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文｜包校千 晏玉婷 陳亮 李皙寅，編輯｜李皙寅
2025年被視為智能化汽車(chē)的爆發(fā)拐點(diǎn)，而AI正作為未來(lái)汽車(chē)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的核心變量。DeepSeek以低算力、低成本的創(chuàng)新性大模型切入車(chē)圈，在成本優(yōu)化和智駕座艙落地上展現(xiàn)顛覆潛力。與車(chē)企的合作加速智能化普及，DeepSeek或重塑車(chē)企在AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)格局
汽車(chē)在變得更聰明，不用再生硬地反復(fù)呼喚車(chē)機(jī)的名字，彼此對(duì)話越來(lái)越像真人，像有個(gè)智能助理。不僅如此，自動(dòng)駕駛也越發(fā)順滑、可靠，更重要的是這些體驗(yàn)不再專屬于高端豪華汽車(chē)，而逐漸下探到普惠車(chē)型。如上這些場(chǎng)景，距今并不遙遠(yuǎn)，越來(lái)越多的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)界人士寄希望于AI技術(shù)。2025年春節(jié)，DeepSeek這股風(fēng)吹到汽車(chē)行業(yè)，讓上述暢想離現(xiàn)實(shí)更近一步。
2月10日，比亞迪董事長(zhǎng)王傳福就公開(kāi)表示，全系新車(chē)全系搭載智駕，接入DeepSeek，高階智駕開(kāi)始覆蓋10萬(wàn)元以下車(chē)型。越來(lái)越多的車(chē)企宣布接入DeepSeek大模型。從2月8日至2月10日的短短三天內(nèi)，吉利、嵐圖、東風(fēng)、智己、長(zhǎng)安，這樣的名單正越來(lái)越長(zhǎng)，近20家車(chē)企已在智艙端或AI運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域深度融合DeepSeek。在當(dāng)前汽車(chē)行業(yè)中，頭部車(chē)企在智能化領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)已趨同化，難以凸顯差異或維持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
面對(duì)這一現(xiàn)狀，整個(gè)行業(yè)都在熱切期盼更高級(jí)別的智能化技術(shù)涌現(xiàn)，為汽車(chē)行業(yè)帶來(lái)更為顯著和可觀的變革。在這樣的背景下，像DeepSeek這樣的AI技術(shù)逐漸成為車(chē)企眼中的“寵兒”。長(zhǎng)期以來(lái)，車(chē)企在智能化布局中面臨高昂成本，主要源于對(duì)高算力芯片及算法資源的依賴。而以DeepSeek為代表的低算力方案，通過(guò)優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)，大幅降低了成本，為汽車(chē)智能化的普及提供了突破口。
突破交互瓶頸：汽車(chē)終于能聽(tīng)懂“人話”
汽車(chē)?yán)锏陌存I越來(lái)越少了，按照車(chē)廠的美好暢想，汽車(chē)能聽(tīng)懂乘員指令，不但能夠調(diào)溫度、座椅角度、設(shè)定路線，還能輔助決策、理順日程，成為一個(gè)聰明的車(chē)載助理。現(xiàn)實(shí)并沒(méi)那么美好，現(xiàn)有車(chē)機(jī)系統(tǒng)需要逐一呼叫車(chē)輛小名，回答內(nèi)容簡(jiǎn)單機(jī)械，既不方便也不智能，甚至不如掛在支架上的手機(jī)。
為了打破如上瓶頸，車(chē)企將寶押在DeepSeek等新技術(shù)上，希望借此更好地理解乘員提出的模糊指令，進(jìn)而優(yōu)化車(chē)輛控制、人車(chē)交流、售后等各種體驗(yàn)。不只是優(yōu)化既有功能體驗(yàn)，車(chē)企更有意借助DeepSeek完善自己的人工智能系統(tǒng)，以便展開(kāi)聯(lián)合訓(xùn)練。更懂乘員，能夠聽(tīng)懂并說(shuō)人話的智能座艙，這恰恰是DeepSeek“上車(chē)”的抓手。
