以上月20日为DeepSeek-R1版正式发布为始，自主大语言模型乃至于中国AI技术，迎来了一波巨大的热度。而国内各汽车品牌，在年假后密集宣布DeepSeek上车的新闻，也为其更添一把热度。

对于车企来说，跟进的理由是显而易见的，不但可以蹭上话题带来一波流量，至于推动大语言模型上车这事本身，也是一次再经典不过的“AI赋能”。

然而对于广大非专业的吃瓜群众来说，最近两年大家已经被各种日趋泛滥的概念，搞得晕头转向，毕竟端到端、BEV架构、生成式AI、数字孪生等等这些术语相对生硬，并不能通过字面意思直观地望文生义。

到底是营销噱头，还是真的迎来革命性变化？相信，这是许多朋友都有的困惑。

不久之前，公社的曹老师在栏目发表了《DeepSeek让车圈炸开了花》初步提到了问题。而杜老师则在《20余家车企接入DeepSeek，没有华米蔚小理》一文中，进一步探讨了相关话题。

然而更新到R1版的DeepSeek，毕竟已是目前全球顶尖的大语言模型，功能强大的网络问答机。所以相关的疑问，我们不妨来问问它。

本次提出的问题：目前多家车企宣布在旗下智能汽车上，接入DeepSeek-R1大语言模型。请分析一下该举措的意义，以及能为车主提供的价值。

补充提问：撇开营销方面的考虑，AI技术能为目前的汽车行业提供哪些新质生产力？

特别需要说明的是，笔者对DeepSeek返回内容进行了部分删减，剔除了与公社之前两篇文章内容重叠的部分，以及存在明显错误的内容。同时为了避免有软文的嫌疑，删除了所有明确指向的汽车品牌。

关于DeepSeeks上车的意义——系统解释

1.通过技术赋能，重构汽车智能化体验

通过自然语言处理和多模态数据融合，接入DeepSeek后车载系统对用户模糊指令（如“我赶时间”“有点累”）的解析能力可以明显增强。而车企自主开发的各种大模型，在融合DeepSeek后，可进一步调用车载接口，实现座椅调整、路线规划等主动服务，甚至能根据驾驶路线自动识别用户提到的地理名称（如湘湖）。这种类人推理能力使车机从“被动响应”转向“主动预判”，推动智能座舱向“生活伙伴”升级。

2.重塑竞争壁垒与协作生态

DeepSeek-R1通过算法优化和模型压缩技术，显著降低了算力需求与部署成本。例如，其推理成本仅为GPT-4 Turbo的1/70，且内存占用仅为传统模型的5%-13%，这使得中小车企能以低成本接入顶尖AI能力，打破技术垄断壁垒。XX通过模型本地化部署，语音交互响应速度提升40%，而硬件成本未显著增加。此外，云端算力需求的降低也推动了智能功能的快速迭代。

车企通过接入DeepSeek-R1快速补齐智能化短板，避免在“硬件估值”转向“软件溢价”的浪潮中掉队。此外，开源模型的普及加速了技术共享，推动行业整体向“算力平权”方向发展。

作者评论：

这方面的描述基本属实，也是撇开此前流量加持下营销效果以外，DeepSeek真正可以汽车智能体验最直接的赋能。

对于绝大多数没有经过专门培训的驾驶者或乘车人，在使用语音输入指令时，输入内容过于模糊是一个普遍性的问题。尽管各家搞语音识别技术的企业，都以如何解决该问题作为突破口，但目前为止的进步基本止步于对于单一命令的理解。

图|我们总是想当然地用《星战》中的R2D2去要求车载语音助理，但现实仍差距很远

而大语言模型的优势不仅是对于模糊指令理解能力上的，甚至追溯以往数据，并进行综合性逻辑推导。例如，语音输入“去上次那家吃川菜的”，系统识别判断出目的地是餐厅，然后会根据近期目的地，在目的地选择中给出相似程度最高的列表。

总体而言，接入DeepSeek以后，智能汽车更像是配备了个具备一定智能的AI助理，而非传统意义上尽力拟人，但实际上仍然傻愣愣的语音助理。当然，这里必须强调“具备一定智能”这个限制，不要指望一个AI助理能实现一个真人助手那样的互动，更不要指望它能实现只有你的家人才能处理的那种“模糊”内容。

而上述结果本身，就契合了回答的第二部分——重塑竞争壁垒与协作生态。

图|当年新势力奋力营造的一系列科技感配置，目前已一一坍塌

四年前，在造车新势力们风头正劲时期，类似NOMI这种智能语音助理，曾经是品牌构筑起自身科技感壁垒的重要一环，一度被其他品牌争相仿效。

然而造车新势力更偏互联网企业的特性，使得其拥有远胜于当时传统车企无法企及的软件团队。于是在那一段，几乎所有传统车企在该领域内的努力，最后验证了成语照猫画虎的精髓。

