近期，DeepSeek的热度持续攀升，这股热潮甚至吸引了众多国内车企的注意。一时间，多家车企纷纷宣布与DeepSeek展开合作，将这一前沿技术应用于汽车领域。岚图、极氪、智己、宝骏以及比亚迪等车企，几乎在同一时间段内宣布了与DeepSeek的最新R1模型的融合。
这股风潮甚至蔓延至了车机企业，斑马智行和亿咖通等也相继宣布，他们的产品已经与DeepSeek的R1模型实现了深度融合。随着消息的不断传出，这一名单还在不断延长。
面对这一连串的合作消息，不少消费者心中充满了疑问。DeepSeek在汽车领域的应用究竟有何意义？车企们所宣称的深度融合究竟是如何实现的？车载版DeepSeek与网页版又有何不同？更重要的是，这些车企是否仅仅是为了营销热度而“硬蹭”DeepSeek？
经过深入研究后，我们不难发现，DeepSeek的成功对汽车行业确实有着积极的影响，但车企们的应用方式却并非最优解。DeepSeek的R1模型之所以备受瞩目，关键在于其采用了强化学习与奖励模型相结合的方式，从而涌现出了强大的推理能力。然而，目前车企们大多只是将DeepSeek作为语音助手的升级版，这样的应用方式显然未能充分发挥其潜力。
那么，车企们究竟是如何将DeepSeek应用于汽车上的呢？据了解，他们并没有选择直接在车机中安装App这种简单直接的方式。相反，他们更多地采用了模型融合与蒸馏的技术。通过将DeepSeek的R1模型与自有模型在底层算法上进行融合，部分品牌还利用模型蒸馏技术，将R1模型压缩成体积更小的小模型，以便在车端使用。
这样的做法，实际上是为汽车上的AI模型增加了一个DeepSeek的“buff”，使其在一定程度上具备了R1模型的能力。然而，这些模型的主要作用仍然是提升语音助手的智能化水平，让语音助手在交流时更加自然流畅。这样的改进，虽然在一定程度上提升了用户体验，但并未真正发挥出DeepSeek的强大潜力。
事实上，DeepSeek的R1模型更适合应用于智能驾驶领域。其强化学习的训练模式，能够让智能驾驶系统在不断试错中领悟出最高效的驾驶路线。这样的能力，对于提升智能驾驶系统的安全性和效率具有重要意义。然而，目前车企们似乎并未意识到这一点，仍将DeepSeek主要应用于语音助手领域。
当然，对于那些在座舱AI方面存在短板的车企来说，利用开源的DeepSeek-R1进行查缺补漏，确实是一个不错的选择。但这样的应用方式，仍然未能充分发挥DeepSeek的真正价值。未来，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，我们期待DeepSeek能够在智能驾驶领域发挥更大的作用。
不过，想要将DeepSeek真正应用于智能驾驶领域，仍然面临不少挑战。强化学习的试错过程需要巨大的算力资源，这对于许多车企来说是一个不小的难题。强化学习还容易出现“幻觉问题”，即模型在训练过程中可能会涌现出一些不符合事实的内容。这就需要车企在设计奖励模型和微调措施时，花费更多的精力来限制AI的发挥。
尽管如此，我们仍然相信，随着技术的不断进步和应用的深入拓展，DeepSeek有望在未来的智能驾驶领域发挥更大的作用。这一前沿技术的引入，或将为汽车行业带来一场革命性的变革。
