撰文 | 張祥威 編輯｜馬青竹

最近，車圈兩大頂流，比亞迪、小米，紛紛玩起賽車。

上海賽車場，小米SU7（參數丨圖片） Ultra用時2分09秒944，打破保時捷Taycan Turbo GT紀錄，技術高管胡崢楠捧起成績牌，笑得燦爛。

拳打性能老師傅保時捷，小米拼的是造車工藝。

另一邊，湖南株洲國際賽車場，比亞迪派出豪華跑車仰望U9，白天、夜間各跑了一圈，夜間出場甚至甩尾亮相。

仰望U9在紐北曾拿過7分17秒900的圈速成績，湖南那場沒再公布成績。關注點在賽道無人駕駛。

前幾年，王傳福批判無人駕駛，如今玩一把賽道，主要為秀實力，真正重心在“全民智駕”。當年銷四五百萬臺的車企，舉起全系標配“天神之眼”大旗，智駕廣度來了。

有人做廣，也有人做深。

DeepSeek出現后，正為智能座艙、智能駕駛帶來“智商”級的加持。近日，多名行業人士向筆者表達了三個觀點：

DeepSeek帶來智能座艙服務的準確性；

智駕模型研發，DeepSeek提供了許多借鑒思路；

云端算力的軍備競賽，可能會隨著DeepSeek出現而降溫。

火得一塌糊涂的DeepSeek，放到車圈，智能座艙團隊鼓掌歡迎，智能駕駛團隊埋頭學習。

魅力真有那么大？

集體接入智能智艙

2月6日，吉利汽車宣布其自研的大模型星睿，與DeepSeek R1大模型完成深度融合，至此拉開車企擁抱DeepSeek大幕。

短短幾天，動作快的車企們，將DeepSeek R1接入智能座艙。目前，已有吉利、長安、長城、比亞迪、上汽大眾、上汽通用、零跑等多家車企，在自家智能座艙完成DeepSeek的模型部署。

“我們主要用到DeepSeek的深度思考和推理能力，增強用戶服務準確性。”一名長城汽車座艙人士告訴《出行百人會/AutocarMax》。

這種熱情，前年百度文心一言發布時出現過。

彼時，嵐圖、紅旗、長城、東風日產、愛馳、零跑、吉利汽車、海馬汽車等近10家車企，一夜加入文心一言朋友圈。

我們了解到，此后部分車企與文心一言大模型的合作，類似地圖合作的授權模式，按單車每年收取費用。

直到主打開源、免費的DeepSeek出現，不僅倒逼OpenAI反思閉源策略，也推動文心一言等國內大模型加入免費陣列。

當下，車企敞開懷抱，一邊接入DeepSeek，另一邊并未放棄與文心一言，以及免費的豆包等大模型繼續合作。

“開個接口的事兒，比較方便。”一名車企智能化部門人士表示。

不過，他認為，智能座艙接入DeepSeek，噱頭成分多些，“誰會沒事在車里傻傻地提問。我只調戲過大模型一兩次，就覺得沒意思了。現在的大模型，只是起到搜索引擎Plus版的作用。”

不同的大模型，有所區別。

在上述座艙人士看來，DeepSeek擅長推理，想得多且深，反應相對慢些。其它大模型如文心一言、豆包等，知識面廣，C端用戶群大。車企在深度融合時，會根據產品形態做好結合。

智能座艙領域，目前僅剩蔚來和小鵬尚未明確表示接入DeepSeek，但這已經不重要了。DeepSeek增強了人機交互能力，乃至于誰家要自研智能座艙大模型，顯得意義不大。

“這些沒有意義，現在開源的AI足夠好了。其他公司都沒有必要訓練自己的模型。”此前被問到如何看待理想汽車自研大模型，并且推出了手機版的個人助手“理想同學”時，金沙江創投主管合伙人朱嘯虎曾表示。

目前，理想同學的內測版V1.2.0，已接入DeepSeek R1 & V3 模型，支持用戶體驗 R1 模型深度思考、聯網搜索、連續對話等能力。

DeepSeek“席卷”智能座艙，影響并未停止。

近日，吉利汽車集團與階躍星辰聯合宣布，將雙方合作研發的兩款階躍 Step 系列多模態大模型向全球開發者開源。

座艙之外，智能駕駛從業者同樣在被DeepSeek震撼，只不過，他們埋頭學習。

給智駕人以啟迪

“智駕不能直接接入DeepSeek，領域不同，還得有很多工作要做。我們會借鑒它的一些思路，采用類似的技術創新方法，進行模型研發。”一名本土智駕公司生態合作高管人士透露，具體做法會找時間公布。

另一智駕公司技術高管同樣表示：

“DeepSeek中的很多思路可以借鑒。算法架構一直是我們最重要的部分，代表了人工智能的智商。很早我們就研究過DeepSeek的產品，并且交流過。”

至于如何借鑒DeepSeek的思路，上述人士又希望保密，準備稍后再揭曉。

DeepSeek對智能駕駛的另一層影響在于，它也許會按下云端算力競賽的慢速鍵。

作為推理模型，DeepSeek有諸多技術創新之處，核心是MoE( Mixture of Experts，混合專家網絡)架構，通過自研的動態算法，幫助數據找到最適合它的“專家”，大幅降低計算量和能耗。

簡單理解，基于這一算法架構，不需要那么高的訓練算力，就能達到業內頂尖公司OpenAI性能效果。

一組數據顯示，DeepSeek-R1需要2000張GPU，傳統模型需要16000張，R1訓練成本600萬美金，GPT-4模型需要數十億美金。

即顯卡沒對方多，靠著算法牛，最終追平性能。在數據、算法、算力三要素中，DeepSeek證明，算法為王。

銀河證券研報顯示，DeepSeek的影響在于，推動行業從pre-training轉向post-training和推理，通過增加模型規模、擴展訓練數據、提高計算資源以及合理的任務設計，加速模型學習更復雜的推理能力。

多名智駕供應商人士向我們表示，算法模型架構的能力先進性，比起云端訓練算力更重要。

目前，投入云端算力最積極的三家，華為、理想分別達到7.5/8.1EFlops，小鵬計劃今年擴充至10EFlops。

一位熟悉華為和理想的業內人士認為，“這幾家模型能力都不太一樣，理論上，理想應該利用的比較充分，華為用不了這么多算力才對，這是從算法架構反推的。”

“隨著DeepSeek出現，車企做智駕的云端訓練算力，可能不會像以前那么高了。車企有錢可以繼續（囤卡），但我們不會這么干。”上述本土智駕生態高管說。

無論要大改算法架構，還是注重云端訓練效率，總之，智駕人又要加班了。

結語

智駕從業者早期基于規則算法。OpenAI的ChatGPT出現后，又迅速擁抱AI。有情懷的，又在盯著AGI通用人工智能。

AGI也許不遠了？

雖然自動駕駛模型仍有進步空間，據上述本土智駕公司技術高管人士透露，現有的車端算力芯片，基本很難支持有明顯推理能力的大模型。

“推理模型的參數下限，我們有些結果，目前還是保密狀態。”

但路徑依稀可見。擅長深度推理的DeepSeek，不僅讓智能座艙率先受益，更推動智能駕駛醞釀新的算法變革。

朱嘯虎告訴媒體，DeepSeek創始人梁文峰和他交流AGI時曾說，“意識，不過是低階技能。”

這氣勢，智駕人會有嗎？

—THE END—

出行百人會 | AutocarMax

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