2025年春節前后，中國汽車產業迎來了一場前所未有的“大模型上車”風暴。吉利、奇瑞、東風、長城等近20家車企在短短三天內宣布與AI公司DeepSeek達成合作，合作領域廣泛覆蓋智能座艙、營銷運營、自動駕駛等。

這場以“低成本、高效率”為旗號的技術革命，既是車企智能化轉型的集體沖鋒，其實也預示著行業洗牌的深層危機。

三大戰略路徑“貼身肉搏”

在車企競相接入DeepSeek的浪潮中，三大戰略路徑逐漸清晰，展現了各自獨特的智慧。

自主品牌深知智能座艙體驗對用戶黏性的重要性，因此紛紛將DeepSeek視為提升座艙體驗的核心利器。

例如深藍汽車，就依托DEEPAL OS 3.0系統，通過私有化部署DeepSeek，實現了車內語音交互的飛躍式提升。用戶只需用自然語言表達需求，系統便能迅速理解并作出響應，如自動調節空調溫度等，這種貼心的服務讓用戶感受到了前所未有的便捷。吉利汽車則采取了“雙腦協同”的創新模式，將自研的星睿大模型與DeepSeek-R1深度融合，交互響應速度提升40%，意圖識別準確率高達98%，支持了2000+車載接口的復雜控制。

東風猛士917則率先搭載了DeepSeek-R1模型，通過OTA技術實現了“場景化智駕”，讓駕駛更加智能化、個性化。這些自主品牌以用戶高頻交互場景為突破口，通過大模型重構了人車關系，將座艙升級為用戶的“情感伙伴”。

與自主品牌不同，合資品牌選擇了更為務實的路徑，將DeepSeek應用于降本增效的數字化運營中。一汽-大眾率先打造了“新媒體AI內容平臺”，利用大模型自動生成營銷文案、短視頻腳本，覆蓋了1000+經銷商賬號，極大地降低了人力成本，提高了運營效率。這種“輕量化接入”策略，雖然反映了合資品牌在智能化原生能力上的短板，但也體現了其務實的態度，不斷尋找著適合自己的智能化轉型之路。

新勢力車企則展現出了更為前瞻性的視野，他們嘗試構建多模型協同的AI矩陣。零跑、智己等新勢力車企紛紛接入DeepSeek、豆包、通義等大模型，通過聯合訓練實現了“插拔式AI能力”。這種能力讓車企能夠針對不同場景調用最優模型，既規避了單一模型的技術風險，也為未來商業化合作預留了接口。智己汽車通過多模型協同，實現了智能駕駛、智能座艙等多個領域的全面升級，為用戶帶來了前所未有的智能出行體驗。

四大共性邏輯逐漸顯現

在這場車企大模型競賽中，一系列共性邏輯逐漸顯現。

當下，低成本突圍早已成為車企的重要策略。DeepSeek的大模型在算力需求上具有顯著優勢，其算力需求僅為同類模型的十分之一，私有化部署成本也相對較低。這大大降低了車企在部署大模型時的硬件成本，使傳統車企能夠繞過高昂的智駕研發投入，以更低的成本實現智能化轉型。吉利汽車通過“雙腦協同”模式，不僅提高了系統的運行效率和響應速度，還顯著降低了研發成本，加速了技術成果的商業化進程。

體驗升維是車企追求的另一大目標。大模型技術的應用極大地提升了汽車座艙的交互體驗，從“指令式交互”轉變為“場景化服務”。這種轉變不僅提高了交互的便捷性和自然性，還加速了座艙功能的迭代速度。嵐圖夢想家（參數丨圖片）通過DeepSeek實現了“對話式車輛設置”，用戶只需簡單對話即可完成復雜的車輛設置操作。大模型的應用將座艙功能迭代速度提升了數倍。

資本敘事在車企大模型競賽中扮演著重要角色。車企宣布接入DeepSeek等大模型技術后，往往能夠在資本市場上獲得積極反應，股價飆升成為常態。這種股價的積極反應不僅提升了車企的市值，還倒逼車企加大技術投入，以搶占智能化轉型的先機。

數據焦慮則是車企面臨的另一大挑戰。面對特斯拉等領先車企百萬級車隊的數據采集能力，國內車企普遍感到焦慮。為了彌補數據采集能力的差距，國內車企紛紛借助大模型技術實現“小數據撬動大智能”。長城汽車通過DeepSeek大模型，用十分之一的數據量完成了CoffeeAgent的決策優化，展現了小數據在算法優化和持續學習中的巨大價值。

大模型不是救世主

然而，在車企紛紛投身大模型的熱潮之下，一系列行業困境卻如暗流般涌動。

首先，數據孤島現象依然嚴峻。車企間筑起的高墻使得有效數據難以流通，國內單車的數據量相較于特斯拉相去甚遠，且數據樣本分布不均衡，導致模型在長尾場景中頻頻“失誤”，影響了用戶體驗和自動駕駛的安全性。

其次，算力瓶頸問題同樣棘手。美國對高端芯片的禁售令束縛了國內車企的算力發展，國產芯片制程的落后使得訓練效率大打折扣。與此同時，車企間掀起的“模型軍備競賽”更是加劇了算力需求的激增，與硬件性能形成了鮮明的對比。

同時，大模型的決策過程如同黑箱操作，其不可解釋性與汽車行業的功能安全標準格格不入。某車企的測試揭示，DeepSeek-R1在極端場景中竟會輸出違反交通規則的指令，且原因無從追溯。這種黑盒風險讓車企在事故面前難以自圓其說，也讓用戶對自動駕駛技術心存芥蒂。

當前大模型普遍采用的按調用次數收費模式更是讓車企陷入了成本困境。年銷量的波動可能導致成本失控，高昂的成本讓車企在智能化轉型的路上舉步維艱。

過度營銷更是吹起了技術泡沫，將用戶對自動駕駛的期待推向了不切實際的高度。用戶預期與能力之間的巨大差距不僅讓車企在推廣自動駕駛技術時面臨重重阻力，更讓用戶在體驗時感到失望和困惑。

面對這些困境，車企們亟需尋找破局之道。建立數據共享聯盟，打破數據孤島，實現跨車企的數據交換是提升模型泛化能力和安全性的關鍵。政府可以牽頭組建算力聯盟，集中調度分散的GPU資源，為中小車企提供算力支持。

同時，車企應放棄對通用大模型的幻想，針對具體場景訓練專用模型。專用模型可以根據場景進行優化，提高解釋性和可靠性，降低車企在事故中的責任風險。此外，推動法規沙盒試點也是加速自動駕駛商業化落地的重要途徑。

由此可見，眾多車企的“DeepSeek狂歡”，本質是一場“沒有退路的進化”。當行業從“硬件內卷”轉向“軟件軍備競賽”，真正的勝出者或許不是最快接入大模型的車企，而是那些能構建“數據-算力-場景”閉環生態的長期主義者。

可以預見的是，這場變革將重新定義車企的盈利模式，從賣車到賣服務，從硬件商到AI運營商。而能否跨越從“實驗室炫技”到“量產可靠性”的死亡谷，將決定中國汽車產業能否真正站上全球智能化浪潮的潮頭。