曾幾何時，AI領(lǐng)域信奉“大力出奇跡”，隨著DeepSeek橫空出世，以“四兩撥千斤”的創(chuàng)新路徑，僅以數(shù)百萬美元的訓練成本就實現(xiàn)了Chat-GPT4的同等性能，同時參數(shù)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(chǎn)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(lǐng)域的新銳力量，是一家專注于以AI驅(qū)動的先鋒機器人科技企業(yè)。核心團隊多畢業(yè)于清華大學、中國科學技術(shù)大學等頂尖高校。憑借深厚的專業(yè)素養(yǎng)，結(jié)合主流乘用車自動駕駛技術(shù)研發(fā)及量產(chǎn)的寶貴經(jīng)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(gòu)。
與DeepSeek的技術(shù)路線不謀而合，以快速且低成本方式打造的靈龍架構(gòu)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(gòu)大幅提升了大規(guī)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(xù)維護成本。從而幫助快遞物流企業(yè)能夠真正實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，顯著降低成本。
隨著靈龍架構(gòu)的量產(chǎn)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(gòu)的顯著優(yōu)勢：
1、強大的泛化能力，大規(guī)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(xù)的數(shù)據(jù)迭代輕松實現(xiàn)不同地區(qū)，不同應(yīng)用場景的快速適配，大幅降低算法開發(fā)時間和適配成本；
2、無高精地圖方案，規(guī)?；虡I(yè)應(yīng)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(xù)維護成本
3、實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)，模型迭代自動化：完整且高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流水線，從原始數(shù)據(jù)采集，自動化標注，模型訓練，到OTA升級，一套完整的閉環(huán)工具鏈與作業(yè)流程，實現(xiàn)不間斷自我迭代與性能提升。
以AI重構(gòu)“速度-成本”的最優(yōu)解
DeepSeek時刻的出現(xiàn)向我們證明了一個道理：當技術(shù)突破關(guān)鍵臨界點，整個行業(yè)的游戲規(guī)則都有可能被改寫。
在無人化配送領(lǐng)域，“靈龍架構(gòu)”與“靈小駒”智能配送機器人，為快遞物流行業(yè)的智能化升級轉(zhuǎn)型開辟了新路徑。
未來，既未科技將繼續(xù)以為用戶賦能為使命，以AI技術(shù)為核心驅(qū)動力，不斷探索，持續(xù)迭代，為快遞物流行業(yè)的全面智能化尋找更好的答案。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-14-7621-0.html快遞物流行業(yè)迎來"DeepSeek時刻"，以AI重構(gòu)“速度-成本”最優(yōu)解
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