关于汽车公司接入DeepSeek这件事，听听DeepSeek怎么说？

02-24 09:09

导语

Introduction

新鲜感很快就会过去，但是技术的发展还会继续。

作家林登万

责编丨杨晶

编辑|何增荣

以上月 20 日为 DeepSeek-R1 版本正式发布以来，自主语言模型甚至中国 AI 技术，迎来了一波巨大的热度。国内汽车品牌在年假后密集宣布。 DeepSeek 上车的消息，也为它增添了一份热度。

对于汽车公司来说，跟进的原因是显而易见的。它不仅能蹭到话题，带来一波流量，还能推动大语言模型上车。也是经典之作。" AI 赋能"。

但是，对于很多非专业吃瓜的人来说，这两年大家都被各种日益泛滥的概念弄得头晕目眩，毕竟端到端，BEV 结构，生成式 AI、这些术语比较生硬，比如数字孪生，不能通过字面意思直观地看文字。

到底是营销噱头，还是真的迎来了革命性的变化？我相信，这是许多朋友的困惑。

不久前，公社的曹老师在“一周车话”频道发布了一条信息。《DeepSeek 最初提到的问题是让车圈炸开花朵。而杜老师在《20》中多家汽车公司接入 DeepSeek，在没有华米蔚小理的文章中，进一步探讨了相关话题。

然而升级到 R1 版的 DeepSeek，归根结底，它已经成为世界顶级的大语言模型，功能强大的网络问答机。所以有关问题，大家不妨问一下。

这次提出的问题：目前已有多家汽车公司宣布在其智能汽车上接入， DeepSeek-R1 大语言模型。请分析这一措施的含义，以及能够为车主提供的价值。

补充问题：抛开营销方面的考虑，AI 技术能够为当前汽车行业提供什么新的生产力？

尤其需要注意的是，作者对 DeepSeek 回到内容部分删除，排除了与公社前两篇文章重叠的部分，以及明显错误的内容。同时，为了防止涉嫌软文，所有明确指向的汽车品牌都被删除了。

关于 DeepSeeks 上车的意义-系统解释

1. 重构汽车智能感受，通过技术赋能。

结合自然语言处理和多模态数据，访问 DeepSeek 后面的车载系统可以显著提高用户模糊指令(比如“我赶时间”和“有点累”)的分析能力。汽车公司自主开发的各种大型模型正在融合 DeepSeek 之后可以进一步调用车载接口，实现座椅调整、路线导航等主动服务，甚至可以根据行驶路线自动识别客户提到的地理名称(如湘湖)。这类人的推理能力使汽车从“被动响应”转变为“主动预测”，推动智能驾驶舱升级为“生活伙伴”。

2. 重建竞争壁垒和合作生态

DeepSeek-R1 通过算法优化和模型压缩技术，计算能力的需求和部署成本明显降低。例如，它的推理费用只是 GPT-4 Turbo 的 1/70，而且内存占用仅为传统模型。 5%-13%，这使得中小型汽车企业能够以低成本接入顶级。 AI 能力，打破技术垄断堡垒。XX 通过本地化模型部署，提高语音交互响应速度 40%，而硬件成本并没有明显增加。另外，云计算能力需求的下降也促进了智能功能的快速迭代。

汽车公司通过接入 DeepSeek-R1 快速弥补智能短板，避免在“硬件估值”转为“软件溢价”的浪潮中落后。此外，开源模式的普及加快了技术共享，推动了整个行业向“计算率平等权利”发展。

作者评论：

这个方面的描述基本属实，也是抛开之前流量加持下的营销效果，DeepSeek 真能让汽车智能体验最直观的赋能。

对于大多数没有经过特殊培训的司机或乘客来说，在使用语音输入指令时，输入内容过于模糊是一个普遍存在的问题。虽然从事语音识别系统的公司都以如何解决这个问题为突破口，但到目前为止的进步基本停止了对单一命令的理解。

图 | 在星球大战中，我们总是想当然地使用它。 R2D2 要求车载语音助手，但现实仍然存在很大差距。

大语言模型的优势不仅仅是模糊指令理解能力，甚至是追溯过去的数据，进行综合逻辑推导。比如语音输入“上次去吃川菜”，系统识别推断目的地是餐厅，然后根据最近的目的地，在目的地选择中给出最相似的目录。

