在汽车行业，一场由AI引领的技术革命正以前所未有的速度推进。春节后，超过20家知名车企，诸如比亚迪、吉利、奇瑞、东风集团、长城汽车以及新兴品牌极氪、岚图、智己等，纷纷宣布与DeepSeek达成深度合作关系。
面对日益白热化的市场竞争，车企们愈发意识到智能化营销的重要性。DeepSeek，作为车企智能化转型的“金钥匙”，其吸引力不言而喻。然而，在资本的狂热追捧下，DeepSeek的真实落地效果和技术红利能否真正驱动行业变革，成为了业界关注的焦点。
业内专家对此持谨慎态度。商汤绝影CEO王晓刚指出，当前车企与DeepSeek的合作仍停留在原始模型的简单接入阶段，远未达到汽车产品体验层面的深度整合。小鹏汽车CEO何小鹏也直言不讳，认为许多应用仅仅是通过Web调用接口，对用户体验的提升有限，真正的智能化需要达到用户体感上的卓越。
一位不愿透露姓名的智能驾驶公司技术负责人表示，DeepSeek的接入确实简单，关键在于应用领域、数据的有效性和场景对错误的容忍度。他强调，DeepSeek带来的技术红利真实存在，但落地后的真正价值仍需进一步厘清。
从合作内容来看，车企与DeepSeek的合作主要集中在智能座舱的交互功能上。DeepSeek作为大语言模型，其语义理解能力使得车载系统更加人性化，对话更加流畅自然，摆脱了传统车载语音助手的“人工智障”标签。
例如，吉利星睿大模型与DeepSeek-R1融合后，能根据车主的驾驶路线回答关于沿途景点的问题；广汽ADiGO SENSE与DeepSeek-R1的结合，让汽车从单纯的指令响应工具进化为预见需求的伙伴；上汽斑马智行接入DeepSeek后，能够精准理解用户的模糊意图，提供个性化的服务组合。
比亚迪智驾负责人杨冬生在介绍璇玑架构接入Deepseek-R1大模型的能力时提到，比亚迪车型能借助R1大模型的推理能力，更好地理解用户的模糊意图和隐性需求，提供更加精准和个性化的服务。这背后主要依赖于DeepSeek的强化学习能力，通过长思维链和慢推理，实现更高层次的认知和情感支持。
然而，DeepSeek的落地也面临着“慢”和“准”两大挑战。一方面，由于用户量庞大，DeepSeek能支撑的访问量有限，导致反馈时间延迟较长。另一方面，DeepSeek作为长推理模型，在推理时输出相对较慢。这对于智能座舱来说可能影响体验，而对于自动驾驶安全则至关重要。人类驾驶员的反应时间通常在0.5秒到1秒之间，自动驾驶系统的反应时间需要更快。
输出的准确性也是一大问题。东土科技集团副总经理张人杰解释，端侧部署的模型版本虽然可行，但输出准确性远不如大尺寸模型。要达到较好的效果，需要32B及以上的版本，这对端侧算力要求较高。而671B版本在设备端侧部署目前可能性不大，自动驾驶作为安全领域的应用，容错性要求极高。
因此，在当前的汽车应用中，DeepSeek主要用于智能座舱的人机交互，自动驾驶场景的应用仍需重新规划。从ChatGPT到DeepSeek，人工智能的发展始终遵循算法、算力和数据的螺旋式交替驱动。车企蜂拥DeepSeek的场景与ChatGPT爆火时相似，但大模型行业的发展也遇到了瓶颈，主要在于互联网数据价值的榨干。
王晓刚指出，原来通过扩大模型规模和增加算力获得的收益有限。中国很难像特斯拉那样拥有700万台车的数据回流。DeepSeek在智舱上的效果立竿见影，但在智驾领域更多是让人们意识到，以前需要大量资源才能完成的事情，门槛降低了。
DeepSeek的出现，对算力依赖的降低为车载端侧带来了机会。然而，这并不意味着算力需求绝对降低。DeepSeek-R1的慢思考长思维链需要一个强大的云端模型支持，对云端算力有更高要求。DeepSeek采用的“蒸馏法”，旨在将复杂模型的知识提炼至简单模型中，通过筛选有效问题训练新的大模型。
想要将DeepSeek直接应用于自动驾驶，还需要漫长的探索过程。零一汽车智能驾驶合伙人王泮渠介绍，他们正在尝试将通用大模型转化为垂直领域模型，并缩短推理时间。DeepSeek的崛起成为中国汽车产业智能化浪潮的关键变量，其“低成本、高性能”特性不仅重构了智能座舱的交互逻辑，更在自动驾驶领域掀起技术平权的风暴。
然而，车企争相拥抱DeepSeek的背后也暗藏风险。若仅将其作为营销噱头，忽视硬件研发和数据积累，可能陷入同质化竞争，透支用户信任。真正的智能化革命需要突破更高阶的自动驾驶技术，重构交通生态。DeepSeek应成为车企的跳板而非救命稻草，唯有如此，AI驱动的智驾革命才能真正改写出行历史。