目前，DeepSeek尚處于開(kāi)發(fā)階段，作為純語(yǔ)言模型，其主要作用體現(xiàn)在智能座艙的語(yǔ)言訓(xùn)練中。開(kāi)源證券研報(bào)認(rèn)為，座艙是智能業(yè)務(wù)助理的載體，車(chē)企紛紛探索有關(guān)應(yīng)用落地。R1模型有望帶來(lái)更優(yōu)的座艙交互體驗(yàn)，座艙智能業(yè)務(wù)助理將實(shí)現(xiàn)前所未有的功能提升，并有望孕育全新應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)其對(duì)算力的節(jié)約也讓模型更容易在座艙端本地化部署，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的體驗(yàn)。
結(jié)合最近各大車(chē)企公布的DeepSeek大模型融合情況，可以看到對(duì)于智能座艙的顛覆具體表現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：對(duì)話更絲滑，更像人與人交流，而不再機(jī)械和呆板，突破以往一問(wèn)一答模式；同時(shí)，更懂車(chē)和乘員，能夠基于地理位置、氣象信息、用戶過(guò)往習(xí)慣等，更聰明地控制車(chē)輛、建議售后維保等。
小擺脫“算力霸權(quán)”：低算力能否撼動(dòng)英偉達(dá)芯片地位？
DeepSeek所采用的“蒸餾法”，允許在非安全領(lǐng)域內(nèi)減少對(duì)高算力芯片的依賴，用國(guó)產(chǎn)工規(guī)或消費(fèi)級(jí)芯片實(shí)現(xiàn)替代，進(jìn)一步降低整體成本。數(shù)據(jù)蒸餾是一種業(yè)內(nèi)常見(jiàn)的技術(shù)做法，是指通過(guò)一系列算法和策略，將原始的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、降維、提煉等操作，從而得到更為精煉、有用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)蒸餾的目的是將復(fù)雜模型的知識(shí)提煉到簡(jiǎn)單模型。
試舉一例，以前的大模型訓(xùn)練相當(dāng)于使用題海戰(zhàn)術(shù)，在大量的數(shù)據(jù)中訓(xùn)練。而蒸餾就相當(dāng)于讓在題海戰(zhàn)術(shù)里磨煉過(guò)的優(yōu)秀大模型充當(dāng)新模型的老師，篩選出有效題目，再讓新的大模型訓(xùn)練。與傳統(tǒng)AI訓(xùn)練方法不同，DeepSeek降低成本的關(guān)鍵在于采用了全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）方式進(jìn)行訓(xùn)練，而非依賴于監(jiān)督微調(diào)（SFT）或人工標(biāo)注數(shù)據(jù)。這一模式不僅優(yōu)化了訓(xùn)練效率，更降低了對(duì)高端AI芯片的依賴，顛覆了算力市場(chǎng)一貫的發(fā)展邏輯。
高性能、低成本是DeepSeek模型開(kāi)發(fā)的準(zhǔn)則。其推理模型R1通過(guò)采用了一種名為“動(dòng)態(tài)蒸餾”的技術(shù)，在已有的通用大模型V3基礎(chǔ)之上濃縮為精華版的小模型。由此一來(lái)，在沒(méi)有超強(qiáng)算力的情況下也能實(shí)施部署。也就是說(shuō)，DeepSeek向行業(yè)證明了一件事：不用堆疊算力也可以搞好大模型，AI芯片霸權(quán)或就此終結(jié)?；乜?024年，國(guó)產(chǎn)智駕集體進(jìn)入“端到端”時(shí)代，有頭部智駕解決方案企業(yè)CEO表示，其應(yīng)用深度的差異仿佛代表了技術(shù)領(lǐng)先性。
