2025年春節(jié)前后，中國汽車產(chǎn)業(yè)迎來了一場前所未有的“大模型上車”風(fēng)暴。吉利、奇瑞、東風(fēng)、長城等近20家車企在短短三天內(nèi)宣布與AI公司DeepSeek達(dá)成合作，合作領(lǐng)域廣泛覆蓋智能座艙、營銷運(yùn)營、自動駕駛等。

這場以“低成本、高效率”為旗號的技術(shù)革命，既是車企智能化轉(zhuǎn)型的集體沖鋒，其實也預(yù)示著行業(yè)洗牌的深層危機(jī)。

三大戰(zhàn)略路徑“貼身肉搏”

在車企競相接入DeepSeek的浪潮中，三大戰(zhàn)略路徑逐漸清晰，展現(xiàn)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(lán)汽車，就依托DEEPAL OS 3.0系統(tǒng)，通過私有化部署DeepSeek，實現(xiàn)了車內(nèi)語音交互的飛躍式提升。用戶只需用自然語言表達(dá)需求，系統(tǒng)便能迅速理解并作出響應(yīng)，如自動調(diào)節(jié)空調(diào)溫度等，這種貼心的服務(wù)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(xié)同”的創(chuàng)新模式，將自研的星睿大模型與DeepSeek-R1深度融合，交互響應(yīng)速度提升40%，意圖識別準(zhǔn)確率高達(dá)98%，支持了2000+車載接口的復(fù)雜控制。

東風(fēng)猛士917則率先搭載了DeepSeek-R1模型，通過OTA技術(shù)實現(xiàn)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(gòu)了人車關(guān)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(wù)實的路徑，將DeepSeek應(yīng)用于降本增效的數(shù)字化運(yùn)營中。一汽-大眾率先打造了“新媒體AI內(nèi)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(jīng)銷商賬號，極大地降低了人力成本，提高了運(yùn)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(xiàn)了其務(wù)實的態(tài)度，不斷尋找著適合自己的智能化轉(zhuǎn)型之路。

新勢力車企則展現(xiàn)出了更為前瞻性的視野，他們嘗試構(gòu)建多模型協(xié)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(lián)合訓(xùn)練實現(xiàn)了“插拔式AI能力”。這種能力讓車企能夠針對不同場景調(diào)用最優(yōu)模型，既規(guī)避了單一模型的技術(shù)風(fēng)險，也為未來商業(yè)化合作預(yù)留了接口。智己汽車通過多模型協(xié)同，實現(xiàn)了智能駕駛、智能座艙等多個領(lǐng)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(xiàn)

在這場車企大模型競賽中，一系列共性邏輯逐漸顯現(xiàn)。

當(dāng)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(yōu)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(tǒng)車企能夠繞過高昂的智駕研發(fā)投入，以更低的成本實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。吉利汽車通過“雙腦協(xié)同”模式，不僅提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率和響應(yīng)速度，還顯著降低了研發(fā)成本，加速了技術(shù)成果的商業(yè)化進(jìn)程。

體驗升維是車企追求的另一大目標(biāo)。大模型技術(shù)的應(yīng)用極大地提升了汽車座艙的交互體驗，從“指令式交互”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;場景化服務(wù)”。這種轉(zhuǎn)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。嵐圖夢想家通過DeepSeek實現(xiàn)了“對話式車輛設(shè)置”，用戶只需簡單對話即可完成復(fù)雜的車輛設(shè)置操作。大模型的應(yīng)用將座艙功能迭代速度提升了數(shù)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(shù)后，往往能夠在資本市場上獲得積極反應(yīng)，股價飆升成為常態(tài)。這種股價的積極反應(yīng)不僅提升了車企的市值，還倒逼車企加大技術(shù)投入，以搶占智能化轉(zhuǎn)型的先機(jī)。

數(shù)據(jù)焦慮則是車企面臨的另一大挑戰(zhàn)。面對特斯拉等領(lǐng)先車企百萬級車隊的數(shù)據(jù)采集能力，國內(nèi)車企普遍感到焦慮。為了彌補(bǔ)數(shù)據(jù)采集能力的差距，國內(nèi)車企紛紛借助大模型技術(shù)實現(xiàn)“小數(shù)據(jù)撬動大智能”。長城汽車通過DeepSeek大模型，用十分之一的數(shù)據(jù)量完成了CoffeeAgent的決策優(yōu)化，展現(xiàn)了小數(shù)據(jù)在算法優(yōu)化和持續(xù)學(xué)習(xí)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(yè)困境卻如暗流般涌動。

首先，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象依然嚴(yán)峻。車企間筑起的高墻使得有效數(shù)據(jù)難以流通，國內(nèi)單車的數(shù)據(jù)量相較于特斯拉相去甚遠(yuǎn)，且數(shù)據(jù)樣本分布不均衡，導(dǎo)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(nèi)車企的算力發(fā)展，國產(chǎn)芯片制程的落后使得訓(xùn)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(yè)的功能安全標(biāo)準(zhǔn)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(guī)則的指令，且原因無從追溯。這種黑盒風(fēng)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(shù)心存芥蒂。

當(dāng)前大模型普遍采用的按調(diào)用次數(shù)收費(fèi)模式更是讓車企陷入了成本困境。年銷量的波動可能導(dǎo)致成本失控，高昂的成本讓車企在智能化轉(zhuǎn)型的路上舉步維艱。

過度營銷更是吹起了技術(shù)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(yù)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(shù)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(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)跨車企的數(shù)據(jù)交換是提升模型泛化能力和安全性的關(guān)鍵。政府可以牽頭組建算力聯(lián)盟，集中調(diào)度分散的GPU資源，為中小車企提供算力支持。

同時，車企應(yīng)放棄對通用大模型的幻想，針對具體場景訓(xùn)練專用模型。專用模型可以根據(jù)場景進(jìn)行優(yōu)化，提高解釋性和可靠性，降低車企在事故中的責(zé)任風(fēng)險。此外，推動法規(guī)沙盒試點也是加速自動駕駛商業(yè)化落地的重要途徑。

由此可見，眾多車企的“DeepSeek狂歡”，本質(zhì)是一場“沒有退路的進(jìn)化”。當(dāng)行業(yè)從“硬件內(nèi)卷”轉(zhuǎn)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(gòu)建“數(shù)據(jù)-算力-場景”閉環(huán)生態(tài)的長期主義者。

可以預(yù)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(wù)，從硬件商到AI運(yùn)營商。而能否跨越從“實驗室炫技”到“量產(chǎn)可靠性”的死亡谷，將決定中國汽車產(chǎn)業(yè)能否真正站上全球智能化浪潮的潮頭。