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        車企深度融合DeepSeek 其實目前還只是剛剛起步

        時間:2025-02-11來源:互聯(lián)網(wǎng) 作者:編輯 點擊:
        羊城晚報財經(jīng)評論員 戚耀琪 近日,多家汽車企業(yè)紛紛宣布完成與DeepSeek模型的深度融合。2月8日,一段實車視頻演示了廣汽智能車機借助DeepSeek-R1大模型回答語音提問的表現(xiàn),這標(biāo)志著

        羊城晚報財經(jīng)評論員 戚耀琪

        近日,多家汽車企業(yè)紛紛宣布完成與DeepSeek模型的深度融合。2月8日,一段實車視頻演示了廣汽智能車機借助DeepSeek-R1大模型回答語音提問的表現(xiàn),這標(biāo)志著廣汽自主研發(fā)的ADiGO SENSE端云一體大模型與DeepSeek-R1大模型完成深度融合。

        此外,吉利汽車宣布,其自研的星睿大模型與DeepSeek-R1已完成深度融合;嵐圖汽車宣布,嵐圖汽車的智能座艙已與DeepSeek完成深度融合;東風(fēng)汽車也宣布,已完成DeepSeek全系列大語言模型的接入工作。

        因為座艙是AI Agent載體,車企紛紛探索有關(guān)應(yīng)用落地。從直觀感受來看,DeepSeek-R1對接的車機系統(tǒng),首先是能夠回應(yīng)車主的語音指令。比如要求描述某個場景,創(chuàng)新地回應(yīng)某個問題。雖然,目前看來,這種對接還比較初級和稚嫩,還沒有做到完全平替對車內(nèi)功能的所有指令。但是至少相對于原來的問答能力,DeepSeek-R1確實有望對智能座艙帶來催化。

        目前來看,車企一般是通過模型蒸餾訓(xùn)練和微調(diào)提升端側(cè)理解大模型、云端生成大模型能力,實現(xiàn)更準(zhǔn)確的意圖理解和任務(wù)分發(fā),并增強Agent記憶提取和關(guān)聯(lián)能力。云端生成大模型還能接入DeepSeek模型,實現(xiàn)原生自然的深度推理體驗,基于模型新增的強推理和反思能力,主動地為客戶提供更多個性化服務(wù)的能力。可見,R1模型有望帶來更優(yōu)的座艙交互體驗,座艙Agent將實現(xiàn)前所未有的功能提升,并有望孕育全新應(yīng)用場景。

        兩年多前OPEN AI推出時就已經(jīng)火爆了一輪,然后各種披上馬甲的類似模型紛紛出現(xiàn)。當(dāng)時我就判斷,這個應(yīng)用在車機上,將會引領(lǐng)新能源車的革新。至少很多合資車的蹩腳的響應(yīng)方式就該被終結(jié)或淘汰了。但是期待了兩年也沒見實質(zhì)性的爆發(fā)。如今,這款來自國內(nèi)的大模型,讓國人用起來更加得心應(yīng)手。因為沒有那種無形的門檻,很容易就被本土車企接受。以至于每家車企如果不趕緊宣布自己融合,馬上就會顯得非常的LOW。

        與此同時,智能駕駛和智能座艙還是有區(qū)別的,智能駕駛涉及車輛的外部安全性,這個需要大數(shù)據(jù)的長期訓(xùn)練,需要客戶源源不斷地上傳數(shù)據(jù)和企業(yè)的反饋。其人工智能專注于車輛對道路的試探與博弈,也就是環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制技術(shù)上。DeepSeek的潛力可包括處理攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù),強化學(xué)習(xí)和時序建模,預(yù)測其他交通參與者的意圖并生成安全和高效的駕駛策略。此外,車企還可以加速算法訓(xùn)練和測試,降低實車路測的成本。因為自動駕駛需要在毫秒級響應(yīng),那么大模型的計算延遲和能耗也是需要持續(xù)優(yōu)化的,同時還要解決長尾問題、對抗性攻擊等,才能更好地實現(xiàn)感知-決策-控制的閉環(huán)優(yōu)化。總之,在自動駕駛中的應(yīng)用是有很好的前景的,但還是需要針對具體的場景加以專門的攻關(guān)。

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