本文没有废话，只谈三件事儿。第一是简介DeepSeek的基础知识，二来汇总一下当下融合DeepSeek的车企，最后聊聊DeepSeek对汽车的影响。全文约5000字，建议开启「听全文」。
DeepSeek火爆的原因是什么？
说『火爆』二字并非伪命题！据悉，DeepSeek仅仅上线数日，便在各大应用商店下载量登顶，成功跻身全球AI应用的前列。尤其是在美国地区，它力压ChatGPT，让这个曾经的行业霸主首次跌落神坛，这一成绩无疑是对DeepSeek实力的有力证明。
若要一句话总结其火爆的原因，那便是，ChatGPT给到的解释是：『DeepSeek火爆源于性能卓越，在多任务表现出色；成本优势突出，训练和使用成本低；秉持开源理念，促进全球开发者共创；应用场景广泛，与金融、汽车、政务等多行业深度融合。』
看来『同行』的评价也不低哦~~那么拆分来看，DeepSeek的优势到底是什么，个人认为大致分为这样三个方面：
创新架构
DeepSeek能在众多AI模型里表现突出，它独特的架构设计起了很大作用。就拿DeepSeek-V3来说，它用的是混合专家架构（MoE），就好比一个超级大智囊团，这个智囊团有6710亿个『小助手』，但每次遇到问题的时候，不会把所有『小助手』都叫过来，只会挑出370亿个最擅长解决这个问题的『小助手』来帮忙。这就像我们在一个班级里，要完成不同任务，比如画画、唱歌、写作，不会让全班同学都去做同一件事，而是让最擅长的同学去做，这样既节省了力气，又能把事情做好，大大降低了计算成本，还能保持很高的效率。
当遇到复杂的自然语言处理任务，像给文章分类、分析句子里的感情是开心还是难过、把中文翻译成英文这些，MoE架构就像一个聪明的班长，能根据任务的特点，把任务分配给最合适的『小助手』模块，避免了所有『小助手』都挤过来干活造成的资源浪费，让模型处理复杂任务又快又好。
除了MoE架构，DeepSeek-V3还加入了多头潜在注意力（MLA）机制。在传统的Transformer架构里，多头注意力（MHA）机制就像一个记性不太好的人，在处理很长很长的文章时，要记住的东西越来越多，就像书包里要装的书越来越多，最后书包都装不下了，给模型带来很大的内存压力。
而MLA就像一个整理小能手，通过低秩联合压缩机制，把要记住的东西整理压缩成小小的『精华』，也就是低维潜在向量，这样就不需要占太多内存了。比如我们看长篇小说、学术论文这些长文本的时候，MLA机制能一下子抓住文章的重点，不会因为看了后面忘了前面，理解错意思。而且在推理的时候，MLA就像一个只带必需品的旅行者，只需要『背』着特定的向量，大大减小了要『背』的『书包』（KV缓存）的大小，让模型处理大规模数据的时候速度更快，效率更高。
训练优化
在训练的时候，DeepSeek用了好多厉害的技术，就像给训练过程『开外挂』，让训练效率变得更高，模型表现也更好。
其中，无辅助损失负载均衡策略特别有创意。打个比方，MoE架构就像是一个大工厂，里面有很多不同的工人（专家模块）。有时候，有些工人手上的活儿特别多，忙得不可开交；而有些工人却闲得没事干。这样下去，整个工厂的生产效率肯定高不了。
DeepSeek的无辅助损失负载均衡策略就像一个聪明的车间调度员，它给每个工人都安排了一个『小助手』（动态偏置项），这个『小助手』会实时盯着每个工人的工作量，然后根据实际情况，动态调整每个工人的任务分配，让大家都能合理地干活，避免有人累死，有人闲死。同时，还有一个序列级辅助损失补充机制，就像一个质量监督员，专门盯着每个生产环节（单个序列内）有没有出现任务分配不均的情况。这两个机制双管齐下，让模型训练更稳定，效果更好。
再说说多Token预测（MTP）技术，这也是DeepSeek的一大特色。以前的模型预测就像小朋友学说话，一个字一个字地往外蹦，效率特别低。而DeepSeek的MTP技术就像我们大人说话，能一口气说出好几个词，表达一个完整的意思。这样一来，模型在训练的时候能得到更多有用的信息，就像吃饭吃得饱饱的，干活更有力气。它能更好地预测接下来会出现什么内容，在实际应用中，解码速度就像坐了火箭一样快。
比如说在写文章的时候，以前的模型写一个词停一下，像挤牙膏一样；而用了MTP技术的模型，能一下子写出好几个连续的词，文章写得又快又通顺，还能更好地理解上下文的意思，写出来的内容更准确、更自然。
