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    车企抱团接入 DeepSeek却是这么看的******

    DeepSeek的风,终究是在车圈刮起来了。

    就在我们还在惊讶,DeepSeek已经成为史上用户数增长最快的互联网产品时,国内汽车企业早已按捺不住,疯狂往这个风口上撞。

    比亚迪、吉利、长城、奇瑞、东风...目前但凡是有头有脸的大厂,都表示已经接入了DeepSeek。

    仿佛一夜之间,车企已经完成了AI平权。

    对DeepSeek相对冷静的企业,反而是有着智能化标签的新选手,比如华为、理想、小鹏、小米和蔚来。

    当我们冷静下来再思考时,不妨思考几个问题:

    DeepSeek上车,对我们普通人究竟有什么意义?对于行业来说意味着什么?

    车企这么容易且快速地接入DeepSeek,对于行业来说,真能让智能汽车进入iPhone时刻吗?

    其实不能。

    DeepSeek扯下遮羞布?

    废话少说,这些问题我们还是先问一下“当事人”。

    问:你是一位汽车大厂智能化高管,怎么看待DeepSeek爆火的趋势?现在车企都官宣接入Deepseek,这对智能化有什么意义?语言可以犀利点。

    DeepSeek给出的答案,让人出乎意料:

    作为车企智能化战场的老兵,我直戳行业脊梁骨:DeepSeek的爆火根本不是技术革命,而是车企智能化军备竞赛下的集体焦虑发作。当座舱算力堆到1000TOPS还在比拼开机动画的流畅度,当激光雷达多到能组矩阵却连自动泊车都做不利索,行业需要新的肾上腺素续命。

    车企集体跪舔大模型本质是智能化叙事崩盘后的自救行为。

    过去五年堆硬件的军备竞赛已触达物理极限,这时候突然杀出个能说会道的 AI大脑,简直是溺水者抓住的救命稻草。

    为了给这场狂欢加一个注解,DeepSeek甚至给出了趋势判断。?

    这场狂欢藏着三个致命幻觉:

    技术空心化:多数车企的”深度合作”不过是API接口的套壳游戏,算法黑箱导致车控安全边界模糊。

    场景错配:让大模型在车机端跑文案生成就像给F1赛车装洗衣机,算力消耗与用户体验严重失衡。

    成本黑洞:每辆车每月烧的云端推理费用可能比整车毛利还高。

    真正的智能化突围应该是在感知-决策-执行的闭环中建立技术护城河。

    大模型上车不是终点,而是照妖镜。三年后回头看,今天这些敲锣打鼓的”战略合作”,90%会沦为智能化坟场里的电子墓碑。能活下来的,一定是把AI毛细血管扎进底盘控制、热管理、电池健康预测这些真刀真枪战场的硬核玩家。

    这个回答是不是有点眼前一亮?

    接下来再来看一个正常版本的回答:

    车企纷纷宣布接入DeepSeek的现象,反映了当前汽车行业智能化竞争的加剧以及AI技术对传统产业的渗透趋势。

    在电动化进入平台期后,智能化成为新的竞争赛道。接入DeepSeek这类大模型,能快速补齐车企在自然语言交互、场景化服务等领域的短板。另外,同质化的智能座舱功能(如语音控制、导航)已无法形成壁垒,接入更强大的AI模型可打造"拟人化交互"、"场景化服务"等新卖点。

    从成本上考虑,自研AI大模型需要数十亿投入和长期积累,接入成熟方案能快速实现功能落地,尤其对中小车企具有吸引力。

    总体来看,车企拥抱AI大模型是技术演进的必然,但真正的竞争不在于是否接入技术,而在于如何将技术与车辆属性深度耦合。正如智能手机的发展历程,最终胜出的不会是参数最漂亮的模型,而是能重构用户体验的生态构建者。

    对比之下,正常版本的回答有些平平无奇,而犀利语言版本的观点显然更像是扒下一层表面的“遮羞衣”。

    当DeepSeek现象级爆火后,有不少人认为,车企可以容易且快速的接入DeepSeek,会让智能汽车进入行业的“iPhone时刻“,这个问题抛给DeepSeek,它却不是这么认为的。

