DeepSeek风暴卷起，“特斯拉们”会被颠覆吗？（下）
摘自 邱锴俊 电动汽车观察家
不妄自菲薄，但需躬身入局
围绕DeepSeek的争议还在继续，但它出圈的程度，对AI从业者的震撼，都表明其在AI大模型的前线竞争中，取得了一定的成绩。
而DeepSeek到目前为止，仅仅成立一年多，员工据称只有150名，所投资金不详，但较为靠谱的分析是在20亿元左右。
DeepSeek“一夜爆红”，对于中国车企最大启示，应当是不要妄自菲薄，但也需要躬身入局AI。
对于车企，目前还有不少企业还没有全栈自研智驾，更像传统的功能、部件开发方式。如果寄希望于在智能化竞争中还有一席之地，车企应该断然改弦更张，按照AI公司的方式去重塑智驾开发组织、体制。
同时，也不必为晚出发而高山仰止。DeepSeek至少在成本层面做到了逆袭，中国智驾企业也可能有类似机会。
正如理想汽车创始人李想此前在AI TALK上所说的：“我们相比特斯拉又不缺胳膊少腿，为什么它能做的你做不到？”
最后，我也问了一下DeepSeek一个问题：“deepseek对于汽车智能驾驶研发有什么启示？”
以下是TA的回答：
DeepSeek（深度求索）作为聚焦AGI（通用人工智能）研究的中国科技公司，其技术路径和创新方法论对汽车智能驾驶研发具有深刻的启示，尤其在算法设计、工程落地和系统性思维层面。以下是具体分析：
**1. ** **技术底座：通用性与垂直场景的平衡**
- **启示**：DeepSeek的AGI研究注重底层通用能力的构建（如多模态理解、逻辑推理），同时通过领域适配实现垂直场景优化，这与智能驾驶需兼顾通用道路规则和特定场景（如高速、城区、泊车）的需求高度契合。
- **研发方向**：
- **构建统一架构**：设计可扩展的“通用感知-决策框架”，通过模块化适配不同车型和驾驶场景（如乘用车与商用车差异化需求）。
- **迁移学习优化**：利用DeepSeek的预训练大模型能力，将通用驾驶知识（如交通标志识别、行为预测）迁移至特定地域或特殊环境（如冰雪路面、山区道路）。
**2. ** **感知系统：多模态融合的深度进化**
- **启示**：DeepSeek的MoE（Mixture of Experts）架构支持动态分配计算资源，可解决传统多模态感知中“传感器数据权重僵化”问题。
- **研发方向**：
- **场景自适应融合**：
- 在恶劣天气（暴雨、沙尘）中自动增强激光雷达和毫米波雷达的决策权重，降低摄像头依赖；
- 在城市拥堵场景中，通过V2X获取周边车辆意图，补偿视觉盲区。
- **4D感知建模**：借鉴DeepSeek的时空建模技术，构建动态场景的“时空语义地图”，实时预测行人、车辆的轨迹意图（如是否可能横穿马路）。
**3. ** **决策规划：从规则驱动到认知智能**
- **启示**：DeepSeek的强化学习与因果推理结合的研究，可破解传统规则引擎应对长尾场景的局限性。
- **研发方向**：
- **混合决策系统**：
- **底层**：基于规则的紧急避障（AEB、LSS），确保功能安全（ISO 26262）；
- **上层**：采用深度强化学习模型处理复杂博弈场景（如无保护左转、加塞处理），通过影子模式持续迭代。
- **认知建模**：构建“驾驶员心智模型”，通过人类驾驶数据反推潜在决策逻辑，使自动驾驶行为更拟人化（如合理“违规”避让急救车辆）。
**4. ** **数据闭环：合成数据与真实世界的共振**
- **启示**：DeepSeek的合成数据生成技术（如NeRF、扩散模型）可突破智能驾驶研发的“数据瓶颈”。
- **研发方向**：
- **极端场景库构建**：
- 生成罕见但高风险的“Corner Cases”（如儿童突然追逐玩具进入车道）；
- 模拟传感器失效场景（如摄像头被泥水遮挡时的系统降级策略）。
- **虚拟路测加速**：在数字孪生环境中进行百万公里级压力测试，聚焦中国特有场景（如电动车穿行、施工路段导流杆识别）。
**5. ** **计算架构：车规级场景的效能革命**
- **启示**：DeepSeek的模型压缩和分布式计算经验，可应对车载芯片算力与功耗的限制。
- **研发方向**：
- **车云协同计算**：
- 本地部署轻量化模型（如TensorRT量化后的感知网络），处理实时控制；
- 云端通过大模型复盘驾驶数据，优化长期策略（如区域驾驶风格学习）。
- **存算一体设计**：借鉴DeepSeek的硬件适配经验，探索新型计算架构（如存内计算）在域控制器中的应用，降低L4级系统的功耗。
**6. ** **安全范式：从功能安全到价值对齐**
- **启示**：DeepSeek的AI对齐研究为自动驾驶的伦理决策提供方法论。
- **研发方向**：
- **可解释性保障**：
- 通过注意力机制可视化，证明系统决策依据（如刹车是因检测到行人而非误识别）；
- 建立符合ASIL-D标准的故障溯源机制。
- **伦理量化模型**：构建基于社会共识的“道德损失函数”，在不可避免事故时最小化总体伤害（如MIT道德机器实验的工程化落地）。
**7. ** **生态构建：从单车智能到群体智能**
- **启示**：DeepSeek的多智能体协作研究可推动车路云一体化发展。
- **研发方向**：
- **协同感知网络**：通过C-V2X实现车辆间的“视觉共享”，突破单车传感器物理局限。
- **交通流优化**：基于联邦学习构建区域交通调度模型，动态调整红绿灯周期、匝道汇入策略等，提升整体路网效率。
**产业级落地关键路径**
1. **硬件-算法协同设计**：
- 与芯片厂商联合定义下一代自动驾驶芯片架构（如针对Transformer模型的稀疏计算优化）。
2. **渐进式技术路线**：
- 以L2++系统（如城市NOA）作为数据采集入口，反哺L4算法演进。
3. **合规性创新**：
- 开发符合GDPR/中国数据安全法的数据脱敏方案，实现全球化部署。
**挑战与应对**
- **技术层面**：
解决多模态时序数据异步问题（如激光雷达与摄像头帧率差异导致的融合抖动）。
- **商业层面**：
平衡功能迭代速度与车规认证周期（如OTA更新需满足功能安全再认证要求）。
- **社会层面**：
构建公众信任体系（如通过虚拟试驾平台让用户直观理解系统边界）。
DeepSeek的技术哲学提示：**智能驾驶的终局不是简单复制人类驾驶，而是通过AGI级能力实现“超人类安全性与效率”**。研发者需在三个维度突破：
1. **认知维度**：让系统理解“为什么这样开”而非“怎么开”；
2. **演化维度**：建立自主进化的数据-算法闭环；
3. **责任维度**：将技术伦理嵌入系统基因。
这不仅是技术竞赛，更是对人类出行文明的重新定义。
