现在的DeepSeek火爆到什么程度？看哪吒2、玩DeepSeek，已经是眼下网络上的热梗。连我家六十多岁的老阿姨也开始要问DeepSeek今天的菜价是涨还是跌。
汽车行业作为现在的科技风口，自然少不了要蹭一蹭DeepSeek的热度。根据不完全统计，春节过后至今短短两周的时间，已经有超过20家车企和品牌宣布接入DeepSeek，并且纷纷开始描绘DeepSeek“上车”后未来的应用场景。
不过，DeepSeek“上车”到底有没有那么神奇？究竟是一场营销还是真的黑科技上身，咱们需要冷静思考一下。
DeepSeek到底是什么？
首先咱们还是要搞清楚DeepSeek到底是个什么东西？
笔者查阅了大量科技文章，对DeepSeek的主要描述都是“大语言模型”，拥有强大的自然语言处理能力，能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。
如果我们从底层逻辑和宏观视野来看，DeepSeek带来的技术算法创新主要体现在工程上的创新，而不是颠覆式的发明。DeepSeek主要是在现有技术的基础上进行了大量优化，特别是在强化学习应用于推理模型方面。
如果仅仅从应用端来说，现阶段DeepSeek能做的事情，与其他的AI智能助手没有本质上的差异。只不过由于背后的算法、数据上的差异，DeepSeek对各种问题的回答显然比其他大语言模型更自然，更有逻辑，也更具创意。
从这个角度而言，DeepSeek广泛“上车”后对用户最直接的影响，是车机交互体验的提升。例如车机系统能够对用户模糊的需求进行解析、纠错、响应和精准执行；在与用户的语音交互中能够更加自然。又或是让车机AI生成诗歌、绘画的时候能够更加流畅、快速。这也是目前车企为用户描绘的未来场景。
也就是说，大模型能够让车机系统从工具，进一步进化为类人伙伴。某新势力车企CTO就表示：“未来三年，90%的座舱功能将实现自然语言控制。”
一场营销噱头？
不过，我们姑且不去讨论与车机AI聊天、让车机AI绘画、写诗这些娱乐性功能究竟算不算刚需，即使是刚需，但也并不代表着眼下的DeepSeek在上车后就立刻能够改善用户体验。
各种版本的DeepSeek模型
众所周知DeepSeek也已经迭代了多个版本，事实上不同版本的DeepSeek在语言理解、推理能力上还是有所差异的。即使是目前最新最强的R1版本，对模型参数进行微调，所带来的效果也有着很大差异。
例如同样是DeepSeek R1，7b和70b的模型在“智商”上就有着巨大的差异；而光是Temperature一项参数的高低，就决定了大模型的语言风格是更加理性还是感性……更何况DeepSeek还有V3、VL等诸多版本。
当大家都在为网络上铺天盖地的各种DeepSeek体验感到兴奋的时候，我们并不知道车企宣传“上车”的是否为“满血版”DeepSeek。那么，其体验也未必能够拉满。
要知道虽然低成本是DeepSeek的一大优势，但想要用上“满血版”DeepSeek的成本还是不小的。有行业人士就透露，如果满血版DeepSeek R1每日输出1000亿token，基于DeepSeek的服务每月的机器成本是4.5亿元，亏损4亿元；用AMD芯片月收入4500万元，月机器成本2.7亿元，这意味着亏损也超过2亿元。而且用户越多，亏损越多。
以目前车企普遍亏损的情况而言，如果要认真做好满血DeepSeek的本地化部署和体验，成本压力也不小。很多车企在接入DeepSeek时，都会对其进行轻量化处理或定制化开发，将DeepSeek大模型的知识压缩到一个更小的学生模型中，使其能够在车载芯片上高效运行。
以“满血”体验作为宣传，上车的却有可能是“残血”，营销的意义或许更大于体验提升的意义。
DeepSeek对车企的真正意义
当然，即使DeepSeek对用户的意义并不如宣传的那么大，但对车企仍然有着积极的意义和作用。DeepSeek降低了对芯片算力的要求，降低了大模型的应用成本，这对于中国汽车行业的发展有着最现实的意义。
一方面，价格战与内卷的背景之下，车企目前都在想方设法降本。一个开源且方便接入，应用成本更低，体验更好的大模型，显然符合车企的降本需求。同时，也能够让更多中低价位的车型获得更好的智能化体验。
另一方面，中美“芯片战”已经拉开序幕，中国新能源车想要继续往智能化方向上进化，在高端芯片上仍然会有“卡脖子”的风险。DeepSeek降低了对芯片算力的要求，这为后期中国新能源车进行国产芯片替代有积极的作用，降低了高端芯片“卡脖子”的风险和影响。
还一方面，大语言模型背后的推理能力、工程上的创新对于智能驾驶、车型研发同样有着积极的意义。行业数据显示，大模型可将智驾系统研发周期缩短30%。
一句话总结：
DeepSeek上车，于车企有着诸多好处，但于用户而言，现阶段噱头仍然大于实际意义。（文/优视汽车 老炮 ）
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