    智能汽车若真迎来“iPhone时刻”,绝不会是今天这种供应商流水线灌装AI模组的“行业大跃进”,而是需要一场从电子架构、软件生态到用户体验的彻底重构。

    车企接入DeepSeek的“便捷快速”,不过是行业焦虑下的贴牌式狂欢,表面是技术跃进,本质是资本催熟的伪命题。所谓“iPhone时刻”,更像是车企和供应商合谋给资本市场编造的“皇帝的新衣”。

    DeepSeek等大模型上车,看似一键解锁“智能”,实则车企在核心算法、数据闭环、场景理解上毫无沉淀。这种“外包式智能化”,只会加剧行业同质化:所有车里塞着同一套语音助手、同一种交互界面,最终沦为供应商技术参数的傀儡。

    当所有车都宣称“智能”,反而意味着“智能”贬值。

    守着一座金山

    就像DeepSeek所说的那样,以目前的表现来看,行业进入“iPhone时刻”还为时过早。

    从目前接入DeepSeek的各家车企的反馈来看,大部分的做法是,将蒸馏后的DeepSeek-R1 模型与自有模型在底层算法上相融合。

    这类DeepSeek加持的作用,基本上可以总结为——优化语音助手,提升交互体验。

    然而,如果只拿DeepSeek来做语音助手,难免有点屈才,因为其潜力远不止于此,除了智能座舱外,更重要的是将其切入对智能驾驶的推动。

    DeepSeek 的 R1 模型之所以出现“现象级”的爆火,一方面是开源,另一方面也是最重要的,DeepSeek在训练的时候,显存占用仅为传统模型的5%-13%,推理成本低至GPT-4 Turbo的1/70。

    另外,DeepSeek使用的强化学习 + 奖励模型的方式,相比现在的规则算法。有着超强的推理能力,非常适合解决困难的逻辑问题。

    目前主流的智驾端到端其本质仍算是规则算法,在训练模型的时候以模仿学习为主。顾名思义,也就是模仿人类开车。

    比如特斯拉、比亚迪和华为,都会采集大量A点到B点的驾驶数据进行大量的投喂,显然这种思路到头来训练出来就是跟人类开车水平持平的智驾。

    但强化学习则完全不同,因为它学习的不是驾驶的过程,而是通过不断的试错,领悟出从 A 点开到 B 点最高效的路线。

    这就意味着有着更强的严谨性与逻辑性,加之对场景的理解,在跨模态迁移后将对路况的感知状况更加熟悉,帮助智驾系统做出更加精准的判断。

    这种“既要性能又能省钱”的平衡点,正好触及了处于价格战中车企的痛点。

    根据开源证券报告,高通8650平台上,DeepSeek可以将推理响应时间从20毫秒降至19毫秒,同时算力利用率从近乎100%降至65%。原本100TOPS跑通城市NOA成本约7000元,Deepseek介入后,有望在成本5000内实现,甚至可能让地平线征程6E芯片也能跑通城市NOA。

    比如比亚迪就已经运用DeepSeek提升智驾能力,因为其能够在复杂交通场景中进行精准地判断和决策。这一能力大幅提升了自动化数据生成的效率和质量,使比亚迪的智能驾驶系统能够更快地进行数据迭代和模型优化。

    黑芝麻智能首席市场营销官杨欣宇也曾表示,“DeepSeek等大模型的核心价值在于通过端侧高效推理能力,推动智能驾驶系统从‘感知驱动’向‘认知驱动’升级。若DeepSeek能通过低成本算力芯片实现规模化应用,将加速智驾功能向大众市场渗透。“

    不过,DeepSeek也并非“万金油”,强化学习很容易出现幻觉问题,比如有时候在用网页版 DeepSeek 的时候有时会出现“胡说八道”,这就是因为强化学习学的有些过头了,开始涌现出一些不符合事实的内容。

    在智驾上也是如此,如果奖励和微调的机制没有设计到位,就很有可能出现“飞过去”的想法,这就要求,车企自身要有强大的数据蒸馏能力,再强大的大模型,如果原始数据是受污染的,得出的结论永远也不可能正确。

    但无疑,DeepSeek就像是一座“金山”,但人类对其开发程度可能只有10%,真要进入汽车行业的“iPone时刻”,还得让子弹再飞一会儿。

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