发布日期：2025-11-15 09:02    点击次数：157

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·  汽车十三行    ID：wzhauto2023 ·

   

DeepSeek 火了，考研圈炸了。

有东谈主说，DeepSeek 会让张雪峰休闲。AI 能秒查院校信息，能汇总考研趋势，致使能效法名师讲授，往常东谈主们付费取得的信息差，如今通过 DeepSeek 变得零成本。2 月 6 日张雪峰本东谈主在视频中复兴："咱们这个行当你说他是不是冲破信息差，是冲破信息差，关联词还有些热诚价值。Deepseek 只会有一些公开信息，关联词你要知谈有些信息网上是不公开的。"

这句话，点出了 AI 的中枢矛盾。但阻止否定，总共的信息皆是由"东谈主"创造的。DeepSeek 再苍劲，也无法替代东谈主的训戒、直观和行业内的隐性规则。AI 不懂行业的水深水浅，不懂遴选背后的权衡和代价，它只是一个信息的搬运工。

而这场对于 AI 价值的策划，还是传导到了汽车。主机厂们捋臂将拳，在 DeepSeek 的热度刚起的时刻，还是有车企驱动谋略接入。而汽车对于 AI 智商的探索早已驱动，天然高举 AI 造车的大旗，又不敢确凿甘休去作念。他们声称 AI 赋能智能驾驶，声称 AI 让汽车更懂用户，但归根结底，所谓的 AI 仍停留在智能车机的语音交互层面。

当中国的 DeepSeek 掀翻这场科技颠覆，汽车十三行《2025 年中国汽车阛阓预判系列报谈》的第四篇，将围绕"车企与 AI 之间的策划会出现那些变化？是直面宽待挑战，照旧不息在"有 AI 之名，无 AI 之实"中徜徉？"等问题进行解读。

被营销话术裹带的三个 AI 污蔑

AI 很热，车企很忙。从智能座舱到自动驾驶，从大模子到 AI 大模子，险些总共车企皆在谈 AI。小鹏说 AI 是中枢竞争力，盼望喊出 AI 再行界说智能驾驶，致使传统主机厂也驱动接入 DeepSeek，试图让 AI 融入汽车生态。岂论是行业内照旧行业外的东谈主皆在猜忌，AI 简直会是车企弯谈超车的要道吗？照旧又一次智能化泡沫？

第一个污蔑—— AI 造车，并不等于造 AI 车。

不知是否有同感，今天的 AI 造车很像十年前的互联网汽车。其时总共这个词行业皆在争论，汽车 + 互联网，照旧互联网 + 汽车？互联网公司服气，汽车只是一个挪动末端，确凿的价值在于数据和软件，而传统车企则相持，汽车的实验仍然是机械工业，互联网只是赋高技巧。临了的赶走是，互联网确乎改动了汽车的交互神志，但莫得颠覆汽车制造本人。事实证明，互联网是要领，是器具，而不是坐褥力本人。

今天的 AI 也一样。智能座舱的进化，让语音助手变得更聪敏，车机系统更运动，AI 致使不错分析驾驶民风、优化个性化保举，但实验上，这仍然只是"更好的器具"，而不是全新的范式。汽车智能化的终极办法，难谈只是让语音助手变得更聪敏吗？如若 AI 只是一个缓助器具，而不是中枢驱能源，那么它的变装就像蒸汽、汽油、电、氢对于汽车的影响——它改动了汽车的驱动神志，解放了坐褥力，但自身并不是坐褥力，而是坐褥器具。

第二个污蔑——认为 AI 是终极谜底，而忽略 AI 的局限性。

想必寰球一定听过这么的宣传，"让 AI 学会你的驾驶民风，让车辆越开越懂你。"

智能驾驶的发展看似和 AI 策划精湛，但实验却是两个不同的逻辑。AI 不错优化感知，让缓助驾驶更安全，但它处治不了自动驾驶最难的问题——复杂环境下的动态决策。

举个例子，AI 能相宜不同的驾驶场景吗？在北京的高速路段，车流快，驾驶者民风性超车；而在二三线城市的老城区，谈路莫得澄澈的交通标记，好多车辆安静变谈，致使停在路中间。如若 AI 只是简便地学习驾驶者的民风，它简直能在"不按章程出牌"的环境下无缝相宜吗？或者濒临复杂的路面情况，是遴选当地网罗的驾驶民风对车辆进行操作照旧保持遴选驾驶员本人的驾驶民风，而这些原则实验上仍是来自东谈主或工程师对 AI 的规则适度。

