知道DeepSeek這把“火”遲早點燃車圈，但沒想到這么快。

1月20號剛剛發(fā)布的大模型R1，就是讓全世界尤其是海外“震驚”的那一版，現(xiàn)在已經(jīng)官宣上車。

更沒想到，車圈率先擁抱國產(chǎn)頂尖大模型能力的，是它。

誰上車了DeepSeek大模型？

率先上車DeepSeek大模型的是它杭州老鄉(xiāng)——吉利汽車。

給用戶的體驗升級，目前集中在人車交互層面。

后續(xù)吉利智能汽車AI不僅能對用戶的模糊意圖實現(xiàn)精準(zhǔn)理解，進(jìn)而準(zhǔn)確調(diào)用約2000個車載接口，還能基于車內(nèi)外場景主動分析用戶潛在需求，并為用戶主動提供車輛控制、主動對話、售后等等服務(wù)。

例如自動調(diào)整座椅、提醒車輛保養(yǎng)、擁堵時推薦繞行路線，或根據(jù)用戶日程提前規(guī)劃充電等等。

可以理解為對吉利原有的交互模型一次全面的升級，徹底打通了車機UI、交互助手與數(shù)千種汽車原子化功能的壁壘，“可見即可說”不再限定在某些特定領(lǐng)域，擴(kuò)展到全車智能。

據(jù)透露，吉利主要使用了知識蒸餾手段，智能車參考之前詳細(xì)科普過，主要通過讓一個較小的模型學(xué)習(xí)較大模型的預(yù)測分布來獲得類似的表現(xiàn)。出現(xiàn)個別的能力不足和輸出異常，可以補充有限數(shù)據(jù)使用強化學(xué)習(xí)的方案調(diào)整。

吉利具體怎么做的沒細(xì)說，不過可以推測應(yīng)該是將617B參數(shù)的R1大模型，基于星睿自身的車控FunctionCall大模型、主動交互端側(cè)大模型等核心組件進(jìn)行蒸餾，將R1大模型訓(xùn)練成適應(yīng)智能汽車交互場景，并且能在車端跑起來的狀態(tài)，之后在融合進(jìn)吉利自己的技術(shù)體系里。

之所以能這么操作，離不開R1大模型本身的技術(shù)特征。

與之前常見的大語言模型不同，R1顯著的特征有兩個，一是多模態(tài)能力更強，二是訓(xùn)練成本更低。

前者來自R1的架構(gòu)級創(chuàng)新，包括Multi-Head Latent Attention（MLA）、DeepSeekMoE和Multi-Token Prediction（MTP）。

MLA解決長序列處理的效率問題，將過程中的鍵和值壓縮成低秩的潛在向量，顯著降低了推理過程中的內(nèi)存占用。這種機制使得DeepSeek-V3能夠處理如整本書或高分辨率圖像這樣的長序列，同時保持較低的計算開銷。

MoE模型通過將任務(wù)分配給不同的“專家”來處理，即在處理每個 token 時，僅有部分參數(shù)被激活，這使得模型能夠聚焦于一小部分經(jīng)過高度訓(xùn)練的專家模塊，從而快速且精準(zhǔn)地給出答案。

MTP的意思是多token預(yù)測目標(biāo)，即在每個步驟中預(yù)測多個未來的token。這種方法增強了模型的文本生成能力，特別是在長文本生成任務(wù)中，能夠生成更加連貫和上下文豐富的文本。

后者來自訓(xùn)練過程中的創(chuàng)新，比如FP8混合精度訓(xùn)練、DualPipe管道并行性和跨節(jié)點全對全通信內(nèi)核等優(yōu)化技術(shù)，實現(xiàn)了高訓(xùn)練效率。完整訓(xùn)練需要278.8萬個H800 GPU小時，成本約為557.6萬美元，僅為傳統(tǒng)大模型數(shù)十分之一。

R1發(fā)布兩周左右就落地上車，核心依然離不開它強大的多模態(tài)能力，以及低廉鏈接的訓(xùn)練方式、成本。

實際上R1相比以往任何基礎(chǔ)大模型，都更容易被應(yīng)用到千行百業(yè)的具體場景中。

而應(yīng)用在智能汽車上，上車方式不是簡單在吉利的車機上安裝一個DeepSeek應(yīng)用，背后DeepSeek給吉利的技術(shù)支持，不再僅僅局限于授權(quán)一個API，而是把震驚全世界的R1大模型能力，融合進(jìn)吉利自己的技術(shù)體系。

車企沒有AI能力，接不住DeepSeek

何小鵬是第一個公開談?wù)揇eepSeek的車企老板，昨天剛剛在內(nèi)部開工信中承認(rèn)DeepSeek在AI領(lǐng)域取得了顯著成就，并預(yù)測AI將在未來十年驅(qū)動汽車行業(yè)產(chǎn)生巨大變革。

隨著吉利的新進(jìn)展，后續(xù)DeepSeek毫無疑問會迎來一波上車熱潮，各家爭先恐后官宣。

DeepSeek大概率會成為類似華為ADS、高通8295、英偉達(dá)Orin一樣的旗幟圖騰，深深烙印在用戶思維中，成為智能車的核心產(chǎn)品力和賣點之一。

不過和這些具體的產(chǎn)品功能相比，DeepSeek對于整個智能汽車產(chǎn)業(yè)影響可能更深遠(yuǎn)。

吉利與DeepSeek的合作方式，是將R1模型的知識能力蒸餾融合進(jìn)自研模型。實際上這也是目前DeepSeek在千行百業(yè)落地的模式。

因為DeepSeek率先實現(xiàn)了高性能低成本、泛化能力好又方便部署的大模型，不必（或者說當(dāng)下也沒條件）分出團(tuán)隊針對某種應(yīng)用場景專門研發(fā)模型。

所以作為車企，沒自己的東西，還真接不住DeepSeek：必須具有大模型基礎(chǔ)能力和產(chǎn)品，以及綜合研發(fā)、維護(hù)、迭代的體系化AI能力。

這也是從車企角度看，吉利會成為第一個官宣上車DeepSeek的原因。

整個星睿大模型是一個技術(shù)體系，吉利已經(jīng)搭建了3年之久。包括車控大模型、主動交互端側(cè)大模、云端大模型、多模態(tài)融合引擎、算力基礎(chǔ)設(shè)施等等。整合了自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別、多模態(tài)交互等AI技術(shù)，支持車輛控制、語音交互、場景化服務(wù)等功能。

DeepSeek“上車”后，也不會局限于只能座艙的交互應(yīng)用。未來，DeepSeek R1的生成能力可以用來模擬復(fù)雜駕駛場景，加速算法迭代…

所以最前沿的大模型技術(shù)進(jìn)入汽車行業(yè)，眼下還不是大水漫灌讓所有玩家水漲船高，只有自身AI能力積累最深的頭部車企，才能接住最早的一波紅利。

以前是AI公司專門成立汽車團(tuán)隊和子公司，以項目形式作為乙方交付；國產(chǎn)基礎(chǔ)大模型突破后，這種合作方式被顛覆，車企需要根據(jù)大模型的特征調(diào)整自己的技術(shù)體系和功能落地。

當(dāng)然對車企本身自研能力和大模型基礎(chǔ)提出更高要求。