歐陽明高：DeepSeek對加速自動駕駛發展起到巨大作用

央廣網北京2月26日消息（記者黃昂瑾）2月25日，在中國電動汽車百人會論壇（2025）專家媒體交流會上，中國科學院院士、中國電動汽車百人會副理事長歐陽明高談及DeepSeek的四方面創新，並表示，DeepSeek的創新對加速自動駕駛發展將起到巨大作用。

歐陽明高認爲，DeepSeek的創新主要體現在四方面。一是從閉源到開源，擴大了流量。“倒不是說DeepSeek的創新全是革命性的，但是從模式上全球領先。從閉源到開源擴大流量，全世界人民都用，這個流量很重要。”

二是從人類反饋強化學習，到通過純強化學習獲得推理能力，減少了數據量。歐陽明高以AlphaGo打敗人類圍棋冠軍爲例分析稱，AlphaGo之所以能取勝，是因爲它先通過大數據掌握了人類的棋譜，相當於人類的模仿學習。而升級後的AlphaGoZero則是和它自己下棋，相當於讓它自學成才，第一次實現了不用數據的學習方式，即強化學習。“我們人類主要是這兩種學習方式。第一種模仿學習，叫深度學習；第二試錯學習，叫強化學習。 ChatGPT也有強化學習，是人類參與的反饋強化學習，DeepSeek是純強化學習，不需要人類參與，跟AlphaGoZero類似，但同時也有創新。”

歐陽明高指出，DeepSeek第三點創新體現在從通用模型到混合專家架構，減少了算力資源消耗量。ChatGPT解決問題需要整個大模型算一遍，對算力資源要求很高。混合專家架構則是基於有很多專家子模型，針對問題調用一部分專家模型。“用DeepSeek作爲一個基座模型，把專家專業領域的知識做成數據庫訓練模型，做成一個智能體跟它結合，就變成專業領域的大模型，這樣能夠大幅降低算力資源的消耗量。”

“第四方面的創新是從數據繼承到優化再到超越，站在前人的肩膀上保證數據集的高質量。數據集是很重要的，工作量非常大。用這個辦法可以大幅降低數據集的規模。數據首先繼承，然後再優化，通過知識萃取，去掉質量低的數據，再實現超越，通過三段式提升數據質量。”歐陽明高表示。

基於DeepSeek的創新，歐陽明高認爲，其首先將帶來技術平權，消除壟斷。使得競爭重新回到應用主導的場景。同時，DeepSeek的創新對國產芯片的推廣利好。從一定要用先進製程的GPU走向可以使用成熟製程的GPU。“現在國產算力的主要目標就是適配DeepSeek，這是對中國非常利好的，打破算力的壟斷封鎖。”

歐陽明高還指出，DeepSeek的創新對各行各業的AI智能體應用高速發展將起到推動作用。以智能體爲例，把大語言模型做基座，用某一具體專業領域建立數據庫來訓練它，形成垂直大模型，這樣訓練出的垂直大模型可應用在不同領域。“比如我們研究電池，需要把電池的專利、文獻、數據庫全建起來，這使得大模型在各個領域能夠加速部署，使得大模型的普及時代開始了。”

具體對自動駕駛而言，歐陽明高認爲，DeepSeek的創新降低了端到端自動駕駛大模型算力和算法的技術門檻，將對我國自動駕駛的加速到來起到巨大的推動作用。

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