越來越多行業正在研究如何讓DeepSeek賦能，智能汽車作為交互需求及智能化發展的主要陣地，已然成為爭奪DeepSeek布局的主要行業。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。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劃后完成駕駛決策。這種模式在應對常規路況時表現尚可，但在復雜場景、長尾異常情況或突發事件中，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化(GRPO)，讓各子模塊在多任務環境下能夠動態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在捕捉圖像細節和多模態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在自動駕駛行業中的優勢凸顯。

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化，整個云端訓練過程變得更加高效和穩定。經過優化后的訓練流程，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，將大規模深度模型中的知識遷移到輕量級網絡中。這樣的優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行深度學習任務，即便在極端復雜或動態變化的路況下，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、動態的環境認知模型。通過這種數據融合方式，車輛不僅能夠識別出靜態目標，還能理解如交通管制、臨時施工或異常天氣等環境中的動態變化。多模態數據的優勢在于，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，確保系統對環境的整體認知不受影響。這種融合技術使車輛在面對突發事件時能夠更快、更準確地做出反應，優化路徑規劃，并及時進行風險預警。多模態融合不僅提升了環境識別的全面性，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健運行。自動駕駛系統在常規場景下可能表現優異，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信息，從而及時發現潛在的安全隱患。在應對突發施工、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生態的支撐，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，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化。

開放生態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、跨平臺的協同創新模式，使得整個自動駕駛產業鏈在技術上實現了質的飛躍，也為大規模推廣和商業化落地創造了有利條件。隨著更多車企和技術團隊加入這一開放生態，自動駕駛領域將形成一個資源共享、優勢互補的良性循環，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展。從產業鏈方面考慮，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，整個自動駕駛生態系統將朝著智能化和統一化方向邁進。在技術優勢與產業協同雙重驅動下，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以其獨特的技術優勢和開放的生態體系，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，隨著更多企業和科研機構加入這一技術生態，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所引發的技術革新和產業協同，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。