从文心一言到DeepSeek,车企接的是模型还是流量?

DeepSeek大模型，成功对标ChatGPT“为国争光”后，成为了现在科技圈的时尚单品。

不仅微软、英伟达、亚马逊三巨头接入，吉利、长城、广汽、智己等近二十家车企也相继宣布深度融合DeepSeek大模型。

这样的场景在2023年也上演过，不少企业曾扎堆宣布过接入“文心一言”大模型。

但它们后续都没有溅起什么水花，难道DeepSeek上车就会有所不同？

大家“见异思迁”的原因是什么？

只是为了蹭新一波大模型的流量？

就像这位网友说的，“接入了有啥用，还能开着车查询百度百科？”

我们不妨来详细探究下。

一、大家喜欢用DeepSeek干什么

先来看看DeepSeek官方宣传的用法：

直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，

支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

简单总结一下就是：支持日常或者学术类的各种对话以及写代码。大部分用户都是以前者为主要用途。

我们可以把DeepSeek当“导师”，直接输入问题，它会迅速汲取大量资料并总结出答案，为我们省去大量搜索和分析的时间。

据说DeepSeek大火以后，某些问答型APP的用户量大幅减少。

还有一种玩法就是用DeepSeek满足情感需求。

DeepSeek熟知各种网络热梗，通过给DeepSeek立人设，就能让它和我们进行IP特色明显、没有人机感的对话。

（网友和DeepSeek互动）

DeepSeek的限制也很明显，它没有记忆和躯体，只能回复方法论和提供“网恋”式的互动。

但如果将DeepSeek接上车，情况就不一样了，比如我们来看吉利座舱接入DeepSeek的表现。

从文心一言到DeepSeek，车企接的是模型还是流量？

我们想知道某条路线经过的湖泊叫什么名字，需要先把路线输给DeepSeek。

而接入座舱后，它拥有路线记忆，像一个共同出行的朋友，可以直接接茬。

或者你向它提出需求，表示“过会儿叫醒我”。

它可以给出“关窗、自动调节空调温度、睡眠模式氛围灯、座椅躺平”等反应。

评价座舱是否“聪明”的一个重要指标就是它能不能听得懂话。

最早语音助手只能识别特殊指令词，现在几乎可以完成“我冷了”“我饿了”等需求性的指令。

而DeepSeek极其擅长中文语境，无论是方言还是语义理解，都能更加贴合用户需求。

就像我们前面展示过的“陪聊”功能，DeepSeek可以实现车企们都在说的“情感座舱”。

它现在拥有声音，你在网页上可以跟它怎么聊，就可以跟这台车怎么聊。

逗趣拌嘴，风花雪月，人生理想，都是它擅长的领域。

（网友和DeepSeek聊工作）

汽车给了AI“身体”，它还能够通过自然语言处理技术和语音识别技术实现语音控车，给出实际的动作反应。

当然如果你不爱用语音助手，它也能为你静静解决一些问题。

比如借助DeepSeek-Writer API，各位商务人士可以轻松解决会议纪要、营销文案甚至编程代码。

或者是通过分析历史数据，了解用户习惯，提供一些专属服务，比如用你最喜欢的音乐、空调温度迎接你上车。

我们之前一切优异的AI体验需要打开Deepseek的网页或APP，而现在坐进车内就进入了一个AI世界，同时享受到它用操控车辆的方式突破次元来“照顾”我们。

当然，以上仅针对于全面接入DeepSeek的车型。

如果只是支持在车机端使用DeepSeek网页版，那纯是凑热闹蹭流量了。

二、为什么选择DeepSeek

成本低是DeepSeek大火的一个标签，每100万个token的直接成本为1美金多一些，DeepSeek-R1 API服务定价每百万输出tokens也就16元，远远低于竞品。

另外DeepSeek还是一个开源模型，其模型架构、训练细节以及相关代码都作了公开。

比如DeepSeek-R1开源了大量模型和训练细节，方便开发者深入了解算法原理，还可以进行二次开发和优化。

开发者还可以提交代码、报告问题或提出改进建议。

而文心一言目前公开表示今年6月底开源，此前是闭源状态，其模型架构和训练细节不对外公开。

百度主要提供API接口，开发者只能通过接口调用模型功能，开发者也没什么社区参与，只能通过官方渠道反馈问题。

相比起文心一言，DeepSeek是一个成本更低、自由度更高的选择。

对于车企来说，DeepSeek不止是优化座舱体验的工具。

比如吉利提到的“模型蒸馏”，通过DeepSeek开源模型提炼的新模型可以在本地车载芯片运行，减少云端依赖并提升响应速度，降低成本还节省算力。

另外DeepSeek的多模态模型具备视觉定位和视频理解能力，结合对环境内信息的分析，能够优化环境感知和决策。

比如实时分析摄像头、激光雷达等传感器信息，对路上各种文字信息、障碍物目标作出更明智的判断，给出更合理的路径规划，从而在加减速、车道保持、避障上有更好的表现。

当然，DeepSeek也不是直接就能适配，数据准备和模型训练、系统集成和测试等都是技术活儿，即使上车也不一定表现相同，可能只能让语音助手会说更多的人话罢了。

有不少车企展示的案例都是用语音助手生成一篇文章或攻略，这在DeepSeek上车之前就有很多车型可以做到。

我们无法通过这些短视频看出各家到底用DeepSeek涨了多少实力，只能说智能车能不能吃住这波流量，还得靠线下跟车主碰碰。

毕竟我们都很清楚，他们需要的不是一个用来打开大模型网页的车机。