多家车企接入DeepSeek DeepSeek的横空出世，正在以技术普惠的姿态重塑智能驾驶的竞争逻辑。通过算法创新与开源生态，这款国产大模型不仅降低了智能驾驶的研发门槛，更以“效率革命”推动行业加速向高阶智驾跃进。
算力成本重构：从“堆硬件”到“算法提效”
传统智能驾驶依赖高算力芯片堆砌，而DeepSeek通过知识蒸馏技术，将车端模型压缩至原体积的1/5，推理响应时间缩短超50%，算力利用率从近乎满载降至65%。这一突破使城市NOA（导航辅助驾驶）方案成本有望降至6000元，让15万元级车型也能实现高阶智驾功能，加速技术平民化。比亚迪、吉利等车企正基于此开发低成本纯视觉方案，推动智驾向中低端市场渗透。
多模态能力跃升：极端场景的“类人决策”
DeepSeek的跨模态迁移能力，使车辆在断头路、复杂路口等极端场景下的决策逻辑更接近人类驾驶员。测试显示，其模型在275个视频场景中得分97分，显著优于其他开源模型。这一特性正被应用于小鹏、理想的城区NOA研发，通过强化复杂路况的语义理解，缩短算法训练周期30%以上。
行业格局重塑：开源生态打破技术壁垒
开源模式让中小厂商快速接入顶尖AI能力。长城、广汽等传统车企通过DeepSeek实现智能座舱交互响应速度从秒级提升至毫秒级，并构建个性化服务矩阵，与新势力车企的体验差距显著缩小。而Momenta、大疆等算法公司则利用其优化感知模块，将小算力芯片的生命周期延长2-3年。
然而，DeepSeek的普及也伴随挑战：数据闭环能力不足的车企可能陷入“同质化竞争”，而算力密度的提升仍需匹配国产芯片的适配性突破。但不可否认，这场由AI驱动的智能驾驶效率革命，正让中国车企在全球赛道实现“弯道超车”成为可能。
