今天小編分享的科技經驗：車企抱團接入 DeepSeek卻是這麼看的，歡迎閱讀。
DeepSeek 的風，終究是在車圈刮起來了。
就在我們還在驚訝，DeepSeek 已經成為史上用戶數增長最快的互聯網產品時，國内汽車企業早已按捺不住，瘋狂往這個風口上撞。
比亞迪、吉利、長城、奇瑞、東風 ... 目前但凡是有頭有臉的大廠，都表示已經接入了 DeepSeek。
仿佛一夜之間，車企已經完成了 AI 平權。
對 DeepSeek 相對冷靜的企業，反而是有着智能化标籤的新選手，比如華為、理想、小鵬、小米和蔚來。
當我們冷靜下來再思考時，不妨思考幾個問題：
DeepSeek 上車，對我們普通人究竟有什麼意義？對于行業來說意味着什麼？
車企這麼容易且快速地接入 DeepSeek，對于行業來說，真能讓智能汽車進入 iPhone 時刻嗎？
其實不能。
DeepSeek 扯下遮羞布 ?
廢話少說，這些問題我們還是先問一下 " 當事人 "。
問：你是一位汽車大廠智能化高管，怎麼看待 DeepSeek 爆火的趨勢？現在車企都官宣接入 Deepseek，這對智能化有什麼意義？語言可以犀利點。
DeepSeek 給出的答案，讓人出乎意料：
作為車企智能化戰場的老兵，我直戳行業脊梁骨：DeepSeek 的爆火根本不是技術革命，而是車企智能化軍備競賽下的集體焦慮發作。當座艙算力堆到 1000TOPS 還在比拼開機動畫的流暢度，當激光雷達多到能組矩陣卻連自動泊車都做不利索，行業需要新的腎上腺素續命。
車企集體跪舔大模型本質是智能化叙事崩盤後的自救行為。
過去五年堆硬體的軍備競賽已觸達物理極限，這時候突然殺出個能說會道的 AI 大腦，簡直是溺水者抓住的救命稻草。
為了給這場狂歡加一個注解，DeepSeek 甚至給出了趨勢判斷。?
這場狂歡藏着三個致命幻覺：
技術空心化：多數車企的 " 深度合作 " 不過是 API 接口的套殼遊戲，算法黑箱導致車控安全邊界模糊。
場景錯配：讓大模型在車機端跑文案生成就像給 F1 賽車裝洗衣機，算力消耗與用戶體驗嚴重失衡。
成本黑洞：每輛車每月燒的雲端推理費用可能比整車毛利還高。
真正的智能化突圍應該是在感知 - 決策 - 執行的閉環中建立技術護城河。
大模型上車不是終點，而是照妖鏡。三年後回頭看，今天這些敲鑼打鼓的 " 戰略合作 "，90% 會淪為智能化墳場裡的電子墓碑。能活下來的，一定是把 AI 毛細血管扎進底盤控制、熱管理、電池健康預測這些真刀真槍戰場的硬核玩家。
這個回答是不是有點眼前一亮？
接下來再來看一個正常版本的回答：
車企紛紛宣布接入 DeepSeek 的現象，反映了當前汽車行業智能化競争的加劇以及 AI 技術對傳統產業的滲透趨勢。
在電動化進入平台期後，智能化成為新的競争賽道。接入 DeepSeek 這類大模型，能快速補齊車企在自然語言互動、場景化服務等領網域的短板。另外，同質化的智能座艙功能（如語音控制、導航）已無法形成壁壘，接入更強大的 AI 模型可打造 " 拟人化互動 "、" 場景化服務 " 等新賣點。
從成本上考慮，自研 AI 大模型需要數十億投入和長期積累，接入成熟方案能快速實現功能落地，尤其對中小車企具有吸引力。
總體來看，車企擁抱 AI 大模型是技術演進的必然，但真正的競争不在于是否接入技術，而在于如何将技術與車輛屬性深度耦合。正如智能手機的發展歷程，最終勝出的不會是參數最漂亮的模型，而是能重構用戶體驗的生态構建者。
對比之下，正常版本的回答有些平平無奇，而犀利語言版本的觀點顯然更像是扒下一層表面的 " 遮羞衣 "。
當 DeepSeek 現象級爆火後，有不少人認為，車企可以容易且快速的接入 DeepSeek，會讓智能汽車進入行業的 "iPhone 時刻 "，這個問題抛給 DeepSeek，它卻不是這麼認為的。
智能汽車若真迎來 "iPhone 時刻 "，絕不會是今天這種供應商流水線灌裝 AI 模組的 " 行業大 · 躍 · 進 "，而是需要一場從電子架構、軟體生态到用戶體驗的徹底重構。
