针对您的问题"深度学习小车的节能策略"，在现有的搜索结果中，没有直接提到深度学习小车的节能策略。不过，我们可以从以下几个方面进行推测和建议：
1.硬件选型
硬件是影响能源消耗的重要因素。在选择硬件时，应尽量选择高效的处理器和优化的电路设计。例如，可以选择基于百度Edgeboard系列的高性能板卡作为智能车的主板，这种板卡可能具有较好的能效比。此外，还可以考虑使用能量回收技术，如再生制动，以减少能源消耗。
2.深度学习算法优化
深度学习算法的优化也是实现节能的重要手段。例如，可以通过模型压缩技术来减小模型的大小，从而降低处理器的能耗。此外，还可以通过动态调整模型的复杂度来适应不同的场景，以便在保证性能的同时减少能源消耗。
3.控制策略优化
控制策略的优化也可以有效地降低小车的能源消耗。例如，可以采用模型
predictive
control
(MPC)
或者
reinforcement
learning
(RL)
等控制策略来实现能量的最优分配。这些控制策略可以根据小车的状态和环境的变化动态调整小车的速度和行驶路径，从而达到节能的效果。
4.能源管理策略
能源管理策略是实现节能的另一个重要手段。例如，可以设计一种智能的电源管理策略，使得小车在不工作的时候进入休眠状态，在需要的时候再唤醒。此外，还可以通过预测小车的需求来提前加载所需的模型和数据，从而避免在需要的时候由于启动过程中的能源浪费。
以上仅为一些可能的节能策略，具体的实施需要根据小车的具体情况进行详细的分析和设计。