當(dāng)時(shí)，面對(duì)AI的高門(mén)檻和復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)的智駕玩家普遍以特斯拉為范式，囤算力、囤數(shù)據(jù)，不斷訓(xùn)練、不斷迭代。在此之前，不少車(chē)企有意投入巨資、大量購(gòu)買(mǎi)乃至囤積算力卡。理想智駕研發(fā)副總裁郎咸朋曾表示，伴隨著智駕參數(shù)量的持續(xù)擴(kuò)大，以及未來(lái)智駕向 L4 級(jí)的深入，理想每年單在算力集群上的花銷就達(dá)到 10 億美元左右（折合人民幣72.8億元）。
如今，把錢(qián)砸向算力不再是唯一的解題思路，許多AI轉(zhuǎn)型計(jì)劃因受限于算力、算法和成本而面臨困境，DeepSeek的方案則為這些企業(yè)提供了本地化部署大模型的機(jī)會(huì)，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域同樣如此。有分析認(rèn)為，DeepSeek開(kāi)源、低成本、低算力的模型，有可能成為新能源汽車(chē)和自動(dòng)駕駛行業(yè)智能化躍遷的催化劑。DeepSeek作為多模態(tài)大模型的代表，其核心價(jià)值在于通過(guò)端側(cè)高效推理能力，推動(dòng)智能駕駛系統(tǒng)從“感知驅(qū)動(dòng)”向“認(rèn)知驅(qū)動(dòng)”升級(jí)。
在黑芝麻智能首席市場(chǎng)營(yíng)銷官楊宇欣看來(lái)，有助于降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻：黑芝麻智能專為下一代AI模型設(shè)計(jì)的 A2000芯片，已支持當(dāng)前主流大模型的部署，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，幫助車(chē)企減少算法適配成本，加速功能迭代。DeepSeek的算法為低成本訓(xùn)練提供了解題思路，不過(guò)短期內(nèi)要用DeepSeek+國(guó)產(chǎn)芯片的方案去替代英偉達(dá)芯片難度不低。羅蘭貝格全球合伙人時(shí)帥就向《財(cái)經(jīng)》指出，目前全球80%以上的大模型是基于英偉達(dá)芯片訓(xùn)練的。
10萬(wàn)元智能車(chē)的鑰匙：智能駕駛向主流車(chē)下沉
自動(dòng)駕駛行業(yè)雖然尚未提出結(jié)合Deepseek的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，不過(guò)低成本、低算力、高性能模式，與當(dāng)下高階智駕技術(shù)，逐漸向10萬(wàn)元級(jí)車(chē)型普及的方向相一致。顯而易見(jiàn)，這是Deepseek帶來(lái)的積極意義。何小鵬認(rèn)為，DeepSeek有兩個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)和小鵬的判斷吻合，一是蒸餾是有效保存模型能力的方法，二是巨大模型的蒸餾后效果強(qiáng)于小模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。開(kāi)源證券2月5日研報(bào)指出，DeepSeek-R1模型的諸多優(yōu)化方法有望為智駕行業(yè)所借鑒。
目前自動(dòng)駕駛玩家推動(dòng)大語(yǔ)言模型甚至視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型（VLA）上車(chē)提升智駕算法的認(rèn)知能力，DeepSeek-R1有望作為優(yōu)秀的教師模型，將其性能蒸餾給車(chē)端模型，進(jìn)一步提升車(chē)端模型的能力。2024年，中國(guó)高階智駕的滲透率突破了10%。按照中國(guó)電動(dòng)汽車(chē)百人會(huì)的預(yù)測(cè)，這一數(shù)字將在2025年達(dá)到20%，提升近一倍。
