DeepSeek可以給自動駕駛行業(yè)帶來什么改變？

2025年的科技圈最火熱的一個話題，莫過于DeepSeek了，作為一款國產(chǎn)AI系統(tǒng)，DeepSeek憑借其開源策略、低成本優(yōu)勢以及卓越的性能，迅速成為大家矚目的焦點。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、極氪等新勢力車企或品牌，更有斑馬智行、億咖通等車機服務(wù)商也紛紛加入合作生態(tài)。DeepSeek的接入，或?qū)⒏淖儌鹘y(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)依賴單一感知模塊的局面，更讓整個系統(tǒng)由簡單的環(huán)境識別向深度場景理解與認知決策轉(zhuǎn)變。

DeepSeek在自動駕駛中有何優(yōu)勢？

在自動駕駛的傳統(tǒng)模式中，系統(tǒng)主要依賴攝像頭、雷達和激光雷達等多種傳感器采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過目標檢測和路徑規(guī)劃后完成駕駛決策。這種模式在應(yīng)對常規(guī)路況時表現(xiàn)尚可，但在復(fù)雜場景、長尾異常情況或突發(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），將整個深度學(xué)習(xí)模型劃分為多個子模塊，每個模塊專注于不同任務(wù)的處理，從而實現(xiàn)了針對復(fù)雜場景的精細化分工。這就像醫(yī)院有很多科室，在遇到病情時，可以針對性地找相關(guān)專家去處理。

DeepSeek還通過群組相對策略優(yōu)化（GRPO），讓各子模塊在多任務(wù)環(huán)境下能夠動態(tài)調(diào)整權(quán)重和參數(shù)分配，實現(xiàn)更高效的協(xié)同工作。此外，多頭潛在注意力機制（MLA）的引入，使得DeepSeek在捕捉圖像細節(jié)和多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)方面更為敏感，若應(yīng)用在自動駕駛中，可對復(fù)雜路況和極端場景具有更強的適應(yīng)能力。正是因為這些技術(shù)，讓DeepSeek在自動駕駛行業(yè)中的優(yōu)勢凸顯。

在云端訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理方面，DeepSeek也實現(xiàn)了顯著突破，這更是自動駕駛落地急需的一項技術(shù)。傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)需要依靠大量的人工標注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度模型，而數(shù)據(jù)采集、標注和預(yù)處理過程既費時又費力，并且容易受到標注質(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，在海量未標注數(shù)據(jù)中自動提取特征信息，極大地降低了對高質(zhì)量人工標注的依賴。借助混合專家架構(gòu)，不同的子模塊可以根據(jù)各自擅長的領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)進行分流處理，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的高效并行。GRPO技術(shù)進一步確保了各模塊之間在面對不同任務(wù)時能夠協(xié)同優(yōu)化，整個云端訓(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)市場變化和實際應(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)的場景識別和決策過程中表現(xiàn)得更加精準和可靠。

車端部署和實時推理能力一直是自動駕駛技術(shù)實際落地的重要考量。由于車載硬件受限于算力、功耗和存儲等因素，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型往往難以在車端實現(xiàn)高效的實時推理。DeepSeek在接入自動駕駛系統(tǒng)后可以充分考慮了車端實際應(yīng)用場景，通過模型蒸餾技術(shù)，將大規(guī)模深度模型中的知識遷移到輕量級網(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實現(xiàn)了低延遲的實時推理。車載系統(tǒng)在接入經(jīng)過蒸餾優(yōu)化后的模型后，可以在毫秒級內(nèi)處理來自各類傳感器的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)目標檢測、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，使得車端計算平臺能夠高效執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，即便在極端復(fù)雜或動態(tài)變化的路況下，也能迅速生成應(yīng)急決策。

