摘要:曾幾何時,AI領域信奉“大力出奇跡”,隨著DeepSeek橫空出世,以“四兩撥千斤”的創新路徑,僅以數百萬美元的訓練成本就實現了Chat-GPT4的同等性能,同時參數量也僅為對手的幾十分之一。
曾幾何時,AI領域信奉“大力出奇跡”,隨著DeepSeek橫空出世,以“四兩撥千斤”的創新路徑,僅以數百萬美元的訓練成本就實現了Chat-GPT4的同等性能,同時參數量也僅為對手的幾十分之一。
這就是DeepSeek時刻。
端到端模型量產上車,智能配送機器人賽道的DeepSeek時刻
既未科技,同樣來自杭州,作為AI領域的新銳力量,是一家專注于以AI驅動的先鋒機器人科技企業。核心團隊多畢業于清華大學、中國科學技術大學等頂尖高校。憑借深厚的專業素養,結合主流乘用車自動駕駛技術研發及量產的寶貴經驗,推出了無人化配送賽道的首個端到端模型的自動駕駛方案:靈龍架構。
與DeepSeek的技術路線不謀而合,以快速且低成本方式打造的靈龍架構首先搭載于既未科技的首款智能配送機器人——靈小駒。該架構大幅提升了大規模部署所必需的泛化能力,且大幅降低了對于高精地圖的依賴及后續維護成本。從而幫助快遞物流企業能夠真正實現大規模應用,顯著降低成本。
隨著靈龍架構的量產落地,無人化配送賽道,也將從以往的“燒錢堆人堆算法”進入到“四兩撥千斤”的DeepSeek時刻。
靈龍架構的顯著優勢:
1、強大的泛化能力,大規模運營的必然選擇: 端到端模型的強大泛化能力,可通過持續的數據迭代輕松實現不同地區,不同應用場景的快速適配,大幅降低算法開發時間和適配成本;
2、無高精地圖方案,規?;虡I應用的唯一出路:端到端模型不再依賴高精地圖,大幅提升部署效率,顯著降低部署成本及后續維護成本
3、實現數據驅動閉環,模型迭代自動化:完整且高效的數據生產流水線,從原始數據采集,自動化標注,模型訓練,到OTA升級,一套完整的閉環工具鏈與作業流程,實現不間斷自我迭代與性能提升。
以AI重構“速度-成本”的最優解
DeepSeek時刻的出現向我們證明了一個道理:當技術突破關鍵臨界點,整個行業的游戲規則都有可能被改寫。
在無人化配送領域,“靈龍架構”與“靈小駒”智能配送機器人,為快遞物流行業的智能化升級轉型開辟了新路徑。
未來,既未科技將繼續以為用戶賦能為使命,以AI技術為核心驅動力,不斷探索,持續迭代,為快遞物流行業的全面智能化尋找更好的答案。
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