总的来说，接入 DeepSeek 后来，智能汽车更像是配置了一款具有一定智能的汽车。 AI 助理，而不是传统意义上尽力拟人，但其实语音助理还是傻傻的。当然，这里一定要强调“有一定的智力”的限制，不要指望一个。 AI 助理者可以像真人助理一样实现互动，更不要指望它能够实现那种只有你家人才能处理的“模糊”内容。

而且以上结果本身，就符合答案的第二部分——重塑竞争壁垒和合作生态。

图 | 一系列新力量创造的现代装备，目前已经一个接一个地崩溃。

四年前，在造车新势力风头正劲的阶段，类似于 NOMI 这类智能语音助手，曾经是品牌构建自己现代堡垒的重要组成部分，曾经被同类产品争相效仿。

然而，造车新势力更倾向于互联网公司的特点，这使得它比当时传统汽车公司无法企及的软件团队要好得多。因此，在那一段，大多数传统汽车公司在这一领域的努力最终验证了成语照猫画虎的本质。

在这种情况下，在国内拥有强大技术实力的小米、华为等领域， ICT 在进入汽车行业之后，巨头们出现了逆转。而且现在， DeepSeek 密集上车，原来的堡垒已烟消云散。

AI 技术赋予的新生产力-系统解释

生成式 AI 在设计过程中，它发挥着越来越重要的作用。例如，日本的几家汽车公司目前借助生成式 AI 改进零件组合方案，显著缩短新产品的规划甚至设计周期。

一些国内汽车设计开发与工程服务公司，利用它们 AI 大型模型生成工程参数方案，凭借包含多种模型数据的数据库，提高了零部件设计等场景的效率，借助于 AI 虚拟撞击模拟模拟也为车辆安全设计节省了大量的时间和成本。

跨领域技术协同发展也是关键。XX 的"算法软件芯片“模式，整合智能驾驶各个环节的技术，促进R&D过程的协同化。蔚来的全栈自主研发系统、自主研发芯片和操作系统缩短了智能系统的开发进度。XX 的 AI 结合多种技术，数字底盘提高了R&D测试效率。

图 |NVIDIA Omniverse ™ Cloud 它已发展成为英伟达目前重要的业务增长点之一，但却被发展成为英伟达 GPU 计算能力的光芒所笼罩

AI 模拟和测试提升同样不可小觑。XX 基于 NVIDIA Omniverse ™ Cloud 在平台的帮助下，生产规划的效率得到了显著提高，同时依靠 AI 在大型模型的支持下，大量的虚拟冲击和空气动力学测试大大降低了物理测试的频率。

计算率和数据生态也为汽车企业的研发提供了支持。XX 智能计算中心集成了高性能计算率芯片，涵盖了整个研发阶段。汽车公司与科技公司合作，例如 XX、XX 计划量产端到端 AI 智驾系统，XX 与微软合作，提高人机交互开发流程。

行业趋势也在朝着数据共享机制和标准化进程发展，这将进一步推动汽车公司的发展 AI 新车研发的技术协作。总而言之，AI 技术正全面加快车企新车研发进程，带来无限可能。

早在几年前，国内汽车公司就已经在设计甚至生产中逐步引进， AI 技术可以提高效率，缩短周期。最直观的效果是车辆从设计到生产周期明显缩短。事实上，近年来，国内外各种汽车公司都在疯狂地“卷”。之所以能卷起来，离不开相关技术的支持。

图 |GPT 它的出现具有开创性的意义，但是现在——成年人，时代变了！

从车主的角度来看，我们往往更关注类似的东西。 AI 有流量热点的新闻上车，毕竟自打自打。 2023 年底 OpenAI 的 GPT 系列或 Google 的 BERT 大模型概念在公开后开始流行起来，公众的注意力通常集中在 AI 在自然语言生成、图像和视频生成方面提供。但在设计、模拟、甚至生产、物流等方面，早已大规模、系统地应用。

AI 这个概念始于20世纪50年代。现代意义上的 AI 技术，进入快速发展阶段，基本上从本世纪初开始。所谓“草蛇灰线，伏脉千里”，就是这个意思。

目前 AI 这一领域最受欢迎的大语言模式，正在被中国企业改写。

从之前类似 ChatGPT 这样，“力大砖飞”就可以通过堆积计算能力和能耗来实现，进化到 DeepSeek-V3 这样，计算率和功耗的全面优化就可以通过全新的结构来实现。 20% 计算能力与同等功耗完全相同。去年年底，国内大语言模型如雨后春笋般涌现，这无疑是中国公司最近的情况。 AI 在跑道上，向前迈出一大步。