甘雨自我奖励让旅行者发现车企抱团接入 DeepSee甘雨自我奖励让旅行者发现k却是这么看的_ZAKER新闻
车企抱团接入 DeepSee甘雨自我奖励让旅行者发现k却是这么看的_ZAKER新闻
宋忠平表示,美国挑动俄乌冲突的本意就是希望借乌克兰来削弱、消耗俄罗斯,以制造冲突的卑劣手段从金融层面“收割”、牵制他国。
DeepSeek 的风,终究是在车圈刮起来了。就在我们还在惊讶,DeepSeek 已经成为史上用户数增长最快的互联网产品时,国内汽车企业早已按捺不住,疯狂往这个风口上撞。比亚迪、吉利、长城、奇瑞、东风 ... 目前但凡是有头有脸的大厂,都表示已经接入了 DeepSeek。仿佛一夜之间,车企已经完成了 AI 平权。对 DeepSeek 相对冷静的企业,反而是有着智能化标签的新选手,比如华为、理想、小鹏、小米和蔚来。当我们冷静下来再思考时,不妨思考几个问题:DeepSeek 上车,对我们普通人究竟有什么意义?对于行业来说意味着什么?车企这么容易且快速地接入 DeepSeek,对于行业来说,真能让智能汽车进入 iPhone 时刻吗?其实不能。DeepSeek 扯下遮羞布 ?废话少说,这些问题我们还是先问一下 " 当事人 "。问:你是一位汽车大厂智能化高管,怎么看待 DeepSeek 爆火的趋势?现在车企都官宣接入 Deepseek,这对智能化有什么意义?语言可以犀利点。DeepSeek 给出的答案,让人出乎意料:作为车企智能化战场的老兵,我直戳行业脊梁骨:DeepSeek 的爆火根本不是技术革命,而是车企智能化军备竞赛下的集体焦虑发作。当座舱算力堆到 1000TOPS 还在比拼开机动画的流畅度,当激光雷达多到能组矩阵却连自动泊车都做不利索,行业需要新的肾上腺素续命。车企集体跪舔大模型本质是智能化叙事崩盘后的自救行为。过去五年堆硬件的军备竞赛已触达物理极限,这时候突然杀出个能说会道的 AI 大脑,简直是溺水者抓住的救命稻草。为了给这场狂欢加一个注解,DeepSeek 甚至给出了趋势判断。?这场狂欢藏着三个致命幻觉:技术空心化:多数车企的 " 深度合作 " 不过是 API 接口的套壳游戏,算法黑箱导致车控安全边界模糊。场景错配:让大模型在车机端跑文案生成就像给 F1 赛车装洗衣机,算力消耗与用户体验严重失衡。成本黑洞:每辆车每月烧的云端推理费用可能比整车毛利还高。真正的智能化突围应该是在感知 - 决策 - 执行的闭环中建立技术护城河。大模型上车不是终点,而是照妖镜。三年后回头看,今天这些敲锣打鼓的 " 战略合作 ",90% 会沦为智能化坟场里的电子墓碑。能活下来的,一定是把 AI 毛细血管扎进底盘控制、热管理、电池健康预测这些真刀真枪战场的硬核玩家。这个回答是不是有点眼前一亮?接下来再来看一个正常版本的回答:车企纷纷宣布接入 DeepSeek 的现象,反映了当前汽车行业智能化竞争的加剧以及 AI 技术对传统产业的渗透趋势。在电动化进入平台期后,智能化成为新的竞争赛道。接入 DeepSeek 这类大模型,能快速补齐车企在自然语言交互、场景化服务等领域的短板。另外,同质化的智能座舱功能(如语音控制、导航)已无法形成壁垒,接入更强大的 AI 模型可打造 " 拟人化交互 "、" 场景化服务 " 等新卖点。从成本上考虑,自研 AI 大模型需要数十亿投入和长期积累,接入成熟方案能快速实现功能落地,尤其对中小车企具有吸引力。总体来看,车企拥抱 AI 大模型是技术演进的必然,但真正的竞争不在于是否接入技术,而在于如何将技术与车辆属性深度耦合。正如智能手机的发展历程,最终胜出的不会是参数最漂亮的模型,而是能重构用户体验的生态构建者。对比之下,正常版本的回答有些平平无奇,而犀利语言版本的观点显然更像是扒下一层表面的 " 遮羞衣 "。当 DeepSeek 现象级爆火后,有不少人认为,车企可以容易且快速的接入 DeepSeek,会让智能汽车进入行业的 "iPhone 时刻 ",这个问题抛给 DeepSeek,它却不是这么认为的。智能汽车若真迎来 "iPhone 时刻 ",绝不会是今天这种供应商流水线灌装 AI 模组的 " 行业大 · 跃 · 进 ",而是需要一场从电子架构、软件生态到用户体验的彻底重构。