車企接入 DeepSeek 的 " 便捷快速 "，不過是行業焦慮下的貼牌式狂歡，表面是技術躍進，本質是資本催熟的偽命題。所謂 "iPhone 時刻 "，更像是車企和供應商合謀給資本市場編造的 " 皇帝的新衣 "。
DeepSeek 等大模型上車，看似一鍵解鎖 " 智能 "，實則車企在核心算法、數據閉環、場景理解上毫無沉澱。這種 " 外包式智能化 "，只會加劇行業同質化：所有車裡塞着同一套語音助手、同一種互動界面，最終淪為供應商技術參數的傀儡。
當所有車都宣稱 " 智能 "，反而意味着 " 智能 " 貶值。
守着一座金山
就像 DeepSeek 所說的那樣，以目前的表現來看，行業進入 "iPhone 時刻 " 還為時過早。
從目前接入 DeepSeek 的各家車企的反饋來看，大部分的做法是，将蒸餾後的 DeepSeek-R1 模型與自有模型在底層算法上相融合。
這類 DeepSeek 加持的作用，基本上可以總結為——優化語音助手，提升互動體驗。
然而，如果只拿 DeepSeek 來做語音助手，難免有點屈才，因為其潛力遠不止于此，除了智能座艙外，更重要的是将其切入對智能駕駛的推動。
DeepSeek 的 R1 模型之所以出現 " 現象級 " 的爆火，一方面是開源，另一方面也是最重要的，DeepSeek 在訓練的時候，顯存占用僅為傳統模型的 5%-13%，推理成本低至 GPT-4 Turbo 的 1/70。
另外，DeepSeek 使用的強化學習 + 獎勵模型的方式，相比現在的規則算法。有着超強的推理能力，非常适合解決困難的邏輯問題。
目前主流的智駕端到端其本質仍算是規則算法，在訓練模型的時候以模仿學習為主。顧名思義，也就是模仿人類開車。
比如特斯拉、比亞迪和華為，都會采集大量 A 點到 B 點的駕駛數據進行大量的投喂，顯然這種思路到頭來訓練出來就是跟人類開車水平持平的智駕。
但強化學習則完全不同，因為它學習的不是駕駛的過程，而是通過不斷的試錯，領悟出從 A 點開到 B 點最高效的路線。
這就意味着有着更強的嚴謹性與邏輯性，加之對場景的理解，在跨模态遷移後将對路況的感知狀況更加熟悉，幫助智駕系統做出更加精準的判斷。
這種 " 既要性能又能省錢 " 的平衡點，正好觸及了處于價格戰中車企的痛點。
根據開源證券報告，高通 8650 平台上，DeepSeek 可以将推理響應時間從 20 毫秒降至 19 毫秒，同時算力利用率從近乎 100% 降至 65%。原本 100TOPS 跑通城市 NOA 成本約 7000 元，Deepseek 介入後，有望在成本 5000 内實現，甚至可能讓地平線征程 6E 芯片也能跑通城市 NOA。
比如比亞迪就已經運用 DeepSeek 提升智駕能力，因為其能夠在復雜交通場景中進行精準地判斷和決策。這一能力大幅提升了自動化數據生成的效率和質量，使比亞迪的智能駕駛系統能夠更快地進行數據迭代和模型優化。
黑芝麻智能首席市場營銷官楊欣宇也曾表示，"DeepSeek 等大模型的核心價值在于通過端側高效推理能力，推動智能駕駛系統從‘感知驅動’向‘認知驅動’更新。若 DeepSeek 能通過低成本算力芯片實現規模化應用，将加速智駕功能向大眾市場滲透。"
不過，DeepSeek 也并非 " 萬金油 "，強化學習很容易出現幻覺問題，比如有時候在用網頁版 DeepSeek 的時候有時會出現 " 胡說八道 "，這就是因為強化學習學的有些過頭了，開始湧現出一些不符合事實的内容。
在智駕上也是如此，如果獎勵和微調的機制沒有設計到位，就很有可能出現 " 飛過去 " 的想法，這就要求，車企自身要有強大的數據蒸餾能力，再強大的大模型，如果原始數據是受污染的，得出的結論永遠也不可能正确。
但無疑，DeepSeek 就像是一座 " 金山 "，但人類對其開發程度可能只有 10%，真要進入汽車行業的 "iPone 時刻 "，還得讓子彈再飛一會兒。
