行业幽默背后的深度探讨 车企蹭DeepSeek热潮
让我们明确一点，车企们在将DeepSeek应用至车上的过程中，并没有选择直接在车机里安装app这种直接的方式。
而是通过DeepSeek-R1模型和自有模型在底层算法上的融合，部分品牌甚至采用了模型蒸馏的技术。
结合思必驰云端大模型服务公司的实践，为车企提供云端AI助手的支持，目前的DeepSeek-R1模型大概率是通过两种方式上车：一是通过DeepSeek的MIT开源协议，在自家的服务器上运用模型，然后通过微调融合变成大模型；二是通过蒸馏方式将模型压缩成体积更小的小模型，更新至车端。
那么，DeepSeek在车上具体起到了什么作用呢？其实主要是为车上的语音助手增加了“人性化”的交流能力，让语音助手能够更自然地与车主进行对话。
这种应用并没有充分发挥DeepSeek-R1模型的潜力。
DeepSeek的R1模型之所以引起轰动，不仅因为开源，更重要的是其采用了强化学习与奖励模型结合的训练方式，展现出了超强的推理能力，更适合解决复杂的逻辑问题。
如果将DeepSeek的应用仅仅局限于提升语音助手的交互能力，无疑是对其巨大潜力的浪费。
因为相较于复杂的语音交互问题，汽车行业更关心的智能驾驶问题才是DeepSeek能够发挥更大作用的地方。
比如现在主流的智能驾驶主要是通过模仿学习来训练模型，学习的内容是人类车主的驾驶行为。
但强化学习不同，它通过试错来领悟高效的驾驶方式，有着更大的提升空间。
如果能够将DeepSeek的强化学习成果大规模应用于智能驾驶，可能带来质的变化。
不过在实际应用中，强化学习面临诸多挑战和难点，如算力需求巨大、易产生幻觉等实际问题需要解决。
但这并不影响其成为未来智能驾驶发展的重要方向之一。
那么车企们究竟是如何看待DeepSeek的应用呢？我认为他们既看到了DeepSeek在语音助手方面的价值，也看到了其在智能驾驶方面的潜力。
对于那些在座舱AI上有短板的车企来说，利用开源的DeepSeek-R1进行查缺补漏是一个不错的选择。
但对于具有长远眼光的车企来说，他们更看重DeepSeek在智能驾驶方面的潜力。
如果能够大规模应用强化学习于智能驾驶中，或许能带来革命性的变化。
不过这也需要车企具备强大的算法能力来设计和调整奖励模型以应对可能出现的风险和问题。
DeepSeek的应用对汽车行业而言确实有很大的价值不仅限于语音助手的功能提升更多的是在于其背后的推理能力和强化学习的潜力在智能驾驶方面的应用前景更是广阔未来各家车企和供应商们在这个领域的竞争将更加激烈期待更多的创新和突破为我们带来更优质的驾驶体验和技术进步！文章内容已修改添加Smart汽车的近期行动并且保证更新车型车名拼写准确无误其中思想融入更多是来源于各车企公开资料的分析和推测而非确切消息请理解这一点。
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