主要观点总结
文章介绍了DeepSeek在智能驾驶领域的应用和影响。DeepSeek通过与车企自研大模型的深度融合，提升了智能汽车的人机交互和智能驾驶能力。DeepSeek的创新技术如混合专家架构、多头潜在注意力机制等，优化了智驾供应商的现有模型，提高了感知任务和运动规划的真实标注成本下降。DeepSeek对硬件算力需求的降低，有助于降低车企的运营成本。但DeepSeek在智驾领域的应用面临功能下限的现实挑战，需要解决知识的蒸馏、跨任务的泛化等问题。DeepSeek的应用效果还需更多实践检验。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek与车企自研大模型的深度融合提升了智能汽车的人机交互和智能驾驶能力。
DeepSeek的技术创新如混合专家架构和多头潜在注意力机制优化了智驾供应商的现有模型。
关键观点2: DeepSeek有助于降低智驾的硬件成本及车企运营成本。
通过降低算力需求和数据中心建设与运维投入，DeepSeek有望降低智驾普及的门槛。
关键观点3: DeepSeek在智驾领域的应用面临功能下限的挑战。
需要解决知识的蒸馏、跨任务的泛化等问题，以实现安全稳定的智驾应用。
文章预览
DeepSeek的闯入，智能驾驶或将酝酿新的变局。 2月初，吉利官宣自研大模型与DeepSeek深度融合，将通过DeepSeek R大模型的顶尖认知能力与吉利全域AI技术体系，重新定义智能汽车的人机交互和智能驾驶。 比亚迪宣布整车智能「璇玑架构」将接入 DeepSeek R1 大模型的能力，以快速提升车端和云端的 AI 能力。 包括在智能驾驶系统中，云端 VLM 大模型利用 DeepSeek 的知识和推理能力，大幅提升自动化数据生成的效率和质量，解决更多长尾场景的瓶颈问题；在车端模型上，利用 DeepSeek 进一步强化知识蒸馏，让视觉语言模型更好地在车端部署运行，做到车端、云端同级智能。 诚然，在DeepSeek的加持下，高阶智驾将加速落地，同时能兼顾低成本和高效率，且在极端驾驶场景下的智驾表现能力更出色，有望缩短车企之间的智驾代差。 某种程度上看，类似于DeepSeek等通
………………………………
