随着DeepSeek大模型在全球掀起的人工智能创新之后，多家车企近日相继表示与DeepSeek 模型完成深度融合，一场汽车智能化的浪潮正席卷而来。

车企正月很“忙”，五天九家车企宣布与 DeepSeek 融合

       2025 年春节后，汽车行业掀起了与 DeepSeek 融合的热潮。2 月 6 日，吉利汽车率先官宣，其自研的星睿大模型与 DeepSeek - R1 已完成深度融合。通过利用 DeepSeek R1 模型对星睿车控 FunctionCall 大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练，吉利车载 AI 不仅能精准理解用户的模糊意图，还能基于车内外场景主动分析用户潜在需求，大幅提升智能交互体验 ，这一消息瞬间吸引了整个汽车行业和科技圈的目光。

       次日，2 月 7 日，极氪也紧随其后，官宣旗下自研 Kr AI 大模型与 DeepSeek R1 大模型完成了深度融合，并且智能座舱助手 AI Eva 也已集成并即将上线。极氪相关负责人表示，后续智舱团队会以 Deepseek - R1 大模型为基础，持续训练自研大模型的推理能力，提升对用户模糊意图与隐性需求的理解与预测精准度，让用户感受到更加智能、贴心的座舱服务。

       同样在 2 月 7 日，岚图汽车官方微博证实其智能座舱已经与 DeepSeek 完成深度融合，并计划在 2 月 14 日开启 DeepSeek 全民知识蒸馏训练，岚图知音和梦想家将率先搭载，岚图知音也成为汽车行业首个融合 DeepSeek 的量产车型。从 2 月 14 日起，岚图知音用户可通过 OTA 更新，体验到 AI 语义识别、AI 作诗、AI 作画、AI 对联、AI 闲聊、AI 信息实时检索等丰富功能 ，为用户带来前所未有的智能座舱体验。

       2 月 8 日，又有 5 家车企宣布接入 DeepSeek，让这股融合热潮进一步升温。宝骏汽车宣布，其灵语智舱与 DeepSeek 大模型已完成深度融合，宝骏享境完成实车装载，未来，宝骏云海、宝骏悦也 Plus 等车型也将陆续通过 OTA 实现应用。通过中枢大模型可靠性优先的 1 + N 协同式智能体架构，实现 DeepSeek 和中枢大模型的 “双模” 部署，可实现车辆任务智能调度，即用户简单问题快速响应、复杂问题深度思考后精准回答。

       智己汽车宣布，其智能座舱也已深度引入 DeepSeek 大模型，并与豆包、通义等大模型合作，通过深度联合训练，构建多场景插拔式 AI 矩阵平台，为用户提供更加多元化、个性化的智能交互体验。

       东风汽车宣布，公司旗下自主品牌已完成 DeepSeek 全系列大语言模型接入工作，并将于近期陆续搭载应用在东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米等公司旗下自主品牌车型。

       零跑汽车宣布，部署 DeepSeek - R1 的零跑全新座舱即将上线。目前，小零 GPT 大模型已接入 DeepSeek - R1，同时，DeepSeek - R1 大模型已在零跑内部 IT 团队运营部署，辅助工作提效，为零跑汽车在智能座舱和企业运营方面带来双重助力。

       长城汽车 CTO 吴会肖 2 月 8 日在微博上发文宣布，DeepSeek 的 demo 在长城汽车上已经跑通，Coffee Agent 已完成融合适配。近日，长城汽车自主研发的 Coffee Agent 大模型已与 DeepSeek 完成深度融合，助力 DeepSeek 带来的 “算力平权” 革命，力推智能服务的全面普及。长城汽车 Coffee Agent 将融合 DeepSeek R1 模型的特点，增强 Coffee Agent 的理解、思考和推理能力，为用户提供更智能的服务 。

     2月9日，DeepSeek与车企深度合作再添新丁，上汽荣威飞凡官宣与 DeepSeek 达成深度技术融合，将全面提升对用户模糊意图与隐性需求的理解与预测精准度，为用户提供更智能的座舱交互体验。

        短短几天内，九家车企纷纷宣布与 DeepSeek 深度融合，这一现象充分彰显了 DeepSeek 在汽车智能化领域的强大吸引力和巨大潜力，也预示着汽车智能化发展将迎来新的高潮。

DeepSeek三方面”大作为“  用户驾车体验感飙升

       在智能驾驶领域，DeepSeek 的技术应用为车企带来了从辅助驾驶向自动驾驶迈进的关键动力。以其推理模型 DeepSeek - R1 为例，该模型具备强大的多模态数据处理能力，能够实时分析车载摄像头、激光雷达等传感器传来的海量信息。在复杂的城市道路环境中，车辆周围的路况瞬息万变，行人、车辆、交通信号灯等各种元素交织在一起。DeepSeek - R1 模型可以对这些传感器数据进行深度解析，快速准确地识别出不同的物体和场景，从而优化路径规划。当遇到前方道路拥堵时，它能迅速为车辆规划出一条最优的绕行路线，避免拥堵，节省出行时间。在高速行驶过程中，对于突发障碍物或者行人等紧急情况，该模型可以在瞬间做出反应，及时向车辆控制系统发出指令，实现自动紧急制动或者避让操作，有效降低事故发生的概率。

       此外，DeepSeek 的强化学习（RL）框架也为自动驾驶的发展提供了有力支持。以 R1 - Zero 模型为例，它通过纯 RL 训练可生成长链推理（long CoT），能够模拟人类驾驶员在面对突发事件时的反思与策略调整过程。从而通过不断地学习和训练，这些模型能够逐渐适应各种复杂的驾驶场景，为实现无需人工干预的自动驾驶奠定了坚实的基础。

      在智能座舱交互方面，DeepSeek 带来了一系列令人瞩目的创新。在自然语言交互本地化优化上，DeepSeek 凭借其在中文场景下的卓越表现（如 C - Eval 评测 86.5 分），能够深度理解用户的方言和口语化指令。即使用户用方言说出 “我想找个附近有好吃火锅的地方，顺便充个电” 这样模糊且口语化的需求时，搭载 DeepSeek 技术的智能座舱系统能够迅速理解用户的意图。

DeepSeek 还实现了办公与娱乐场景的无缝衔接。在参加完重要会议后，用户可以在返程的车上，通过语音向智能座舱系统讲述会议的主要内容和要点，系统即可用办公软件快速生成会议纪要，用户稍作修改后就能直接发送给同事，大大提升了商务出行的效率。同时，在娱乐方面，用户可以根据自己的喜好，通过语音指令让系统播放电影、电视剧、音乐等各种娱乐内容，打造专属的移动娱乐空间。

在能源管理方面，DeepSeek 为车企提供了全方位的技术支持。在电池健康监测上，DeepSeek 的数学推理能力使其能够对电池的充放电数据进行深入分析，精准预测电池的寿命衰减曲线。如果发现用户有频繁急加速、急刹车等不良驾驶习惯，这些习惯会对电池的寿命产生负面影响，DeepSeek 会及时向用户发出提醒，并根据用户的驾驶习惯和电池当前的状态，推荐最佳的充电策略，如在合适的时间进行充电、控制充电速度等，以延长电池的使用寿命，降低用户的使用成本。