AI催化“智驾平权”，车路云将再增一把火？

技术从来不是为了扩大世界的差距而存在的，而是为了尽最大努力包容彼此的差异，不断缩小差距，不应该孤立普通人的感受权。这就是“科技平等”。

现在，“科技平权”正在各行各业上演。2025年初，以DeepSeek为代表的开源技术一夜爆红，以及比亚迪“天神之眼”高级智能驾驶系统的发布，完全点燃了“AI平权”与“智能驾驶平权”的战争。

这两个重要的里程碑把AI变成了每个人都买得起的生产力工具，让高级智能驾驶功能从“奢侈溢价”渗透到“普惠标准”，AI也从象牙塔走进了人们的日常生活，一股技术民主的浪潮开始席卷全球。

改写游戏规则的“技术经济学”

DeepSeek的诞生本质上是一场深层次的“技术经济学”革命。它通过算法优化、架构创新和开源生态，大大降低了AI模型的训练和推理成本，开发出性能强大的模型，以有限的算率，以极高的性价比席卷市场。高性价比是实现智能驾驶技术普及的前提和基础。

假设DeepSeek展示了如何使模型更容易被所有人使用的创新能力，那么比亚迪、东风、吉利、奇瑞、长城汽车等一系列汽车公司接入DeepSeek，则展示了如何将技术普惠工具转化为大规模商业落地的具体实践。与此同时，华为乾乾智驾、小米HAD非常智驾等技术规范也加快了布局，力争在2025年实现城市NOA功能的大规模落地。

这种集体行动的背后，不仅反映了中国汽车公司对核心技术自主化的迫切需求，也意味着智能汽车行业正在从“硬件军备竞赛”向“算法生态战争”转变。

今年以来，随着汽车智能战争的升级和智能驾驶技术的快速迭代，高级智能驾驶已经成为许多汽车产品的卖点。在一波入城声中，高级智能驾驶已经下沉到10万元入门级车型的大众主流市场。

2月10日，比亚迪董事长兼总裁王传福在比亚迪智能战略发布会上宣布，比亚迪将搭载“天神之眼”高级智能驾驶系统，打破智能驾驶“高配专属”的行业惯例。使用秦PLUS DM-以I为例，其智驾版起步价仅为9.98万元，这一“以量换价”的策略，有望推动L2 等级销售基盘迅速由100万台升至1000万台，从而推动L2 渗透率从2024年的14%提高到2025年的30%。

DeepSeek作为开源基础模型，其核心价值在于通过端侧高效推理能力，将智能驾驶系统从“感知驱动”升级为“认知驱动”。DeepSeek 671B大模型训练的算率消耗仅为Llama。 3的1/11。在此基础上，其性能评价并不逊色于顶级闭源模式，但价格仅为GPT-4的百分之一，进入性能和成本均衡的“最佳性价比三角区”。

如果DeepSeek能够通过创新算法有效降低计算率芯片的成本，将全面加快智能驾驶功能渗透到大众市场。在此之前，智能驾驶技术的价格下降大多来自于智能驾驶硬件的规模效应和“摩尔定律”。

结合DeepSeek和智能驾驶技术，有两个技术细节值得关注。首先，蒸馏是一种有效储存模型能力的方法；其次，大型蒸馏后比小型蒸馏后更有效。大模型一升一降，对自主研发大模型的原始设备制造商有利，培训率消耗持续下降；同时，大模型的推理能力持续增长，将使整个行业更接近AGI，推动行业更快地从大语言模型走向智能和物理AI、现实世界。

在DeepSeek的催化下，今年智能驾驶跑道将迎来“AI智能驾驶”的重要转折点，成为高级智能驾驶技术全面AI化的第一年。

智力驾驶的大众化实践

早年，智能驾驶路线多种多样，包括以特斯拉为代表的纯视觉学校和以国内汽车公司为代表的激光雷达学校。随着技术的发展，智能驾驶路线逐渐变得清晰，端到端已经成为智能驾驶的主流解决方案，从L2级辅助驾驶向上推动高级智能驾驶的发展，成为更容易商业化的路径。