更深层的问题是，智能驾驶不是填空题，而是应用题。如若 AI 仍然是以线性逻辑学习驾驶行径，它的擢升更多是练习度的优化，而不是智能的进化。数据再多，也无法涵盖现实宇宙的总共变量；算法再强，也无法模拟东谈主类在极点情况下的决策权衡，AI 只可缓助决策。

DeepSeek 让咱们看到了 AI 在信息整合上的智商，但 AI 确凿的价值，不是"提供谜底"，而是"匡助东谈主类问出更精确的问题"。今天的车企依赖 AI 擢升驾驶体验、优化座舱交互、分析用户数据，但这些功能的实验，仍然是工程师设定例则，AI 在规则内优化。AI 只是让决策更高效，而不是改动决策神志。

第三个污蔑——被成果隐敝的 AI 门槛

DeepSeek 之是以能让东谈主惊艳，是因为它整合了庞杂的常识库，但智能驾驶的 AI 不是单纯的文本检修，而是需要海量的场景数据、端到端推忠良商，以及苍劲的算力撑持。

国内车企岂论是小鹏、盼望、蔚来致使是华为的智驾皆离不开算力。多年来，马斯克一直在挑剔特斯拉东谈主工智能战术中枢的超等缠绵机 Dojo，专用于检修 "竣工自动驾驶"（FSD）神经采集，以开脱对第三方芯片的依赖。马斯克曾自满 2024 年底 Dojo 1 的检修智商额外于 8000 块 H100 GPU。

需要明确的是，H100 算力约 989 TFLOPS，其中 TFLOPS 代表浮点运算，浮点运算的精度要高于整数或定数运算（TOPS），天然两者之间的调遣并不径直，一次浮点运算粗放额外于两次整数运算，在某些情况下不错用公式 1 TFLOPS ≈ 2 TOPS 来进行肖似缠绵。而咱们所洞悉的英伟达 Orin-X 算力为 254TOPS，高通 8295P 算力为 60TOPS，即即是更高阶的 NVIDIA Thor，算力也不外 1000 TOPS 级别。换句话说，车载 AI 芯片的算力，还远远追不上特斯拉检修 AI 模子的云霄缠绵力。

尽管如斯，在 2024 年第四季度财报电话会议上，Dojo 致使未被说起。相背，特斯拉告示已在 Q4 完成 Cortex 的部署，并示意 Cortex 是鼓动 FSD V13 版块赶走的要道。不错看到，也曾淋漓尽致的 Dojo 倏得淡出了马斯克的发言。

营销语境中的 AI 造车，常常只谈数据检修、算法优化、智能化体验，但确凿决定 AI 智能驾驶进度的，不单是是大模子，更是云霄缠绵智商、芯片架构，以及长久的数据闭环检修。特斯拉 FSD 从 V9 到 V13，用了三年时辰，但它依然莫得达到确凿的竣工自动驾驶。

今天，AI 造车的风景级突破，可能只是一个技能进化的中间阶段。DeepSeek 让 AI 更会"讲话"，但 AI 远比大多数东谈主想象的愈加复杂。

AI 莫得信息取得的解放

DeepSeek 爆火后，总共东谈主皆在策划 AI 怎样整合常识，怎样冲破信息差，怎样让行业透明化。但现实是，AI 让信息取得变得更快，却莫得让宇宙变得更澄澈。它让咱们看到了数据的广度，却隐敝了数据的盲点。它能提供最优解，但无法告诉你，这个谜底是否简直正确。

第一个局限—— AI 只可处理已知的信息，而不成创造新的分解。

DeepSeek 能在几秒钟内汇总千篇论文，提供澄澈的逻辑结构，让东谈主误认为它在进行孤独想考。但事实是，AI 的一切谜底，起原于它所能取得的数据。它不错再行组织，致使不错总结出不同维度的不雅点，但它无法创造确凿的洞见。更蹙迫的是，AI 只可从已有信息中推理，而现实宇宙的分解，往来往自于未知的探索。

