界面新闻记者 |
蹭DeepSeek流量的风还是吹向了汽车行业。
仅两天时间里，岚图、吉利、极氪、智己、宝骏等多家汽车品牌先后宣布已经完成与DeepSeek模型的深度融合，并将接入后的模型应用在车机系统上。
岚图表示，通过与DeepSeek的深度融合，车机反应速度、准确度以及拓展性程度得到提升；吉利指出，融合后的大模型还能基于车内外场景主动分析用户潜在需求，并为用户主动提供车辆控制、主动对话、售后等服务。
今年1月，国内大模型公司DeepSeek发布了DeepSeek-R1，并同步开源。这一推理模型拥有思维链输出，在数学、代码、自然语言推理等任务上拥有不弱于美国OpenAI o1的表现，但价格远低于后者。
R1模型发布仅一周时间里，DeepSeek APP同时登顶中国和美国区苹果App免费榜；上线20天，日活超过2000万。近年来业内逐步兴起的大模型热潮，实现了消费层面的破圈。
多份券商研报指出，DeepSeek低成本但功能强大的模型及其开源性质，可能会加速AI在中国各行各业的应用，尤其有利于涉及云应用软件和AI技术的企业。
一位研发人员向界面新闻透露，汽车公司能够快速实现DeepSeek上车，大概率只是调用了DeepSeek开放的API（应用程序编程接口），还没有完全做到真正意义上的定制化深度融合。
此次DeepSeek的热潮，与去年汽车公司积极和应用百度文言一行大模型如出一辙。商汤绝影CFO、前奥维咨询董事合伙人张君毅接受界面新闻采访指出，DeepSeek的爆火带动人工智能在消费者层面实现破圈。汽车公司都想要抢第一波“DeepSeek上车”的流量，以此拉动春节期间较为疲软的销量。
艾睿铂大中华区汽车咨询业务合伙人章一超同样向界面新闻表示，汽车公司在同质化的激烈市场竞争下，试图寻找到拔高企业价值和产品能力的多重手段，而DeepSeek只是另一路径。
而想要真正发挥DeepSeek大模型的能力，章一超认为，汽车公司至少需要在座舱等场景里生成专用型人工智能，与自身品牌和硬件结合更加紧密，这不是简单通过调用API即可实现。
DeepSeek给汽车行业更深层次的启示是，更精简高效的模型无需超过数亿美元的投入和数千颗高算力芯片的堆积，这将推动行业从“算力军备竞赛”转向“算法效率革命”。
以头部汽车公司正在追赶落地的高阶智驾能力为例，算力比拼被视为关键一项。后来者之所以参与游戏的难度变得越来越高，正是仅算力租卡费用的投入就让不少中小企业难以承受。
理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋去年提供给界面新闻的数据是，理想汽车目前仅是在算力的租卡投入上，一年的开销要达到10亿元人民币，而未来进入到更高级别自动驾驶研发，一年的训练算力花销将高达10亿美金。
但DeepSeek证明了以有限的算力开发出强劲性能模型。DeepSeek训练其中最新一款模型的成本为560万美元，而AI开发商Anthropic的首席执行官达里奥阿莫代（Dario Amodei）去年曾表示，构建一个模型的成本在1亿至10亿美元之间。
张君毅指出，DeepSeek给予模型架构和训练上进行的“降本增效”值得借鉴。在多模态大模型特别是未来智能驾驶算法上，同样可以用算法优化使得模型变小，效率变高，云端和车端协同更好。
一位造车新势力产品经理向界面新闻表示，现在业内都在关注DeepSeek的发展模式，考虑如何应用在汽车领域，基础功能如座舱的智能语音助手，或者更深层次在高阶智驾的大模型训练上。
“我们看重这套模型能够带来的降本能力。DeepSeek的优势是提升了算力使用效率，可以帮助汽车公司在成本侧有更可控的投入。”
另一方面，开源证券研报指出，目前自动驾驶玩家推动大语言模型甚至视觉语言动作模型（VLA）上车提升智驾算法的认知能力，DeepSeek-R1有望作为优秀的教师模型，将其性能蒸馏给车端模型，进一步提升车端模型的能力。
一位自动驾驶研发人员向界面新闻透露，现在端到端模型基本都应用在车端，提升车端模型能力可以强化长尾问题的解决能力，并且实现本地化决策，在遇到紧急情况下实现更快反应。
张君毅进一步告诉界面新闻，对于有志于出海的汽车公司而言，车端模型能力提升可以让直接将隐私数据储存在车端，满足当地信息保护的法规需求。
值得注意的是， 开源证券研报提到，当前的智驾技术路径多以模仿学习为主，通过学习人类驾驶行为实现智驾，这样的范式可以做到接近人类但难以大幅超越。而Deepseek展现的纯强化学习的训练涌现思维链的现象，有望让自动驾驶行业探索通过强化学习来强化算法能力。
多位业内人士向界面新闻指出，考虑到目前DeepSeek还处于大型语言模型（LLM）阶段，其更快的应用场景仍是在座舱层面，提供更优的座舱交互以及孕育全新应用场景，而想要直接应用自动驾驶还有更漫长的探索过程。
一个正在显现的趋势是，人工智能将重塑汽车行业。小鹏汽车公司CEO何小鹏在开工信中表示，以大模型为主的人工智能，将加速推向高阶自动驾驶。人工智能会驱动汽车产生巨大变革，也会驱动全球范围内硬件软件产生巨变。
何小鹏认为，AI不再局限于单一功能，而是具备了更复杂的认知和决策能力。当智能被AI重新驱动，小鹏汽车就要从传统的智能（如自动驾驶、语音交互）跳出来，进入“全AI”的逻辑，实现“AI满血”。
张君毅向界面新闻指出，AI+汽车将成为接下来汽车领域的研发重点。在硬件及传统驾驶功能已经开发到比较成熟之时，汽车公司会更多探索软件开发的边界。由于软件开发的周期、规律节奏以及变化速度和传统汽车开发完全不同，这将考验汽车公司将两种开发模式融合的能力。
