DeepSeek迎“上車潮”，“蔚小理”“華米特”卻沉默

　　記者 鞏兆恩

　　蛇年春節前后，一場史無前例的“AI風暴”被DeepSeek點燃。

　　作為AI賦能的前沿載體，車圈一批密集的DeepSeek“上車潮”來襲，包括吉利、奇瑞、比亞迪、長城、零跑約20家車企接入，在車端與其“深度融合”，渴望抓住這個全新的智能引擎，在下半場競爭中發出更響亮的轟鳴。

　　罕見的是，當其他車企排隊接入DeepSeek時，走在智能化前列甚至早已開始緊抓AI的“蔚小理”“華米特”卻在此輪熱潮中沉默。DeepSeek引發的“車端革命”，催化著新一輪智能迭代，但距離想象中的“顛覆”，似乎還較為遙遠。

　　智能化第一梯隊為何沉默

　　據21世紀經濟報道記者統計，截至2月14日，已有包括比亞迪、廣汽、長安、吉利、奇瑞在內的約20家車企官宣與DeepSeek的深度融合，智能座艙中的人機交互，成為DeepSeek上車后聚焦的首個應用場景，而自動駕駛、AI運營領域尚未見明顯成效。

　　2月6日，吉利率先宣布其自主研發的星睿大模型已與DeepSeek-R1完成技術融合，主要對星睿車控FunctionCall大模型、汽車主動交互端側大模型等進行蒸餾訓練，后續會以DeepSeek R1大模型為基礎，持續訓練子品牌極氪自研Kr AI大模型推理能力。

　　東風旗下自主品牌也已完成DeepSeek全系列大語言模型接入工作，并宣布將于近期陸續搭載應用在嵐圖、猛士、奕派、風神、納米等車型；奇瑞集團方面也宣布與DeepSeek圍繞智能化大模型系統展開深度技術融合，打造更智能的雄獅座艙系統；上汽方面，以高端品牌智己為載體，在引入DeepSeek大模型的同時，還強調與豆包、通義等大模型合作，深度聯合訓練構建多場景插拔式AI矩陣平臺。

　　車企排隊接入，這一場景猶如兩年前ChatGPT的一夜爆火，一時間大模型“上車”成為企業在車端的競逐點，融合后不外乎追求更加流暢的人車語音交互、更具邏輯性與全面性的問答儲備，以及更靈敏的車端系統響應。

　　在之后的一段時間，無論是引入豆包、文心一言等國內大廠的大模型，還是車企自研的MindGPT(理想)、NomiGPT(蔚來)等，本質上對座艙智能化的迭代仍以上述三點作為終極目標。

　　此輪DeepSeek“上車潮”，本質上仍是對更加智能的交互體驗的追逐，讓車端更有“人情味兒”。

　　“搭載DeepSeek后，用戶與車機的關系不再是‘命令與執行’，而是‘朋友式的對話’。”嵐圖汽車CEO盧放表示，在更智能的車機系統下，用戶無須死記硬背固定口令，隨口一句就可得到精準的回答。

　　吉利方面稱，融合后的AI系統，能更精準理解用戶的模糊意圖，準確調用約2000個車載接口，為用戶帶來更智能的體驗；奇瑞號稱雄獅智能座艙系統也可依托DeepSeek實現更精準的語音指令響應，更智能化的場景應用，并且提供主動服務的場景。

　　但對于用戶來說，現有的車端智能化體驗，以及一些頭部企業的人車交互水平似乎已經能夠達到現有的智能化需求，從“命令執行”到“朋友式對話”在此前迭代中已經成為宣傳的標簽，DeepSeek上車后帶給用戶的驚喜似乎有限。

　　“如果只是強調語音交互的話，對DeepSeek來說有些‘屈才’了。”一名汽車行業智能化相關領域的從業人員告訴21世紀經濟報道記者，“現在大家展示自己的車機交互，語音助手還是主要的模式，車企喜歡展示一些刁鉆的問題來證明自己，但對于用戶來說實際上用處并不大。”

　　他指出，按照用戶的使用習慣與范圍，目前一些智能化頭部梯隊的企業，智能座艙已經可以滿足大部分用戶的需求。“就智能座艙而言，用戶需要的并不是什么都知道的百科全書，而是打破車端內的各個邊界，讓大模型成為集中調度中心，能夠及時反饋關鍵信息并協助自己駕駛的全能助理”，DeepSeek此輪對于座艙內的改進，能夠幫助一些中尾部車企縮小與頭部企業的差距，但整體來說是有限的，“這也是華為、小鵬、小米這些企業沒有參與進來的原因之一”。

