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導語

Introduction

車不智能都不好意思上路了。

作者丨楊   晶

責編丨楊   晶

編輯丨陳心南

火爆的DeepSeek正在全面進入汽車行業。有人統計，截至2月12日，已經有超過20余家車企和品牌宣布接入DeepSeek，比亞迪、吉利、奇瑞、長安、上汽、東風、廣汽等主流車企均在列。

目前DeepSeek推理成本僅為OpenAI的幾十分之一，接入汽車產品后，將顯著降低車企智能化升級門檻，通過云端模型與本地化部署結合，車企可快速實現OTA功能更新。

各大車企表示，DeepSeek將賦能智能語音，優化模糊意圖理解與主動服務能力，在導航規劃、娛樂推薦等方面提升交互體驗和水平。同時端到端模型的引入，其強勁的知識和推理能力，可以大幅提升自動化數據生成的效率和質量，推動高階智駕功能更快迭代。

不過，隨著DeepSeek的“上車”，一些業內人士尤其是對營銷敏感的相關人士，對此也提出了質疑：一個根本沒有為車機做適應性的開發的大模型，被拿來當吹牛的噱頭，有點過了，車機那點算力能運轉的起來？

其實，這種質疑有一定的合理性，但也存在片面性。

合理性方面在于：車機的算力確實相對有限，與大型服務器或高性能計算設備相比，車機在處理復雜計算任務時可能會面臨一定的挑戰。如果DeepSeek大模型沒有經過針對車機環境的優化和適應性開發，直接部署到車機上可能會導致運行效率低下、響應遲緩等問題。

片面性方面在于：實際上，很多車企在接入DeepSeek時，并非簡單地將其原封不動地部署到車機上，而是進行了針對性的優化和適應性開發，或者對其進行輕量化處理或定制化開發。

例如，通過模型剪枝、量化、蒸餾等技術，降低模型對算力的需求，同時針對車機場景優化輸入輸出邏輯。將DeepSeek大模型的知識壓縮到一個更小的學生模型中，使其能夠在車載芯片上高效運行。

那么車機算力是否能夠支持大模型運行呢？

可以肯定的是，車機的算力確實有限，尤其是與云端服務器相比。如果直接將大規模、高復雜度的DeepSeek模型部署到車機上，可能會導致運行效率低下，甚至無法正常運行。

但一般情況下，車企通常采用“云-端協同”的方式來解決算力問題。例如，將復雜的計算任務交給云端處理，車機只負責輕量級的本地任務（如語音喚醒、簡單指令執行）。此外，車機芯片的算力也在不斷提升，部分高端車型已經搭載了高性能計算單元（如高通驍龍8295、英偉達Orin等），能夠支持一定規模的大模型運行。

據透露，很多車企在接入DeepSeek后，都取得了顯著的效果。例如，吉利汽車將自研的星睿大模型與DeepSeek-R1深度融合后，交互響應速度提升了40%，意圖識別準確率高達98%。其他車企如東風汽車、嵐圖汽車等，也在接入DeepSeek后，實現了車內語音交互的自然度、場景理解能力等方面的顯著提升。

那么有的車企會不會“吹牛”呢？

如果車企僅僅是在宣傳中提及接入了DeepSeek大模型，但實際上并未針對車機場景進行充分的優化，或者只是在特定條件下（如實驗室環境）實現了功能，而在實際駕駛環境中表現不佳，無法提供穩定、流暢的用戶體驗，那么評論的質疑是有道理的。

在這種情況下，車企的宣傳可能過于夸大其詞，沒有真實反映技術的實際水平，從而誤導了消費者。

然而，另一方面，如果車企在宣傳接入DeepSeek大模型的同時，確實在技術層面做了大量工作，如模型優化、算力適配、場景定制等，以確保模型能夠在車機上高效運行，并且在實際使用中能夠提供流暢、準確的語音交互體驗，那么接入DeepSeek大模型是有實際意義的。

在這種情況下，車企的宣傳是基于實際技術實力的，沒有夸大其詞，消費者也可以根據宣傳來了解產品的真實性能。

無論車企是否接入了DeepSeek，最終評判標準是用戶體驗。如果用戶在實際使用中感受到語音交互的智能化提升，那么車企的宣傳就是有實際支撐的。反之，如果用戶體驗沒有明顯改善，甚至出現卡頓、響應慢等問題，評論的質疑就更有說服力。

為什么車企的產品能夠快速接入DeepSeek？

東風研發總院的一位工程師此前在一場直播時道出了其中的原委：基于我們現有的智能座艙里面這種語音交互的工程化的鏈路，它本身具備語音交互的鏈路和大模型結合的基礎的技術能力。

那么可能以前我們在利用一些其他的這種大模型，來賦能我們的智能座艙的里面的這種語音交互在內的這種智能化的功能。當DeepSeek出來之后，正是因為我們有這樣的技術基礎跟工程化能力的基礎，所以我們才能這么快的將DeepSeek大模型引入進來。

這個是第一層面，就是大模型和我們已有的語音交互鏈路的融合。另外一方面是AI與我們的這種功能場景，這種特色的融合才能將大模型的能力發揮到最大。

該工程師還表示，實際上DeepSeek在智能駕駛上的應用，目前還處于探索階段，原因是因為自動駕駛它對于實時性和安全性的要求是非常高的。那么我們其實會考慮用DeepSeek的深度推理的能力來輔助我們進行復雜道路環境下的自主決策，來提升用戶在自動駕駛上面的這種體驗。

“我們認為DeepSeek的一個核心的貢獻，它是將大模型的這種應用的成本降低了。因為它開源了，公開了它的技術方案，那么我們汽車智能化功能的普及會加速，那么用戶使用的成本也會降低，那么它智能化功能迭代速度也會不斷的加快，實際上我們認為它不僅不會提升用戶使用的成本跟代價，它會進一步的讓用戶享受到性價比更高的智能化。”

       原文標題 : DeepSeek“上車”，只是一場營銷？