DeepSeek 凭借着低成本、高性能、开源的优势，让欧美ChatGPT等一众AI 大语言模型黯然失色，那么对于 AI 落到应用前锋的自动驾驶行业，DeepSeek 这一模式是否会在自动驾驶领域引发类似的“DeepSeek时刻”？特斯拉的FSD会不会很快地遇到类似的挑战？
一、DeepSeek 们为什么会对决特斯拉FSD？
首先，DeepSeek 作为一家以AI大模型的技术公司，当前比较出名的是其大语言模型，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都是高性能大语言模型，前者侧重通用问答，后者侧重推理等复杂问题。
但DeepSeek 怎么和自动驾驶扯上关系？这需要多阅读Jack关于自动驾驶的行业的文章，同时关注最新文章《自动驾驶新风口：DeepSeek-R1 的“车端革命”》，就可以明白自动驾驶是当前AI 落地Physical AI的前哨，而大语言模型作为AIGC通用人工智能的载体，类似于三体中的智子积累了人类以语言为载体的所有知识体系。
所以DeepSeek 此类高性价比，开放的大模型可以影响所有人类的行业，包括自动驾驶。那么 DeepSeek 此类大模型以及其方法能改写自动驾驶战局吗？特别是已经走在前面的特斯拉FSD （Full Self-Driving），估计2025年的1月马斯克做了很多演算和推理，如何应对自动驾驶的DeepSeek时刻，是防止蒸馏，是开源，还是......但， DeepSeek 此类大模型以及方法对决特斯拉FSD是历史不可避免的发展。下文从技术路线、生态壁垒等角度展开分析。
二、技术路线对比：大模型能否颠覆传统自动驾驶方案？
特斯拉的FSD方案：端到端+数据闭环技术核心：我们之前文章《智能驾驶-城市领航辅助必备的BEV以及Occupancy networks》介绍过特斯拉基于纯视觉感知采用Occ，动静态感知等多网合一的端到端模型、然后结合海量真实驾驶数据训练，并通过影子模式持续迭代到最新的端到端神经网络 FSD V13。
优势：特斯拉的优势是其形成了自动驾驶数据闭环以及特斯拉成立至今的自动驾驶工程化落地能力。
数据壁垒：数百万辆特斯拉车辆实时采集全球多场景数据，形成“数据-训练-部署”闭环。
工程化能力：10年+技术迭代，覆盖感知、预测、规划、控制全链条，已实现量产落地。当然，特斯拉采用海量数据喂养模型的方法依然具有局限性：长尾场景何时是一个头？也就是我如何知道我不知道什么？此外“黑盒化”模型的可解释性较低。
DeepSeek的潜在路径：多模态大模型+知识蒸馏其实，自动驾驶产业早已经在利用多模态大模型做实践，例如之前文章《采用 ChatGPT 类似大模型作为自动驾驶算法核心的 - Waymo 的端到端多模态算法 EMMA》，以及《2025年，自动驾驶即将开“卷”的端到端大模型 2.0 - VLA (Vision Language Action)》中介绍的智驾头部公司，Waymo、中国的理想、小鹏等。
技术核心：多模态理解：利用语言-视觉联合建模能力，增强场景语义理解（如理解交通标志、行人意图）。
知识蒸馏：将大模型能力压缩至车端小模型，降低算力需求部署车端。
差异化优势：复杂逻辑推理：通过语言模型增强决策可解释性（例如解释变道逻辑）。
小样本学习：利用大模型的泛化能力，减少对单一场景数据的依赖。
挑战：模态对齐：语言模型的逻辑推理如何与视觉感知、车辆控制无缝衔接？
实时性：熟悉汽车产业的人或许知道，汽车 1 秒钟运动的距离都会引发碰撞或者生命安全问题，例如高速1s可以行驶70多米，所以大模型的推理延迟需要满足车端毫秒级响应需求是巨大挑战和必须解决问题。
三、需要攻破的生态壁垒护城河：数据、硬件
面对，DeepSeek 此类大模型以及其方法的挑战，特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业的护城河可能不是技术，当然技术好像在人类历史上都很难成为长时间的护城河。
