現(xiàn)在的DeepSeek火爆到什么程度？看哪吒2、玩DeepSeek，已經(jīng)是眼下網(wǎng)絡(luò)上的熱梗。連我家六十多歲的老阿姨也開始要問DeepSeek今天的菜價是漲還是跌。

汽車行業(yè)作為現(xiàn)在的科技風口，自然少不了要蹭一蹭DeepSeek的熱度。根據(jù)不完全統(tǒng)計，春節(jié)過后至今短短兩周的時間，已經(jīng)有超過20家車企和品牌宣布接入DeepSeek，并且紛紛開始描繪DeepSeek“上車”后未來的應(yīng)用場景。

不過，DeepSeek“上車”到底有沒有那么神奇？究竟是一場營銷還是真的黑科技上身，咱們需要冷靜思考一下。

DeepSeek到底是什么？

首先咱們還是要搞清楚DeepSeek到底是個什么東西？

筆者查閱了大量科技文章，對DeepSeek的主要描述都是“大語言模型”，擁有強大的自然語言處理能力，能夠理解并回答問題,還能輔助寫代碼、整理資料和解決復雜的數(shù)學問題。

如果我們從底層邏輯和宏觀視野來看，DeepSeek帶來的技術(shù)算法創(chuàng)新主要體現(xiàn)在工程上的創(chuàng)新，而不是顛覆式的發(fā)明。DeepSeek主要是在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進行了大量優(yōu)化，特別是在強化學習應(yīng)用于推理模型方面。

如果僅僅從應(yīng)用端來說，現(xiàn)階段DeepSeek能做的事情，與其他的AI智能助手沒有本質(zhì)上的差異。只不過由于背后的算法、數(shù)據(jù)上的差異，DeepSeek對各種問題的回答顯然比其他大語言模型更自然，更有邏輯，也更具創(chuàng)意。

從這個角度而言，DeepSeek廣泛“上車”后對用戶最直接的影響，是車機交互體驗的提升。例如車機系統(tǒng)能夠?qū)τ脩裟：男枨筮M行解析、糾錯、響應(yīng)和精準執(zhí)行；在與用戶的語音交互中能夠更加自然。又或是讓車機AI生成詩歌、繪畫的時候能夠更加流暢、快速。這也是目前車企為用戶描繪的未來場景。

也就是說，大模型能夠讓車機系統(tǒng)從工具，進一步進化為類人伙伴。某新勢力車企CTO就表示：“未來三年，90%的座艙功能將實現(xiàn)自然語言控制。”

一場營銷噱頭？

不過，我們姑且不去討論與車機AI聊天、讓車機AI繪畫、寫詩這些娛樂性功能究竟算不算剛需，即使是剛需，但也并不代表著眼下的DeepSeek在上車后就立刻能夠改善用戶體驗。

各種版本的DeepSeek模型

眾所周知DeepSeek也已經(jīng)迭代了多個版本，事實上不同版本的DeepSeek在語言理解、推理能力上還是有所差異的。即使是目前最新最強的R1版本，對模型參數(shù)進行微調(diào)，所帶來的效果也有著很大差異。

例如同樣是DeepSeek R1，7b和70b的模型在“智商”上就有著巨大的差異；而光是Temperature一項參數(shù)的高低，就決定了大模型的語言風格是更加理性還是感性……更何況DeepSeek還有V3、VL等諸多版本。

當大家都在為網(wǎng)絡(luò)上鋪天蓋地的各種DeepSeek體驗感到興奮的時候，我們并不知道車企宣傳“上車”的是否為“滿血版”DeepSeek。那么，其體驗也未必能夠拉滿。

要知道雖然低成本是DeepSeek的一大優(yōu)勢，但想要用上“滿血版”DeepSeek的成本還是不小的。有行業(yè)人士就透露，如果滿血版DeepSeek R1每日輸出1000億token，基于DeepSeek的服務(wù)每月的機器成本是4.5億元，虧損4億元；用AMD芯片月收入4500萬元，月機器成本2.7億元，這意味著虧損也超過2億元。而且用戶越多，虧損越多。

以目前車企普遍虧損的情況而言，如果要認真做好滿血DeepSeek的本地化部署和體驗，成本壓力也不小。很多車企在接入DeepSeek時，都會對其進行輕量化處理或定制化開發(fā)，將DeepSeek大模型的知識壓縮到一個更小的學生模型中，使其能夠在車載芯片上高效運行。

以“滿血”體驗作為宣傳，上車的卻有可能是“殘血”，營銷的意義或許更大于體驗提升的意義。

DeepSeek對車企的真正意義

當然，即使DeepSeek對用戶的意義并不如宣傳的那么大，但對車企仍然有著積極的意義和作用。DeepSeek降低了對芯片算力的要求，降低了大模型的應(yīng)用成本，這對于中國汽車行業(yè)的發(fā)展有著最現(xiàn)實的意義。

一方面，價格戰(zhàn)與內(nèi)卷的背景之下，車企目前都在想方設(shè)法降本。一個開源且方便接入，應(yīng)用成本更低，體驗更好的大模型，顯然符合車企的降本需求。同時，也能夠讓更多中低價位的車型獲得更好的智能化體驗。

另一方面，中美“芯片戰(zhàn)”已經(jīng)拉開序幕，中國新能源車想要繼續(xù)往智能化方向上進化，在高端芯片上仍然會有“卡脖子”的風險。DeepSeek降低了對芯片算力的要求，這為后期中國新能源車進行國產(chǎn)芯片替代有積極的作用，降低了高端芯片“卡脖子”的風險和影響。

還一方面，大語言模型背后的推理能力、工程上的創(chuàng)新對于智能駕駛、車型研發(fā)同樣有著積極的意義。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，大模型可將智駕系統(tǒng)研發(fā)周期縮短30%。

一句話總結(jié)：

DeepSeek上車，于車企有著諸多好處，但于用戶而言，現(xiàn)階段噱頭仍然大于實際意義。（文/優(yōu)視汽車 老炮 ）

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