车企扎堆接入DeepSeek是噱头吗？

是技术需求与营销博弈的双重逻辑

2025年春节前后，中国汽车行业掀起了一场围绕AI大模型DeepSeek的“上车潮”。超过20家主流车企及品牌——从传统巨头吉利、比亚迪到新势力极氪、岚图——纷纷宣布与DeepSeek深度融合，宣称将借此实现智能座舱、人机交互乃至智能驾驶的跨越式升级。然而，在这场看似火热的合作背后，质疑声始终未停：车企的集体行动究竟是技术驱动的真实需求，还是同质化竞争下的营销表演？

DeepSeek上车的技术逻辑：实用价值与局限并存

智能座舱的“显性升级”：DeepSeek当前最直接的应用场景是优化语音交互系统。传统车机语音助手常因“机械式应答”饱受诟病，而DeepSeek凭借其强大的自然语言处理能力，实现了多轮对话、模糊意图识别及上下文理解。例如，岚图知音在接入后能主动分析用户需求（如雨天自动关闭天窗并推送停车场），吉利则通过DeepSeek实现车内2000个接口的精准调用。这种交互体验的提升，确实让车机从“工具”向“伙伴”转型，成为吸引消费者的重要卖点。

成本与效率的“隐性革命” ：DeepSeek的“算力平权”特性对中小车企尤为关键。其开源架构和低算力需求显著降低了智能化门槛：零跑汽车通过部署DeepSeek-R1，开发效率提升40%；长安汽车利用AI辅助设计，将新车研发周期从42个月缩短至36个月。这种降本增效的能力，为车企在价格战中争取了更多空间。例如比亚迪将高阶智驾下探至6.98万元的车型，正是得益于技术成本的优化。

技术局限与同质化隐忧：当前DeepSeek的应用仍存在明显瓶颈。其一，功能集中于语音助手优化，与智能驾驶的核心环节（如感知决策）尚未深度耦合。其二，多数车企采用“端云协同”方案，云端模型占比超80%，网络延迟与数据安全问题尚未完全解决。更关键的是，同质化现象已现端倪——67%的主流车型智能交互功能高度重合，差异化优势难以凸显。若车企仅停留在“接入”层面，而未构建个性化模型与数据闭环，技术红利将迅速消散。

DeepSeek上车的商业逻辑：流量红利与资本市场的双重驱动

品牌形象的“科技镀金”：在智能化成为核心竞争力的当下，车企需要快速塑造技术领先形象。DeepSeek作为现象级AI产品，自带流量光环：吉利宣布接入后股价单日涨幅超5%，零跑三日累计上涨12%。这种“蹭热点”策略本质是市场教育的一部分，通过降低消费者认知门槛，快速建立品牌与“前沿科技”的关联。

资本叙事与行业卡位：DeepSeek的合作潮也折射出车企对技术话语权的争夺。传统车企试图借此弥补与新势力的智能化差距，例如东风汽车通过接入DeepSeek加速功能迭代速度；而新势力中的理想汽车选择部分接入，则旨在强化其“AI+场景”的生态布局。这种卡位行为背后，是资本市场对“AI+汽车”叙事的高度敏感——华泰证券预测，2025年第二季度DeepSeek相关系统将大规模落地，城市NOA渗透率将突破临界点。

营销泡沫的潜在风险：尽管部分合作已产生实际价值（如长城汽车语音响应速度提升40%），但行业仍存在夸大宣传现象。例如，多家车企宣称的“全场景智能”尚未突破规则引擎依赖，部分功能仍停留在实验室阶段。若技术落地不及预期，用户可能因“期望落差”产生信任危机，反噬品牌价值。

新势力的“冷思考”：技术自信与战略克制

与传统车企的积极形成鲜明对比，蔚来、小鹏、华为等新势力对DeepSeek态度谨慎。这种差异源于多重考量：

自有技术体系的护城河

新势力普遍拥有成熟的AI研发体系：理想的MindGPT、蔚来的NomiGPT均已实现深度场景化应用，其语音助手体验甚至优于当前DeepSeek的公开能力。这种技术自信使其无需依赖外部模型，反而担心接入第三方可能削弱品牌独特性。

成本与整合的复杂性

DeepSeek的深度部署需硬件、算力与数据的全方位配合。以满血版DeepSeek-R1为例，其1300G显存需求远超车端芯片能力，若采用轻量化模型则可能牺牲性能。新势力更倾向于自研端到端方案，例如小鹏的XGPT灵犀大模型已实现本地化推理，避免云端依赖。

差异化竞争的战略选择

当行业陷入“你有我有”的同质化竞争时，新势力更关注“人无我有”的核心壁垒。比亚迪力推全栈自研的“天神之眼”智驾系统，长安汽车则组建千人智驾团队，试图通过底层技术掌控权建立长期优势。这种战略使其对短期流量红利保持克制，转而押注技术终局。

DeepSeek对汽车行业的启示：从“上车潮”到“价值战”的必经之路

DeepSeek的爆发折射出汽车行业的两大趋势：技术民主化与竞争焦点的迁移。其短期价值在于为中小车企提供“弯道超车”的工具，长期则可能推动行业从“功能堆砌”转向“场景渗透”。然而，真正的胜负手仍取决于三点：

差异化能力构建：车企需在DeepSeek基础上开发个性化模型（如用户专属参数占比超30%），避免沦为“标准化方案”的附庸。

数据闭环与硬件协同：通过车端传感器数据反哺模型训练，并与高通8295芯片等高性能硬件深度适配，实现本地化算力突破。

安全与体验的平衡：在追求智能化的同时，需解决数据隐私、网络延迟与功能冗余问题，避免“为智能而智能”的用户体验陷阱。

对车企而言，DeepSeek既非万能解药，也非纯然噱头，而是智能化长征中的一块关键拼图。与其纠结于“是否接入”，不如思考“如何用好”——唯有将技术红利转化为用户可感知的价值，才能在AI驱动的下半场竞争中立于不败之地。