如今，汽车行业正迎来一场智能化的变革，而DeepSeek的出现无疑是这场变革中的关键推手。
据不完全统计，截至2月12日，已有超过20家车企及品牌宣布接入DeepSeek，包括比亚迪、吉利、奇瑞、长安、上汽、东风、广汽等主流车企。这一现象表明，DeepSeek正在以惊人的速度融入汽车领域，成为车企智能化升级的重要助力。
DeepSeek的优势在于其极低的推理成本，仅为OpenAI的几十分之一。这意味着车企在接入DeepSeek后，智能化升级的门槛将大幅降低。通过云端模型与本地化部署相结合，车企能够快速实现OTA功能更新，为用户带来更智能的驾驶体验。
车企们纷纷表示，DeepSeek将为智能语音功能赋能，优化模糊意图理解与主动服务能力，从而在导航规划、娱乐推荐等方面提升交互体验。此外，端到端模型的引入，凭借其强大的知识和推理能力，能够大幅提升自动化数据生成的效率和质量，推动高阶智驾功能的快速迭代。
然而，随着DeepSeek“上车”的消息传出，一些业内人士，尤其是对营销较为敏感的人士，提出了质疑。他们认为，一个没有为车机做适应性开发的大模型，被车企当作宣传噱头，似乎有些过头。毕竟车机的算力有限，能否支撑大模型的运行还是个问题。
这种质疑并非没有道理，但也存在一定的片面性。
从合理性来看，车机的算力确实无法与大型服务器或高性能计算设备相提并论。在处理复杂计算任务时，车机可能会面临诸多挑战。如果DeepSeek大模型未经优化直接部署到车机上，可能会导致运行效率低下、响应迟缓等问题。
但从片面性来看，车企并非简单地将DeepSeek原封不动地部署到车机上。实际上，车企们通过模型剪枝、量化、蒸馏等技术，降低了模型对算力的需求，并针对车机场景优化了输入输出逻辑。例如，将DeepSeek大模型的知识压缩到更小的学生模型中，使其能够在车载芯片上高效运行。
那么，车机的算力是否真的能够支持大模型运行呢？答案是复杂的。
车机的算力确实有限，尤其是与云端服务器相比。但如果直接将大规模、高复杂度的DeepSeek模型部署到车机上，可能会导致运行效率低下，甚至无法正常运行。不过，车企通常采用“云-端协同”的方式来解决这一问题。例如，将复杂的计算任务交给云端处理，车机则负责轻量级的本地任务，如语音唤醒和简单指令执行。此外，车机芯片的算力也在不断提升，部分高端车型已经搭载了高性能计算单元，如高通骁龙8295和英伟达Orin等，能够支持一定规模的大模型运行。
据透露，许多车企在接入DeepSeek后，取得了显著的成果。例如，吉利汽车将自研的星睿大模型与DeepSeek-R1深度融合后，交互响应速度提升了40%，意图识别准确率高达98%。其他车企如东风汽车、岚图汽车等，在接入DeepSeek后，车内语音交互的自然度和场景理解能力也得到了显著提升。
那么，车企是否在“吹牛”呢？如果车企仅在宣传中提及接入DeepSeek大模型，但未针对车机场景进行优化，或者仅在实验室环境中实现功能，而在实际驾驶环境中表现不佳，那么质疑确实是有道理的。这种情况下，车企的宣传可能夸大其词，误导了消费者。
然而，如果车企在宣传接入DeepSeek的同时，确实进行了大量技术工作，如模型优化、算力适配和场景定制等，以确保模型在车机上高效运行，并为用户提供流畅、准确的语音交互体验，那么接入DeepSeek大模型是有实际意义的。
归根结底，无论车企是否接入了DeepSeek，最终的评判标准是用户体验。如果用户在实际使用中感受到语音交互的智能化提升，那么车企的宣传就是有实际支撑的。反之，如果用户体验没有改善，甚至出现卡顿、响应慢等问题，那么质疑的声音就更有说服力。
那么，车企的产品为何能够快速接入DeepSeek呢？东风研发总院的一位工程师在直播中透露了其中的原因。他表示，现有的智能座舱语音交互链路本身具备与大模型结合的技术基础。此前，车企已经在利用其他大模型赋能智能座舱的语音交互功能。DeepSeek的出现，正好契合了这种技术基础和工程化能力，使得车企能够快速将其引入。
工程师还指出，DeepSeek在智能驾驶领域的应用还处于探索阶段。自动驾驶对实时性和安全性的要求极高，因此车企可能会利用DeepSeek的深度推理能力来辅助复杂道路环境下的自主决策，从而提升自动驾驶体验。
“DeepSeek的核心贡献在于降低了大模型应用的成本。”该工程师表示，“它开源了技术方案，加速了汽车智能化功能的普及，降低了用户使用成本，加快了功能迭代速度。我们认为，它不仅不会增加用户成本，反而会让他们享受到性价比更高的智能化体验。”
