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人工智能aiAI赋能汽车除了与DeepSeek聊天还能做什么？

　　吉利汽車與DeepSeek達成合作，深度融合DeepSeek R1大模型的頂尖認知能力與吉利智能汽車全域AI技術體系。

　　2.通過合作，吉利智能汽車AI將能對用戶的模糊意圖實現精准理解，准確調用約2000個車載接口。

　　3.同時，AI大模型將在智能座艙和自動駕駛等領域發揮重要作用，提升汽車與人之間的交互體驗。

　　4.事實上，衆多車企如蔚來、小鵬、理想等都在擁抱AI大模型，以提升智能座艙和自動駕駛的性能。

　　5.然而，AI大模型在汽車領域的應用仍面臨成本挑戰，頭部車企在上的投入以十億計。

　　在剛剛過去的春節假期中，科技圈最火的話題就是DeepSeek的橫空出世。DeepSeek不僅在科技圈熱鬧，並且成功出圈，AI再次成爲全民熱議的話題。隨著DeepSeek的火熱，不少品牌都開展了與DeepSeek的合作，吉利也成爲首家與DeepSeek合作的車企。

　　2月6日，吉利汽車宣布，自研大模型與DeepSeek已完成深度融合。繼2025CES發布行業首個“智能汽車全域AI”技術體系後，吉利AI科技再度領跑，攜手DeepSeek，通過深度融合DeepSeek R1大模型的頂尖認知能力與吉利智能汽車全域AI技術體系，重新定義智能汽車的人機交互及智能駕駛，共同推動AI科技在智能汽車領域的普及。

　　攜手DeepSeek-R1模型，吉利將對星睿車控FunctionCall大模型、汽車主動交✅互端側大模型等進行蒸餾訓練。

　　屆時，吉利智能汽車AI不僅能對用戶的模糊意圖實現精准理解，進而准確調用約2000個車載接口，還能基于車內外場景主動分析用戶潛在需求，並爲用戶主動提供車輛控制、主動對話、售後等服務，智能交互體驗將大幅提升，加速AI在智能汽車領域普及。

　　其實，吉利並非就著DeepSeek的熱度才進行的合作，吉利汽車早已開始重視AI。就在一個月前的2025CES展上，吉利汽車發布了“智能汽車全域AI”技術體系，該體系基于AI原生OS構建，覆蓋了消費者、企業服務以及空天地一體的智能生態。

　　據吉利介紹，基于該技術體系開發的AI銀河精靈、Flyme Auto智能座艙、無界空間等一系列AI技術成果，已陸續在量産車上使用。比如，銀河星艦7搭載的“星睿AI雲動力”，可通過AI實現全局尋優的智能決策，基于導航和大數據預測的慣用路線模式，進行油、電能源的分配。

　　如今，蔚來、小鵬、理想、極越、長城、吉利、廣汽等衆多車企均表示要擁抱AI大模型。這是因爲AI大模型✅可以在汽車智能座艙、自動駕駛等領域發揮重要的作用。

　　AI大模型在智能座艙的應用，主要體現在車載語音助手的使用上。AI大模型上車後，可以讓語音助手的實力大幅提升。

　　通過AI大模型的賦能，語音助手能夠更精准地捕捉用戶意圖，輸出自然、流暢且邏輯清晰的回答。同時，在AI大模型的賦能下系統可以通過高質量的大數據持續訓練，從而讓車載語音助手的智慧更加接近真人，與用戶交互過程中具備情感化，能夠識別用戶的複✅雜指令甚至情緒變化，豐富汽車與人之間的交互體驗。

　　像吉利與DeepSeek的合作，就是AI大模型在智能座艙上的一種典型表現。

　　不過，吉利這也不是第一次與人合作智能座艙，在2024年底突然離場的極越汽車，就是吉利與百度合作的品牌。極越搭載了SIMO智能交互系統，該系統具有多音區識別功能，能夠支持四個座位同時進行語音交互。同時還支持主駕免喚醒、連續說、全場景、車外語音等功能，用戶坐在車內，可以隨時詢問SIMO，哪裏有景點，哪裏有加油站等生活信息，甚至還能夠根據電視劇情節，詢問這是哪一集。

　　在極越汽車突然離場之後，有不少車主都表示對“SIMO非常不舍”，也不能看出智能語音交互對車主體驗的提升。

　　要說AI在汽車領域真正的主力應用，還得是在自動駕駛領域。AI大模型可以處理複雜的駕駛決策任務，包括路徑規劃、障礙物識別、車輛控制等。通過不斷學習和優化，自動駕駛系統可以逐步提升駕駛安全性和舒適性。同時，AI大模型還可以與車輛傳感器、高清地圖等數據進行融合處理，實現更加精准的駕駛決策。

　　AI大模型的自學習算法能力在汽車駕駛過程中發揮的關鍵作用主要體現在感知和決策層面。

　　以往自動駕駛感知使用的都是各個小模型堆疊的方式，識別的原理就是自己先看，然後去知識庫裏比對。如果以往沒有學習過，那就無法准確識別出來。這種方法對于感知能力的提升是有限的，要知道路況的變化可謂日新月異。

　　簡單地說，就是以前的自動駕駛、輔助駕駛，車輛的答題只✅能答刷過✅的題，題庫中沒有的題就不會做。

　　AI大模型加入後，可以在有限的標注數據前提下找到相似障礙物之間的相關性。有了這個認知，在遇到新的物體時大模型可以對比這個物體與之前所認識的共性，由此判斷是否是個障礙物。

　　自從2020年特斯拉將Transformer+BEV大模型引入自動駕駛領域中便打開了AI大模型在自動駕駛領域應用的大門。2024年1月份，特斯拉基于端到端方案開發的FSD V12開始✅推送給美國普通用戶，其推送說明中就曾寫過，端到端神經網絡經過了數百萬個視頻片段的訓練，而這些視頻片段則替代了30萬行C++代碼。

　　大洋彼岸的中國新能源車企們也在推動AI大模型在自動駕駛領域的應用，小鵬、理想、比亞迪、華爲等衆多品牌都開始加大AI大模型的“上車”的速度。

　　在2024年，華爲的ADS 3.0、小鵬的AI天玑系統、理想的端到端+ VLM、小米的端到端+ VLM先後發布，同時比亞迪、上汽、長城、奇瑞等也在自家✅的騰勢、智己、魏牌、星途品牌車型上搭載端到端智駕。

　　如果體驗過端到端大模型智駕與此前的智駕，你就不難發現應用了端✅到端之後，車輛智駕能力的“台階式”提升，這也難怪業界普遍認爲2025年是車企在智駕上的“決戰之年”。

　　也許，汽車行業的淘汰賽節點沒有發生在“油與電”競爭，沒有發生在銷量成績追趕上，而是發生在了能不能“智駕”上。這一切，正是AI大模型在行業變化上的具象化表達。

　　不過，AI大模型可以減少程序員寫代碼，並不代表車企就可以“低成本”應用智駕。雖然端到端智駕不依賴堆人力寫代碼，爲車企節約了一定的人力、時間成本，但數據訓練所需的雲端算力卻非常燒錢。頭部車企用在AI大模型上的成本都是數以十億計，這不是小公司能跟得上的。