这种状况，在小米、华为等一干拥有强大技术实力的国内ICT巨头介入汽车产业后，出现了逆转。而目前，更是随着DeepSeek的密集上车，原本的壁垒已经烟消云散。

AI技术赋予的新质生产力——系统解释

生成式AI在设计环节，正发挥越来越重要的作用。比如日本的几家车企，目前借助生成式AI优化零部件组合方案，显著缩短新产品的策划甚至设计周期。

部分国内汽车设计开发与工程服务公司，则利用其AI大模型生成工程参数方案，凭借涵盖众多车型数据的数据库，提升了零部件设计等场景的效率，而借助AI支持的虚拟碰撞仿真技术也为车辆安全设计节约了大量的时间和成本。

跨领域技术协同开发也是关键。XX的“算法 +软件 +芯片”模式，整合智能驾驶各环节技术，推动研发流程协同化。蔚来的全栈自研体系，自研芯片和操作系统，缩短了智能系统开发周期。XX的AI数字底盘融合多方面技术，提升了研发测试效率。

图|NVIDIA Omniverse™ Cloud已经发展为当前英伟达重要的业务增长点之一，但其被GPU算力的光芒所笼罩

AI仿真与测试优化同样不可小觑。XX基于NVIDIA Omniverse™ Cloud平台的协助，已经让生产规划效率得到了显著提升，同时依托AI大模型的支持，大量进行虚拟碰撞与空气动力学测试，大幅度减少了物理测试次数。

算力与数据生态也为车企研发提供支撑。XX智算中心集成高性能算力芯片，覆盖全研发环节。车企与科技公司合作，如XX、XX计划量产端到端AI智驾系统，XX与微软合作优化人机交互开发流程。

行业趋势也朝着数据共享机制和标准化进程发展，这将进一步推动车企在AI技术协同下的新车研发。总之，AI技术正在全方位加速车企的新车研发进程，带来无限可能。

作者评论：

早在数年前，国内车企就已经在设计乃至于生产中，逐步引入AI技术，以提升效率缩短周期。其最直接的效果，便是车辆从设计到生产周期，被显著缩短。实际上最近几年国内外车企各种疯狂地“卷”，之所以能够卷得起来，背后也离不开相关技术的支持。

图|GPT的诞生具有开创性意义，然而目前么——大人，时代变了！

以车主的视角，我们往往更关注于类似AI上车这种具有流量热点的新闻，毕竟自从2023年末OpenAI的GPT系列或Google的BERT公开以后，大模型概念开始流行，公众注意力往往集中于AI提供的自然语言生成、图像以及视频生成方面。然而其在设计与仿真，乃至生产和物流方面，早已规模化系统化运用。

AI概念的诞生，始于上世纪五十年代。现代意义上的AI技术，进入快速发展阶段，基本从本世纪初开始。所谓“草蛇灰线，伏脉千里”，指的便是如此。

目前AI领域最流行的大语言模型，正在被中国企业改写规则。

从之前类似ChatGPT那样的，通过堆算力和能耗实现“力大砖飞”，进化到DeepSeek-V3版那样，通过全新架构实现算力与功耗的全面优化，以不足20%的算力和同等功耗实现了完全一样的功能。国产大语言模型在去年岁末的异军突起，无疑是近期中国企业在AI赛道上，向前迈出的巨大一步。

图|由于暂时无法突破先进制程芯片的全自主制造技术，美国对于算力的垄断暂时无法突破。然而DeepSeek能为我们争取到宝贵的时间

这一成就的特别之处，尤其在于官宣的时机。因为就在去年年末，拜登政府依仗着美国在GPU领域的霸权，赶在任期的尾声对全球进行了国家级的“算力规划”。所以杭州深度求索公司的这一进展，虽然称不上芯片算力瓶颈上的突围，但至少能为我们在大国竞争上争取到相当的时间。

在最近的两周，随着开春以来各种跌宕起伏的“大新闻”，DeepSeek的热度其实正在不断降温之中。这似乎又是俗套的“网红”过气剧本？

其实这没什么好奇怪的。毕竟任何新生事物，外界都有一个从认识到接受的过程。在经历过最初因惊讶而产生的舆论热潮阶段后，随着其逐步被纳入到运用层面，成为部分领域甚至大众的日常必备工具。大量使用必然导致人事上的“袪魅”，自然也再难有之前一惊一乍的舆论热度了。

然而笔者以为，这实际也不算不上坏事。毕竟我们所处的汽车行业，乃至于我们身处的这个国家，就是在这样的“热潮-平淡”的不断循环中，逐步发展强大的。