近期，DeepSeek在全球科技界掀起了一场轩然大波，其影响力从国内迅速扩展至欧美科技圈，甚至吸引了《自然》、《纽约时报》和《经济学人》等西方主流媒体的关注。尽管各界专家对其评价各异，但DeepSeek的出圈与影响力已不容忽视。
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了不输于美国OpenAI o1的实力。其开源特性，更是让整个行业看到了智能化技术的新曙光。
在车企普遍面临算力规模受限的当下，DeepSeek模型的百万Token输出仅需16元，远低于OpenAI O1及O1 mini的价格。这一低成本、高效率的创新性大模型，无疑为智能驾驶平权按下了加速器。尤其是对于汽车行业而言，DeepSeek的到来带来了算法、算力和数据等多维度的变革。
在算法层面，DeepSeek对智能驾驶的提升主要体现在感知层多模态融合、决策层策略优化以及知识蒸馏等方面。其多模态模型能够整合道路图像、交通标识、车辆传感器数据等多种信息，从而大幅提升车端场景理解能力。而在决策与控制方面，DeepSeek通过涌现出的长思维链能力，模拟人类驾驶员对突发事件的反思与策略调整，进一步优化了自动驾驶的决策逻辑。
从算力维度来看，DeepSeek极大降低了大模型对于算力的需求。这一变革不仅使得英伟达市值一夜之间蒸发了6000亿美元，更为车企和供应商提供了更为经济高效的解决方案。吉利汽车已经宣布与DeepSeek完成深度融合，成为节后首个官宣合作的车企。通过与DeepSeek-R1模型的深度融合，吉利将对星睿车控FunctionCall大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练，从而提供更全面的智能服务。
DeepSeek的影响力远不止于此。其通过整合车端、路端和云端的多源数据，构建了一个多维度的数据生态。这种多维数据采集方式不仅提高了数据的丰富性，还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。
更重要的是，DeepSeek通过自研的AI算法和机器学习模型，能够对原始数据进行高效清洗、标注和分析。这不仅大幅降低了人工标注的成本和时间，还开发了基于边缘计算的数据处理技术，减少了对云端的依赖。这种“边云协同”的模式不仅提高了数据处理的效率，还增强了智能驾驶系统的实时性和安全性。
然而，尽管DeepSeek的影响力巨大，但目前国内汽车公司能够快速实现DeepSeek上车的方式，大多只是调用了其开放的API接口。这种浅层次的合作方式对于最终的驾驶者体验而言，价值有限。正如何小鹏所言：“有十家宣布深度融合DeepSeek的汽车，他们的方法只是通过外部调用了一下接口，这对最终的驾驶者并没有那么大价值。”
因此，尽管DeepSeek被视为当前智能驾驶的重要工具，但还远没到改变格局的时候。智能驾驶在安全性方面要求极高，需要投入较长时间进行训练。而且，不同车型在算力和架构上存在差异，即便采用蒸馏技术，后续仍要依据具体车型完成有针对性的开发工作。
DeepSeek产生的影响是多方面的，对于智能汽车产业而言，各主机厂积极接入当然是一件好事。但在当下意图通过某一项技术的接入而实现“研发、产出的平权”并给消费者带来相同的体验，显然是不现实的。无论是DeepSeek还是其他类似工具，都只是辅助手段。对于没有正向研发能力的车企而言，跟踪热点并不能改变自己在整个产业中的弱势地位。
