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　　　　但行业普遍的观点是，大模型在短时间内难以对智能驾驶起到提升作用。法雷奥集团中国区首席技术官顾剑民表示，虽然DeepSeek支持AI上车应用，但目前车企直接把DeepSeek做智驾接入的可能性不大，因为信息输入源和应用场景有较大差异，且DeepSeek的稳定性也存在较大挑战。“我在使用DeepSeek的过程中，已经有好多次发现对于一些简单问题或判断都会出错。如果应用到智驾，必须和之前一直讨论的end-to-end（端到端）类似，需要有兜底方案确保下限，否则就是对行车安全不负责任。”基于此，顾剑民表示，目前AI上车要谨慎，即使在智能座舱这类不直接关联到驾驶安全的场景下，也不能盲目依赖，否则也会有安全隐患。

“第二，意味着我国超大规模市场和完整产业体系的优势更加巩固。”康义谈到，世界百年未有之大变局加速演进，外部不稳定不确定因素增多，雄厚的经济基础、超大规模市场的优势和完整的产业体系，始终是我国应对风险挑战的最大底气。

　　　　从自动驾驶本义看，是要通过减少人工干预，甚至完全脱离人工干预情况下，在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知，目前的道路交通环境的复杂性，并不能完全用交通规则来覆盖。例如，机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等，这是在不遵守规则的情况下发生的，如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则，又要在类似突然情况下处理好行驶动作，是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别，难以用一些理论模型来归纳概括，只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统，这无形中就会提升算力需求。