上车方式揭秘
近期，汽车制造商在车载系统应用方面并未直接安装应用程序。根据新闻报道，众多企业已将DeepSeek-R1模型与自研模型在基础算法层面进行整合，其中一些品牌还特别提到了模型压缩技术。这种做法使得车载系统可以更高效地集成该模型功能，并在一定程度上简化了用户的使用难度。
将R1通过蒸馏技术转化为精简版小模型，并更新至车辆端。即便车辆未连接网络，用户依然能够利用DeepSeek的部分功能，享受离线操作的便捷。然而，这也引发了关于功能完整性及效果优劣的后续讨论。
上车效果存疑
在众多新兴车型中，已多次采用类似融合模型与蒸馏技术以增强车载系统功能。然而，从实际应用效果来看，这种做法似乎并未完全释放DeepSeek-R1模型的所有潜力，且对提升驾驶体验的效果并未达到预期宣传的水平。
小模型在经过蒸馏和融合处理后，其能力相较于完整版本有显著削弱。对于已经拥有强大自主大模型的车企来说，引入DeepSeek的价值并不显著。尽管如此，一些急于利用这一技术热点的车企，其宣传效果与实际效果之间存在着显著的差异。
短板车企机遇
对于在舱内人工智能领域存在不足的汽车制造商，开源的DeepSeek-R1项目提供了一个弥补缺陷的机会。借助这一机会，这些企业能够提升自身模型，使其达到行业领先水平。例如，部分二线车企能够利用这项技术来改进车载系统的语音交互等基础功能。
汽车制造商利用DeepSeek - R1技术的优势，有望在智能领域与行业领先企业缩短差距，增强自身的市场竞争力。此举对汽车智能座舱行业的整体均衡进步起到了积极作用。
强化学习潜力
目前主流的智能驾驶技术主要采用模仿学习，如同按部就班的学子。然而，强化学习与此不同，它并非仅限于学习驾驶流程，而是通过反复试验和错误，探寻从A点到B点的最优路径。从理论上看，这种学习方式能够使智能驾驶系统推理出更为高效的驾驶策略。
强化学习技术的应用预计将显著增强智能驾驶的表现，使驾驶技能从新手水平跃升至资深司机水平，从而更充分地发挥车辆性能，发掘车辆在各种道路条件下的潜能。此举对提高交通的整体效率和安全性具有正向影响。
应用困难重重
智驾训练中推广强化学习面临多重重阻。该学习模式依赖大量计算资源，国内众多企业因租用算力成本高昂而难以负担，进而影响了技术的普及程度。
在智能驾驶算法领域，若奖励与微调机制设计不当，算法可能会生成不恰当甚至错误的驾驶策略。即便是在该领域处于领先地位的特斯拉，也仅将强化学习应用于部分功能模块。
未来方向可期
强化学习在智能驾驶领域的应用虽遭遇了不少困难，然而，它依旧被视为未来提高驾驶智能的关键趋势。众多汽车制造商已开始认识到这一技术的巨大潜力，预计未来将加大投入，致力于相关研究与实践。
算力技术的进步与算法的持续优化，有望让强化学习逐步融入智能驾驶的训练过程，助力智能驾驶从初级阶段迈向专业水平。针对这一趋势，您认为强化学习在智能驾驶领域实现大规模应用需要多长时间？