下表从数据，硬件生态两个方案分析特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业的护城河。维度特斯拉
DeepSeek等大模型方法关键差距数据生态全球百万级车辆实时数据采集，闭环迭代能力极强依赖合作车企或仿真数据，真实数据积累薄弱数据规模与多样性差距显著硬件控制自研FSD芯片、Dojo超算，软硬协同优化依赖第三方芯片，需与华为、地平线等厂商深度绑定算力效率和成本控制能力不足DeepSeek 此类大模型以及其方法叫板特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业或许需要挑战的是生态构建。
四、DeepSeek等大模型的“破局三问”
显然，DeepSeek 大模型以及此类方法还是在自动驾驶行业内有巨大的机会，但需要解决和破局以下挑战：如何构建自动驾驶数据闭环？任何移植的模型，先只是基础，需要不断的演化和数据喂养，所以解决数据闭环是先觉条件。
短期：与车企合作获取数据分润（如安装数据采集设备）。
长期：通过车端模型提供增值服务（如个性化驾驶助手），换取用户数据授权。
能否跨越“工程化鸿沟”？大模型的自动驾驶工程化，对于感知和场景理解是容易的，但是自动驾驶还关系到物理世界的控制。
自动驾驶需解决99%的常见场景和1%的极端场景，依赖大模型的泛化能力可能不足，需结合传统规控算法，所以，DeepSeek 大模型等方法工程化的核心是如何打通规控。
如何应对特斯拉的“代际碾压”？
特斯拉通过Dojo超算和FSD V13持续进化，DeepSeek大模型等方法需在AI原生能力上实现突破（例如引入世界模型、具身智能）。
写在最后：写了这么多，DeepSeek 们对决特斯拉FSD，到底谁能赢？特斯拉是否能够守住自己的护城河先发优势？自动驾驶行业是否会遇到类似的“DeepSeek时刻”？答案交给大家吧，欢迎投票以及投票讨论。
*未经准许严禁转载和摘录-参考资料：
原文标题 : DeepSeek 们对决特斯拉FSD：大模型能改写自动驾驶战局吗？
DeepSeek 凭借着低成本、高性能、开源的优势，让欧美ChatGPT等一众AI 大语言模型黯然失色，那么对于 AI 落到应用前锋的自动驾驶行业，DeepSeek 这一模式是否会在自动驾驶领域引发类似的“DeepSeek时刻”？特斯拉的FSD会不会很快地遇到类似的挑战？
一、DeepSeek 们为什么会对决特斯拉FSD？
首先，DeepSeek 作为一家以AI大模型的技术公司，当前比较出名的是其大语言模型，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都是高性能大语言模型，前者侧重通用问答，后者侧重推理等复杂问题。
但DeepSeek 怎么和自动驾驶扯上关系？这需要多阅读Jack关于自动驾驶的行业的文章，同时关注最新文章《自动驾驶新风口：DeepSeek-R1 的“车端革命”》，就可以明白自动驾驶是当前AI 落地Physical AI的前哨，而大语言模型作为AIGC通用人工智能的载体，类似于三体中的智子积累了人类以语言为载体的所有知识体系。
所以DeepSeek 此类高性价比，开放的大模型可以影响所有人类的行业，包括自动驾驶。那么 DeepSeek 此类大模型以及其方法能改写自动驾驶战局吗？特别是已经走在前面的特斯拉FSD （Full Self-Driving），估计2025年的1月马斯克做了很多演算和推理，如何应对自动驾驶的DeepSeek时刻，是防止蒸馏，是开源，还是......但， DeepSeek 此类大模型以及方法对决特斯拉FSD是历史不可避免的发展。下文从技术路线、生态壁垒等角度展开分析。
二、技术路线对比：大模型能否颠覆传统自动驾驶方案？
特斯拉的FSD方案：端到端+数据闭环技术核心：我们之前文章《智能驾驶-城市领航辅助必备的BEV以及Occupancy networks》介绍过特斯拉基于纯视觉感知采用Occ，动静态感知等多网合一的端到端模型、然后结合海量真实驾驶数据训练，并通过影子模式持续迭代到最新的端到端神经网络 FSD V13。
