上海
新年伊始，DeepSeek横空出世，引爆AI大模型话题。各家车企迅速跟进，在自家产品上接入DeepSeek等大模型。那么，AI上车对车企意味着什么？DeepSeek能带动汽车行业新的变革吗？本期《刨根问底》，我们邀请商汤绝影首席财务官CFO张君毅，和海哥一起来聊一聊DeepSeek。
以下为本期视频文字版：
DeepSeek上车
对车企意味着什么
目前，岚图、奇瑞等车企已公布DeepSeek上车计划，但用户端尚未大规模体验。车企争相接入DeepSeek，更多是为抢占技术热度与流量入口。例如，岚图宣布将在2024年情人节通过OTA推送升级，而其他品牌则通过“硬件预埋”为未来AI功能铺路。
然而，用户对AI的实际感知仍需时间验证，现阶段更多是车企营销层面的竞争。
AI发展的三大要素是：算法、算力和数据。DeepSeek的核心竞争力在于其开源特性与技术创新。传统AI发展受限于算力瓶颈，尤其是美国对高端芯片的出口限制，迫使中国车企寻求替代方案。DeepSeek通过优化算法，在较低算力下实现与大模型相当甚至更优的性能，大幅降低了车企的硬件成本。
此外，其开源生态吸引了全球开发者，形成技术共享与快速迭代的良性循环。海哥认为，DeepSeek开源模式的成功，类似于安卓操作系统对苹果iOS的弯道超车。
DeepSeek上车
能给用户带来什么
传统汽车作为“移动工具”，如今正向“第三空间”甚至“情感伙伴”演变。蔚来的NOMI、理想的“硅基家人”等概念，均试图通过AI赋予车辆情感交互能力。
未来，车辆不仅能完成导航、娱乐等基础功能，还可通过记忆用户习惯、提供个性化服务，成为用户的“出行伴侣”，这是重要的发展方向，也是DeepSeek等大模型上车能给用户最直观的体验。
而在用户比较在意的隐私保护方面，DeepSeek上车同样很有帮助。更好的算法让DeepSeek可以使用车端更低的算力完成思考与反馈，而不需要上传至云端。因此，用户的数据可以保留在自己的车内，隐私泄露的风险大幅降低。
更深层次的，AI对汽车行业最深远的影响体现在智能驾驶领域。2024年被视为“智驾元年”，车企逐步从依赖高精度地图转向端到端的大模型技术，华为、小鹏等品牌已实现无图城市NOA。而AI的崛起，可以更好地利用车企积累的数据，迅速迭代进化，完善端到端大模型。
车企与供应商
将面临什么挑战
AI技术更新速度远超车企研发周期。例如，华为智驾系统仍采用传统规控技术，而商汤等企业已转向端到端模型，导致车企面临“投入即落后”的风险。
供应商需在技术前瞻性与商业化成本间平衡，如果花费巨大投入开发新技术，但可能在几年之内就被迭代，那应该如何让厂商为自己买单？
此外，大模型引领智驾升级，相应的底盘技术、刹车系统也需要相应的升级匹配，来保证回避意外的能力。以及，即将到来的L3级自动驾驶，相应的法律责任、保险体系尚未完善，技术安全性与伦理问题也会成为推广的障碍。
规模化与生态壁垒智驾系统的竞争力依赖数据规模与质量。月销数万辆的车企拥有数据优势，如理想、问界，而小众品牌难以支撑研发投入。同时，跨品牌数据迁移和生态兼容性仍是行业痛点。
未来展望
AI将如何重塑汽车
如果L3级自动驾驶普及，车辆将彻底转型为“移动生活空间”。用户可在车内办公、娱乐甚至与AI深度互动。未来“健康监测陪伴”概念，预示着车辆可能承担更多社会服务功能，如何保障更多高龄驾驶者的需求、如何实现特殊场景的识别与应对，都是AI智驾要考虑的问题。
DeepSeek的低算力需求为国产芯片提供了机会。华为、地平线等企业正加速芯片国产化，推动行业摆脱对英伟达的依赖。国家政策扶持与规模化应用，将进一步降低芯片成本，形成良性产业循环。
未来五年，AI技术将加剧车企分化。头部企业凭借数据与资金优势主导市场，而中小品牌需通过差异化合作生存。同时，AI与机器人技术的融合，如人形机器人底层互通，可能催生跨领域创新。
DeepSeek的崛起不仅是技术的胜利，更是中国AI生态开放的象征。从算法优化到国产芯片突围，从智能驾驶到情感交互，AI正深度重构汽车行业的价值链。然而，车企需直面技术迭代、隐私合规与生态整合的挑战。唯有持续创新与协作，方能在AI驱动的未来出行中占据先机。
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