江苏
面对DeepSeek，中国各大车企的反应不尽相同，有立马上车的，也有冷静旁观。
截至目前，比亚迪、吉利、东风、长城、极氪、智己等超过 20 家车企宣布完成和DeepSeek的深度融合，同属汽车行业供应链的斑马智行、亿咖通等车机服务商也加入了该生态。
从汽车品牌的响应效率上来看，现在的车企对于新技术还是培养出了很高的敏感度。当然，也有例外。在铺天盖地的关于大厂拥抱DeepSeek的消息里，我们并没有发现蔚小理、华为小米的身影，当然，特斯拉就更不会有消息传出了。
如今正是全面拥抱人工智能的时刻，蔚小理华米如此冷静，到底是对自家智能化太自信，还是另有考量呢？也许，在这些车厂看来，重视智能化和是否融合DeepSeek之间并无十足的强关联。
DeepSeek的确能力强大，只是不管是车厂还是用户，都不会太在意自己的车是否可以写出一篇高水准的论文。
也就是说，如何帮助用户获得更智能化的驾乘体验，才是用户真正在意的，也是车企们更为关注的。
不可否认，DeepSeek的出现，的确让我们看到了大模型在车辆上的巨大发展前景。但是，将DeepSeek接入车机，并且要达到提升用户用车体验的效果，不仅仅是一个接入就能完事的，它还需要有能力调用车端信息作为推理语料，从而为车主提供更个性化的服务。
这些推理需要消耗多少运算资源、需要何种的硬件支撑、以及是否需要联网服务，都是车厂必须要考虑的问题。
另外，要与DeepSeek融合，涉及的供应链也比较多。最起码，目前来看，芯片、云服务和终端硬件厂商（手机+智能汽车）都是需要进行打通的。
比如云服务商，大家不想在车机交互的时候总出现「服务器繁忙，请稍后再试」的提示，那么就需要在云上部署 DeepSeek。此外，用户要在车里顺利使用上 DeepSeek，还要接入这个开源模型。
也就是说，终端厂商和用户需要在产品上完成对端侧 DeepSeek 的部署。这么做的难度有多大呢？
先说结论，在车上部署满血版的 DeepSeek 的价格，很可能要数倍于你的车辆本身。
以 671B R1 版来测算（6710亿参数），需要将近 1300G 的显存，远超 PC、手机、汽车的端侧计算资源。如果退而求其次，用 7B 或 10B 的蒸馏模型，其推理能力又和满血版有显著差别。
而如果只是把 DeepSeek 模型接入车机，其实际上也就是挂了个“名头”而已。等于只是多了一个语音入口，用户在车机上用这种DeepSeek，恐怕还不如在手机或电脑上操作来的更便利。
所以说，现在这些没有马上融合 DeepSeek 的车企，可能并不是忽视了汽车智能化，而是在没有做好更周全的部署之前，冷静看待新技术，谨慎上车，这其实也是对用户负责的做法。
从目前各大车企的反馈来看，DeepSeek在汽车上的作用主要还是语音助手，而再看这些尚未加入DeepSeek的车企，其实这方面已经做得不错了。
比如理想的 MindGPT 以及蔚来的 NomiGPT，还有小米的“小爱同学”与华为的“小艺”，DeepSeek现阶段在车上的能力，并没有超越它们。
事实上，当众多车企都在尝试与DeepSeek融合时，失败与成功的经验都会为后面入局的车企摸索出一条更为顺畅的道路。
在技术决定未来的时代里，关注新技术的走向固然重要。但是，在技术不落后的情况下，对待新技术冷静一些，给用户少增加点儿认知负担，其实也并不是什么坏事。
对于车企而言，是不是第一波“吃螃蟹”的人并不重要，腾讯在新技术上从来都是后发制人，不也一样在行业里遥遥领先。
集中精力，为后续“入局”打好基础，强势加入才是打赢未来智能战争的关键。就像蔚小理华米，谁都不是最早入局汽车行业的，但加入的时机对了，自身实力够了，如今不也都跟上甚至领先了吗？
未来，汽车行业到底谁主沉浮，谁都无法预料，但就目前来看，DeepSeek还真不是决定车企市场的关键因素。
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