DeepSeek在全球科技界掀起波澜，其影响力迅速跨越国界，引起欧美科技圈及主流媒体的广泛关注。从《自然》杂志到《纽约时报》，再到《经济学人》，DeepSeek成为了热议的焦点。尽管各界评价角度各异，但其影响力之广已不容忽视。
DeepSeek-R1的发布更是让中国智能驾驶领域迎来了一场算力革命。这一推理模型凭借思维链输出，在数学、代码、自然语言推理等任务上展现出与美国OpenAI o1比肩的实力，且价格更为亲民。据悉，DeepSeek模型百万Token输出仅需16元，远低于OpenAI O1的438元及O1 mini的88元，这一价格优势让整个智能驾驶行业对下一代智能化技术充满期待。
DeepSeek为智能驾驶带来了算法、算力和数据等多维度的启示。在算法层面，DeepSeek提升了感知层的多模态融合能力、决策层的策略优化以及知识蒸馏技术。其多模态模型能够整合道路图像、交通标识、车辆传感器数据等信息，提升车端场景理解能力。在决策与控制方面，DeepSeek展现出长思维链能力，模拟人类驾驶员对突发事件的反应与策略调整，优化自动驾驶决策逻辑。
从算力维度来看，DeepSeek极大降低了大模型对算力的需求，这一变革甚至影响了英伟达等巨头的市值。据报道，英伟达市值在一夜之间蒸发了6000亿美元，这在一定程度上反映了DeepSeek对算力市场的冲击。
吉利汽车成为节后首个官宣与DeepSeek合作的国内车企。吉利宣布其自研大模型与DeepSeek已完成深度融合，将对星睿车控FunctionCall大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练。融合后的吉利汽车AI能够主动分析用户潜在需求，提供更全面的智能服务。
开源证券的研报指出，DeepSeek-R1模型的诸多优化方法有望为智能驾驶行业所借鉴。目前，自动驾驶玩家正推动大语言模型甚至视觉语言动作模型（VLA）上车，以提升智驾算法的认知能力。DeepSeek-R1有望作为优秀的教师模型，将其性能蒸馏给车端模型，进一步提升车端模型的能力。
DeepSeek的到来不仅降低了车端算力需求，还通过知识蒸馏压缩大模型，降低了车端部署成本。同时，云端模型训练成本也随之下降，相同算力下推理速度提升，大幅节省成本。DeepSeek的多模态能力更强，跨模态迁移后逻辑性与场景理解更为出色，在极端路况下的表现优于传统模型。
然而，尽管DeepSeek的影响力巨大，但当前车企直接将其用于智能驾驶接入的可能性并不大。DeepSeek仍处于大型语言模型阶段，其更快的应用场景主要集中在座舱层面，提供更优的座舱交互以及孕育全新应用场景。想要直接应用于自动驾驶，还需要更漫长的探索过程。
知行汽车科技系统总监张伟认为，DeepSeek通过其独特的技术优势，如MOE、MLA、GRPO等，可以很好地赋能智能驾驶的开发。但在优化云端教师模型的过程中，训练算力规模、数据规模仍是核心参数指标。未来，车企、供应商的核心差距将取决于数据规模与模型优化能力。
在智能驾驶的浪潮中，数据的力量往往被忽视。智能驾驶的核心在于智能，而智能的本质是数据。DeepSeek不仅是一个数据处理工具，更是一个从数据采集、清洗、分析到应用的全链条解决方案提供商。它通过整合车端、路端和云端的多源数据，构建了一个多维度的数据生态。
DeepSeek通过车联网技术实时获取车辆行驶数据、环境数据及驾驶员行为数据，结合路侧单元（RSU）和云端高精地图数据，形成数据闭环。这种多维数据采集方式提高了数据的丰富性，为智能驾驶系统提供了更全面的环境感知能力。例如，在复杂的城市道路场景中，DeepSeek的多源数据融合技术可以通过交叉验证，显著提升感知精度。
DeepSeek还开发了基于边缘计算的数据处理技术，能够在车端实时完成部分数据处理任务，减少对云端的依赖。这种边云协同的模式提高了数据处理的效率，增强了智能驾驶系统的实时性和安全性。
DeepSeek的影响力不仅局限于技术层面，它正在通过数据的力量重塑整个智能驾驶生态。DeepSeek的庞大数据平台为车企和自动驾驶公司提供了丰富的数据资源，加速了算法的迭代和优化。同时，DeepSeek通过数据共享机制推动了行业内的协同创新，打破了传统车企之间的数据壁垒。
尽管DeepSeek为智能驾驶领域带来了诸多变革，但当前车企直接将其用于智能驾驶接入仍面临诸多挑战。DeepSeek的方法论远比API接入要有价值得多，对于建立了完整研发体系的主机厂而言，深入理解和掌握DeepSeek的技术精髓，将是其在未来智能驾驶竞争中取得优势的关键。
