“AI‘上車(chē)’”的敘事已經(jīng)平淡、甚至近乎泛濫之際，DeepSeek以異軍突起之姿，強(qiáng)勢(shì)“攪動(dòng)”智駕產(chǎn)業(yè)。
1月20日，DeepSeek正式發(fā)布DeepSeek-R1模型，并同步開(kāi)源模型權(quán)重。憑借低廉的成本價(jià)格和異常強(qiáng)悍的性能，DeepSeek僅用7天實(shí)現(xiàn)用戶(hù)增長(zhǎng)破億，成為全球現(xiàn)象級(jí)的應(yīng)用。
在多模態(tài)方面，DeepSeek于2024年12月發(fā)布了用于高級(jí)多模態(tài)理解的專(zhuān)家混合視覺(jué)語(yǔ)言模型——DeepSeek-VL2，模型的視覺(jué)問(wèn)答、光學(xué)字符識(shí)別、文檔/表格/圖表理解以及視覺(jué)定位等能力得到進(jìn)一步提升。
實(shí)際上，在DeepSeek名不見(jiàn)經(jīng)傳時(shí)，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)關(guān)注到了其旗下模型，部分自動(dòng)駕駛公司已開(kāi)始提前探索該模型的應(yīng)用潛力。
“效果超出預(yù)期！我們今年初在內(nèi)部進(jìn)行了實(shí)際測(cè)試，DeepSeek最直觀(guān)的變化就是對(duì)模型訓(xùn)練效率的提升，它可以將推理響應(yīng)時(shí)間縮短40%，甚至50%，同時(shí)算力利用率也有一定的下降。”一位某智駕龍頭企業(yè)高管透露說(shuō)。
在業(yè)內(nèi)看來(lái)，DeepSeek作為開(kāi)源基礎(chǔ)模型，有望加速智能駕駛的訓(xùn)練速度，降低智能駕駛的訓(xùn)練成本，成為智駕訓(xùn)練的重要工具。
就智駕系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)而言，知行汽車(chē)科技系統(tǒng)總監(jiān)張偉分析稱(chēng)，復(fù)雜城區(qū)場(chǎng)景是當(dāng)前開(kāi)發(fā)難度最大的地方，依賴(lài)傳統(tǒng)的感知模型很難去解決此類(lèi)長(zhǎng)尾場(chǎng)景。各個(gè)企業(yè)都在嘗試開(kāi)發(fā)訓(xùn)練VLM模型（視覺(jué)語(yǔ)言模型），以?xún)?yōu)化系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景的檢測(cè)及處理能力。
但開(kāi)發(fā)這樣一套系統(tǒng)，依賴(lài)極大的云端算力及數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本，部署到車(chē)端的模型也要依賴(lài)較大算力的硬件平臺(tái)。而DeepSeek通過(guò)其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，例如MoE（混合專(zhuān)家架構(gòu)）、GRPO（群組相對(duì)策略?xún)?yōu)化）、MLA（多頭潛在注意力機(jī)制）等，可以更好賦能智駕系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。
“一言以蔽之，DeepSeek有助于以更少的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練成本，實(shí)現(xiàn)同等性能的城市自動(dòng)駕駛功能。”張偉說(shuō)。
具體來(lái)看，在云端訓(xùn)練環(huán)節(jié)，用于自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，要經(jīng)過(guò)標(biāo)注后才能進(jìn)行模型訓(xùn)練，最后才得到能夠識(shí)別車(chē)輛和行人的深度學(xué)習(xí)模型。DeepSeek本身降低了對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求，因此可以幫助智駕企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和生成，降低數(shù)采和標(biāo)注的成本。
在車(chē)端，DeepSeek可以通過(guò)蒸餾提升模型能力，降低車(chē)端計(jì)算資源需求，并降低車(chē)端部署成本。模型單次調(diào)用算力需求和訓(xùn)練成本都因此大大降低。
在場(chǎng)景理解上，張偉認(rèn)為，跨模態(tài)遷移后DeepSeek邏輯性與場(chǎng)景理解力更強(qiáng)，在極端路況（如斷頭路、罕見(jiàn)交通標(biāo)志識(shí)別、突發(fā)道路施工等）的表現(xiàn)有望優(yōu)于傳統(tǒng)模型。黑芝麻智能CMO（首席市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)官）楊宇欣同樣表示，未來(lái)DeepSeek可以用于融合視覺(jué)、語(yǔ)音、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更擬人化的駕駛決策，例如在復(fù)雜路口動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃，或在突發(fā)狀況中快速生成安全策略。
楊宇欣認(rèn)為，DeepSeek等大模型的核心價(jià)值在于通過(guò)端側(cè)高效推理能力，推動(dòng)智能駕駛系統(tǒng)從“感知驅(qū)動(dòng)”向“認(rèn)知驅(qū)動(dòng)”升級(jí)。若DeepSeek能通過(guò)低成本算力芯片實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，將加速智駕功能向大眾市場(chǎng)滲透。（記者 孫小程 李興彩）
來(lái)源：上海證券報(bào) 摘自：中國(guó)工信新聞網(wǎng)
