在中国汽车行业的智能化浪潮中，DeepSeek成为了近期热议的焦点。面对这一新兴技术，国内各大车企的反应呈现出明显的分化态势。
据统计，包括比亚迪、吉利、东风、长城、极氪、智己等在内的超过二十家车企，已迅速宣布与DeepSeek完成深度融合。斑马智行、亿咖通等车机服务商也紧随其后，加入了这一生态体系。车企们对新技术的敏感度之高，由此可见一斑。
然而，并非所有车企都急于拥抱DeepSeek。蔚来、小鹏、理想以及华为、小米等知名企业，在铺天盖地的合作消息中显得尤为冷静。特斯拉更是从未传出与DeepSeek合作的消息。这些企业的冷静态度，引发了业界对于智能化路径选择的广泛讨论。
在全面拥抱人工智能的时代背景下，蔚小理华米等企业的谨慎态度，或许源于对自家智能化进程的自信，也可能有着更为深远的考量。对于它们而言，智能化与是否融合DeepSeek之间，似乎并不存在必然的关联。
不可否认，DeepSeek以其强大的能力，展现了在大模型应用领域的巨大潜力。但要将这一技术真正融入车机，提升用户体验，并非简单的接入所能实现。它需要能够调用车端信息作为推理语料，为用户提供更加个性化的服务。这背后涉及的运算资源、硬件支撑以及联网服务等问题，都是车企必须认真考虑的现实难题。
与DeepSeek的融合还涉及到复杂的供应链问题。芯片、云服务、终端硬件厂商等多个环节都需要进行打通和协调。特别是在云服务商方面，为了确保车机交互的流畅性，需要在云端部署DeepSeek模型。同时，用户也需要在车内接入这一开源模型，以实现与DeepSeek的无缝对接。
然而，这一过程的难度不容小觑。据分析，在车上部署满血版的DeepSeek模型，其价格很可能远超车辆本身。以671B R1版为例，它需要的显存接近1300G，远超PC、手机、汽车的端侧计算资源。而采用较小的蒸馏模型，虽然能够降低成本，但其推理能力却与满血版存在显著差异。
因此，对于那些尚未融合DeepSeek的车企而言，它们可能并非忽视了汽车的智能化趋势，而是在等待更为成熟的时机和更为周全的部署。在它们看来，盲目跟风并不是明智之举，只有在对新技术进行充分评估和测试后，才能确保为用户提供更好的驾乘体验。
事实上，从当前各大车企的反馈来看，DeepSeek在汽车上的作用主要局限于语音助手领域。而那些尚未加入DeepSeek的车企，如理想、蔚来等，已经在这方面取得了不错的成绩。它们的MindGPT、NomiGPT等智能语音助手，已经能够为用户提供便捷、高效的交互体验。
因此，对于那些尚未拥抱DeepSeek的车企而言，它们或许正在等待一个更为合适的时机，以便在后续“入局”时能够打出更为漂亮的组合拳。毕竟，在智能化的道路上，谁都不是孤军奋战。只有集中精力、打好基础，才能在未来的智能战争中占据有利地位。
腾讯在新技术的应用上一直秉持着后发制人的策略，但这并未影响其在行业内的领先地位。这一经验或许能够为那些尚未加入DeepSeek的车企提供一些启示：在智能化的道路上，不必急于求成，只有稳扎稳打、步步为营，才能最终赢得用户的青睐和市场的认可。
