DeepSeek，会是解锁智能汽车的金钥匙吗？

原创|车圈阿俊

2025年开年，一场由AI大模型DeepSeek引发的技术风暴席卷全球。自1月20日正式发布DeepSeek-R1模型后，DeepSeek仅用7天完成了1亿用户的增长，成为全球现象级的应用。近一个月以来，随意打开社交媒体亦或是新闻资讯平台，"DeepSeek"相关词条几乎每日霸榜热搜。

随着DeepSeek风靡全网，国内外企业纷纷抛出橄榄枝。据不完全统计，目前已有三大基础运营商、九家电力央企、十余家芯片厂家，以及云厂商等超200家公司宣布采用或接入DeepSeek，涵盖智能硬件、传媒、互联网、半导体、金融、教育、文旅、生物医疗等多个行业和地方政府政务系统，甚至连英伟达、AMD、微软、亚马逊、英特尔等国际巨头，也宣布接入DeepSeek。

长久以来苦于技术创新和产业升级的一众车企们，猛然发现DeepSeek的技术实力和应用场景与车企的智能化转型需求高度契合，也纷纷官宣与DeepSeek“深度融合”。一时间，AI大模型仿佛成了车圈的“标配”。

AI技术竞赛早已开始

从机械齿轮到电子元件再到数字神经，汽车技术的发展充满了创新和变革。2024年国内新能源乘用车新车渗透率已连续五个月超越50%的关键节点，意味着汽车行业的发展趋势已由上半场的“电动化”转向了下半场的“智能化”。智能化转型亦成为车企生存和发展的必由之路。

另一方面，人工智能特别是大模型技术的崛起，向世人展露出了前所未见的能力。2022年末，AI聊天机器人ChatGPT横空出世，在全球掀起AI热潮，也引发业界的“百模大战”。这让车企们意识到了大语言模型具备成为智能汽车“大脑”的潜力。

近年来，先后有多家车企陆续与互联网平台合作，将文心一言、通义千问、混元、商量、豆包等主流大模型应用于智能座舱，提升用户交互体验。此外，还有不少车企组建研发团队，独立自研大模型。理想Mind GPT、长城Coffee·AI系统、比亚迪璇玑AI大模型、吉利星睿智算AI平台、蔚来NOMI GPT、小米MiLM大语言模型、长安星海大模型、奇瑞Lion AI智舱大模型等先后问世。

由此可见，智能化已经成为当前汽车产业最重要的竞争力。面对电动化弯道后的又一超车点，谁也不甘心落于人后。

车企接入DeepSeek做啥用

短短半个月内，已有20余家车企接连宣布和DeepSeek展开合作。包括吉利、岚图、极氪、东风汽车、智己、宝骏、长城、广汽集团、一汽奔腾、零跑、smart、长安、奇瑞、比亚迪、北汽、红旗、理想等等。

从官宣信息来看，各大车企在与DeepSeek的合作内容上不尽相同。其中多数车企希望将DeepSeek应用于智能座舱，优化智能座舱的语音交互，快速调用车载功能，还可基于车内外场景主动分析用户潜在需求，提供个性化推荐与主动服务，如调节车内温度、播放音乐、导航、主动调整座椅位置等。侧重这方面功能优化的有宝骏灵语智舱、奔腾D-Life6.0座舱、奇瑞雄狮智能座舱、红旗九章平台灵犀座舱、江汽集团智聆座舱等等。

而一些车企选择将自研大模型与DeepSeek深度融合，实现更准确的意图理解和任务分发，提升认知与推理能力。如吉利将“星睿大模型”与DeepSeek-R1深度融合，对星睿车控Function Call大模型、汽车主动交互端侧大模型进行蒸馏训练；极氪Kr AI大模型与DeepSeek R1大模型深度融合，计划上线智能座舱助手AI Eva；长城Coffee Agent大模型与DeepSeek融合适配，将增强理解、思考和推理能力；广汽ADiGO SENSE端云一体大模型与DeepSeek-R1深度融合，提升智能驾驶与交互能力；理想旗下人工智能助手理想同学App全面接入DeepSeek R1&V3 671B满血版，并实现与理想自研MindGPT大模型的双向自由切换。

