最近半个月,车企纷纷宣布旗下的新能源车型已经深度融合了DeepSeek,并且通过视频或者图文加以确认。比亚迪、吉利、奇瑞、长安、上汽、东风等主流车企均在列。一时间,如果没有宣布融入的,几乎都会被理解为再一次落伍于时代。
在此期间,一众合资与豪华品牌既没有表态,也略显尴尬。更何况是还在卖的燃油车,都不知道还能表达什么好。除了继续强调驾驶的乐趣,以暗讽“自动驾驶没有乐趣”之外,实在也没有太强的对比竞争力了。智能化时代本身就是解放人类精力而来的,尤其是减少重复劳动和机械操作。如果还让人追求驾驶乐趣,那应该在赛道或者原野比较适合。就像骑马也是有驾驶乐趣的,前提是别在大城市。在充满压力和拥堵的大都市,是机器主动服务人,还是人主动操作机器合适,大家都懂。
人工智能的第一步也是解放二字,让人们能够快速地搜寻到对世界的答案而不必通过漫长的积累、分析、采集与整合。但是DeepSeek及其先驱ChatGPT等,还有更加深层的功能,前者重在现有的知识世界中推理编辑,后者重在无中生有,凭空创造。这些不仅是解放了体力,甚至也解放了脑力和想像力。脑子不好使,AI是天使。
AI的部署解决的不只是重复性问题,而是开放性领域。那么用在车机上,就不仅仅是智能汽车有没有驾驶乐趣的争论,而是全方位接管的问题,这一点来说,又把燃油车抛出了几千里。诸如将DeepSeek部署在新能源汽车车机系统中,可能带来以下积极变化。
首先就是厂商都在鼓吹的,也能直观看到的智能化交互体验升级。通过更强大的自然语言处理能力,实现多轮复杂对话、上下文理解和方言识别,使语音助手更拟人化。下一步就是多模态交互,结合视觉识别(如手势、表情)与语音控制,提升驾驶场景下的操作便捷性和安全性。这一点,很多车企通过接入,都在努力去做。
但是更关键在于,它具有自动驾驶与辅助驾驶优化的作用。比如通过AI算法优化传感器数据融合,提升车道保持、自动泊车等功能的精准度。深度学习模型可针对复杂路况(如雨雪天气、夜间行驶)动态调整驾驶策略,提高安全性。此外还能分析用户驾驶时间、路线偏好、音乐选择等数据,主动推荐充电站、通勤路线或娱乐内容、自动调节空调、座椅姿态及氛围灯。
更深远的,它还能推动车联网与生态协作。比如V2X通信优化,AI处理车与车、车与基础设施的数据交互,提升协同驾驶效率。深度整合城市交通数据,实现动态路径规划以减少拥堵,甚至参与电网削峰填谷(V2G技术)。
这些理想图景的实现,都有赖于车机的算力及硬件支持,涉及外部的,还有城市智能网络的支持。有一点可以明确的是,新能源汽车从“交通工具”向“智能移动终端”转型,通过数据驱动和AI自适应能力,实现安全、效率、体验的全面升级。在这个道路上,谁是真的深入融合,还需要两三年甚至更长时间才能看出来。但是可以肯定的是,谁用得好,用户一试便知晓。
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