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标题: 盖世汽车研讨院:车企纷纷牵手DeepSeek,驱动汽车智能体产品发展 [打印本页]

作者: A1PZT7rw 时间: 4 天前
标题: 盖世汽车研讨院:车企纷纷牵手DeepSeek,驱动汽车智能体产品发展
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2025年终，DeepSeek在人工智能范畴引发新一轮技术变革，迅速成为关注焦点。在汽车行业，超过20家车企宣布接入DeepSeek模型，涵盖了比亚迪、吉利、奇瑞、岚图、长城、理想汽车等主流品牌，DeepSeek正在赋能汽车与AI技术加速交融。

基于此背景，盖世汽车研讨院从发展概况、汽车行业的运用影响分析、汽车运用展望和应战三个维度对DeepSeek对汽车行业的影响停止研讨分析，报告次要观点如下：

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01

DeepSeek发展概述

2024年底和2025年终，DeepSeek发布后在B端和C端市场火爆全球。在C端，DeepSeek上线7天累计下载量打破1亿次，成为全球最快破亿的app；上线20天全球日活DAU打破2000万，成为全球增速最快的AI运用。在B端，全球各大科技巨头如微软、英伟达、亚马逊、华为、百度、阿里、腾讯等陆续上线DeepSeek服务。

DeepSeek产品包括LLM、推理模型和多模态模型三种类型模型一系列产品，其中明星产品为DeepSeek V3和DeepSeek R1，分别属于生成模型和推理模型。DeepSeek R1侧重于复杂推理才能与逻辑才能，在复杂推理义务（如数学、代码推理等）表现杰出。

DeepSeek之所以爆火是由于其同时具有功能微弱、成本低、收费开源三个特点。1）功能表现上，DeepSeek V3在知识类义务上接近当前表现最好的模型，长文本/代码/数学/中文才能上均处于世界一流模型地位。DeepSeek R1在数学、代码、自然言语推理等义务上，功能比肩OpenAI o1正式版。2）成本上，DeepSeek V3/R1模型均极具定价优势，V3训练成本相比同等功能模型降低90%，R1的推理成本相比OpenAI o1降低95%。3）开放性上，与OpenAI的收费运用不同，DeepSeek面向全球开源，允许一切用户有限制商用，这使得全球用户都可以以较低的成本获得顶尖的AI大模型，打破了头部公司的垄断，推进了AI运用普及和高功能推理的运用。

DeepSeek经过算法架构的创新完成了高功能和低成本。在底层模型架构上，V3采用了多头潜在留意力机制（MLA）、混合专家架构（ MoE ）、多Token 预测目的（MTP）等新技术；在训练方式上，采用了FP8混合精度训练框架、DualPipe算法等创新的算法和框架，减少训练内存，提升训练效率；在推理方式上，R1直接以V3为基础模型，纯强化学习替代有监督微调，结合冷启动数据的多阶段训练进一步提升推理才能，另外，模型蒸馏分明提升了小型模型推理才能。

在运用端，DeepSeek推理成本的降低，推进C端产品的大多数运用场景进入实践落地阶段。汽车行业目前已有多家车企接入DeepSeek相关技术，次要在智能座舱。

02

DeepSeek汽车行业的运用影响分析

DeepSeek对汽车行业的赋能目前次要体如今以智能座舱和智能驾驶为代表的智能化范畴。

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在智能驾驶范畴，Deepseek对高阶智能驾驶的开发有重要的自创意义。数据方面，基于DeepSeek的多模态才能停止数据加强与合成，将有望经过仿真数据提升智能驾驶在极端场景的表现。算法模型方面，DeepSeek基于强化学习的大模型技术道路可迁移至自动驾驶端到端算法中，促使自动驾驶从“模拟学习”向“强化学习”晋级演进，从而完成端到端自动驾驶超越人类的驾驶表现。另外，蒸馏技术可经过小样本学习降低数据依赖，同时经过跨模态对齐和知识蒸馏，将智能驾驶模型才能在车端轻量化部署，降低车端算力需求，促进车端和云端算力更优协同，还有望大幅降低对出口高算力芯片的依赖。

由于高阶智驾对安全性、波动性、时延性有更高要求，头部企业在智驾算法、云端算力以及累计里程数上依然具有先发优势，估计DeepSeek对智能驾驶产业竞争格局的影响不大，其更重要的意义在于经过降低部分高阶智驾技术与资金门槛，加速推进“智驾平权”时代到来。

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在智能座舱范畴，基于大言语模型的互通性，DeepSeek R1可直接迁移至智能座舱语音系统，其推理才能可提高交互准确性和智能化体验。目前已有20+车企和品牌陆续接入DeepSeek-R1，次要运用在语音助手、自动个性化服务方面，将来将向推进智能座舱普及、多模态交互晋级、与智能驾驶深度交融等方向加速智能座舱退化。

03

DeepSeek汽车运用展望和应战

当前汽车行业正在步入AI定义汽车，以DeepSeek为代表的AI技术将从设计、制造、产品、营销、服务等全方位赋能汽车产业变革，同时也面临技术、产业和政策法规等应战。

AI大模型将成为车企新的角逐焦点。当前DeepSeek的运用集中于座舱交互，深度化定制才能是DeepSeek座舱运用的关键，如何在大模型通用才能上构建差异化成为车企面临的新命题。DeepSeek在智驾范畴的运用仍需长期探求，包括多模态的扩展、端到端模型的车规级验证、安全冗余设计等技术难题尚未完全打破。

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