还有尝试多模型协同AI矩阵的，如智己与豆包、通义千问等大模型合作，构建多场景插拔式AI矩阵平台；北汽极狐搭载接入百模汇创3a平台、DeepSeek、豆包、MiniMax等多个大模型，并可持续扩展；smart智能语音助手将集成DeepSeek R1大模型能力，并与豆包等大模型合作，构建多场景AI生态。

另外，在智能架构上展开合作的，如比亚迪宣布整车智能“璇玑架构”将全面接入DeepSeek，以提升车端和云端AI能力；长安汽车也将DeepSeek大模型接入长安天枢智能化架构。在营销方面展开合作的，如一汽-大众将其新媒体AI内容运营数字化平台全面对接DeepSeek。在内部管理方面展开合作的，如零跑已在内部IT团队中部署DeepSeek-R1大模型，用于辅助工作提效。

为什么选择DeepSeek

在众多技术选项中，DeepSeek究竟凭借何种优势脱颖而出？车企的集体选择背后，是三重现实的考量：

其一，出色的逻辑推理能力。DeepSeek在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中准确率达到90.8%。这使其能较为精准地解析模糊指令。当用户说"我有点冷"，系统不仅能调高空调温度，还会同步关闭车窗、切换座椅加热。而面对复杂且带有逻辑关联的多条连贯指令时，DeepSeek也能够迅速理解指令的先后顺序和内在逻辑，有条不紊地逐一执行。这种跨域联动、自然流畅的交互体验正是传统车机系统的短板。

其二，开源生态的性价比。DeepSeek算力需求仅为同类模型的十分之一，私有化部署成本也相对较低，大大降低了车企在部署大模型时的硬件成本。相较于从头研发一套完整的智能交互系统，车企借助DeepSeek的开源框架，只需投入相对较少的人力、物力和时间成本，便能享受到性价比更高的智能化产品和功能。这意味着，无论是新兴的新能源车企，还是传统老牌车企，都有机会在智能化的浪潮中迅速跟上步伐。

其三，技术光环的营销价值。DeepSeek在业内已经积累了良好的口碑，其技术实力和应用效果得到了广泛认可。车企借势这波潮流，一方面可以通过AI标签为自身品牌背书，提升差异化营销效果，另一方面在资本叙事的推动下，股价亦能迎来正向反馈。已有部分车企在官宣信息中明确了抢先接入DeepSeek-R1模型的具体车型，如岚图知音和梦想家、东风猛士917、奔腾小马、宝骏享境、东风日产N7、启源E07、极狐阿尔法S5。

DeepSeek或许不是万金油

然而，当车企们一股脑儿扎进大模型这片“蓝海”，一系列潜在威胁却如暗流般涌动。

尽管DeepSeek在通用AI领域表现出色，但在垂直领域的适配深度仍需提升，尤其在动态多任务协同调度、硬件资源高效分配等工程化细节上仍需进一步验证。真实的道路环境复杂多变，安全是不容忽视的核心要素。大模型的决策过程如同黑箱操作，而且AI也会存在“知识盲区”，这让智能驾驶始终存在不可控的安全隐患。

DeepSeek作为大语言模型，其构建智能化能力的基础，同样在于对海量数据的深度学习与持续优化。车主在使用智能化汽车的过程中，产生的大量隐私数据和敏感信息，包括个人信息、生物识别特征、驾驶习惯、出行轨迹、车内语音交互内容等，是否存在超范围采集和用途不透明的隐患。这些数据如果被滥用或泄露，可能会对用户的隐私造成威胁。

值得注意的是，尽管DeepSeek能够快速提升智能化水平，但其通用性也可能导致同质化风险。汽车行业需要的是深度垂直应用，如果车企过度依赖DeepSeek等外部技术，而缺乏深度定制化能力，那么在技术创新和产品差异化方面可能会受到限制，甚至可能逐渐丧失在关键技术开发上的主导权。目前，仍有几家头部车企尚未宣布接入DeepSeek，这是否出于对其全栈自研战略和生态控制权的考虑，尚不得而知。

DeepSeek的出现无疑为汽车智能化发展注入了一股强大的活力，至少，“便宜又好用的” DeepSeek让行业看到低成本突围的希望。但真正考验车企的，不是比谁接入DeepSeek有多快，而是谁能在AI的"拿来主义"与"自主创新"间找到最佳平衡点。这或许才是真正解锁智能汽车的"金钥匙"。

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