DeepSeek可以給自動駕駛行業(yè)帶來什么改變?

時間:2025-02-17

來源:OFweek 人工智能網(wǎng)

導語: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、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?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。這種模式在應對常規(guī)路況時表現(xiàn)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(shù)據(jù)處理單一、算法魯棒性不足而導致安全隱患。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(xiàn)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(diào)整權重和參數(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)信息關聯(lián)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(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。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)來訓練深度模型,而數(shù)據(jù)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(zhì)量和數(shù)據(jù)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(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技術進一步確保了各模塊之間在面對不同任務時能夠協(xié)同優(yōu)化,整個云端訓練過程變得更加高效和穩(wěn)定。經(jīng)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(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)的深度學習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(wǎng)絡中。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(tǒng)需要對復雜環(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,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(tǒng)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(tǒng)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(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團隊加入這一開放生態(tài),自動駕駛領域?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。

  隨著DeepSeek被車企廣泛應用,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基礎。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和邊緣計算等領域的不斷進步,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。技術的不斷迭代將促使車輛在復雜路況和極端環(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和交通管理模式產(chǎn)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(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(gòu)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(zhuǎn)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(chǎn)業(yè)協(xié)同,無疑將成為全球自動駕駛技術進步的重要引擎,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。

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