最近有很多车企不断的宣布自己的车机系统、联网功能深度绑定接入的deepseek。我能理解大家很想趁着deepseek爆火的这阵风吹过去之前，也蹭一下，看看能不能稍微顺带着促进一下自己的声量和销量。
撰稿｜吕嘉豪
编辑｜周 展
视觉｜慢 慢
那车机系统接入deepseek这件事，困难吗，不困难。这个东西是开源的，网上很多平台都用自己的服务器接入了，只要你有钱，你甚至可以本地部署满血版本的deepseek。所以，把本来就联网的车机系统接入deepseek的功能，对于开发编程的人来说，基本属于无伤打野。
那这件事，厉害吗，不厉害。车还是车，不会因为接入了deepseek就变成汽车人。你手机装了deepseek也没让你多赚钱，电脑网页浏览deepseek，也没让你超神上分。
那这件事有用吗？很有用。它能让车把现有的功能践行维度拉升好几个档次。举个例子，你平时炒菜的时候，教程说盐少许，味精适量，耗油两勺，你可能就懵逼了。少许是多少，适量是多少量，两勺是大勺还是汤勺？
而这时候如果deepseek接入了你的大脑，它能再你的大脑里生成一个指标，你去放调味料，每到一个节点你的大脑会不由自主的出现一些“感觉”，比如够了，可以了，多了，少了，再来点。这个是由内而外的一种“理解能力”的提升，是deepseek赋予你的，不属于你本身的能力。所以这就出现一个前提，deepseek教你怎么放调料，是基于你会烧菜，他教你如何做的更好，而不是让你一夜之间成为大厨。
说了这么多和车没关系的东西，我是希望大家能在听接下来枯燥的内容之前，能够理解车机接入deepseek这件事的本质是什么。
是什么？是让车机系统更好地运行来服务车主。
我们拿吉利来举个例子好了，为什么选吉利我这边也说一下啊，一方面Flyme Auto几乎是不分价格全系上车，适用性广泛，不算是特例，另一方面，吉利最近也开源了和阶跃星辰合作开发的AI视频生成模型Step-Video-T2V，更具有AI时代算法功能体现的代表性。
首先我们来聊聊接入deepseek之类的AI模型，是怎么来帮助车机系统升级“理解”能力的呢？和我们平时电脑、手机使用网页版和app不同，在系统内接入deepseek能够实现几乎整车数据的覆盖和计算。手机用app的时候，他肯定没法翻过你的主屏幕，去微信里看你给多少个异性发晚安了对吧，但是车机系统里，它就可以在接入的瞬间看到你这个月用导航去了几次金足印象，分别在几点，多久之后回来发动的车，甚至还可以调动摄像头后台数据查看你副驾坐过谁。当然，你不用害怕，它目前还是一个你沉默的朋友。
在接入数据的同时，它能做到的是去和车企本身的算法结合，注意，不是融合，融合是指算法+deepseek生成了一个新东西，比如贾维斯+心灵宝石+雷神（参数丨图片）之力=奥创or幻视。而deepseek目前在车机里，只是一个帮助钢铁侠完成手头事务，更好的统筹安排提供意见的贾维斯角色而已。
举个例子，比如吉利自研的电池温控系统，本来是设计温度到xx℃的时候要进行温控了，接入deepseek之后，deepseek发现今天气温太高了，于是告知算法，可以进行提前温控准备，以降低可能0.0001%的风险。
再举一个例子，在进行高阶智驾的时候，车一般都是自己开自己的，能够让你零接管点对点的自动驾驶已经是很优秀了。但接入AI模型之后，我们能在这个过程中实现更多形式。比如吉利，它目前是用Step-Audio大模型和吉利星睿AI大模型来大幅提升语音指令响应速度和训练情感理解与表达能力。车主一旦说到：“导航，快迟到了”，系统就会自动规划更快路线，还会主动询问是否需要播放轻音乐缓解情绪。而在高阶智驾的算法端，AI则会给它出一些“多变道、压限速、多超车、时刻寻找最优路线切换”的任务指示。
再再举一个例子，现在鸿蒙OS的小艺，她的优势在于连续对话的连贯性和单句多要求的识别性非常好。而接入deepseek之后的任何一个车机，几乎都可以轻松做到这些，而且它还能够识别和理解你说的“车窗微开”；“离家5分钟之前帮我打开卧室空调”；“我老婆又生气了晚上要带她出去吃饭，但她不吃日料但是又想吃生的海鲜，不想喝酒但是又想体验微醺，不喜欢身上有味道但是又很久没吃火锅了，能不能帮我想想还有哪家餐厅比较好”这种问题。
不难看出，无论是从机械管控的领域、车路协同的领域、人车家生活互联的领域，只要是有算法和功能接入的地方，deepseek的上车就能实现功能覆盖性的革命性升级，甚至能够补足非常多原来车机功能理解能力很烂的短板。
很好理解，本来不会写东西的人，只要把自己要的主题输入给deepseek，它就能自动帮你写，对吧鲁树人？
而向未来发展的过程，很可能这些被动的体现会转化为主动的体现，比如在你设定长距离导航的时候提醒你车内续航里程不足等等。甚至也许将来，你可以跟他说，帮我维持车内始终处于26℃，然后你上车以后基本不用去操心空调的开和关以及风量、温度的调节了。
但是，deepseek的接入也会带来一些潜在的问题，比如车机系统目前基本都是100%响应指令，但数据太多调动太充分之后，就比较容易出现隐私泄露的问题。还有就是在使用deepseek的过程中，也许有些简单的体验会变得复杂化，比如你说，帮我把窗关了。结果deepseek和车机就开始讨论，它说关窗，说的是前后左右哪一个，还是天窗，还是家里主卧的窗户，这种情况又该如何避免发生，也是一个值得考量的问题。
车企把自己的车机系统接入deepseek，其实很符合现在软件开发的思路流程，先在市场登陆Beta版，然后让用户体验打回来再去修缮改进，等于把偶发性的困境和难题都丢给消费者去反应和体验，属实是为了自己的名声牺牲了别人。
但问题也不大，实际上大家都知道，车机接入deepseek的核心价值是在于：车企要围绕驾驶安全、效率、个性化需求设计功能（而非简单移植手机AI），那么车载AI则能显著提升体验。毕竟车企需明确车载AI的定位——成为驾驶场景的“智能协作者”，而非手机功能的延伸，才能真正实现技术赋能的价值。
