導(dǎo)語

Introduction

車不智能都不好意思上路了。

作者丨楊   晶

責(zé)編丨楊   晶

編輯丨陳心南

火爆的DeepSeek正在全面進(jìn)入汽車行業(yè)。有人統(tǒng)計(jì)，截至2月12日，已經(jīng)有超過20余家車企和品牌宣布接入DeepSeek，比亞迪、吉利、奇瑞、長(zhǎng)安、上汽、東風(fēng)、廣汽等主流車企均在列。

目前DeepSeek推理成本僅為OpenAI的幾十分之一，接入汽車產(chǎn)品后，將顯著降低車企智能化升級(jí)門檻，通過云端模型與本地化部署結(jié)合，車企可快速實(shí)現(xiàn)OTA功能更新。

各大車企表示，DeepSeek將賦能智能語音，優(yōu)化模糊意圖理解與主動(dòng)服務(wù)能力，在導(dǎo)航規(guī)劃、娛樂推薦等方面提升交互體驗(yàn)和水平。同時(shí)端到端模型的引入，其強(qiáng)勁的知識(shí)和推理能力，可以大幅提升自動(dòng)化數(shù)據(jù)生成的效率和質(zhì)量，推動(dòng)高階智駕功能更快迭代。

不過，隨著DeepSeek的“上車”，一些業(yè)內(nèi)人士尤其是對(duì)營(yíng)銷敏感的相關(guān)人士，對(duì)此也提出了質(zhì)疑：一個(gè)根本沒有為車機(jī)做適應(yīng)性的開發(fā)的大模型，被拿來當(dāng)吹牛的噱頭，有點(diǎn)過了，車機(jī)那點(diǎn)算力能運(yùn)轉(zhuǎn)的起來？

其實(shí)，這種質(zhì)疑有一定的合理性，但也存在片面性。

合理性方面在于：車機(jī)的算力確實(shí)相對(duì)有限，與大型服務(wù)器或高性能計(jì)算設(shè)備相比，車機(jī)在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)可能會(huì)面臨一定的挑戰(zhàn)。如果DeepSeek大模型沒有經(jīng)過針對(duì)車機(jī)環(huán)境的優(yōu)化和適應(yīng)性開發(fā)，直接部署到車機(jī)上可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行效率低下、響應(yīng)遲緩等問題。

片面性方面在于：實(shí)際上，很多車企在接入DeepSeek時(shí)，并非簡(jiǎn)單地將其原封不動(dòng)地部署到車機(jī)上，而是進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化和適應(yīng)性開發(fā)，或者對(duì)其進(jìn)行輕量化處理或定制化開發(fā)。

例如，通過模型剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)，降低模型對(duì)算力的需求，同時(shí)針對(duì)車機(jī)場(chǎng)景優(yōu)化輸入輸出邏輯。將DeepSeek大模型的知識(shí)壓縮到一個(gè)更小的學(xué)生模型中，使其能夠在車載芯片上高效運(yùn)行。

那么車機(jī)算力是否能夠支持大模型運(yùn)行呢？

可以肯定的是，車機(jī)的算力確實(shí)有限，尤其是與云端服務(wù)器相比。如果直接將大規(guī)模、高復(fù)雜度的DeepSeek模型部署到車機(jī)上，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行效率低下，甚至無法正常運(yùn)行。

但一般情況下，車企通常采用“云-端協(xié)同”的方式來解決算力問題。例如，將復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)交給云端處理，車機(jī)只負(fù)責(zé)輕量級(jí)的本地任務(wù)（如語音喚醒、簡(jiǎn)單指令執(zhí)行）。此外，車機(jī)芯片的算力也在不斷提升，部分高端車型已經(jīng)搭載了高性能計(jì)算單元（如高通驍龍8295、英偉達(dá)Orin等），能夠支持一定規(guī)模的大模型運(yùn)行。

據(jù)透露，很多車企在接入DeepSeek后，都取得了顯著的效果。例如，吉利汽車將自研的星睿大模型與DeepSeek-R1深度融合后，交互響應(yīng)速度提升了40%，意圖識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98%。其他車企如東風(fēng)汽車、嵐圖汽車等，也在接入DeepSeek后，實(shí)現(xiàn)了車內(nèi)語音交互的自然度、場(chǎng)景理解能力等方面的顯著提升。