一个典型案例，是 DeepSeek 在回答新能源产业的竞争形状时，它的逻辑是：数据越多，谜底越准确。但新能源阛阓的变化，是由供需策划、政策导向、技能突破、本钱流动共同驱动的，好多时候，确凿影响产业走向的变量，无意能通过数据捕捉。换句话说，AI 只可追念往常，无法猜测畴昔。

这亦然为什么，尽管 AI 粗略写出一篇篇逻辑澄澈的阛阓分析陈说，但确凿的行业判断，依然掌持在东谈主类手中。因为 AI 无法想考 "可能性"，它只可基于已知信息，进行更优解的陈列组合。

第二个局限—— AI 的分解范围，取决于信息壁垒。

DeepSeek 之是以能快速检索信息，是因为它能接入大宗的怒放数据。但当信息被平台和技能壁垒锁定时，AI 还能保持不异的上风吗？

一个现实的例子是，互联网的信息孤岛效应。现在，字节系的数据无法被百度搜索取得；腾讯的酬酢数据无法被阿里调用；致使某些中枢行业的探讨陈说压根不合公众怒放。在竞争中，也就存在了，单一 AI 器具无法跨越信息壁垒的概率，况兼这种概率很大。

这就意味着 AI 并不像东谈主类一样，领有完满的信息取得解放。它的"分解规模"，取决于它所能构兵到的数据。一朝某些数据被屏蔽，AI 给出的谜底就会出现偏差。

一个典型案例，是在汽车行业的信息取得上。假定你让 AI 分析"极氪和盼望的阛阓竞争力"，它所能调取的信息，主要来自于公开数据、行业报谈和企业自述。但确凿影响企业竞争力的要道信息，举例供应链成本、战术布局、里面运营效力，这些数据 AI 压根无法取得。赶走是，AI 只可基于外部信息给出一个"看似合理，但短缺深度"的谜底。

另外还有一个相对极点的例子，咱们皆澄澈 2 月唯独 28 天，在闰年的时候会有 29 天。但如若将" 2 月 30 日"的信息经过 1 万次、10 万次、100 万次投喂，那么临了的谜底极有可能酿成" 2 月 30 日……"这种信息壁垒，决定了 AI 的分解天花板。

第三个局限—— AI 的谜底，只是优解，而非唯独正确的谜底。

AI 擅长的是在庞杂的数据中找到最可能的"正确谜底"，但它提供的并不是"唯独谜底"。在不同的场景下，不异的问题，会因变量的不同而产生竣工不同的解法。如若你问 AI："比亚迪的技能上风是什么？"它的回答可能是：刀片电板、垂直整合供应链、高性价比居品策略。但如若你换一个发问神志，比如："比亚迪的短板是什么？" AI 的谜底会酿成：品牌溢价低、外洋阛阓浸透不及、濒临高端阛阓竞争力存疑。

AI 提供的，从来皆不是一个固定的分解，而是基于输入信息的"相对正确"谜底。这就带来了一个问题—— AI 的谜底，会受到发问神志的影响。如若你的问题本人有偏见，AI 也会用一个看似合理的逻辑，把这个偏见放大。比如采集会盛行的"用机敏的口吻……不错带脏字……"

因此，AI 并不会让东谈主类更接近真相，而是让东谈主们更容易取得"我方想听到的谜底"。这么来看， AI 简直是一场信息创新，照旧一个新的信息幻觉？

能让信息取得变得更快，但它无法高出数据的规模；能整合不雅点，但它无法创造确凿的洞见；能提供最优解，但它无法告诉你，什么才是确凿的正确谜底。回来到 AI 造车这件事上，能否突破这些局限？照旧会像互联网汽车期间一样，最终回来器具属性？这可能才是 AI 造车确凿需要濒临的问题。

不要传闻 AI，也不要魔鬼化 AI

   

