汽车公司抱团接入 但是DeepSeek就是这么看的。

DeepSeek 风，毕竟是在车圈里刮起来的。

正当我们仍然感到惊讶时，DeepSeek 在成为历史上用户数量增长最快的互联网项目时，中国汽车公司早已无法忍受，疯狂地撞上了这一风口。

比亚迪，吉利，长城，奇瑞，东风， ... 现在所有有头有脸的大厂商，都表示已经接入了。 DeepSeek。

仿佛一夜之间，汽车公司已经完成。 AI 平权。

对 DeepSeek 相对冷静的公司，反而是拥有智能标签的新玩家，如华为、理想、小鹏、小米和蔚来。

在我们冷静下来再思考的时候，不妨思考几个问题：

DeepSeek 对我们普通人来说，上车到底意味着什么？对行业来说意味着什么？

汽车公司如此容易而快速地接入。 DeepSeek，对行业来说，真的可以让智能汽车进入行业 iPhone 时刻吗？

其实不能。

DeepSeek 扯下遮羞布 ?

废话少说，我们还是先问一下“当事人”这些问题。

问题：你是汽车大厂的智能高管，怎么看？ DeepSeek 爆红的趋势？现在汽车公司都正式宣布接入 Deepseek，这个对于智能有什么意义？语言可以犀利一点。

DeepSeek 给出的答案，令人意想不到：

身为汽车企业智能战场的老手，我直戳行业脊梁：DeepSeek 爆红根本不是技术革命，而是汽车公司智能军备竞赛下的集体焦虑。当驾驶舱计算率堆积到 1000TOPS 还在争夺开机动画的流畅性，当激光雷达多到可组矩阵却连自动泊车都做不利索的时候，行业需要新的肾上腺素来维持生命。

汽车企业集体跪舔大模型的本质是智能叙述崩溃后的自救行为。

在过去的五年里，一堆硬件的军备竞赛已经达到了物理极限。这时，一个健谈的人突然冲了出来。 AI 大脑，简直就是溺水者抓住的救命稻草。

为增加这个狂欢节的注释，DeepSeek 甚至给出了趋势判断。？

这场狂欢隐藏着三种致命的幻觉：

技术空心化：大多数汽车公司的“深度合作”只是 API 接口套壳游戏，算法黑盒导致车辆控制安全边界模糊。

情景不平衡：让大模型在车机端跑文案产生就像给人一样。 F1 在跑车上安装洗衣机，计算率消耗与客户体验严重失衡。

费用黑洞：每辆车每月燃烧的云推理费用可能高于整辆车的毛利。

真正的智能突破应该是感知。 - 决策 - 在实施闭环中建立技术环城河。

大模型上车不是终点，而是一面镜子。三年后回头看，今天90%的锣鼓喧天的“战略合作” 它将成为智能墓地中的电子墓碑。能够生存下来的，一定是把它 AI 真刀真枪战场上的硬核玩家，如毛细管扎进底盘控制、热管理、电池健康预测等。

这个答案是不是有点眼前一亮？

下面我们再来看一个正常版本的答案：

汽车公司纷纷宣布接入 DeepSeek 这一情况反映了当前汽车行业智能化竞争的加剧以及汽车行业 AI 传统产业技术渗透趋势。

电气化进入平台期后，智能化逐渐成为竞争跑道。访问 DeepSeek 这种大模式可以快速弥补汽车公司在自然语言交互和场景服务方面的不足。此外，同质智能驾驶舱功能(如语音控制和导航)无法形成堡垒，可以访问更强大的 AI 模型可打造 " 拟人交互 "、" 场景化服务 " 等新卖点。

考虑成本，自主研究 AI 大型模型需要数十亿的投资和长期的积累，接入完善的方案可以快速实现功能落地，特别是对于中小型汽车企业。

总体而言，汽车公司拥抱 AI 大模型是技术进化的必然，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特性深度结合。就像智能手机的发展一样，能够重构用户体验的生态构建者，不会赢得参数最美的模型。

相比之下，正常版的答案有些平淡无奇，而犀利语言版的观点显然更像是扒下一层表面的“遮羞衣”。

当 DeepSeek 优秀爆红之后，很多人认为汽车公司可以轻松快速的接入。 DeepSeek，这将使智能汽车进入行业。 iPhone “瞬间”，把这个问题抛在脑后。 DeepSeek，但事实并非如此。