那么有的車企會(huì)不會(huì)“吹牛”呢？

如果車企僅僅是在宣傳中提及接入了DeepSeek大模型，但實(shí)際上并未針對(duì)車機(jī)場(chǎng)景進(jìn)行充分的優(yōu)化，或者只是在特定條件下（如實(shí)驗(yàn)室環(huán)境）實(shí)現(xiàn)了功能，而在實(shí)際駕駛環(huán)境中表現(xiàn)不佳，無法提供穩(wěn)定、流暢的用戶體驗(yàn)，那么評(píng)論的質(zhì)疑是有道理的。

在這種情況下，車企的宣傳可能過于夸大其詞，沒有真實(shí)反映技術(shù)的實(shí)際水平，從而誤導(dǎo)了消費(fèi)者。

然而，另一方面，如果車企在宣傳接入DeepSeek大模型的同時(shí)，確實(shí)在技術(shù)層面做了大量工作，如模型優(yōu)化、算力適配、場(chǎng)景定制等，以確保模型能夠在車機(jī)上高效運(yùn)行，并且在實(shí)際使用中能夠提供流暢、準(zhǔn)確的語音交互體驗(yàn)，那么接入DeepSeek大模型是有實(shí)際意義的。

在這種情況下，車企的宣傳是基于實(shí)際技術(shù)實(shí)力的，沒有夸大其詞，消費(fèi)者也可以根據(jù)宣傳來了解產(chǎn)品的真實(shí)性能。

無論車企是否接入了DeepSeek，最終評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是用戶體驗(yàn)。如果用戶在實(shí)際使用中感受到語音交互的智能化提升，那么車企的宣傳就是有實(shí)際支撐的。反之，如果用戶體驗(yàn)沒有明顯改善，甚至出現(xiàn)卡頓、響應(yīng)慢等問題，評(píng)論的質(zhì)疑就更有說服力。

為什么車企的產(chǎn)品能夠快速接入DeepSeek？

東風(fēng)研發(fā)總院的一位工程師此前在一場(chǎng)直播時(shí)道出了其中的原委：基于我們現(xiàn)有的智能座艙里面這種語音交互的工程化的鏈路，它本身具備語音交互的鏈路和大模型結(jié)合的基礎(chǔ)的技術(shù)能力。

那么可能以前我們?cè)诶�用一些其他的這種大模型，來賦能我們的智能座艙的里面的這種語音交互在內(nèi)的這種智能化的功能。當(dāng)DeepSeek出來之后，正是因?yàn)槲覀冇羞@樣的技術(shù)基礎(chǔ)跟工程化能力的基礎(chǔ)，所以我們才能這么快的將DeepSeek大模型引入進(jìn)來。

這個(gè)是第一層面，就是大模型和我們已有的語音交互鏈路的融合。另外一方面是AI與我們的這種功能場(chǎng)景，這種特色的融合才能將大模型的能力發(fā)揮到最大。

該工程師還表示，實(shí)際上DeepSeek在智能駕駛上的應(yīng)用，目前還處于探索階段，原因是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛它對(duì)于實(shí)時(shí)性和安全性的要求是非常高的。那么我們其實(shí)會(huì)考慮用DeepSeek的深度推理的能力來輔助我們進(jìn)行復(fù)雜道路環(huán)境下的自主決策，來提升用戶在自動(dòng)駕駛上面的這種體驗(yàn)。

“我們認(rèn)為DeepSeek的一個(gè)核心的貢獻(xiàn)，它是將大模型的這種應(yīng)用的成本降低了。因?yàn)樗�開源了，公開了它的技術(shù)方案，那么我們汽車智能化功能的普及會(huì)加速，那么用戶使用的成本也會(huì)降低，那么它智能化功能迭代速度也會(huì)不斷的加快，實(shí)際上我們認(rèn)為它不僅不會(huì)提升用戶使用的成本跟代價(jià)，它會(huì)進(jìn)一步的讓用戶享受到性價(jià)比更高的智能化。”

       原文標(biāo)題 : DeepSeek“上車”，只是一場(chǎng)營(yíng)銷？