DeepSeek 憑借著低成本、高性能、開(kāi)源的優(yōu)勢(shì)，讓歐美ChatGPT等一眾AI 大語(yǔ)言模型黯然失色，那么對(duì)于 AI 落到應(yīng)用前鋒的自動(dòng)駕駛行業(yè)，DeepSeek 這一模式是否會(huì)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域引發(fā)類似的“DeepSeek時(shí)刻”？特斯拉的FSD會(huì)不會(huì)很快地遇到類似的挑戰(zhàn)？

一、DeepSeek 們?yōu)槭裁磿?huì)對(duì)決特斯拉FSD？

首先，DeepSeek 作為一家以AI大模型的技術(shù)公司，當(dāng)前比較出名的是其大語(yǔ)言模型，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都是高性能大語(yǔ)言模型，前者側(cè)重通用問(wèn)答，后者側(cè)重推理等復(fù)雜問(wèn)題。

但DeepSeek 怎么和自動(dòng)駕駛扯上關(guān)系？這需要多閱讀Jack關(guān)于自動(dòng)駕駛的行業(yè)的文章，同時(shí)關(guān)注最新文章《自動(dòng)駕駛新風(fēng)口：DeepSeek-R1 的“車端革命”》，就可以明白自動(dòng)駕駛是當(dāng)前AI 落地Physical AI的前哨，而大語(yǔ)言模型作為AIGC通用人工智能的載體，類似于三體中的智子積累了人類以語(yǔ)言為載體的所有知識(shí)體系。

所以DeepSeek 此類高性價(jià)比，開(kāi)放的大模型可以影響所有人類的行業(yè)，包括自動(dòng)駕駛。那么 DeepSeek 此類大模型以及其方法能改寫自動(dòng)駕駛戰(zhàn)局嗎？特別是已經(jīng)走在前面的特斯拉FSD （Full Self-Driving），估計(jì)2025年的1月馬斯克做了很多演算和推理，如何應(yīng)對(duì)自動(dòng)駕駛的DeepSeek時(shí)刻，是防止蒸餾，是開(kāi)源，還是......但， DeepSeek 此類大模型以及方法對(duì)決特斯拉FSD是歷史不可避免的發(fā)展。下文從技術(shù)路線、生態(tài)壁壘等角度展開(kāi)分析。

二、技術(shù)路線對(duì)比：大模型能否顛覆傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛方案？

特斯拉的FSD方案：端到端+數(shù)據(jù)閉環(huán)技術(shù)核心：我們之前文章《智能駕駛-城市領(lǐng)航輔助必備的BEV以及Occupancy networks》介紹過(guò)特斯拉基于純視覺(jué)感知采用Occ，動(dòng)靜態(tài)感知等多網(wǎng)合一的端到端模型、然后結(jié)合海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并通過(guò)影子模式持續(xù)迭代到最新的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FSD V13。

優(yōu)勢(shì)：特斯拉的優(yōu)勢(shì)是其形成了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)以及特斯拉成立至今的自動(dòng)駕駛工程化落地能力。

數(shù)據(jù)壁壘：數(shù)百萬(wàn)輛特斯拉車輛實(shí)時(shí)采集全球多場(chǎng)景數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)-訓(xùn)練-部署”閉環(huán)。

工程化能力：10年+技術(shù)迭代，覆蓋感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制全鏈條，已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)落地。當(dāng)然，特斯拉采用海量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)模型的方法依然具有局限性：長(zhǎng)尾場(chǎng)景何時(shí)是一個(gè)頭？也就是我如何知道我不知道什么？此外“黑盒化”模型的可解釋性較低。

DeepSeek的潛在路徑：多模態(tài)大模型+知識(shí)蒸餾其實(shí)，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)早已經(jīng)在利用多模態(tài)大模型做實(shí)踐，例如之前文章《采用 ChatGPT 類似大模型作為自動(dòng)駕駛算法核心的 - Waymo 的端到端多模態(tài)算法 EMMA》，以及《2025年，自動(dòng)駕駛即將開(kāi)“卷”的端到端大模型 2.0 - VLA (Vision Language Action)》中介紹的智駕頭部公司，Waymo、中國(guó)的理想、小鵬等。

技術(shù)核心：多模態(tài)理解：利用語(yǔ)言-視覺(jué)聯(lián)合建模能力，增強(qiáng)場(chǎng)景語(yǔ)義理解（如理解交通標(biāo)志、行人意圖）。