就目前智能驾驶系统的开发而言，复杂的城市场景是目前最难开发的地方，依靠传统的感知模式很难处理这样的长尾场景。所有企业都在尝试开发训练端到端 VLM、VLA(视觉-语言-动作模型)模型，以优化软件对长尾场景的检测和处理。

然而，要开发这样一个系统，依靠巨大的云计算率和数据训练成本，在车辆端部署模型也依赖于计算能力较大的硬件平台。通过MoE(混合专家架构)、GRPO(优化群聊相对战略)、MLA(双头潜在注意力机制)等技术可以更好地赋能智能驾驶系统的开发，有利于实现具有相同特性的城市自动驾驶功能，数据和训练成本更少。

具体来说，在云训练阶段，用于自动驾驶模型训练的数据必须经过标记后才能进行模型训练，最终才能获得能够识别车辆和行人的深度学习模型。DeepSeek本身减少了对数据标记的需求，因此可以帮助智能驾驶企业挖掘和生成数据，降低数据采集和注明的成本。

在汽车端，通过蒸馏可以提高模型能力，减少汽车端的计算资源需求，降低汽车端的部署成本。因此，一次调用模型的计算能力和训练成本大大降低。比如吉利将对星瑞车控FunctionCall大模型、汽车主动交互侧大模型等进行蒸馏训练。，既能准确理解用户的模糊意图，又能积极分析用户的隐性需求，为用户提供车辆控制、主动对话、售后服务，提升智能交互体验。

在场景理解方面，DeepSeek在跨模态转移后具有更强的逻辑和场景理解能力，在极端路况下的表现有望优于传统模型(如断头路、罕见交通标志识别、突发道路施工等)。).未来，DeepSeek可以用来结合视觉、语音、环境等多维数据，实现更拟人化的驾驶决策，比如在复杂的路口动态管理路径规划，或者在紧急情况下快速生成安全设置。

一套性能优异的智能驾驶方案需要大量的实际路面数据收集和高效的后端数据训练，但并不是说喂食的数据越多，系统性能就越好。马斯克曾经说过，在给智能驾驶系统喂了大量复杂的场景数据后，他在简单场景中的驾驶平顺性反而后退了。

在这方面，我们可以使用数据过滤算法来实现多层次的数据质量控制。在这个过程中，我们应该首先识别和删除原始数据的重复内容，以确保数据的独特性。未来，低质量的内容将通过智能算法筛选出来，包括格式错误的数据、不完整的文本片段和不规范的内容。这种严格的数据清理过程不仅提高了培训数据的质量，也为模型的最终表现奠定了良好的基础。

同时，极端情况可以通过数据增强和合成来应对。在数据处理方面，采用DeepSeek流式数据处理方法，结合边缘计算、弹性权重巩固等技术，实现智能驾驶的实时数据处理和增量学习，可以提高系统的实时性和适应性，保证模型的可持续优化。

另一方面，用高质量的生成数据来训练智能驾驶模型，在真实数据中补充极端场景数据不足的缺点，提高模型对复杂场景的适应性。

通过部署云端和汽车端两种处理方案，我们不再单纯依靠车辆的本地计算能力，而是利用云端强大的计算率来处理一些复杂的任务，如数据生成、模型训练、模拟验证等。汽车只需要构建轻量级模型和算法升级，完成推理任务。通过云协同实现更高水平的智能驾驶。

与DeepSeek的深度融合，也可以让汽车公司成功避免英伟达CUDA的生态限制，依靠“自研算法-国产芯片”的协同优化，不仅减少了汽车公司对进口硬件的依赖，也有利于中国智能驾驶产业链的自主可控性。

DeepSeek将成为最近1~2年智能驾驶逐渐分离胜负的推动力，将中国智能驾驶推向更高的自主化水平，加快高级智能驾驶的大众化进程。

AI激活车路云“乘数效应”

除了DeepSeek和比亚迪的技术突破外，车路云网络的加速建设进一步放大了智能驾驶平等权利的社会效益，双重提升了智能驾驶的覆盖场景和安全系数。

车路云网络可以看作是“第一个现实世界的AI网络”，它已经突破了数字世界的AI界限，开始接触现实复杂的物理世界。目前，车路云网络主要连接智能汽车、交通设施、非机动车、行人等各种交通元素。未来，它将与无人机、机器人、机器狗等更广泛的智能机构互动，成为现实世界中第一个完整、动态、自主演变的智能网络。