　　不久前，小鵬汽車董事長何小鵬還在春節后的開工信中表示：“下一個十年，AI會驅動汽車產生巨大變革，也會驅動全球范圍內的硬件與軟件產生巨變。”并強調了就DeepSeek大模型給全球科技圈帶來震撼——既實現了媲美OpenAI的體驗，又將成本壓縮到極低。

　　但當DeepSeek席卷車圈時，蔚來、小鵬、理想、華為、小米、特斯拉六家汽車公司，常常第一時間響應智能化最前方技術，甚至是作為開創者的角色出現，而在這一輪AI迭代中卻顯得異常冷靜。

　　除了DeepSeek的核心能力仍未在車端完全釋放，當前在座艙內能夠做到的相關功能，對于“蔚小理”“華米特”來說大多已經實現，更重要的是，其在新一輪技術競爭中對于核心“靈魂”的絕對掌控。

　　上述業內人士指出，“AI定義汽車”中，新勢力更注重通過全棧自研來掌握主動權，構建差異化優勢。如在“智能駕駛”上，“蔚小理”都在加速自研芯片，試圖通過自主技術減輕對英偉達的依賴，降本的同時，將智能化時代的核心命脈掌握在自己手中。“對于DeepSeek來說也是一樣的，可以考慮將其作為輔助為自身服務，但AI是當前幾家企業的核心競爭點，也是迫切想要為自己打造的‘護城河’技術，將其外包是不可能的。”

　　DeepSeek有望定義汽車嗎？

　　在提供進階智能化服務的同時，DeepSeek對成本的破局，或將加速智能化技術的持續更新迭代。

　　開源證券報告顯示，DeepSeek-R1百萬Token輸出僅需16元，遠低于OpenAI o1(438元)及o1-mini(88元)。

　　百萬字對話成本僅16元，對于車企而言是質的突破，不僅可以省下一大筆開銷，還可推動更優的汽車智能化方案落地，在行業利潤承壓和智能化平權的時代，恰好滿足了車企與市場用戶的需求。

　　但在初期階段，這種優勢目前還是局限在人車交流的入門基礎上，真正通過DeepSeek完成對汽車智能化的顛覆甚至是重塑，還需要車企在一段時間內完成對大模型的馴服，并且除了智能座艙外，更重要的是將其切入對智能駕駛的輔助與推動。

　　錨定“全民智駕”的比亞迪，也于近期宣布其“璇璣架構”接入DeepSeek，除了對座艙智能化的提升，更在于對智能駕駛能力的推進。

　　一方面，DeepSeek以推理見長，有著更強的嚴謹性與邏輯性，加之對場景的理解，在跨模態遷移后將對路況的感知狀況更加熟悉，或將幫助智駕系統做出更加精準的判斷。

　　我國交通路況復雜，即便是頭部智駕水平號稱的“全國都能開”，在一些人流量較大路段、狹窄道路、突發路況的情況下，車主反映系統還是會要求接管。無論是從邏輯的決策，還是多場景的演練上，DeepSeek有望成為智駕一個很好的助手。

　　另一方面，DeepSeek較低的算力需求和成本，通過仿真數據進行智能駕駛訓練或驗證，能夠在一定程度上減少計算資源和存儲需求，幫助車企在訓練智能駕駛系統時，降低數據訓練成本，讓自動駕駛在云端訓練環節變得更加高效。

　　“DeepSeek等大模型的核心價值在于通過端側高效推理能力，推動智能駕駛系統從‘感知驅動’向‘認知驅動’升級。若DeepSeek能通過低成本算力芯片實現規模化應用，將加速智駕功能向大眾市場滲透。”黑芝麻智能首席市場營銷官楊宇欣表示。

　　但需要注意的是，DeepSeek并非“萬金油”，無論是從DeepSeek引入到實現“數據—算力—場景”的閉環生態，還是從通過大模型到專用模型的提煉，強化場景性與可靠性，抑或是通過低成本訓練數據做到“0事故”最終完成自動駕駛商業化落地，每一步都異常艱難。

　　一場DeepSeek的狂歡讓消費者對其賦予了太多的期待，但直面現實，有真實力的進階，也有車企營銷所吹大的技術泡沫，DeepSeek現階段對智能化來說是一個很好的輔助工具，但絕非顛覆性的武器。