往常一年，车企纷繁高喊 AI 赋能，从智能座舱到自动驾驶，从车机大模子到端到端算法，每一家皆在塑造 AI 期间的"智能汽车"形象。飞扬之下，AI 在汽车行业的确凿价值，究竟是什么？

第一，AI 不会造车，但 AI 会让造车更高效。

AI 造车，最蹙迫的不是让汽车变聪敏，而是让汽车制造本人变得更智能。往常的汽车研发，依赖大宗的物理测试和仿真数据，而 AI 让这一历程进入了算法驱动期间。一个典型案例是丰田的 AI 联想。2023 年，丰田告示应用深度学习算法，在短短几小时内生成数百种优化联想决议，效力比传统工程师团队提高数十倍。而在电板研发上，AI 也在加快材料科学的突破。特斯拉与加州大学配合，用 AI 量度电板老化旅途，大幅贬低了实验周期，为新能源技能的伊始提供了新的可能。作为器具的 AI，不是造车的主角，但它正在成为鼓动汽车研发效力擢升的中枢器具。

第二，AI 不成决定驾驶，但 AI 不错让驾驶更安全。

智能驾驶的终极办法，不是让 AI 取代东谈主类，而是让驾驶变得更安全、更高效。但自动驾驶的发展，让东谈主们看清了一个现实：AI 不是全能的，它的智能，取决于算力、数据，以及确凿宇宙的复杂变量。

特斯拉 FSD 从 V9 到 V13，捣毁了大宗规则设定，转向端到端神经采集，让 AI 我方学习驾驶逻辑。尽管 FSD 的推崇越来越接近东谈主类驾驶员，但它仍然无法透澈开脱"长尾问题"——即濒临极点情况时的可靠性不及。这证据了一个要道点：AI 不是自动驾驶的至极，而是自动驾驶的助手。它的价值不在于取代驾驶员，而在于让驾驶历程更智能，减少事故，优化能耗，提高驾驶体验。

第三，AI 不成创造品牌，但 AI 不错重塑营销模式。

往常，车企的营销依赖大鸿沟告白投放，而 AI 让这种模式发生了改动。今天，AI 不单是用于阛阓分析和用户明察，更成为品牌塑造的一部分。

疾驰推出 AI 驱动的个性化座舱助手，粗略笔据用户热诚、民风、日程安排提供定制化体验；盼望汽车诓骗 AI 生成内容，让告白、用户互动、品牌故事更具针对性。关联词 AI 不成创造品牌的专有性。品牌的价值，依然来自于居品、文化和长久积存的用户分解。AI 能优化营销技巧，但不成决定品牌的中枢竞争力。

追念往常十年，每一次技能波浪皆曾试图重塑汽车产业：互联网汽车、智能电动车、自动驾驶，每一次，改造者皆高喊着颠覆，传统车企则一次次被唱衰。但现实是，互联网莫得颠覆汽车制造，电动化莫得颠覆供应链，而自动驾驶于今仍未竣工落地。

技能不会替代产业，只会赋能产业。确凿决定赢输的，不是技能本人，而是谁能把技能用得更深、更稳、更具竞争力。AI 造车也不例外。今天的 AI 仍然停留在智能座舱、用户保举、驾驶缓助这些"精雕细琢"的场景，确凿决定行业形状的，是 AI 是否能浸透到更中枢的领域——能否贬低整车诱骗成本？能否优化供应链效力？能否擢升智能制造智商？能否突破现存的数据孤岛，让智能驾驶确凿跨入量产期间？

如若 AI 只是被作为新的营销成见，被包裹在智能座舱和语音助手的"炫技"中，那么它的飞扬终将如前几次技能波浪一样消退。与其泛论 AI 造车，不如正视现实：有若干确凿领有自研 AI 算法的智商，而不是外包调用？有若干风光在智能驾驶、制造、供应链等要道要领插足 AI，而不是只是用来优化销售？有若干粗略让 AI 成为成本上风，而不仅是营销噱头？

当 AI 成为总共东谈主的标配，竞争的要道还是不是"有莫得 AI "，而是" AI 究竟能为你的交易模式带来什么"。在这场新竞赛中，谁能确凿把 AI 用进产业链，谁本事跑赢畴昔。

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