另外，DeepSeek-V3还设计了FP8混合精度训练框架，就像是给模型训练找到了一个省钱又高效的『妙招』。在模型训练的时候，数据的精度就像商品的质量，很重要。但是高精度的数据就像豪华包装的商品，又占地方（存储需求大），加工起来还费劲（计算量大）。
FP8混合精度训练就像一个精打细算的管家，对于一些不太重要的『小活儿』（对精度要求不高的计算任务），就用便宜实惠的『简包装』（FP8格式的数据）来处理；而对于那些关键的『大活儿』（关键的计算任务），就用高质量的『精包装』（更高精度的数据）来保证质量。这样既能保证训练效果，又能大大降低成本（计算成本和内存需求），是不是很厉害？
推理强化
DeepSeek在推理方面表现超棒。就说DeepSeek-R1吧，它用的知识蒸馏技术，就好比学霸把自己总结的学习方法教给普通同学。那些知识多、能力强的大模型，把自己学到的知识和技巧，传授给规模小一些的小模型。
这样一来，小模型虽然没有大模型那么『聪明』，但推理能力可不差。DeepSeek-R1从复杂的长链推理模型里提取精华，交给标准语言模型，让标准语言模型回答问题时，理解得更透彻，回答得更准确，不管多复杂的问题都能轻松应对。
同时，DeepSeek还试着用纯强化学习的方法训练模型。比如训练R1-Zero的时候，就像让模型玩游戏，不断尝试各种操作。模型根据游戏给出的奖励或者惩罚，判断自己做得对不对，慢慢就能找到最好的操作方法。不过这种训练方法有点小缺点，模型输出的内容可能会不停地重复，读起来也不太顺口。但它就像给模型训练打开了一扇新门，为以后的研究提供了很有价值的经验和想法。只要我们不断探索、改进，以后在强化学习训练方面，说不定能取得更大的突破，让模型能力更强，用起来也更厉害。
已经入局的车企有哪些？
从2月6日开始，短短几天内，吉利、极氪、岚图、智己、东风、零跑、长城等近20家车企及品牌陆续宣布在智能座舱或AI运营领域与DeepSeek完成深度融合，DeepSeek迅速成为了汽车行业的『新宠』。
在这场车企与DeepSeek的『联姻』盛宴中，各车企与DeepSeek的融合方式和应用场景各有特色。吉利汽车率先宣布，其自研的星睿大模型与DeepSeek-R1已完成深度融合，并计划对星睿车控Function Call大模型以及汽车主动交互端侧大模型进行蒸馏训练。
这一融合使得吉利智能汽车AI能够精准理解用户的模糊意图，调用约2000个车载接口，还能基于场景主动分析用户潜在需求，提供车辆控制、主动对话、售后等服务，大幅提升了智能交互体验。例如，当用户在车内说『我有点热』，车机系统不仅能理解用户的需求并自动调节空调温度，还可能根据用户的习惯，同时开启座椅通风功能，为用户提供更加舒适的驾乘环境。
极氪汽车也不甘落后，其智能座舱团队将自研的Kr AI大模型与DeepSeekR1大模型深度融合，显著提升了Eva助手的智能化水平。Eva助手变得更加『聪明』，具备了深度思考能力，能够更全面精准地回答用户的问题，提供更贴心的服务。比如，在用户规划长途旅行时，Eva助手可以根据实时路况、沿途的充电桩分布以及用户的驾驶习惯，为用户制定最佳的出行路线，并提前提醒用户在合适的地点进行充电，让用户的出行更加安心、便捷。
东风汽车更是动作迅速，一口气完成了DeepSeek全系列大语言模型的接入工作，旗下猛士、奕派、风神、纳米等自主品牌车型都将于近期陆续搭载应用。这一举措将革新用户与汽车的交互方式，实现从『被动执行指令』到『主动理解需求』的转变。
以东风猛士917为例，其智能座舱已完成DeepSeek-R1模型的接入，计划在2025年4月上海车展前，率先通过OTA推送更新。届时，用户将体验到更加智能的座舱服务，车辆能够更好地理解用户在越野场景下的各种需求，如调整悬挂高度、切换驾驶模式等，为用户带来更加畅快的越野体验。
岚图汽车同样积极拥抱DeepSeek，旗下岚图知音成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型。从2月14日起，岚图知音用户可通过OTA更新，体验到AI智能体座舱的强大功能，包括AI语义识别、AI作诗、AI作画、AI对联、AI闲聊、AI信息实时检索等。用户在旅途中可以与车机进行有趣的互动，让枯燥的驾驶变得充满乐趣。全新岚图梦想家（参数丨图片）也将同步搭载DeepSeek系列模型，进一步提升其智能座舱的语音交互、车载娱乐、智能推荐等功能，为用户打造更加高端、智能的出行体验。
