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(chuàng)新路徑，僅以數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(yè)。核心團隊多畢業(yè)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(yè)素養(yǎng)，結合主流乘用車自動駕駛技術研發(fā)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(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(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)的數據迭代輕松實現(xiàn)不同地區(qū)，不同應用場景的快速適配，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)數據驅動閉環(huán)，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(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“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：當技術突破關鍵臨界點，整個行業(yè)的游戲規(guī)則都有可能被改寫。
在無人化配送領域，“靈龍架構”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技術為核心驅動力，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“速度-成本”最優(yōu)解
聲明：本網頁內容由互聯(lián)網博主自發(fā)貢獻，不代表本站觀點，本站不承擔任何法律責任。天上不會到餡餅，請大家謹防詐騙！若有侵權等問題請及時與本網聯(lián)系，我們將在第一時間刪除處理。
點擊右上角
微信好友
朋友圈
點擊瀏覽器下方“
”分享微信好友Safari瀏覽器請點擊“
”按鈕
點擊右上角
QQ
點擊瀏覽器下方“”分享QQ好友Safari瀏覽器請點擊“”按鈕
