DeepSeek杀进车圈 引发广泛关注

DeepSeek风潮席卷车圈：车企纷纷拥抱开源大模型

一、引言

刚刚进入新的一年，一场关于人工智能（AI）的浪潮便席卷了整个社会，而这场风暴的中心便是名为DeepSeek的大模型。
短短时间内，DeepSeek的下载量暴涨，成为中美AppStore免费榜的第一名，其影响力可见一斑。
特别是在汽车行业，DeepSeek的影响更是日益显著。
本文将从岚图汽车和吉利汽车官宣适配DeepSeek事件入手，探讨DeepSeek在汽车行业的优势、应用前景以及面临的挑战。

二、DeepSeek在汽车行业的优势与运用

1. DeepSeek与车企的深度融合

DeepSeek以其开源、高效训练、小性能开销等优势，成为车企争相适配的对象。
吉利和岚图两家车企已经率先实现了与DeepSeek的深度融合。
其中，吉利利用DeepSeekR1模型对自家大模型进行蒸馏训练，融合后的AI系统不仅能精准理解用户的模糊意图，还能基于车内外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，大幅提升智能交互体验。
岚图汽车则计划于2月14日通过ota更新部分AI功能，实现车机AI的智能升级。

2. DeepSeek大模型的优势

DeepSeek大模型具备卓越的推理能力和高效的训练方式，通过强化学习（RL）技术显著提升模型的推理能力，仅需极少量标注数据即可实现高效训练。
与OpenAI的o1模型相比，DeepSeekR1在多个基准测试中表现优异，同时价格仅为o1的几十分之一，具有极高的性价比。
DeepSeekR1还支持模型蒸馏，开发者可以将其推理能力迁移到更小型的模型中，满足特定场景需求。

三、车企如何应用DeepSeek

除了官宣深度融合的车企外，不少车主也开始迫不及待地想要在车机上使用DeepSeek。
这些民间高人车主各显神通，让满血DeepSeek上车。
从不少用户的社交账号上来看，不少车主都开始通过车机来访问DeepSeek的完整功能。
在车上使用键盘或操作车机存在一定危险性，因此越来越多的车企开始开放支持DeepSeek这样的国产大模型，以便车主通过更加原生的方式访问。

如果车企想将大模型部署在车端，蒸馏、量化等操作是必不可少的。
蒸馏模型通过知识迁移的方式，将大型教师模型的知识传递给较小的学生模型，适用于数据量有限或计算资源受限的环境。
而量化模型则通过降低模型的存储需求和计算复杂度，实现快速推理。
两者可以结合使用，以实现更好的模型压缩效果。
吉利、岚图两家在车端运行的DeepSeek很可能是经过蒸馏、量化后的轻量模型。

四、DeepSeek在汽车行业的挑战与展望

尽管DeepSeek在汽车行业的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。
大模型上车需要解决推理精度、算力消耗、能力适配等问题。
随着DeepSeek的广泛应用，如何保证车机系统的安全性和隐私性也成为亟待解决的问题。
随着技术的快速发展，车企需要不断跟进技术迭代，以适应不断变化的市场需求。

五、结语

DeepSeek作为蛇年开年在大模型领域最火的话题，其浪潮进入车圈是顺理成章的事情。
随着汽车座舱竞争的日益激烈，智能化水平成为车企关注的焦点。
DeepSeek作为开源模型，随着开源社区所有人的共同努力，一定可以在智能座舱的运用上走出一条新路径。
我们期待DeepSeek在未来的发展中能够带来更多的创新与突破，推动汽车行业的智能化进程。

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