智己汽车则在智能座舱系统中深度引入DeepSeek大模型，并与豆包、通义等多款大模型展开合作，构建了多场景插拔式AI矩阵平台。这一平台能够根据不同场景需求灵活调用不同AI功能，显著提升了智能座舱的交互体验。在导航场景中，系统可以根据实时路况和用户偏好，快速规划最优路线，并提供精准的语音导航提示；在娱乐场景中，用户可以通过语音指令轻松播放自己喜欢的音乐、电影等，享受愉悦的驾乘时光。
DeepSeek能带来什么？
DeepSeek的接入，如同为车机系统注入了一股强大的『智慧源泉』，为车机带来了全方位的变革，这些变革不仅体现在用户的交互体验上，更深入到智能驾驶的核心能力层面。
智能交互体验升级
在智能交互方面，DeepSeek强大的语言理解和生成能力，让车机系统实现了从『机械应答』到『智能交流』的飞跃。以往，传统车机的语音交互功能往往只能理解简单、明确的指令，对于模糊、隐晦的表达常常『一头雾水』，用户体验较差。而DeepSeek接入后，车机能够理解自然语言的复杂语义和语境，实现自然流畅的多轮对话和上下文理解交互。用户可以像与朋友聊天一样与车机进行交流，无需再使用刻板、生硬的指令。比如，当用户说『我有点无聊，找点乐子』，车机不仅能理解用户想要娱乐的需求，还能根据用户的历史偏好，推荐合适的音乐、有声读物或者有趣的小游戏，甚至还能陪用户聊聊天、讲个笑话，让枯燥的驾驶时光变得轻松愉快。
在上下文理解方面，DeepSeek也表现出色。假设用户先询问『附近有什么好吃的火锅店』，车机给出相关推荐后，用户接着说『找个评分高的』，车机能够理解这是基于上一个问题的延续，精准地筛选出评分高的火锅店推荐给用户，而不会出现理解偏差，这种智能的交互体验大大提升了用户与车机交流的便捷性和流畅性。
智能驾驶能力提升
从智能驾驶的角度来看，DeepSeek的多模态能力为其带来了质的提升。智能驾驶需要车辆对复杂的路况、交通信号、行人等多方面信息进行快速、准确的感知和决策。DeepSeek可以融合视觉、语音、环境等多维度数据，加速复杂场景决策模型的训练效率，助力算法优化。在遇到前方道路施工、交通拥堵等突发情况时，车机系统能够利用DeepSeek强大的分析能力，快速规划出合理的绕行路线，避免用户陷入长时间的等待。
DeepSeek还能降低智能驾驶对高算力硬件的依赖。通过其独特的算法优化，车企可以在有限的算力条件下，推动性能更强模型的诞生，从而降低研发成本，提高智能驾驶系统的性价比。这意味着更多的车型，尤其是中低端车型，也能够享受到先进的智能驾驶技术，加速智能驾驶的普及进程。
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当然，我们也不能一吹一贬地看待当下的AI技术。
就以DeepSeek和ChatGPT为例。DeepSeek采用混合专家模型（MoE）和多头潜注意力（MLA）等创新架构，在技术复杂度较高的场景中表现优异，尤其擅长逻辑推理任务，在处理编码、数学问题以及复杂的技术任务时，能提供更精准、高效的回答，且它是开源模型，成本较低，API定价约为每百万令牌0.48美元，对预算有限的用户很友好。
而ChatGPT凭借Transformer架构，拥有庞大的用户基础，在通用性和适应性上表现出色，生成的内容更具创造性，语言风格也较为轻松随意，适合日常对话、文案创作等一般性任务，但它处理实时数据的能力较弱，针对特定领域问题的准确性有时欠佳，且使用高级功能需付费订阅，每月20美元，API成本根据模型不同，每百万令牌3-15美元不等。
应该说，两者各有千秋，都是推动AI技术发展的重要一员。
不过，随着各大模型接入车机，无疑是汽车智能化发展道路上的重要一步，它为汽车智能化带来了新的契机和变革。通过提升智能交互体验和智能驾驶能力，让汽车变得更加『聪明』，更加贴近用户的需求。
而对于车企与DeepSeek而言，同样面临着一些挑战，如同质化竞争风险和安全与合规隐患，但这些挑战也为行业的发展提供了改进和创新的方向。随着技术的不断进步和完善，以及车企与科技企业合作的不断深入，这些问题有望逐步得到解决。
展望未来，汽车智能化的发展方向将更加多元化和深入化，车企与DeepSeek的合作只是汽车智能化发展的一个缩影，未来，随着更多先进技术的涌现和应用，汽车智能化的发展或将充满无限可能。