而低成本、高性能的開(kāi)源模型，將加速自動(dòng)駕駛的迭代周期。傳統(tǒng)車(chē)企訓(xùn)練自動(dòng)駕駛模型需3—6個(gè)月，相比之下，DeepSeek的MoE（混合專家）架構(gòu)可將訓(xùn)練周期壓縮至45天。與DeepSeek的融合，有望受益于DeepSeek R1的算法優(yōu)化和算力節(jié)約，全面提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新與市場(chǎng)價(jià)值的雙贏。可見(jiàn)，在AI技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，當(dāng)下自動(dòng)駕駛技術(shù)已告別硬件堆疊、比拼算力的時(shí)代，一場(chǎng)錨定AI融合的高階智駕、智能座艙“新競(jìng)賽”即將拉開(kāi)帷幕。
DeepSeek不是萬(wàn)能藥：大模型落地的挑戰(zhàn)
盡管DeepSeek具備顛覆性特點(diǎn)，但它也并非萬(wàn)能解藥。一位國(guó)內(nèi)領(lǐng)先智能駕駛公司技術(shù)專家告訴《財(cái)經(jīng)》，目前公司嘗試在一些項(xiàng)目中使用DeepSeek-R1。相較于ChatGPT4o模型來(lái)說(shuō)，DeepSeek目前不穩(wěn)定，對(duì)高并發(fā)情況（通過(guò)設(shè)計(jì)保證系統(tǒng)能夠同時(shí)并行處理很多請(qǐng)求）處理不如ChatGPT穩(wěn)定。
純語(yǔ)言模型專注于文本數(shù)據(jù)的處理和生成。而現(xiàn)實(shí)物理世界還有圖像、視頻和音頻等多模態(tài)，多模態(tài)模型可以理解和處理除了文本以外的各種模態(tài)。因此，純語(yǔ)言模型應(yīng)用場(chǎng)景不如多模態(tài)模型廣泛。DeepSeek也曾推出過(guò)Janus Pro多模態(tài)模型，可以將文字生成圖片，但應(yīng)用范圍在娛樂(lè)領(lǐng)域。上述人士表示，在自動(dòng)駕駛這種嚴(yán)謹(jǐn)性高、安全系數(shù)高的場(chǎng)景中，目前的應(yīng)用還頗為受限，但是其對(duì)自動(dòng)駕駛研發(fā)具有借鑒意義。
不過(guò)，能看得出DeepSeek本身也在進(jìn)化和迭代當(dāng)中，為此智駕公司對(duì)其抱有不小的期待。在楊宇欣看來(lái)，DeepSeek有助于顯著提升智駕技術(shù)中的場(chǎng)景理解能力，具體來(lái)說(shuō)DeepSeek可融合視覺(jué)、語(yǔ)音、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更擬人化的駕駛決策，例如在復(fù)雜路口動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃，或在突發(fā)狀況中快速生成安全策略。除卻技術(shù)難題待解外，如何真正體現(xiàn)技術(shù)價(jià)值，而不是停留在紙面乃至營(yíng)銷上，這是對(duì)于汽車(chē)在內(nèi)諸多應(yīng)用級(jí)玩家的挑戰(zhàn)。
當(dāng)前車(chē)企對(duì)包括DeepSeek在內(nèi)的諸多AI技術(shù)的理解和開(kāi)發(fā)還處于初級(jí)階段，技術(shù)深度和實(shí)際應(yīng)用仍有很大提升空間。例如部分車(chē)企追求營(yíng)銷噱頭，將AI功能生硬地堆砌到產(chǎn)品中，不僅未能提升用戶體驗(yàn)，反而使消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的實(shí)用性產(chǎn)生懷疑。當(dāng)一個(gè)又一個(gè)大模型在各行各業(yè)落地應(yīng)用，大模型落地似乎沒(méi)有想象中的那么難，難的是，落地后真正體現(xiàn)出價(jià)值。
對(duì)于所有車(chē)企來(lái)說(shuō)，要持續(xù)思考三個(gè)問(wèn)題：對(duì)于車(chē)主而言，是否真正提升了用車(chē)體驗(yàn)？對(duì)于車(chē)企而言，是否真正提升了經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)？對(duì)于生態(tài)而言，是否真正獲得了穩(wěn)定利潤(rùn)？
責(zé)編：王 祎