如果智能车迎来" iPhone “时刻”，永远不会是今天这样的供应商流水线罐装 AI “行业大”模块 · 跃 · 进入”，而是从电子架构、软件生态到用户体验的完整重构。

车企接入 DeepSeek “方便快捷”只是行业焦虑下的代工狂欢，表面上是技术跃进，本质上是资本成熟的谬论。所谓“ iPhone 时刻”，更像是汽车公司与供应商合谋为金融市场编造的“皇帝的新衣”。

DeepSeek 等待大模型上车，看似一键解锁“智能”，实则车企在核心算法、数据闭环、场景理解等方面没有沉淀。这种“外包智能”只会加剧行业同质化:同一套语音助手和同一个交互界面塞在所有车内，最终成为供应商性能参数的傀儡。

如果所有的汽车都声称“智能”，那就意味着“智能”掉价。

守护着一座金山

如同 DeepSeek 所说的那样，从目前的表现来看，行业已经进入“ iPhone 时间还为时间过早。

从目前接入 DeepSeek 根据各汽车公司的反馈，大多数做法都是蒸馏后的。 DeepSeek-R1 在底层算法中，模型与自有模型相结合。

这种 DeepSeek 加持的作用，基本上可以概括为-提升语音助手，提升交互体验。

但是，如果只是拿 DeepSeek 来做语音助手，难免会有点屈才，因为它的潜力远不止于此，除了智能驾驶舱外，更重要的是把它切入智能驾驶的推动之中。

DeepSeek 的 R1 一方面是开源，另一方面也是模型出现“卓越”爆红的原因，DeepSeek 训练时，显存占用仅为传统模型。 推理成本低至5%-13%。 GPT-4 Turbo 的 1/70。

此外，DeepSeek 强化学习的使用 与目前的规则算法相比，奖励模式具有很强的推理能力，特别适合解决问题的逻辑问题。

目前智能驾驶的主流端到端本质上还是一种规则算法，在训练模型时主要是模仿学习。顾名思义，就是模仿人类驾驶。

比如特斯拉、比亚迪和华为，都会收集大量的 A 点至 B 点击驾驶数据进行大量的投喂，显然这一思路最终训练出来的是与人类驾驶水平持平的智驾。

但是强化学习是完全不同的，因为它不是驾驶的过程，而是通过不断的尝试和犯错来理解。 A 打开到 B 点击最高效率的路线。

这意味着它具有更强的严谨性和逻辑性，以及对场景的理解。跨模态转移后，会更熟悉路况的感知，帮助智能驾驶系统做出更准确的判断。

这一“既要性能又能省钱”的平衡点，正好触动了车企在价格战中的烦恼。

根据开源证券的报告，高通 8650 平台上，DeepSeek 推理响应时间可以从推理中获得。 20 ms降到 19 ms，与此同时，计算率利用率几乎从近一点 100% 降到 65%。本来 100TOPS 跑通城市 NOA 成本约 7000 元，Deepseek 介入之后，预计会有成本 5000 内部实现，甚至可能使地平线征程。 6E 芯片也可以通过城市运行 NOA。

比如比亚迪已经使用了比亚迪。 DeepSeek 提高智能驾驶能力，因为它可以在复杂的交通场景中做出准确的判断和决策。这种能力大大提高了自动数据生成的效率和效果，使比亚迪的智能驾驶系统能够更快地迭代数据和优化模型。

“黑芝麻智能首席市场营销官杨欣宇也表示，” DeepSeek 等大型模型的核心价值在于通过端侧高效推理能力，将智能驾驶系统从“感知驱动”升级为“认知驱动”。如果 DeepSeek 能够通过低成本计算率芯片实现大规模应用，将加速智能驾驶功能渗透到大众市场。"

不过，DeepSeek 而且不是“万金油”，强化学习容易产生幻觉问题，比如有时使用网页版本。 DeepSeek 有时会出现“胡说八道”，这是因为加强学习有些过分，开始出现一些不符合事实的内容。

智能驾驶也是如此。如果奖励微调机制设计不到位，很有可能会有“飞过去”的想法。这就要求汽车公司要有强大的数据蒸馏能力和强大的模型。如果原始数据被污染，结果永远不会正确。

但无疑，DeepSeek 就像一座“金山”，但是人类对它的发展水平大概只有一个。 10%，真正进入汽车行业的" iPone 时刻，还得让子弹再飞一会儿。

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