从文心一言到DeepSeek,车企接的是模型还是流量?

2025年02月16日22:12:08 科技 1659

DeepSeek大模型,成功对标ChatGPT“为国争光”后,成为了现在科技圈的时尚单品。


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不仅微软英伟达亚马逊三巨头接入,吉利长城广汽智己等近二十家车企也相继宣布深度融合DeepSeek大模型。


这样的场景在2023年也上演过,不少企业曾扎堆宣布过接入“文心一言”大模型。


但它们后续都没有溅起什么水花,难道DeepSeek上车就会有所不同?


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大家“见异思迁”的原因是什么?


只是为了蹭新一波大模型的流量?


就像这位网友说的,“接入了有啥用,还能开着车查询百度百科?”


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我们不妨来详细探究下。


一、大家喜欢用DeepSeek干什么


先来看看DeepSeek官方宣传的用法:


直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景,


支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。


简单总结一下就是:支持日常或者学术类的各种对话以及写代码。大部分用户都是以前者为主要用途。


我们可以把DeepSeek当“导师”,直接输入问题,它会迅速汲取大量资料并总结出答案,为我们省去大量搜索和分析的时间。


据说DeepSeek大火以后,某些问答型APP的用户量大幅减少。


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还有一种玩法就是用DeepSeek满足情感需求。


DeepSeek熟知各种网络热梗,通过给DeepSeek立人设,就能让它和我们进行IP特色明显、没有人机感的对话。


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(网友和DeepSeek互动)


DeepSeek的限制也很明显,它没有记忆和躯体,只能回复方法论和提供“网恋”式的互动。


但如果将DeepSeek接上车,情况就不一样了,比如我们来看吉利座舱接入DeepSeek的表现。


我们想知道某条路线经过的湖泊叫什么名字,需要先把路线输给DeepSeek。


而接入座舱后,它拥有路线记忆,像一个共同出行的朋友,可以直接接茬。


或者你向它提出需求,表示“过会儿叫醒我”。


它可以给出“关窗、自动调节空调温度、睡眠模式氛围灯、座椅躺平”等反应。


评价座舱是否“聪明”的一个重要指标就是它能不能听得懂话。


最早语音助手只能识别特殊指令词,现在几乎可以完成“我冷了”“我饿了”等需求性的指令。


而DeepSeek极其擅长中文语境,无论是方言还是语义理解,都能更加贴合用户需求。


就像我们前面展示过的“陪聊”功能,DeepSeek可以实现车企们都在说的“情感座舱”。


它现在拥有声音,你在网页上可以跟它怎么聊,就可以跟这台车怎么聊。


逗趣拌嘴,风花雪月,人生理想,都是它擅长的领域。


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(网友和DeepSeek聊工作)


汽车给了AI“身体”,它还能够通过自然语言处理技术和语音识别技术实现语音控车,给出实际的动作反应。


当然如果你不爱用语音助手,它也能为你静静解决一些问题。


比如借助DeepSeek-Writer API,各位商务人士可以轻松解决会议纪要、营销文案甚至编程代码。


或者是通过分析历史数据,了解用户习惯,提供一些专属服务,比如用你最喜欢的音乐、空调温度迎接你上车。


我们之前一切优异的AI体验需要打开Deepseek的网页或APP,而现在坐进车内就进入了一个AI世界,同时享受到它用操控车辆的方式突破次元来“照顾”我们。


当然,以上仅针对于全面接入DeepSeek的车型。


如果只是支持在车机端使用DeepSeek网页版,那纯是凑热闹蹭流量了。


二、为什么选择DeepSeek


成本低是DeepSeek大火的一个标签,每100万个token的直接成本为1美金多一些,DeepSeek-R1 API 服务定价每百万输出 tokens 也就16 元,远远低于竞品。


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另外DeepSeek还是一个开源模型,其模型架构、训练细节以及相关代码都作了公开。


比如DeepSeek-R1开源了大量模型和训练细节,方便开发者深入了解算法原理,还可以进行二次开发和优化。


开发者还可以提交代码、报告问题或提出改进建议。


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而文心一言目前公开表示今年6月底开源,此前是闭源状态,其模型架构和训练细节不对外公开。


百度主要提供API接口,开发者只能通过接口调用模型功能,开发者也没什么社区参与,只能通过官方渠道反馈问题。


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相比起文心一言,DeepSeek是一个成本更低、自由度更高的选择。


对于车企来说,DeepSeek不止是优化座舱体验的工具。


比如吉利提到的“模型蒸馏”,通过DeepSeek开源模型提炼的新模型可以在本地车载芯片运行,减少云端依赖并提升响应速度,降低成本还节省算力。


另外DeepSeek的多模态模型具备视觉定位和视频理解能力,结合对环境内信息的分析,能够优化环境感知和决策。


比如实时分析摄像头、激光雷达传感器信息,对路上各种文字信息、障碍物目标作出更明智的判断,给出更合理的路径规划,从而在加减速、车道保持、避障上有更好的表现。


当然,DeepSeek也不是直接就能适配,数据准备和模型训练、系统集成和测试等都是技术活儿,即使上车也不一定表现相同,可能只能让语音助手会说更多的人话罢了。


有不少车企展示的案例都是用语音助手生成一篇文章或攻略,这在DeepSeek上车之前就有很多车型可以做到。


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我们无法通过这些短视频看出各家到底用DeepSeek涨了多少实力,只能说智能车能不能吃住这波流量,还得靠线下跟车主碰碰。


毕竟我们都很清楚,他们需要的不是一个用来打开大模型网页的车机。

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