在汽車行業，一場由AI引領的技術革命正以前所未有的速度推進。春節后，超過20家知名車企，諸如比亞迪、吉利、奇瑞、東風集團、長城汽車以及新興品牌極氪、嵐圖、智己等，紛紛宣布與DeepSeek達成深度合作關系。
面對日益白熱化的市場競爭，車企們愈發意識到智能化營銷的重要性。DeepSeek，作為車企智能化轉型的“金鑰匙”，其吸引力不言而喻。然而，在資本的狂熱追捧下，DeepSeek的真實落地效果和技術紅利能否真正驅動行業變革，成為了業界關注的焦點。
業內專家對此持謹慎態度。商湯絕影CEO王曉剛指出，當前車企與DeepSeek的合作仍停留在原始模型的簡單接入階段，遠未達到汽車產品體驗層面的深度整合。小鵬汽車CEO何小鵬也直言不諱，認為許多應用僅僅是通過Web調用接口，對用戶體驗的提升有限，真正的智能化需要達到用戶體感上的卓越。
一位不愿透露姓名的智能駕駛公司技術負責人表示，DeepSeek的接入確實簡單，關鍵在于應用領域、數據的有效性和場景對錯誤的容忍度。他強調，DeepSeek帶來的技術紅利真實存在，但落地后的真正價值仍需進一步厘清。
從合作內容來看，車企與DeepSeek的合作主要集中在智能座艙的交互功能上。DeepSeek作為大語言模型，其語義理解能力使得車載系統更加人性化，對話更加流暢自然，擺脫了傳統車載語音助手的“人工智障”標簽。
例如，吉利星睿大模型與DeepSeek-R1融合后，能根據車主的駕駛路線回答關于沿途景點的問題；廣汽ADiGO SENSE與DeepSeek-R1的結合，讓汽車從單純的指令響應工具進化為預見需求的伙伴；上汽斑馬智行接入DeepSeek后，能夠精準理解用戶的模糊意圖，提供個性化的服務組合。
比亞迪智駕負責人楊冬生在介紹璇璣架構接入Deepseek-R1大模型的能力時提到，比亞迪車型能借助R1大模型的推理能力，更好地理解用戶的模糊意圖和隱性需求，提供更加精準和個性化的服務。這背后主要依賴于DeepSeek的強化學習能力，通過長思維鏈和慢推理，實現更高層次的認知和情感支持。
然而，DeepSeek的落地也面臨著“慢”和“準”兩大挑戰。一方面，由于用戶量龐大，DeepSeek能支撐的訪問量有限，導致反饋時間延遲較長。另一方面，DeepSeek作為長推理模型，在推理時輸出相對較慢。這對于智能座艙來說可能影響體驗，而對于自動駕駛安全則至關重要。人類駕駛員的反應時間通常在0.5秒到1秒之間，自動駕駛系統的反應時間需要更快。
輸出的準確性也是一大問題。東土科技集團副總經理張人杰解釋，端側部署的模型版本雖然可行，但輸出準確性遠不如大尺寸模型。要達到較好的效果，需要32B及以上的版本，這對端側算力要求較高。而671B版本在設備端側部署目前可能性不大，自動駕駛作為安全領域的應用，容錯性要求極高。
因此，在當前的汽車應用中，DeepSeek主要用于智能座艙的人機交互，自動駕駛場景的應用仍需重新規劃。從ChatGPT到DeepSeek，人工智能的發展始終遵循算法、算力和數據的螺旋式交替驅動。車企蜂擁DeepSeek的場景與ChatGPT爆火時相似，但大模型行業的發展也遇到了瓶頸，主要在于互聯網數據價值的榨干。
王曉剛指出，原來通過擴大模型規模和增加算力獲得的收益有限。中國很難像特斯拉那樣擁有700萬臺車的數據回流。DeepSeek在智艙上的效果立竿見影，但在智駕領域更多是讓人們意識到，以前需要大量資源才能完成的事情，門檻降低了。
DeepSeek的出現，對算力依賴的降低為車載端側帶來了機會。然而，這并不意味著算力需求絕對降低。DeepSeek-R1的慢思考長思維鏈需要一個強大的云端模型支持，對云端算力有更高要求。DeepSeek采用的“蒸餾法”，旨在將復雜模型的知識提煉至簡單模型中，通過篩選有效問題訓練新的大模型。
想要將DeepSeek直接應用于自動駕駛，還需要漫長的探索過程。零一汽車智能駕駛合伙人王泮渠介紹，他們正在嘗試將通用大模型轉化為垂直領域模型，并縮短推理時間。DeepSeek的崛起成為中國汽車產業智能化浪潮的關鍵變量，其“低成本、高性能”特性不僅重構了智能座艙的交互邏輯，更在自動駕駛領域掀起技術平權的風暴。
然而，車企爭相擁抱DeepSeek的背后也暗藏風險。若僅將其作為營銷噱頭，忽視硬件研發和數據積累，可能陷入同質化競爭，透支用戶信任。真正的智能化革命需要突破更高階的自動駕駛技術，重構交通生態。DeepSeek應成為車企的跳板而非救命稻草，唯有如此，AI驅動的智駕革命才能真正改寫出行歷史。
