DeepSeek的風，終究是在車圈刮起來了。

就在我們還在驚訝，DeepSeek已經成為史上用戶數增長最快的互聯網產品時，國內汽車企業早已按捺不住，瘋狂往這個風口上撞。

比亞迪、吉利、長城、奇瑞、東風...目前但凡是有頭有臉的大廠，都表示已經接入了DeepSeek。

仿佛一夜之間，車企已經完成了AI平權。

為了給這場狂歡加一個注解，DeepSeek甚至給出了趨勢判斷。

這場狂歡藏著三個致命幻覺：

技術空心化：多數車企的”深度合作”不過是API接口的套殼游戲，算法黑箱導致車控安全邊界模糊。

場景錯配：讓大模型在車機端跑文案生成就像給F1賽車裝洗衣機，算力消耗與用戶體驗嚴重失衡。

成本黑洞：每輛車每月燒的云端推理費用可能比整車毛利還高。

真正的智能化突圍應該是在感知-決策-執行的閉環中建立技術護城河。

大模型上車不是終點，而是照妖鏡。三年后回頭看，今天這些敲鑼打鼓的”戰略合作”，90%會淪為智能化墳場里的電子墓碑。能活下來的，一定是把AI毛細血管扎進底盤控制、熱管理、電池健康預測這些真刀真槍戰場的硬核玩家。

這個回答是不是有點眼前一亮？

接下來再來看一個正常版本的回答：

車企紛紛宣布接入DeepSeek的現象，反映了當前汽車行業智能化競爭的加劇以及AI技術對傳統產業的滲透趨勢。

在電動化進入平臺期后，智能化成為新的競爭賽道。接入DeepSeek這類大模型，能快速補齊車企在自然語言交互、場景化服務等領域的短板。另外，同質化的智能座艙功能（如語音控制、導航）已無法形成壁壘，接入更強大的AI模型可打造"擬人化交互"、"場景化服務"等新賣點。

從成本上考慮，自研AI大模型需要數十億投入和長期積累，接入成熟方案能快速實現功能落地，尤其對中小車企具有吸引力。

總體來看，車企擁抱AI大模型是技術演進的必然，但真正的競爭不在于是否接入技術，而在于如何將技術與車輛屬性深度耦合。正如智能手機的發展歷程，最終勝出的不會是參數最漂亮的模型，而是能重構用戶體驗的生態構建者。

對比之下，正常版本的回答有些平平無奇，而犀利語言版本的觀點顯然更像是扒下一層表面的“遮羞衣”。

當DeepSeek現象級爆火后，有不少人認為，車企可以容易且快速的接入DeepSeek，會讓智能汽車進入行業的“iPhone時刻“，這個問題拋給DeepSeek，它卻不是這么認為的。

智能汽車若真迎來“iPhone時刻”，絕不會是今天這種供應商流水線灌裝AI模組的“行業大躍進”，而是需要一場從電子架構、軟件生態到用戶體驗的徹底重構。

車企接入DeepSeek的“便捷快速”，不過是行業焦慮下的貼牌式狂歡，表面是技術躍進，本質是資本催熟的偽命題。所謂“iPhone時刻”，更像是車企和供應商合謀給資本市場編造的“皇帝的新衣”。

DeepSeek等大模型上車，看似一鍵解鎖“智能”，實則車企在核心算法、數據閉環、場景理解上毫無沉淀。這種“外包式智能化”，只會加劇行業同質化：所有車里塞著同一套語音助手、同一種交互界面，最終淪為供應商技術參數的傀儡。

當所有車都宣稱“智能”，反而意味著“智能”貶值。

守著一座金山

就像DeepSeek所說的那樣，以目前的表現來看，行業進入“iPhone時刻”還為時過早。

從目前接入DeepSeek的各家車企的反饋來看，大部分的做法是，將蒸餾后的DeepSeek-R1 模型與自有模型在底層算法上相融合。

這類DeepSeek加持的作用，基本上可以總結為——優化語音助手，提升交互體驗。

然而，如果只拿DeepSeek來做語音助手，難免有點屈才，因為其潛力遠不止于此，除了智能座艙外，更重要的是將其切入對智能駕駛的推動。

DeepSeek 的 R1 模型之所以出現“現象級”的爆火，一方面是開源，另一方面也是最重要的，DeepSeek在訓練的時候，顯存占用僅為傳統模型的5%-13%，推理成本低至GPT-4 Turbo的1/70。

另外，DeepSeek使用的強化學習 + 獎勵模型的方式，相比現在的規則算法。有著超強的推理能力，非常適合解決困難的邏輯問題。

目前主流的智駕端到端其本質仍算是規則算法，在訓練模型的時候以模仿學習為主。顧名思義，也就是模仿人類開車。

比如特斯拉、比亞迪和華為，都會采集大量A點到B點的駕駛數據進行大量的投喂，顯然這種思路到頭來訓練出來就是跟人類開車水平持平的智駕。

但強化學習則完全不同，因為它學習的不是駕駛的過程，而是通過不斷的試錯，領悟出從 A 點開到 B 點最高效的路線。

這就意味著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，幫助智駕系統做出更加精準的判斷。

這種“既要性能又能省錢”的平衡點，正好觸及了處于價格戰中車企的痛點。

根據開源證券報告，高通8650平臺上，DeepSeek可以將推理響應時間從20毫秒降至19毫秒，同時算力利用率從近乎100%降至65%。原本100TOPS跑通城市NOA成本約7000元，Deepseek介入后，有望在成本5000內實現，甚至可能讓地平線征程6E芯片也能跑通城市NOA。

比如比亞迪就已經運用DeepSeek提升智駕能力，因為其能夠在復雜交通場景中進行精準地判斷和決策。這一能力大幅提升了自動化數據生成的效率和質量，使比亞迪的智能駕駛系統能夠更快地進行數據迭代和模型優化。

黑芝麻智能首席市場營銷官楊欣宇也曾表示，“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。“

不過，DeepSeek也并非“萬金油”，強化學習很容易出現幻覺問題，比如有時候在用網頁版 DeepSeek 的時候有時會出現“胡說八道”，這就是因為強化學習學的有些過頭了，開始涌現出一些不符合事實的內容。

在智駕上也是如此，如果獎勵和微調的機制沒有設計到位，就很有可能出現“飛過去”的想法，這就要求，車企自身要有強大的數據蒸餾能力，再強大的大模型，如果原始數據是受污染的，得出的結論永遠也不可能正確。

但無疑，DeepSeek就像是一座“金山”，但人類對其開發程度可能只有10%，真要進入汽車行業的“iPone時刻”，還得讓子彈再飛一會兒。