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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。

2017年入厂培训时，很多新同事焊一根焊条就去休息了，刘星彤就把别人不用的焊条全捡过来，自己留着用。参加工作8年，他加了8年班，几乎每天都在现场待到夜里十一二点，回家后再学习两个小时理论。“白天都在一线，只有晚上有时间学习理论知识，琢磨一些新工艺、好点子。”

　　　　在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。