吉利汽车与DeepSeek达成合作，深度融合DeepSeek R1大模型的顶尖认知能力与吉利智能汽车全域AI技术体系。
2.通过合作，吉利智能汽车AI将能对用户的模糊意图实现精准理解，准确调用约2000个车载接口。
3.同时，AI大模型将在智能座舱和自动驾驶等领域发挥重要作用，提升汽车与人之间的交互体验。
4.事实上，众多车企如蔚来、小鹏、理想等都在拥抱AI大模型，以提升智能座舱和自动驾驶的性能。
5.然而，AI大模型在汽车领域的应用仍面临成本挑战，头部车企在上的投入以十亿计。
在刚刚过去的春节假期中，科技圈最火的话题就是DeepSeek的横空出世。DeepSeek不仅在科技圈热闹，并且成功出圈，AI再次成为全民热议的话题。随着DeepSeek的火热，不少品牌都开展了与DeepSeek的合作，吉利也成为首家与DeepSeek合作的车企。
2月6日，吉利汽车宣布，自研大模型与DeepSeek已完成深度融合。继2025CES发布行业首个“智能汽车全域AI”技术体系后，吉利AI科技再度领跑，携手DeepSeek，通过深度融合DeepSeek R1大模型的顶尖认知能力与吉利智能汽车全域AI技术体系，重新定义智能汽车的人机交互及智能驾驶，共同推动AI科技在智能汽车领域的普及。
携手DeepSeek-R1模型，吉利将对星睿车控FunctionCall大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练。
届时，吉利智能汽车AI不仅能对用户的模糊意图实现精准理解，进而准确调用约2000个车载接口，还能基于车内外场景主动分析用户潜在需求，并为用户主动提供车辆控制、主动对话、售后等服务，智能交互体验将大幅提升，加速AI在智能汽车领域普及。
其实，吉利并非就着DeepSeek的热度才进行的合作，吉利汽车早已开始重视AI。就在一个月前的2025CES展上，吉利汽车发布了“智能汽车全域AI”技术体系，该体系基于AI原生OS构建，覆盖了消费者、企业服务以及空天地一体的智能生态。
据吉利介绍，基于该技术体系开发的AI银河精灵、Flyme Auto智能座舱、无界空间等一系列AI技术成果，已陆续在量产车上使用。比如，银河星舰7搭载的“星睿AI云动力”，可通过AI实现全局寻优的智能决策，基于导航和大数据预测的惯用路线模式，进行油、电能源的分配。
如今，蔚来、小鹏、理想、极越、长城、吉利、广汽等众多车企均表示要拥抱AI大模型。这是因为AI大模型可以在汽车智能座舱、自动驾驶等领域发挥重要的作用。
AI大模型在智能座舱的应用，主要体现在车载语音助手的使用上。AI大模型上车后，可以让语音助手的实力大幅提升。
通过AI大模型的赋能，语音助手能够更精准地捕捉用户意图，输出自然、流畅且逻辑清晰的回答。同时，在AI大模型的赋能下系统可以通过高质量的大数据持续训练，从而让车载语音助手的智慧更加接近真人，与用户交互过程中具备情感化，能够识别用户的复杂指令甚至情绪变化，丰富汽车与人之间的交互体验。
像吉利与DeepSeek的合作，就是AI大模型在智能座舱上的一种典型表现。
不过，吉利这也不是第一次与人合作智能座舱，在2024年底突然离场的极越汽车，就是吉利与百度合作的品牌。极越搭载了SIMO智能交互系统，该系统具有多音区识别功能，能够支持四个座位同时进行语音交互。同时还支持主驾免唤醒、连续说、全场景、车外语音等功能，用户坐在车内，可以随时询问SIMO，哪里有景点，哪里有加油站等生活信息，甚至还能够根据电视剧情节，询问这是哪一集。
在极越汽车突然离场之后，有不少车主都表示对“SIMO非常不舍”，也不能看出智能语音交互对车主体验的提升。
要说AI在汽车领域真正的主力应用，还得是在自动驾驶领域。AI大模型可以处理复杂的驾驶决策任务，包括路径规划、障碍物识别、车辆控制等。通过不断学习和优化，自动驾驶系统可以逐步提升驾驶安全性和舒适性。同时，AI大模型还可以与车辆传感器、高清地图等数据进行融合处理，实现更加精准的驾驶决策。
AI大模型的自学习算法能力在汽车驾驶过程中发挥的关键作用主要体现在感知和决策层面。
以往自动驾驶感知使用的都是各个小模型堆叠的方式，识别的原理就是自己先看，然后去知识库里比对。如果以往没有学习过，那就无法准确识别出来。这种方法对于感知能力的提升是有限的，要知道路况的变化可谓日新月异。
简单地说，就是以前的自动驾驶、辅助驾驶，车辆的答题只能答刷过的题，题库中没有的题就不会做。
AI大模型加入后，可以在有限的标注数据前提下找到相似障碍物之间的相关性。有了这个认知，在遇到新的物体时大模型可以对比这个物体与之前所认识的共性，由此判断是否是个障碍物。
自从2020年特斯拉将Transformer+BEV大模型引入自动驾驶领域中便打开了AI大模型在自动驾驶领域应用的大门。2024年1月份，特斯拉基于端到端方案开发的FSD V12开始推送给美国普通用户，其推送说明中就曾写过，端到端神经网络经过了数百万个视频片段的训练，而这些视频片段则替代了30万行C++代码。
大洋彼岸的中国新能源车企们也在推动AI大模型在自动驾驶领域的应用，小鹏、理想、比亚迪、华为等众多品牌都开始加大AI大模型的“上车”的速度。
在2024年，华为的ADS 3.0、小鹏的AI天玑系统、理想的端到端+ VLM、小米的端到端+ VLM先后发布，同时比亚迪、上汽、长城、奇瑞等也在自家的腾势、智己、魏牌、星途品牌车型上搭载端到端智驾。
如果体验过端到端大模型智驾与此前的智驾，你就不难发现应用了端到端之后，车辆智驾能力的“台阶式”提升，这也难怪业界普遍认为2025年是车企在智驾上的“决战之年”。
也许，汽车行业的淘汰赛节点没有发生在“油与电”竞争，没有发生在销量成绩追赶上，而是发生在了能不能“智驾”上。这一切，正是AI大模型在行业变化上的具象化表达。
不过，AI大模型可以减少程序员写代码，并不代表车企就可以“低成本”应用智驾。虽然端到端智驾不依赖堆人力写代码，为车企节约了一定的人力、时间成本，但数据训练所需的云端算力却非常烧钱。头部车企用在AI大模型上的成本都是数以十亿计，这不是小公司能跟得上的。
