DeepSeek技术创新对智能驾驶的意义在哪？

DeepSeek 有望加速高阶智驾落地。

DeepSeek 在 AI 领域的优势主要源于它具备高效架构设计、先进算法、数据处理与增强、优化与加速、持续学习与更新、安全与隐私、 用户体验优化。我们认为，DeepSeek 对高阶智能驾驶的开发落地有重要的借鉴意义， 有望加速高阶智能驾驶应用落地。数据生成方面，可通过数据增强和合成来应对极端 场景。数据处理方面，采用 DeepSeek 流式数据处理方式，结合边缘计算、弹性权重 巩固等技术，实现自动驾驶中的实时数据处理与增量学习。模型处理方面，可通过小 样本学习降低数据依赖，同时通过跨模态对齐和知识蒸馏，将智能驾驶模型能力在车 端轻量化部署，以适应不同配置的车型，加速高阶智驾落地。 通过数据增强和合成应对智能驾驶极端场景。汽车行驶环境非常复杂，真实路测难以 覆盖所有危险场景（如行人突然横穿马路）。DeepSeek 可构建高保真的虚拟驾驶场景 （如极端天气、突发事故），通过合成数据训练智能驾驶模型，从而补充真实路测数 据中极端场景数据的不足，提升模型对复杂场景的适应能力。DeepSeek 通过构建“语 言模型引导-物理引擎渲染-闭环评估优化”的新型数据工厂，可有效提升极端场景覆 盖度，使模型提前学习应对策略，避免实际路测中的安全隐患。通过云端协同的方式， 将数据合成和仿真训练在云端完成，车端仅需加载轻量化模型。

DeepSeek 思维方法助力智能驾驶数据实时处理。通过边缘计算在车端部署轻量化模 型，实时处理摄像头、激光雷达等传感器数据，实现低延迟决策。同时借助增量学习 在车端注入新数据持续优化模型。采用 DeepSeek 流式数据处理方式，结合边缘计算、在线学习、记忆回放、弹性权重巩固等技术，实现自动驾驶中的实时数据处理与增量 学习。可提升系统的实时性和适应性，同时还可确保模型能够持续优化，适应动态环 境的需求。

DeepSeek 小样本学习可降低数据依赖。参考 DeepSeek 知识蒸馏技术，通过少量真实 驾驶数据，如不同城市的交通规则，快速适配新环境。结合预训练模型迁移应用，先 在大规模通用驾驶数据上进行预训练，再用少量本地数据微调，减少对大量特定场景 数据的依赖，提高模型的适应性和泛化能力。知识蒸馏可应用于自动驾驶的感知、预 测和决策模块。在感知模块，教师模型进行目标检测或语义分割，学生模型模仿其输 出，减少计算量的同时保持检测精度；预测模块中，学生模型学习教师模型的轨迹预 测结果；决策模块里，学生模型模仿教师模型生成驾驶策略。

知识蒸馏助力智能驾驶开发。DeepSeek 利用蒸馏技术将数据蒸馏和模型蒸馏相结合， 实现了从大型复杂模型到小型高效模型的知识迁移。知识蒸馏过程中，DeepSeek 设 计了混合损失函数，类似于在具身智能领域所应用的预训练与微调技术。DeepSeek 具 备的自我进化能力可自发产生高级推理行为，且能够对这些推理进行评估和进一步 探索，可将这种性能利用到基于基础驾驶场景的泛化设计处理中。DeepSeek 中知识 蒸馏技术中应用 SFT 监督微处理模式，DeepSeek-R1 则综合考虑在训练初期构建并收 集少量高质量的长思维链数据（进行多步推理、长期记忆和上下文关联的数据），引 导模型生成详细结果，并以此对模型进行微调，这样便可作为初始的强化学习 RL 训 练的起点。借鉴此模式，智能驾驶系统开发可以是已经完成监督学习后形成的高质量 标注专家数据，类似 LSTM 网络结合 Transformer 的处理方式对每个图像 Token 进行 处理。结合这种技术思路，业界正在探索绕过传统的监督微调步骤，直接在基础模型 上开展强化学习，让模型在自我探索中挖掘推理潜力。也可以减少了对大规模标注数 据的依赖，降低数据收集和标注成本，还赋予模型自主学习复杂推理策略的能力。通 过模型不断的与环境进行交互，从环境反馈中学习最优行为策略，这样在感知获取信 息时，模型就会根据感知到的具体环境内容结合人类赋予这一具身 AI Agent 的任务项，自主判断该场景下需要调用的合适且符合安全的处理策略。

DeepSeek 技术可直接应用于智能座舱，但在智能驾驶开发应用仍有诸多挑战,如需 模态对齐、时延、可靠性等方面均存在差异。DeepSeek 凭借架构创新、低成本高效 能、广泛的应用场景与开源社区支持等优势，可在汽车智能化领域广泛应用，如智能 驾驶、智能座舱。 （1） 智能座舱：DeepSeek 作为大语言模型，可直接应用于智能座舱场景。 DeepSeek 模型在汽车智能座舱领域的应用场景正通过算法优化和低成 本部署展现出显著优势，其核心价值体现在提升交互体验、赋能功能创 新及优化本地化部署效率等方面。多家车企纷纷开启 DeepSeek 在智能 座舱的应用，吉利汽车正式宣布其自研的星睿大模型与 DeepSeek R1 大模型已完成深度融合；岚图汽车也已完成与 DeepSeek 模型的深度融合。 岚图知音或将成为汽车行业首个融合 DeepSeek 的量产车型，2 月 14 日 有望发布 OTA 来更新部分 AI 功能。

（2） DeepSeek 在智能驾驶场景面临诸多挑战，主要是智能驾驶模型与 DeepSeek 存在模态差异，且智能驾驶模型对时延、可靠性等方面要求更 加严苛。模态方面，智能驾驶感知阶段的主要处理对象是像素点（包括 图像和点云）；规划阶段的主要处理对象是离散的图论节点；控制阶段的 主要处理对象是反映车辆运动状态的浮点数。而 DeepSeek 的主要处理 对象是作为语言原子单元的 token。因此，在利用 DeepSeek 模型时需要 进行多模态扩展，即提前进行任务对齐与模型改造。通过调整 DeepSeekR1 的输出层或中间层，使其与学生模型任务对齐（例如，DeepSeek-R1 若以 NLP 任务为主，其知识迁移至自动驾驶 CV 任务需解决模态差异。需 要将语言生成任务输出转换为目标检测的边界框预测，过程中可能会用 到跨模态蒸馏技术对齐视觉-语言特征）。时延方面，车端模型对延迟要 求较高（如 10ms 内完成一帧处理），因此需要将蒸馏后的车端小模型所 需的算力、存储等资源与车载芯片匹配。可靠性方面，智能驾驶场景下 要求模型决策高可靠，需在设计蒸馏损失函数时加入安全约束（如关键 场景的误差加权惩罚），并验证学生模型的可解释性。