DeepSeek的出现,让智能座舱和智能驾驶被确立为汽车企业新的核心竞争力后,也把实现路径分为了两个方向:在AI三要素的算力、算法、数据中,算力的权重被暂时降低,后两者的结合有可能降低企业对算力的依赖。DeepSeek推出的DeepSeek-R1模型凭借媲美OpenAI的技术表现、极低的训练成本与开源特性,迅速成为汽车行业智能化转型的核心引擎。
据车市睿见不完全统计,春节复工后一周时间内,吉利、比亚迪、东风、岚图等近20家中国自主品牌企业宣布与DeepSeek深度融合。而东风日产全新车型N7实现了合资车企首个实车接入DeepSeek-R1深度推理大模型。
一场以“AI定义汽车”为核心的产业革命正在加速重构中国汽车行业的竞争力版图。这场技术浪潮不仅意味着中国AI技术从“追赶”到“并跑”的质变,更可能为中国汽车品牌在智能化赛道上实现“弯道加速”提供关键支点。
从“交互升级”跃迁到“全域智能”
DeepSeek与车企的融合最直观的体现是智能座舱的交互体验升级。传统车机系统依赖预设指令和规则引擎,用户需使用固定口令才能调用功能,而DeepSeek-R1的认知大模型能力使车机系统具备了类人推理能力。
DeepSeek的出现,为车企解决这些问题提供了新的思路和方案。其强大的自然语言处理和推理能力,能够实现更智能的人机交互,提升智能座舱的用户体验。例如,吉利汽车通过蒸馏训练将DeepSeek-R1与星睿大模型融合后,AI系统可精准解析用户模糊指令,并调用约2000个车载接口实现场景化服务,如根据用户习惯自动调整座椅、推荐音乐等。岚图汽车则更进一步,其搭载DeepSeek的“逍遥座舱”支持自然对话(如“作一首诗”“画一幅画”),将用户与车机的关系从“命令-执行”升级为“朋友式对话”。
这一变革背后,是DeepSeek在自然语言处理与逻辑推理能力的突破。其开源特性允许车企低成本定制参数,例如奇瑞的雄狮智舱通过融合DeepSeek实现了更精准的语音响应,而零跑汽车则将其用于内部IT团队提效。
DeepSeek的核心竞争力不仅在于性能,成本优势也是DeepSeek的一大亮点。根据开源证券数据,DeepSeek-R1的训练成本仅为557.6万美元,而GPT-4o的训练成本高达7800万美元。其API价格也十分亲民,仅为GPT-4的百分之一。如此低的成本,使得车企在引入DeepSeek技术时,无需承担过高的研发和使用费用,大大降低了智能化转型的门槛。
此外,DeepSeek的算法优化能力为车企提供了“弯道加速”的可能。例如,其多模态数据融合能力可加速自动驾驶决策模型的训练效率,而“思维链涌现”特性则可能推动智驾算法从“模仿人类”转向“超越人类”。吉利、小鹏等车企已开始探索将DeepSeek作为“教师模型”,通过知识蒸馏提升车端模型的推理能力,从而降低对云端算力的依赖。
不过在智驾领域,如果问DeepSeek,它的出现能在多大程度上降低对算力的依赖,回答是可以协助训练智驾系统,从方法和数据预处理上压缩数据权重,而不是直接提供训练矩阵,它可以帮助企业缩短软件开发周期,降低智能驾驶系统的出错率。而从逻辑层数量看,如果需要提升更大的逻辑能力,算力依然是一个绕不过去的门槛。
从“电动化竞争”到“AI生态战争”
DeepSeek的普及正在打破智能化领域的固有壁垒。传统车企凭借规模优势与成本控制能力,通过接入DeepSeek快速弥补智能化短板。
同时,DeepSeek推动的AI能力升级也正在重构车企的盈利逻辑。一方面,更精准的用户需求预测与主动服务能力为软件订阅制创造了空间。例如,岚图知音通过OTA推送AI作诗、作画等增值功能,探索用户付费新场景;另一方面,数据资产的价值被重新评估。本地化数据处理能力的提升不仅符合海外隐私法规要求,还为车企全球化提供了数据合规解决方案。
更深层的变革在于产业价值链的重塑。随着智驾技术平权化,依赖高溢价方案的供应商利润空间被挤压,而低成本传感器、域控制器等产业链环节则迎来新机遇。斑马智行、亿咖通等智能座舱供应商通过接入DeepSeek构建差异化能力,进一步分化了传统Tier1的垄断地位。
然而,挑战同样存在。当前DeepSeek的应用仍集中于座舱交互,其在智驾领域的落地仍需突破安全验证、冗余设计等技术瓶颈。此外,车企若仅依赖API调用而缺乏深度定制能力,可能导致产品同质化,削弱长期竞争力。
DeepSeek与车企的深度融合,标志着中国汽车产业从“电动化上半场”正式跨入“智能化下半场”。这一过程中,中国自主品牌展现出两大核心优势:一是通过开源模型快速迭代技术,以低成本实现智能体验升级;二是以规模优势整合AI生态,构建从研发、制造到服务的全链条智能化能力。
AI的进化已经一再证明,它的强大之处,不仅仅在于“思考”,更在于让思考驱动行动;它也正从观察者变成与更多人和企业并肩行动的“执行者”。车企与DeepSeek的深度融合,让汽车产业与AI大模型的结合进入新阶段。这种合作并非简单的技术采购,而是通过AI技术重新定义汽车的功能和价值。
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