在科技界的春风里，DeepSeek如同一位突如其来的明星，迅速占据了公众视野，连家中的长辈们也开始在年夜饭桌上询问起AI的奥秘。这股热潮不仅席卷了科技巨头，如华为、腾讯、百度和字节，它们纷纷将DeepSeek接入自家云服务，以应对用户激增的需求，使得一度“服务器繁忙”的提示得以缓解，云服务商也因此承接了庞大的流量红利。
芯片制造商、金融机构和电信运营商等行业领头羊也紧随其后，竞相引入DeepSeek，期望借助其强大的R1模型提升业务智能化水平。尽管具体业务效益各异，但多数公司的股价却因此闻风而涨。
然而，在这场AI盛宴中，汽车行业的反应却略显冷静。尽管比亚迪、吉利、东风、长城、极氪、智己等超过20家车企已宣布与DeepSeek深度融合，但包括蔚来、小鹏、理想、华为和小米在内的新势力品牌，以及特斯拉，尚未公开相关合作信息。
对于汽车行业而言，大模型上车面临的首要挑战在于缺乏直观的应用场景。车主们更关心的是现有功能的OTA优化，而非车机能否写出一篇佳作。用户追求的是智能化体验的提升，而非技术本身。如果智能化未能带来实质改变，那么驾驶体验、内饰舒适度以及价格仍然是消费者更为在意的因素。
在主机厂透露的信息中，DeepSeek上车后，智能座舱的人机交互有望成为首个深度融合场景。智己和吉利发布的视频展示了DeepSeek在智能座舱中的三个应用场景：一是通过DeepSeek生成文章，如庆祝赛事金牌诞生的文案；二是利用车辆行程记录和地图信息，回答车主关于沿途地点的询问；三是识别模糊指令，如“我累了，一会叫我”，自动调整车窗、座椅、空调等，营造舒适环境。
与手机端应用不同，DeepSeek在车机上能调用车辆信息作为推理语料，提供个性化服务。但关于运算资源消耗、硬件支撑及联网需求，主机厂尚未给出明确信息。
尽管DeepSeek有望让车内智能语音更加聪明，但这是否是目前主机厂和用户的迫切需求仍有待商榷。芯片和云服务厂商积极接入DeepSeek，主要是出于市场扩张和用户需求的考虑。然而，在硬件领域，尤其是智能汽车，DeepSeek的部署面临技术和优先级的双重挑战。目前的端侧计算资源难以支持“满血版”DeepSeek的本地化部署，退而求其次的蒸馏模型在推理能力上又大打折扣。
对于智能汽车用户而言，他们更期待的是AI与硬件结合后的智能化体验，而非单一技术的展示。例如，实现手机与车机间的信息无缝流转，减少车机端操作，提升整体体验。这要求打通不同设备间的接口，而非单纯依赖DeepSeek的推理能力。
在智能驾驶层面，DeepSeek同样面临挑战。目前智能驾驶系统难以应对复杂的城区路况，频繁需要人工接管。DeepSeek的推理能力理论上有助于提升系统对复杂交通规则的识别与判断，优化车端推理速度。同时，其多模态模型能模拟生成难以采集的场景数据，降低数据采集与标注成本，助力智能驾驶训练。
