近期，DeepSeek的熱度持續(xù)攀升，這股熱潮甚至吸引了眾多國內(nèi)車企的注意。一時間，多家車企紛紛宣布與DeepSeek展開合作，將這一前沿技術(shù)應(yīng)用于汽車領(lǐng)域。嵐圖、極氪、智己、寶駿以及比亞迪等車企，幾乎在同一時間段內(nèi)宣布了與DeepSeek的最新R1模型的融合。
這股風(fēng)潮甚至蔓延至了車機企業(yè)，斑馬智行和億咖通等也相繼宣布，他們的產(chǎn)品已經(jīng)與DeepSeek的R1模型實現(xiàn)了深度融合。隨著消息的不斷傳出，這一名單還在不斷延長。
面對這一連串的合作消息，不少消費者心中充滿了疑問。DeepSeek在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用究竟有何意義？車企們所宣稱的深度融合究竟是如何實現(xiàn)的？車載版DeepSeek與網(wǎng)頁版又有何不同？更重要的是，這些車企是否僅僅是為了營銷熱度而“硬蹭”DeepSeek？
經(jīng)過深入研究后，我們不難發(fā)現(xiàn)，DeepSeek的成功對汽車行業(yè)確實有著積極的影響，但車企們的應(yīng)用方式卻并非最優(yōu)解。DeepSeek的R1模型之所以備受矚目，關(guān)鍵在于其采用了強化學(xué)習(xí)與獎勵模型相結(jié)合的方式，從而涌現(xiàn)出了強大的推理能力。然而，目前車企們大多只是將DeepSeek作為語音助手的升級版，這樣的應(yīng)用方式顯然未能充分發(fā)揮其潛力。
那么，車企們究竟是如何將DeepSeek應(yīng)用于汽車上的呢？據(jù)了解，他們并沒有選擇直接在車機中安裝App這種簡單直接的方式。相反，他們更多地采用了模型融合與蒸餾的技術(shù)。通過將DeepSeek的R1模型與自有模型在底層算法上進行融合，部分品牌還利用模型蒸餾技術(shù)，將R1模型壓縮成體積更小的小模型，以便在車端使用。
這樣的做法，實際上是為汽車上的AI模型增加了一個DeepSeek的“buff”，使其在一定程度上具備了R1模型的能力。然而，這些模型的主要作用仍然是提升語音助手的智能化水平，讓語音助手在交流時更加自然流暢。這樣的改進，雖然在一定程度上提升了用戶體驗，但并未真正發(fā)揮出DeepSeek的強大潛力。
事實上，DeepSeek的R1模型更適合應(yīng)用于智能駕駛領(lǐng)域。其強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模式，能夠讓智能駕駛系統(tǒng)在不斷試錯中領(lǐng)悟出最高效的駕駛路線。這樣的能力，對于提升智能駕駛系統(tǒng)的安全性和效率具有重要意義。然而，目前車企們似乎并未意識到這一點，仍將DeepSeek主要應(yīng)用于語音助手領(lǐng)域。
當(dāng)然，對于那些在座艙AI方面存在短板的車企來說，利用開源的DeepSeek-R1進行查缺補漏，確實是一個不錯的選擇。但這樣的應(yīng)用方式，仍然未能充分發(fā)揮DeepSeek的真正價值。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入拓展，我們期待DeepSeek能夠在智能駕駛領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
不過，想要將DeepSeek真正應(yīng)用于智能駕駛領(lǐng)域，仍然面臨不少挑戰(zhàn)。強化學(xué)習(xí)的試錯過程需要巨大的算力資源，這對于許多車企來說是一個不小的難題。強化學(xué)習(xí)還容易出現(xiàn)“幻覺問題”，即模型在訓(xùn)練過程中可能會涌現(xiàn)出一些不符合事實的內(nèi)容。這就需要車企在設(shè)計獎勵模型和微調(diào)措施時，花費更多的精力來限制AI的發(fā)揮。
盡管如此，我們?nèi)匀幌嘈?，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入拓展，DeepSeek有望在未來的智能駕駛領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。這一前沿技術(shù)的引入，或?qū)槠囆袠I(yè)帶來一場革命性的變革。
