2025年春节前后，中国汽车产业迎来了一场前所未有的“大模型上车”风暴。吉利、奇瑞、东风、长城等近20家车企在短短三天内宣布与AI公司DeepSeek达成合作，合作领域广泛覆盖智能座舱、营销运营、自动驾驶等。

这场以“低成本、高效率”为旗号的技术革命，既是车企智能化转型的集体冲锋，其实也预示着行业洗牌的深层危机。

三大战略路径“贴身肉搏”

在车企竞相接入DeepSeek的浪潮中，三大战略路径逐渐清晰，展现了各自独特的智慧。

自主品牌深知智能座舱体验对用户黏性的重要性，因此纷纷将DeepSeek视为提升座舱体验的核心利器。

例如深蓝汽车，就依托DEEPAL OS 3.0系统，通过私有化部署DeepSeek，实现了车内语音交互的飞跃式提升。用户只需用自然语言表达需求，系统便能迅速理解并作出响应，如自动调节空调温度等，这种贴心的服务让用户感受到了前所未有的便捷。吉利汽车则采取了“双脑协同”的创新模式，将自研的星睿大模型与DeepSeek-R1深度融合，交互响应速度提升40%，意图识别准确率高达98%，支持了2000+车载接口的复杂控制。

东风猛士917则率先搭载了DeepSeek-R1模型，通过OTA技术实现了“场景化智驾”，让驾驶更加智能化、个性化。这些自主品牌以用户高频交互场景为突破口，通过大模型重构了人车关系，将座舱升级为用户的“情感伙伴”。

与自主品牌不同，合资品牌选择了更为务实的路径，将DeepSeek应用于降本增效的数字化运营中。一汽-大众率先打造了“新媒体AI内容平台”，利用大模型自动生成营销文案、短视频脚本，覆盖了1000+经销商账号，极大地降低了人力成本，提高了运营效率。这种“轻量化接入”策略，虽然反映了合资品牌在智能化原生能力上的短板，但也体现了其务实的态度，不断寻找着适合自己的智能化转型之路。

新势力车企则展现出了更为前瞻性的视野，他们尝试构建多模型协同的AI矩阵。零跑、智己等新势力车企纷纷接入DeepSeek、豆包、通义等大模型，通过联合训练实现了“插拔式AI能力”。这种能力让车企能够针对不同场景调用最优模型，既规避了单一模型的技术风险，也为未来商业化合作预留了接口。智己汽车通过多模型协同，实现了智能驾驶、智能座舱等多个领域的全面升级，为用户带来了前所未有的智能出行体验。

四大共性逻辑逐渐显现

在这场车企大模型竞赛中，一系列共性逻辑逐渐显现。

当下，低成本突围早已成为车企的重要策略。DeepSeek的大模型在算力需求上具有显著优势，其算力需求仅为同类模型的十分之一，私有化部署成本也相对较低。这大大降低了车企在部署大模型时的硬件成本，使传统车企能够绕过高昂的智驾研发投入，以更低的成本实现智能化转型。吉利汽车通过“双脑协同”模式，不仅提高了系统的运行效率和响应速度，还显著降低了研发成本，加速了技术成果的商业化进程。

体验升维是车企追求的另一大目标。大模型技术的应用极大地提升了汽车座舱的交互体验，从“指令式交互”转变为“场景化服务”。这种转变不仅提高了交互的便捷性和自然性，还加速了座舱功能的迭代速度。岚图梦想家通过DeepSeek实现了“对话式车辆设置”，用户只需简单对话即可完成复杂的车辆设置操作。大模型的应用将座舱功能迭代速度提升了数倍。

资本叙事在车企大模型竞赛中扮演着重要角色。车企宣布接入DeepSeek等大模型技术后，往往能够在资本市场上获得积极反应，股价飙升成为常态。这种股价的积极反应不仅提升了车企的市值，还倒逼车企加大技术投入，以抢占智能化转型的先机。

数据焦虑则是车企面临的另一大挑战。面对特斯拉等领先车企百万级车队的数据采集能力，国内车企普遍感到焦虑。为了弥补数据采集能力的差距，国内车企纷纷借助大模型技术实现“小数据撬动大智能”。长城汽车通过DeepSeek大模型，用十分之一的数据量完成了CoffeeAgent的决策优化，展现了小数据在算法优化和持续学习中的巨大价值。

大模型不是救世主

然而，在车企纷纷投身大模型的热潮之下，一系列行业困境却如暗流般涌动。

首先，数据孤岛现象依然严峻。车企间筑起的高墙使得有效数据难以流通，国内单车的数据量相较于特斯拉相去甚远，且数据样本分布不均衡，导致模型在长尾场景中频频“失误”，影响了用户体验和自动驾驶的安全性。

其次，算力瓶颈问题同样棘手。美国对高端芯片的禁售令束缚了国内车企的算力发展，国产芯片制程的落后使得训练效率大打折扣。与此同时，车企间掀起的“模型军备竞赛”更是加剧了算力需求的激增，与硬件性能形成了鲜明的对比。

同时，大模型的决策过程如同黑箱操作，其不可解释性与汽车行业的功能安全标准格格不入。某车企的测试揭示，DeepSeek-R1在极端场景中竟会输出违反交通规则的指令，且原因无从追溯。这种黑盒风险让车企在事故面前难以自圆其说，也让用户对自动驾驶技术心存芥蒂。

当前大模型普遍采用的按调用次数收费模式更是让车企陷入了成本困境。年销量的波动可能导致成本失控，高昂的成本让车企在智能化转型的路上举步维艰。

过度营销更是吹起了技术泡沫，将用户对自动驾驶的期待推向了不切实际的高度。用户预期与能力之间的巨大差距不仅让车企在推广自动驾驶技术时面临重重阻力，更让用户在体验时感到失望和困惑。

面对这些困境，车企们亟需寻找破局之道。建立数据共享联盟，打破数据孤岛，实现跨车企的数据交换是提升模型泛化能力和安全性的关键。政府可以牵头组建算力联盟，集中调度分散的GPU资源，为中小车企提供算力支持。

同时，车企应放弃对通用大模型的幻想，针对具体场景训练专用模型。专用模型可以根据场景进行优化，提高解释性和可靠性，降低车企在事故中的责任风险。此外，推动法规沙盒试点也是加速自动驾驶商业化落地的重要途径。

由此可见，众多车企的“DeepSeek狂欢”，本质是一场“没有退路的进化”。当行业从“硬件内卷”转向“软件军备竞赛”，真正的胜出者或许不是最快接入大模型的车企，而是那些能构建“数据-算力-场景”闭环生态的长期主义者。

可以预见的是，这场变革将重新定义车企的盈利模式，从卖车到卖服务，从硬件商到AI运营商。而能否跨越从“实验室炫技”到“量产可靠性”的死亡谷，将决定中国汽车产业能否真正站上全球智能化浪潮的潮头。