新年伊始，DeepSeek 橫空出世，引爆 AI 大模型話題。各家車企迅速跟進，在自家産品上接入 DeepSeek 等大模型。那麽，AI 上車對車企意味着什麽？DeepSeek 能帶動汽車行業新的變革嗎？本期《刨根問底》，我們邀請商湯絕影首席财務官 CFO 張君毅，和海哥一起來聊一聊 DeepSeek。
以下爲本期視頻文字版：
DeepSeek 上車
對車企意味着什麽
目前，岚圖、奇瑞等車企已公布 DeepSeek 上車計劃，但用戶端尚未大規模體驗。車企争相接入 DeepSeek，更多是爲搶占技術熱度與流量入口。例如，岚圖宣布将在 2024 年情人節通過 OTA 推送升級，而其他品牌則通過 " 硬件預埋 " 爲未來 AI 功能鋪路。
然而，用戶對 AI 的實際感知仍需時間驗證，現階段更多是車企營銷層面的競争。
AI 發展的三大要素是：算法、算力和數據。DeepSeek 的核心競争力在于其開源特性與技術創新。傳統 AI 發展受限于算力瓶頸，尤其是美國對高端芯片的出口限制，迫使中國車企尋求替代方案。DeepSeek 通過優化算法，在較低算力下實現與大模型相當甚至更優的性能，大幅降低了車企的硬件成本。
此外，其開源生态吸引了全球開發者，形成技術共享與快速叠代的良性循環。海哥認爲，DeepSeek 開源模式的成功，類似于安卓操作系統對蘋果 iOS 的彎道超車。
DeepSeek 上車
能給用戶帶來什麽
傳統汽車作爲 " 移動工具 "，如今正向 " 第三空間 " 甚至 " 情感夥伴 " 演變。蔚來的 NOMI、理想的 " 矽基家人 " 等概念，均試圖通過 AI 賦予車輛情感交互能力。
未來，車輛不僅能完成導航、娛樂等基礎功能，還可通過記憶用戶習慣、提供個性化服務，成爲用戶的 " 出行伴侶 "，這是重要的發展方向，也是 DeepSeek 等大模型上車能給用戶最直觀的體驗。
而在用戶比較在意的隐私保護方面，DeepSeek 上車同樣很有幫助。更好的算法讓 DeepSeek 可以使用車端更低的算力完成思考與反饋，而不需要上傳至雲端。因此，用戶的數據可以保留在自己的車内，隐私洩露的風險大幅降低。
更深層次的，AI 對汽車行業最深遠的影響體現在智能駕駛領域。2024 年被視爲 " 智駕元年 "，車企逐步從依賴高精度地圖轉向端到端的大模型技術，華爲、小鵬等品牌已實現無圖城市 NOA。而 AI 的崛起，可以更好地利用車企積累的數據，迅速叠代進化，完善端到端大模型。
車企與供應商
将面臨什麽挑戰
AI 技術更新速度遠超車企研發周期。例如，華爲智駕系統仍采用傳統規控技術，而商湯等企業已轉向端到端模型，導緻車企面臨 " 投入即落後 " 的風險。
供應商需在技術前瞻性與商業化成本間平衡，如果花費巨大投入開發新技術，但可能在幾年之内就被叠代，那應該如何讓廠商爲自己買單？
此外，大模型引領智駕升級，相應的底盤技術、刹車系統也需要相應的升級匹配，來保證回避意外的能力。以及，即将到來的 L3 級自動駕駛，相應的法律責任、保險體系尚未完善，技術安全性與倫理問題也會成爲推廣的障礙。
規模化與生态壁壘智駕系統的競争力依賴數據規模與質量。月銷數萬輛的車企擁有數據優勢，如理想、問界，而小衆品牌難以支撐研發投入。同時，跨品牌數據遷移和生态兼容性仍是行業痛點。
未來展望
AI 将如何重塑汽車
如果 L3 級自動駕駛普及，車輛将徹底轉型爲 " 移動生活空間 "。用戶可在車内辦公、娛樂甚至與 AI 深度互動。未來 " 健康監測陪伴 " 概念，預示着車輛可能承擔更多社會服務功能，如何保障更多高齡駕駛者的需求、如何實現特殊場景的識别與應對，都是 AI 智駕要考慮的問題。
DeepSeek 的低算力需求爲國産芯片提供了機會。華爲、地平線等企業正加速芯片國産化，推動行業擺脫對英偉達的依賴。國家政策扶持與規模化應用，将進一步降低芯片成本，形成良性産業循環。
未來五年，AI 技術将加劇車企分化。頭部企業憑借數據與資金優勢主導市場，而中小品牌需通過差異化合作生存。同時，AI 與機器人技術的融合，如人形機器人底層互通，可能催生跨領域創新。
DeepSeek 的崛起不僅是技術的勝利，更是中國 AI 生态開放的象征。從算法優化到國産芯片突圍，從智能駕駛到情感交互，AI 正深度重構汽車行業的價值鏈。然而，車企需直面技術叠代、隐私合規與生态整合的挑戰。唯有持續創新與協作，方能在 AI 驅動的未來出行中占據先機。