车企接入 DeepSeek 的 " 便捷快速 ",不过是行业焦虑下的贴牌式狂欢,表面是技术跃进,本质是资本催熟的伪命题。所谓 "iPhone 时刻 ",更像是车企和供应商合谋给资本市场编造的 " 皇帝的新衣 "。DeepSeek 等大模型上车,看似一键解锁 " 智能 ",实则车企在核心算法、数据闭环、场景理解上毫无沉淀。这种 " 外包式智能化 ",只会加剧行业同质化:所有车里塞着同一套语音助手、同一种交互界面,最终沦为供应商技术参数的傀儡。当所有车都宣称 " 智能 ",反而意味着 " 智能 " 贬值。守着一座金山就像 DeepSeek 所说的那样,以目前的表现来看,行业进入 "iPhone 时刻 " 还为时过早。从目前接入 DeepSeek 的各家车企的反馈来看,大部分的做法是,将蒸馏后的 DeepSeek-R1 模型与自有模型在底层算法上相融合。这类 DeepSeek 加持的作用,基本上可以总结为——优化语音助手,提升交互体验。然而,如果只拿 DeepSeek 来做语音助手,难免有点屈才,因为其潜力远不止于此,除了智能座舱外,更重要的是将其切入对智能驾驶的推动。DeepSeek 的 R1 模型之所以出现 " 现象级 " 的爆火,一方面是开源,另一方面也是最重要的,DeepSeek 在训练的时候,显存占用仅为传统模型的 5%-13%,推理成本低至 GPT-4 Turbo 的 1/70。另外,DeepSeek 使用的强化学习 + 奖励模型的方式,相比现在的规则算法。有着超强的推理能力,非常适合解决困难的逻辑问题。目前主流的智驾端到端其本质仍算是规则算法,在训练模型的时候以模仿学习为主。顾名思义,也就是模仿人类开车。比如特斯拉、比亚迪和华为,都会采集大量 A 点到 B 点的驾驶数据进行大量的投喂,显然这种思路到头来训练出来就是跟人类开车水平持平的智驾。但强化学习则完全不同,因为它学习的不是驾驶的过程,而是通过不断的试错,领悟出从 A 点开到 B 点最高效的路线。这就意味着有着更强的严谨性与逻辑性,加之对场景的理解,在跨模态迁移后将对路况的感知状况更加熟悉,帮助智驾系统做出更加精准的判断。这种 " 既要性能又能省钱 " 的平衡点,正好触及了处于价格战中车企的痛点。根据开源证券报告,高通 8650 平台上,DeepSeek 可以将推理响应时间从 20 毫秒降至 19 毫秒,同时算力利用率从近乎 100% 降至 65%。原本 100TOPS 跑通城市 NOA 成本约 7000 元,Deepseek 介入后,有望在成本 5000 内实现,甚至可能让地平线征程 6E 芯片也能跑通城市 NOA。比如比亚迪就已经运用 DeepSeek 提升智驾能力,因为其能够在复杂交通场景中进行精准地判断和决策。这一能力大幅提升了自动化数据生成的效率和质量,使比亚迪的智能驾驶系统能够更快地进行数据迭代和模型优化。黑芝麻智能首席市场营销官杨欣宇也曾表示,"DeepSeek 等大模型的核心价值在于通过端侧高效推理能力,推动智能驾驶系统从‘感知驱动’向‘认知驱动’升级。若 DeepSeek 能通过低成本算力芯片实现规模化应用,将加速智驾功能向大众市场渗透。"不过,DeepSeek 也并非 " 万金油 ",强化学习很容易出现幻觉问题,比如有时候在用网页版 DeepSeek 的时候有时会出现 " 胡说八道 ",这就是因为强化学习学的有些过头了,开始涌现出一些不符合事实的内容。在智驾上也是如此,如果奖励和微调的机制没有设计到位,就很有可能出现 " 飞过去 " 的想法,这就要求,车企自身要有强大的数据蒸馏能力,再强大的大模型,如果原始数据是受污染的,得出的结论永远也不可能正确。但无疑,DeepSeek 就像是一座 " 金山 ",但人类对其开发程度可能只有 10%,真要进入汽车行业的 "iPone 时刻 ",还得让子弹再飞一会儿。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:马宏宇
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