优势：特斯拉的优势是其形成了自动驾驶数据闭环以及特斯拉成立至今的自动驾驶工程化落地能力。
数据壁垒：数百万辆特斯拉车辆实时采集全球多场景数据，形成“数据-训练-部署”闭环。
工程化能力：10年+技术迭代，覆盖感知、预测、规划、控制全链条，已实现量产落地。当然，特斯拉采用海量数据喂养模型的方法依然具有局限性：长尾场景何时是一个头？也就是我如何知道我不知道什么？此外“黑盒化”模型的可解释性较低。
DeepSeek的潜在路径：多模态大模型+知识蒸馏其实，自动驾驶产业早已经在利用多模态大模型做实践，例如之前文章《采用 ChatGPT 类似大模型作为自动驾驶算法核心的 - Waymo 的端到端多模态算法 EMMA》，以及《2025年，自动驾驶即将开“卷”的端到端大模型 2.0 - VLA (Vision Language Action)》中介绍的智驾头部公司，Waymo、中国的理想、小鹏等。
技术核心：多模态理解：利用语言-视觉联合建模能力，增强场景语义理解（如理解交通标志、行人意图）。
知识蒸馏：将大模型能力压缩至车端小模型，降低算力需求部署车端。
差异化优势：复杂逻辑推理：通过语言模型增强决策可解释性（例如解释变道逻辑）。
小样本学习：利用大模型的泛化能力，减少对单一场景数据的依赖。
挑战：模态对齐：语言模型的逻辑推理如何与视觉感知、车辆控制无缝衔接？
实时性：熟悉汽车产业的人或许知道，汽车 1 秒钟运动的距离都会引发碰撞或者生命安全问题，例如高速1s可以行驶70多米，所以大模型的推理延迟需要满足车端毫秒级响应需求是巨大挑战和必须解决问题。
三、需要攻破的生态壁垒护城河：数据、硬件
面对，DeepSeek 此类大模型以及其方法的挑战，特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业的护城河可能不是技术，当然技术好像在人类历史上都很难成为长时间的护城河。
下表从数据，硬件生态两个方案分析特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业的护城河。维度特斯拉
DeepSeek等大模型方法关键差距数据生态全球百万级车辆实时数据采集，闭环迭代能力极强依赖合作车企或仿真数据，真实数据积累薄弱数据规模与多样性差距显著硬件控制自研FSD芯片、Dojo超算，软硬协同优化依赖第三方芯片，需与华为、地平线等厂商深度绑定算力效率和成本控制能力不足DeepSeek 此类大模型以及其方法叫板特斯拉FSD等传统自动驾驶/智驾企业或许需要挑战的是生态构建。
四、DeepSeek等大模型的“破局三问”
显然，DeepSeek 大模型以及此类方法还是在自动驾驶行业内有巨大的机会，但需要解决和破局以下挑战：如何构建自动驾驶数据闭环？任何移植的模型，先只是基础，需要不断的演化和数据喂养，所以解决数据闭环是先觉条件。
短期：与车企合作获取数据分润（如安装数据采集设备）。
长期：通过车端模型提供增值服务（如个性化驾驶助手），换取用户数据授权。
能否跨越“工程化鸿沟”？大模型的自动驾驶工程化，对于感知和场景理解是容易的，但是自动驾驶还关系到物理世界的控制。
自动驾驶需解决99%的常见场景和1%的极端场景，依赖大模型的泛化能力可能不足，需结合传统规控算法，所以，DeepSeek 大模型等方法工程化的核心是如何打通规控。
如何应对特斯拉的“代际碾压”？
特斯拉通过Dojo超算和FSD V13持续进化，DeepSeek大模型等方法需在AI原生能力上实现突破（例如引入世界模型、具身智能）。
写在最后：写了这么多，DeepSeek 们对决特斯拉FSD，到底谁能赢？特斯拉是否能够守住自己的护城河先发优势？自动驾驶行业是否会遇到类似的“DeepSeek时刻”？答案交给大家吧，欢迎投票以及投票讨论。
*未经准许严禁转载和摘录-参考资料：
原文标题 : DeepSeek 们对决特斯拉FSD：大模型能改写自动驾驶战局吗？
