今天小编分享的科技经验：车企抱团接入 DeepSeek却是这么看的，欢迎阅读。
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。
过去五年堆硬體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 大腦，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互動、场景化服务等领網域的短板。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 " 拟人化互動 "、" 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、軟體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、同一种互動界面，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，提升互動体验。
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’更新。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。
