不过，你也别想着这种人机交互好像是把漫威里面钢铁侠的机器人助手贾维斯请到车上一样，实际体验和营销还是有很大的差距。比如deepseek有很多个版本，不同版本的"智商"差距还是很大的，即便是目前最强的R1版本，假如后台为了行车安全对后台模型参数进行针对性的调整，最终的表现也是不尽相同。所以20多家车企和deepseek合作，那么合作的是什么版本呢？是满血版还是阉割版呢？
上面我们说的这些就是deepseek上车，对于我们消费者最直观的体验了，没错，现阶段能让我们感知到的就只是这些。
接下来就是第二个问题，deepseek上车对于汽车行业有什么影响？这个问题更多的是车企的体验。DeepSeek接入车企之后可以辅助车辆的工程研发和设计，比如以前需要花很长时间画出来的一些草稿，它可以很快根据你的需求画出来，而且还可以让它发挥想象，画出一些你意料之外的惊喜，这里是有实际操作案例的，长安汽车就利用AI辅助设计，新车的研发周期从42个月缩短至36个月。
前面我们提到deepseek是拥有高级多模态理解能力的开源模型，他不仅能听，还能看，这对于现在非常卷的智能辅助驾驶起到了非常高效的作用，听起来好像挺难理解，别急，听我说完就懂了。现在的很多车企在智驾领域都在尝试视觉语言模型，经过一通竞争发现，还是要视觉感知方案为主，激光为辅，开发这样一套系统，需要非常庞大的算力和数据成本。就像我们人的眼睛一样，你现在看到某一个东西，你就知道这是什么，但你并不是与生俱来就有这个能力，而是从小一点一点学习，随着年龄的增长、大脑不断的训练，才能达到现在的这个水平。视觉语言模型也一样，你要让它通过摄像头识别周围的环境，然后再学会遇到什么样的场景要有什么样的处理方式。但是这个过程没有这么简单，它感知到的这些信息要经过标注之后才能进行模型训练。
