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　　2025年，人工智能行业迎来了又一次里程碑式的突破，DeepSeek作为全球领先的视觉语言模型（VLM）开源项目，以其在算法架构、训练效率和行业应用上的深度创新，成为行业内关注的焦点。此次技术革新不仅彰显了中国AI企业在全球科技舞台上的竞争力，也为未来多模态AI的发展提供了新的思路和方向。随着DeepSeek的全新版本V3的发布，其基于MoE（混合专家模型）架构的671B参数模型在预训练和推理效率方面实现了跨越式提升，显著缩短了行业内多模态模型研发的时间成本。相比传统的端到端训练方式，DeepSeek在研究路径上强调“先研究、后研发、能力表达、价值转化”的四步法，形成了极简而高效的人类最佳实践，为行业树立了标杆。其在视觉感知、推理推断、多模态融合等核心技术上的突破，极大地提升了模型在复杂场景中的表现能力，特别是在自动驾驶、智能机器人等领域展现出极强的应用潜力。此次开源项目的最大亮点在于，DeepSeek通过精细的模型架构设计和工程优化，实现了在有限硬件条件下的高速运行，尤其是在汽车智能驾驶场景中，支持高清2D与3D视觉的实时处理，为行业提供了更安全、更高效的解决方案。理想汽车的CEO李想在访谈中强调，DeepSeek的出现极大地加速了其在视觉语言行动模型（VLA）方面的布局，使原计划于2025年9月完成的VLA研发提前了9个月，展现出中国企业在AI技术领先优势上的巨大潜力。李想指出，DeepSeek的开源不仅带来了技术上的飞跃，更激发了企业的社会责任感——“给社会贡献点什么，不让行业那么卷”，体现出行业合作与共享的精神。与此同时，李想还提及，特斯拉FSD在中国市场的表现显示出扎实的基本功是推动自动驾驶技术成熟的关键。尽管目前特斯拉使用的模型仍处于“用用看”的阶段，但13.0版本的性能已展现出极强的感知距离、帧率稳定性和车辆控制能力，与行业内顶尖企业的技术差距逐渐缩小。李想特别强调，。他认为，像苹果、特斯拉这样的行业巨头，之所以能在激烈的竞争中立于不败之地，正是因为其“基本功”深厚，包括感知、控制、算法优化和硬件集成等方面。对于视觉语言行动模型（VLA）的未来，李想表达了乐观态度。他认为，VLA在自动驾驶中的应用，极有可能实现“全自动驾驶”的目标，但同时也承认，目前仍处于“黎明前的黑暗”阶段。行业内的黑暗时刻，正是技术不断突破、最终实现“超越人类”的关键节点。李想指出，在AI技术革新中，最重要的是持续“深耕基本功”，不断优化算法和硬件，打造具有“能力最强”与“安全可靠”双重保障的自动驾驶系统。他提到，理想汽车通过自主研发芯片、优化操作系统、构建完整的训练体系，以及成立“超级对齐”团队，确保模型在安全性和职业性上的严格对齐。特别是在“超级对齐”环节中，李想强调，这一团队由百余人组成，专注于强化训练和行为规范，确保模型在真实场景中的表现符合人类驾驶习惯和安全标准。这些努力，使得理想汽车在自动驾驶行业中形成了鲜明的竞争优势。深度学习和神经网络在视觉与语言融合中的应用，是此次技术革新的核心驱动力。DeepSeek通过引入多模态联合训练数据，结合3D视觉、高清2D视觉和交通场景语料，训练出能够理解复杂物理环境和语义信息的基座模型。模型采用蒸馏技术，将庞大的671B参数模型压缩到8个专家组成的3.2B参数MoE模型，兼顾性能与速度，确保在车载硬件平台上实现实时推理。李想特别指出，未来VLA架构可能超越Transformer的能力极限，但目前仍视其为“最接近人类智能的解决方案”。他相信，以VLA为核心的自动驾驶系统，具有实现“全场景自动驾驶”的潜力，将彻底改变交通出行的未来。行业专家普遍认为，DeepSeek的技术创新，标志着中国AI在多模态、多任务学习领域的突破性进展，将引领全球自动驾驶、机器人等行业迈向更高的智能化水平。随着模型性能的不断提升和硬件算力的持续增强，未来的AI创新空间巨大，行业将迎来更加激烈的竞争与合作。理想汽车在此次技术革新中，展现出其“以技术为驱动、以用户为核心”的企业理念，强调“深耕基本功、坚持开源共享”，为行业树立了榜样。未来，企业应持续关注AI基础能力的提升，加大在硬件、算法、场景应用等方面的投入，推动自动驾驶技术走向更高的自动化、智能化水平。同时，行业内也应共同探索安全、伦理、法规等多维度的问题，确保AI技术在实际应用中实现可控、可信、可持续的发展。深度学习、神经网络、视觉语言融合等前沿技术的不断突破，将使得未来的AI系统更加强大、可靠和高效，为行业带来更广阔的创新空间和无限可能。