知識(shí)蒸餾：將大模型能力壓縮至車端小模型，降低算力需求部署車端。

差異化優(yōu)勢(shì)：復(fù)雜邏輯推理：通過(guò)語(yǔ)言模型增強(qiáng)決策可解釋性（例如解釋變道邏輯）。

小樣本學(xué)習(xí)：利用大模型的泛化能力，減少對(duì)單一場(chǎng)景數(shù)據(jù)的依賴。

挑戰(zhàn)：模態(tài)對(duì)齊：語(yǔ)言模型的邏輯推理如何與視覺(jué)感知、車輛控制無(wú)縫銜接？

實(shí)時(shí)性：熟悉汽車產(chǎn)業(yè)的人或許知道，汽車 1 秒鐘運(yùn)動(dòng)的距離都會(huì)引發(fā)碰撞或者生命安全問(wèn)題，例如高速1s可以行駛70多米，所以大模型的推理延遲需要滿足車端毫秒級(jí)響應(yīng)需求是巨大挑戰(zhàn)和必須解決問(wèn)題。

三、需要攻破的生態(tài)壁壘護(hù)城河：數(shù)據(jù)、硬件

面對(duì)，DeepSeek 此類大模型以及其方法的挑戰(zhàn)，特斯拉FSD等傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛/智駕企業(yè)的護(hù)城河可能不是技術(shù)，當(dāng)然技術(shù)好像在人類歷史上都很難成為長(zhǎng)時(shí)間的護(hù)城河。

下表從數(shù)據(jù)，硬件生態(tài)兩個(gè)方案分析特斯拉FSD等傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛/智駕企業(yè)的護(hù)城河。維度特斯拉

DeepSeek等大模型方法關(guān)鍵差距數(shù)據(jù)生態(tài)全球百萬(wàn)級(jí)車輛實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，閉環(huán)迭代能力極強(qiáng)依賴合作車企或仿真數(shù)據(jù)，真實(shí)數(shù)據(jù)積累薄弱數(shù)據(jù)規(guī)模與多樣性差距顯著硬件控制自研FSD芯片、Dojo超算，軟硬協(xié)同優(yōu)化依賴第三方芯片，需與華為、地平線等廠商深度綁定算力效率和成本控制能力不足DeepSeek 此類大模型以及其方法叫板特斯拉FSD等傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛/智駕企業(yè)或許需要挑戰(zhàn)的是生態(tài)構(gòu)建。

四、DeepSeek等大模型的“破局三問(wèn)”

顯然，DeepSeek 大模型以及此類方法還是在自動(dòng)駕駛行業(yè)內(nèi)有巨大的機(jī)會(huì)，但需要解決和破局以下挑戰(zhàn)：如何構(gòu)建自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)？任何移植的模型，先只是基礎(chǔ)，需要不斷的演化和數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，所以解決數(shù)據(jù)閉環(huán)是先覺(jué)條件。

短期：與車企合作獲取數(shù)據(jù)分潤(rùn)（如安裝數(shù)據(jù)采集設(shè)備）。

長(zhǎng)期：通過(guò)車端模型提供增值服務(wù)（如個(gè)性化駕駛助手），換取用戶數(shù)據(jù)授權(quán)。

能否跨越“工程化鴻溝”？大模型的自動(dòng)駕駛工程化，對(duì)于感知和場(chǎng)景理解是容易的，但是自動(dòng)駕駛還關(guān)系到物理世界的控制。

自動(dòng)駕駛需解決99%的常見(jiàn)場(chǎng)景和1%的極端場(chǎng)景，依賴大模型的泛化能力可能不足，需結(jié)合傳統(tǒng)規(guī)控算法，所以，DeepSeek 大模型等方法工程化的核心是如何打通規(guī)控。

如何應(yīng)對(duì)特斯拉的“代際碾壓”？

特斯拉通過(guò)Dojo超算和FSD V13持續(xù)進(jìn)化，DeepSeek大模型等方法需在AI原生能力上實(shí)現(xiàn)突破（例如引入世界模型、具身智能）。

寫在最后：寫了這么多，DeepSeek 們對(duì)決特斯拉FSD，到底誰(shuí)能贏？特斯拉是否能夠守住自己的護(hù)城河先發(fā)優(yōu)勢(shì)？自動(dòng)駕駛行業(yè)是否會(huì)遇到類似的“DeepSeek時(shí)刻”？答案交給大家吧，歡迎投票以及投票討論。

*未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄-參考資料：

       原文標(biāo)題 : DeepSeek 們對(duì)決特斯拉FSD：大模型能改寫自動(dòng)駕駛戰(zhàn)局嗎？