与ChatGPT相比、数字世界AIDeepSeek存在“幻觉”问题。物理世界AI需要在不确定性和安全性的高度约束下完成闭环控制，不允许出现任何误差。技术门槛远远超过数字世界，因为它的决策会直接影响车辆的实际运动、信号切换、交通流量分配，甚至对潜在交通事故的预测。

这种将数字领域的“沙盘模拟”推向“真实战场”的飞跃，促使AI深入物理世界肌肉的神经末梢，形成统一的整体，共同支撑未来智能城市的运行，车路云网络就是两者结合的代表。

数字世界AI在围棋、图像识别等领域具有非凡的能力，但一直被困在“莫拉维克谬论”中——人类独特的高级智能能力只需要很少的计算能力，比如推理，但无意识的技能和直觉需要很大的计算能力。总之，高级认知容易，基本行动难。

车路云网络具有即时数字孪生、超视距感知、人群游戏决策、多模态数据组合等能力。通过“通感算一体化”架构(通信为神经、感知为感官、计算为大脑)，可以实现超大型多智能系统的动态协调，可以让数百万辆无人驾驶汽车在路口游戏中立即讨论路权。从而保证道路交通更加顺畅；借助AI数字路面基站、路边计算系统等智能道路设施，可为车辆提供厘米级定位调整和风险预警，进一步避免交通事故；它还可以帮助城市交通管理者在第二级准确预测和调度交通流量，实现交通系统效率和公平性的平衡。

车路云网络在与DeepSeek这一创新AI技术相结合后，获得了更加丰富的能力，从而将智驾水平提升到了一个新的高度。

蒸馏技术可以将车路云的大模型压缩到车载计算平台，实现轻量化推理。通过使用Janus-Pro多模态模型和MoE结构，可以实时生成路面风险画像，与车辆共享高精度语义地图，动态管理多模态感知权重(例如暴雨场景增强路面单元毫米波雷达数据权重)，提高复杂环境下的目标识别精度和决策精度；模拟发动机可以生成数十亿的极端场景数据(如台风、坍塌)，并与真实路面数据混合训练。使智能驾驶模型在无标准道路上的循环能力和极端场景的适应能力超过人类驾驶员的水平；数据清洗算法可以从路侧基站采集的原始数据中获取高价值片段(如紧急避障、施工路段)，从而全面提高数据训练效率。

因此，汽车、道路、云等城市交通智能基础设施，让AI摆脱了“缸中之脑”的困境，使其在开放环境中真正具备控制物理实体的能力，在复杂环境中做出优于人类的即时决策，从而更好地赋能未来智能出行。

更值得注意的是车路云的“乘数效应”。当路边设备能够分担70%以上的感知计算任务时，就意味着原本需要几万块钱的终端计算率模块，现在只能通过主流车型标准的智能驾驶硬件来控制。当计算率与智能的线性绑定关系被打破时，汽车厂商的技术环城河将从硬件堆积转变为算法创新和数据积累，这也是中国汽车公司在智能驾驶跑道上超车的机会。

这种生态的终极形式可能会形成类似安卓系统的开放系统。当汽车公司、科技公司和政府部门在开放合作的框架下共建共享时，智能驾驶技术将真正突破利益壁垒，走向包容性发展。

在这场波澜壮阔的产业变革中，以DeepSeek为代表的AI技术与智能驾驶、车路云的深度合作，催生了“汽车即服务”的终极形态。传统意义上的智能驾驶平等权利将不再局限于自行车功能，而是演变成一个关于智能时代的“道路资源民主”社会实验。

当路面开始考虑，车辆有感知，城市充满智能时，这个由数字路面、智能汽车和云超脑组成的协同生态系统，不仅重构了交通行业的底层逻辑，也说明了未来谁能把AI变成客户离不开的“数字器官”，无论是智能驾驶还是车路云，谁就能主宰下一个十年。

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