DeepSeek 憑借著低成本、高性能、開源的優(yōu)勢，讓歐美ChatGPT等一眾AI 大語言模型黯然失色，那么對于 AI 落到應用前鋒的自動駕駛行業(yè)，DeepSeek 這一模式是否會在自動駕駛領域引發(fā)類似的“DeepSeek時刻”？特斯拉的FSD會不會很快地遇到類似的挑戰(zhàn)？

一、DeepSeek 們?yōu)槭裁磿�對決特斯拉FSD？

首先，DeepSeek 作為一家以AI大模型的技術公司，當前比較出名的是其大語言模型，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都是高性能大語言模型，前者側(cè)重通用問答，后者側(cè)重推理等復雜問題。

但DeepSeek 怎么和自動駕駛扯上關系？這需要多閱讀Jack關于自動駕駛的行業(yè)的文章，同時關注最新文章《自動駕駛新風口：DeepSeek-R1 的“車端革命”》，就可以明白自動駕駛是當前AI 落地Physical AI的前哨，而大語言模型作為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言為載體的所有知識體系。

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

二、技術路線對比：大模型能否顛覆傳統(tǒng)自動駕駛方案？

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

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

數(shù)據(jù)壁壘：數(shù)百萬輛特斯拉車輛實時采集全球多場景數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)-訓練-部署”閉環(huán)。

工程化能力：10年+技術迭代，覆蓋感知、預測、規(guī)劃、控制全鏈條，已實現(xiàn)量產(chǎn)落地。當然，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：長尾場景何時是一個頭？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+知識蒸餾其實，自動駕駛產(chǎn)業(yè)早已經(jīng)在利用多模態(tài)大模型做實踐，例如之前文章《采用 ChatGPT 類似大模型作為自動駕駛算法核心的 - Waymo 的端到端多模態(tài)算法 EMMA》，以及《2025年，自動駕駛即將開“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、中國的理想、小鵬等。

技術核心：多模態(tài)理解：利用語言-視覺聯(lián)合建模能力，增強場景語義理解（如理解交通標志、行人意圖）。

知識蒸餾：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：復雜邏輯推理：通過語言模型增強決策可解釋性（例如解釋變道邏輯）。

小樣本學習：利用大模型的泛化能力，減少對單一場景數(shù)據(jù)的依賴。

挑戰(zhàn)：模態(tài)對齊：語言模型的邏輯推理如何與視覺感知、車輛控制無縫銜接？

實時性：熟悉汽車產(chǎn)業(yè)的人或許知道，汽車 1 秒鐘運動的距離都會引發(fā)碰撞或者生命安全問題，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響應需求是巨大挑戰(zhàn)和必須解決問題。

三、需要攻破的生態(tài)壁壘護城河：數(shù)據(jù)、硬件

面對，DeepSeek 此類大模型以及其方法的挑戰(zhàn)，特斯拉FSD等傳統(tǒng)自動駕駛/智駕企業(yè)的護城河可能不是技術，當然技術好像在人類歷史上都很難成為長時間的護城河。

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

DeepSeek等大模型方法關鍵差距數(shù)據(jù)生態(tài)全球百萬級車輛實時數(shù)據(jù)采集，閉環(huán)迭代能力極強依賴合作車企或仿真數(shù)據(jù)，真實數(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)自動駕駛/智駕企業(yè)或許需要挑戰(zhàn)的是生態(tài)構建。

四、DeepSeek等大模型的“破局三問”

顯然，DeepSeek 大模型以及此類方法還是在自動駕駛行業(yè)內(nèi)有巨大的機會，但需要解決和破局以下挑戰(zhàn)：如何構建自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)？任何移植的模型，先只是基礎，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)是先覺條件。

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

長期：通過車端模型提供增值服務（如個性化駕駛助手），換取用戶數(shù)據(jù)授權。

能否跨越“工程化鴻溝”？大模型的自動駕駛工程化，對于感知和場景理解是容易的，但是自動駕駛還關系到物理世界的控制。

自動駕駛需解決99%的常見場景和1%的極端場景，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。

如何應對特斯拉的“代際碾壓”？

特斯拉通過Dojo超算和FSD V13持續(xù)進化，DeepSeek大模型等方法需在AI原生能力上實現(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 們對決特斯拉FSD，到底誰能贏？特斯拉是否能夠守住自己的護城河先發(fā)優(yōu)勢？自動駕駛行業(yè)是否會遇到類似的“DeepSeek時刻”？答案交給大家吧，歡迎投票以及投票討論。

*未經(jīng)準許嚴禁轉(zhuǎn)載和摘錄-參考資料：

       原文標題 : DeepSeek 們對決特斯拉FSD：大模型能改寫自動駕駛戰(zhàn)局嗎？