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AI系統，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、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、億咖通等車機服務商也紛紛加入合作生態(tài)。DeepSeek的接入，或將改變傳統自動駕駛系統依賴單一感知模塊的局面，更讓整個系統由簡單的環(huán)境識別向深度場景理解與認知決策轉變。

DeepSeek在自動駕駛中有何優(yōu)勢？

在自動駕駛的傳統模式中，系統主要依賴攝像頭、雷達和激光雷達等多種傳感器采集數據，經過目標檢測和路徑規(guī)劃后完成駕駛決策。這種模式在應對常規(guī)路況時表現尚可，但在復雜場景、長尾異常情況或突發(fā)事件中，往往因數據處理單一、算法魯棒性不足而導致安全隱患。DeepSeek的出現改變了這一局面，DeepSeek創(chuàng)新性地采用了混合專家架構（MoE），將整個深度學習模型劃分為多個子模塊，每個模塊專注于不同任務的處理，從而實現了針對復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環(huán)境下能夠動態(tài)調整權重和參數分配，實現更高效的協同工作。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)信息關聯方面更為敏感，若應用在自動駕駛中，可對復雜路況和極端場景具有更強的適應能力。正是因為這些技術，讓DeepSeek在自動駕駛行業(yè)中的優(yōu)勢凸顯。

在云端訓練和數據處理方面，DeepSeek也實現了顯著突破，這更是自動駕駛落地急需的一項技術。傳統的自動駕駛系統需要依靠大量的人工標注數據來訓練深度模型，而數據采集、標注和預處理過程既費時又費力，并且容易受到標注質量和數據不平衡問題的影響。DeepSeek采用自監(jiān)督學習和遷移學習的方法，在海量未標注數據中自動提取特征信息，極大地降低了對高質量人工標注的依賴。借助混合專家架構，不同的子模塊可以根據各自擅長的領域對數據進行分流處理，從而實現數據處理的高效并行。GRPO技術進一步確保了各模塊之間在面對不同任務時能夠協同優(yōu)化，整個云端訓練過程變得更加高效和穩(wěn)定。經過優(yōu)化后的訓練流程，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市場變化和實際應用需求。這種深層次的數據處理和優(yōu)化方式，為自動駕駛系統提供了更高質量的基礎數據，從而在后續(xù)的場景識別和決策過程中表現得更加精準和可靠。

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，傳統的深度學習模型往往難以在車端實現高效的實時推理。DeepSeek在接入自動駕駛系統后可以充分考慮了車端實際應用場景，通過模型蒸餾技術，將大規(guī)模深度模型中的知識遷移到輕量級網絡中。這樣的優(yōu)化不僅大幅降低了模型參數量，還在保持高精度的同時實現了低延遲的實時推理。車載系統在接入經過蒸餾優(yōu)化后的模型后，可以在毫秒級內處理來自各類傳感器的數據，實現目標檢測、車道跟蹤和緊急預警等功能。低功耗芯片和專用AI加速器的應用，使得車端計算平臺能夠高效執(zhí)行深度學習任務，即便在極端復雜或動態(tài)變化的路況下，也能迅速生成應急決策。

自動駕駛系統需要對復雜環(huán)境進行全方位理解，而單一傳感器的數據往往無法全面覆蓋所有場景。DeepSeek的多模態(tài)數據融合技術，借助DeepSeek-VL2模型，可以將視覺、文本、語音及其他傳感器數據進行深度整合，恰好解決了自動駕駛系統的這一痛點。車載攝像頭采集的圖像信息經過深度卷積網絡處理后，與來自路牌、廣告牌的文字信息及實時地圖數據相結合，形成一個立體、動態(tài)的環(huán)境認知模型。通過這種數據融合方式，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)數據的優(yōu)勢在于，即使某一傳感器出現故障或數據異常，其他數據源仍能補充信息，確保系統對環(huán)境的整體認知不受影響。這種融合技術使車輛在面對突發(fā)事件時能夠更快、更準確地做出反應，優(yōu)化路徑規(guī)劃，并及時進行風險預警。多模態(tài)融合不僅提升了環(huán)境識別的全面性，還為自動駕駛系統提供了更高的容錯性和適應性，進一步推動了智能駕駛技術的發(fā)展。

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

為什么車企會選擇DeepSeek？

技術的進步離不開產業(yè)生態(tài)的支撐，DeepSeek開放了源代碼，將模型權重和核心代碼免費向科研機構開放，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封閉研發(fā)模式，促使各方在技術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中，并結合自身實際需求進行深度優(yōu)化。

開放生態(tài)不僅促進了技術成果的迅速擴散，還推動了數據接口、標準協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用經驗，還可以推動平臺功能不斷迭代升級。這種跨行業(yè)、跨平臺的協同創(chuàng)新模式，使得整個自動駕駛產業(yè)鏈在技術上實現了質的飛躍，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團隊加入這一開放生態(tài)，自動駕駛領域將形成一個資源共享、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。

隨著DeepSeek被車企廣泛應用，可以讓現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基礎。隨著人工智能、大數據和邊緣計算等領域的不斷進步，自動駕駛系統將進一步突破傳統瓶頸，實現從輔助駕駛向完全自動駕駛的跨越。技術的不斷迭代將促使車輛在復雜路況和極端環(huán)境下表現得更加出色，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。從產業(yè)鏈方面考慮，隨著標準化接口和安全協議的逐步完善，不同平臺和設備間的數據共享與協同將更加順暢，整個自動駕駛生態(tài)系統將朝著智能化和統一化方向邁進。在技術優(yōu)勢與產業(yè)協同雙重驅動下，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和交通管理模式產生深遠影響。

DeepSeek以其獨特的技術優(yōu)勢和開放的生態(tài)體系，正在推動自動駕駛系統從傳統的感知模式向全局認知模式轉變。車企接入DeepSeek后，不僅能降低研發(fā)和運營成本，還能顯著提高系統的魯棒性和適應性，推動智能駕駛技術向更廣泛的市場普及。未來，隨著更多企業(yè)和科研機構加入這一技術生態(tài)，自動駕駛技術將迎來從輔助駕駛向完全無人駕駛的轉變，全面推動智能交通時代的到來。DeepSeek所引發(fā)的技術革新和產業(yè)協同，無疑將成為全球自動駕駛技術進步的重要引擎，為實現安全、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