车企“抢滩”DeepSeek：角力智能座舱，降低投资成本

每经记者：黄辛旭 每经编辑：孙,磊,实习编辑,余婷婷

DeepSeek（深度求索）掀起的技术革命，正在席卷汽车行业。

《每日经济新闻》记者了解到，截至目前，超过20家车企宣布接入DeepSeek模型，涵盖了比亚迪、吉利、奇瑞、岚图、长城、理想汽车等主流品牌。这一情况与2023年ChatGPT（聊天机器人模型）爆火时的场景颇为类似。

视觉中国图

业内有不少观点认为，DeepSeek上车是车企加速汽车与AI（人工智能）技术融合的一个横截面。自去年开始，小鹏汽车、理想汽车等企业都表示要向AI汽车公司转型。中国科学院院士、中国电动汽车百人会副理事长欧阳明高更是谈到了DeepSeek为智驾带来的可能性。

“原先我都有点害怕特斯拉FSD（自动驾驶）到中国来会‘赢者通吃’，把中国的自动驾驶市场搅得天翻地覆，现在这种担心大幅下降。之前像FSD用的算力等都是相当大的，现在因为有了DeepSeek，这种风险降低了。我对国内（车企）在自动驾驶市场继续处于主导地位增强了信心。”欧阳明高表示。

融合智舱，提升交互体验

目前，车企与DeepSeek的合作主要集中于智能座舱的交互功能，旨在提高座舱的智能化水平，特别是用于提升交互体验。

比如，在介绍璇玑架构接入DeepSeek-R1大模型的能力时，比亚迪智驾负责人杨冬生着重提到，比亚迪车型可借助大模型的推理能力，更好理解用户的模糊意图和隐性需求，提供更加精准和个性化的服务。

吉利汽车将自研的星睿大模型与DeepSeek-R1完成深度融合后，通过对星睿车控FunctionCall大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练，车辆的AI系统可更加精准地理解用户的模糊意图，并准确调用约2000个车载接口。

此外，岚图汽车宣布启动与DeepSeek深度融合工作，从2月14日起，岚图知音用户可通过OTA（空中下载）更新，体验到AI智能体座舱服务，且AI智能体座舱的功能可逐步解锁。

“DeepSeek有四个主要的创新，分别是从闭源到开源，扩大了流量；从人类反馈强化学习，到通过纯强化学习获得推理能力，减少了数据量；从通用模型到混合专家架构，减少了算力资源消耗量；从数据继承到优化再到超越，站在前人的肩膀上保证数据集的高质量。”欧阳明高谈到了DeepSeek的优势与能力，而这些优势也是车企能够短期内快速接入DeepSeek的重要原因。

开源证券的研报认为，DeepSeek的接入有望带来更优的座舱交互体验，并有望孕育全新应用场景。同时，该模型对算力的节约也让其更容易在座舱端本地化部署，实现更优体验。

在车企纷纷借助DeepSeek提升智舱能力的同时，也有不同的声音传出。

比如，商汤绝影CEO（首席执行官）王晓刚认为，目前，车企与DeepSeek的结合仅是原始模型的简单接入，距离汽车产品体验层面的深度结合仍有显著差距。

小鹏汽车CEO何小鹏曾在直播时表示，虽然有多家车企表明已与DeepSeek大模型深度融合，但很多只是通过Web（万维网）调用一下接口，这种方式对驾驶者没有那么大价值，真的要做到用户体感非常优秀才行。

拥抱智驾，降低投资成本

除了智舱层面接入之外，还有部分车企选择在营销和服务系统上与DeepSeek进行深度融合。

比如，一汽-大众近期官宣其新媒体AI内容运营数字化平台已全面接入DeepSeek大模型，此次尝试可更高效地分析市场数据，精准把握消费者行为偏好。一汽-丰田则在智能客服系统上接入了DeepSeek模型，提升在线客服智能力、系统运维效率等。

然而，最值得关注的无疑还是DeepSeek在汽车智驾层面的引入。

今年，汽车圈进入到智驾比拼之年，不少车企打出了“智驾平权”的口号，希望进一步抢占市场。中国汽车产业开始经历由AI驱动的智能化浪潮。

在这场行业变革中，DeepSeek的到来似乎成为一个关键的变量。何小鹏在今年开工信中提到：“中国科技公司DeepSeek让全球科技圈震撼，不仅实现媲美OpenAI大模型的产品体验，更将成本压缩到极低。下一个十年，AI会驱动汽车产生巨大变革，也会驱动全球范围内硬件软件产生巨变。”

如何小鹏所言，DeepSeek或将凭借其“低成本、高性能”的特性，在自动驾驶领域掀起“技术平权”的风暴。

欧阳明高也给出了肯定的答案。

欧阳明高认为，DeepSeek降低了端到端自动驾驶大模型算力和算法的技术门槛，减少了自主品牌在智驾系统上的投资，将加速我国自动驾驶的发展。

东莞证券的研报认为，DeepSeek大模型凭借其开源及较低算力需求等特点，受到各大车企追捧，将推动智驾模型加速迭代升级，提高智驾能力的上限与精度。

华泰证券的研报也指出，智驾是AI技术最具前景且能快速落地的应用场景之一。DeepSeek实现了成本和技术上的双突破，不仅为智驾领域带来了技术层面的直接借鉴，更在发展思路等方面提供启示，有望推动智能驾驶领域的技术创新和产业变革，加速中高阶智能驾驶的渗透。