自動駕駛系統(tǒng)需要對復(fù)雜環(huán)境進行全方位理解，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)進行深度整合，恰好解決了自動駕駛系統(tǒng)的這一痛點。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時地圖數(shù)據(jù)相結(jié)合，形成一個立體、動態(tài)的環(huán)境認知模型。通過這種數(shù)據(jù)融合方式，車輛不僅能夠識別出靜態(tài)目標，還能理解如交通管制、臨時施工或異常天氣等環(huán)境中的動態(tài)變化。多模態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于，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)源仍能補充信息，確保系統(tǒng)對環(huán)境的整體認知不受影響。這種融合技術(shù)使車輛在面對突發(fā)事件時能夠更快、更準確地做出反應(yīng)，優(yōu)化路徑規(guī)劃，并及時進行風(fēng)險預(yù)警。多模態(tài)融合不僅提升了環(huán)境識別的全面性，還為自動駕駛系統(tǒng)提供了更高的容錯性和適應(yīng)性，進一步推動了智能駕駛技術(shù)的發(fā)展。

安全性一直是自動駕駛系統(tǒng)首要考慮的問題，DeepSeek可以通過多重技術(shù)手段讓自動駕駛汽車在極端場景下穩(wěn)健運行。自動駕駛系統(tǒng)在常規(guī)場景下可能表現(xiàn)優(yōu)異，但在遇到異常情況時往往容易出現(xiàn)反應(yīng)遲緩和決策失誤。DeepSeek通過引入多頭潛在注意力機制，使自動駕駛系統(tǒng)能夠捕捉圖像中微小變化和細節(jié)信息，從而及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。在應(yīng)對突發(fā)施工、臨時交通管制以及罕見交通標志等極端情況下，系統(tǒng)能夠迅速調(diào)動各個專家模塊進行多層次分析，并生成多種應(yīng)急方案。在這種多重保護機制下，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)驗證，確保決策的準確性和及時性。

為什么車企會選擇DeepSeek？

技術(shù)的進步離不開產(chǎn)業(yè)生態(tài)的支撐，DeepSeek開放了源代碼，將模型權(quán)重和核心代碼免費向科研機構(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平臺定制開發(fā)，快速集成到自動駕駛系統(tǒng)中，并結(jié)合自身實際需求進行深度優(yōu)化。

開放生態(tài)不僅促進了技術(shù)成果的迅速擴散，還推動了數(shù)據(jù)接口、標準協(xié)議和安全機制的逐步建立，為各大平臺間的無縫對接提供了保障。各企業(yè)在合作過程中不斷反饋應(yīng)用經(jīng)驗，還可以推動平臺功能不斷迭代升級。這種跨行業(yè)、跨平臺的協(xié)同創(chuàng)新模式，使得整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈在技術(shù)上實現(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)團隊加入這一開放生態(tài)，自動駕駛領(lǐng)域?qū)⑿纬梢粋€資源共享、優(yōu)勢互補的良性循環(huán)，為智能出行時代的到來奠定堅實基礎(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，更為未來全場景、全天候自動駕駛奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和邊緣計算等領(lǐng)域的不斷進步，自動駕駛系統(tǒng)將進一步突破傳統(tǒng)瓶頸，實現(xiàn)從輔助駕駛向完全自動駕駛的跨越。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，隨著標準化接口和安全協(xié)議的逐步完善，不同平臺和設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同將更加順暢，整個自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)將朝著智能化和統(tǒng)一化方向邁進。在技術(shù)優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)協(xié)同雙重驅(qū)動下，未來的自動駕駛市場將迎來更加廣闊的發(fā)展空間，也將對智慧城市建設(shè)和交通管理模式產(chǎn)生深遠影響。

DeepSeek以其獨特的技術(shù)優(yōu)勢和開放的生態(tài)體系，正在推動自動駕駛系統(tǒng)從傳統(tǒng)的感知模式向全局認知模式轉(zhuǎn)變。車企接入DeepSeek后，不僅能降低研發(fā)和運營成本，還能顯著提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性，推動智能駕駛技術(shù)向更廣泛的市場普及。未來，隨著更多企業(yè)和科研機構(gòu)加入這一技術(shù)生態(tài)，自動駕駛技術(shù)將迎來從輔助駕駛向完全無人駕駛的轉(zhuǎn)變，全面推動智能交通時代的到來。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駕駛技術(shù)進步的重要引擎，為實現(xiàn)安全、高效、綠色的未來出行提供無限可能，或許DeepSeek就是自動駕駛的“奇點”時刻。

審核編輯 黃宇