理模式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

DeepSeek以其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和開放的生態(tài)體系，正在推動(dòng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從傳統(tǒng)的感知模式向全局認(rèn)知模式轉(zhuǎn)變。車企接入DeepSeek后，不僅能降低研發(fā)和運(yùn)營(yíng)成本，還能顯著提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性，推動(dòng)智能駕駛技術(shù)向更廣泛的市場(chǎng)普及。未來，隨著更多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)加入這一技術(shù)生態(tài)，自動(dòng)駕駛技術(shù)將迎來從輔助駕駛向完全無人駕駛的轉(zhuǎn)變，全面推動(dòng)智能交通時(shí)代的到來。DeepSeek所引發(fā)的技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)協(xié)同，無疑將成為全球自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)步的重要引擎，為實(shí)現(xiàn)安全、高效、綠色的未來出行提供無限可能，或許DeepSeek就是自動(dòng)駕駛的“奇點(diǎn)”時(shí)刻。