DeepSeek在汽车行业的应用热潮仍在持续，自1月20日新一代推理模型DeepSeek-R1发布以来，这款开源AI模型迅速成为各大车企竞相追捧的对象。众多行业文章，包括《汽车公社》的多篇报道，都在探讨DeepSeek对车企和消费的人的意义，以及车企为何如此热衷于采用这一技术。

  然而，在试驾了多家车企的车型，并亲身体验了DeepSeek与车机的融合后，笔者从消费者的角度发现了不少问题。尽管车企们对DeepSeek的接入表现出极大的热情，但在实际市场接触中，这一技术的宣传效应被大大削弱。

  在走访的16家车企中，已有半数车企接入了DeepSeek，但销售人员对DeepSeek的了解程度却参差不齐。在一家国内头部自主品牌的全资子品牌展厅中，当笔者询问销售顾问该品牌的语音助手是否已接入DeepSeek时，销售顾问竟转头向同事求助，表明了自己也不清楚。而另一位销售虽然提到了“AI模型”，但也只是含糊其辞，表示“最近很火，我也不是很清楚”。

  类似的情况在另外的品牌展厅也有发生。虽然部分销售对DeepSeek有一定的了解，但当被问及更具体的问题，如DeepSeek是否针对车机环境进行了优化、融合后能轻松实现哪些新功能等，他们往往难以给出满意的回答。有些销售甚至认为DeepSeek“就是一个大模型而已”，没什么特别值得宣传的地方。

  这种态度也反映在了花了钱的人DeepSeek的认知上。即便是在一线城市，花了钱的人DeepSeek上车的认知和期待也并不高。许多消费者表示，他们很少会关注这类技术细节。

  在实际体验中，DeepSeek的表现也仍有较大的发展空间。以长城魏牌蓝山的语音助手为例，虽然回答迅速且给出了多款车型的建议，但在数据准确性和深度上却存在很明显的问题。比如，在推荐比亚迪夏MPV时，语音助手错误地表示该车提供插混与纯电版本，而实际上比亚迪夏全系插混，并没有纯电版本。语音助手给出的综合续航能力也与官方数据不符。

  同样的问题也出现在其他已接入DeepSeek的车企中。比如岚图知音，在面对简单的出游路线规划问题时，反复提问数十次都无法给出任何回答。而在进行AI绘图时，虽然简单指令下的成片清晰且贴切主题，但一旦指令变得复杂，输出结果就会出现错误。

  许多车企虽然接入了DeepSeek，但只是简单地在车载软件中安装了一个DeepSeek APP，与手机端软件没有过大区别。这种形式的上车并没有充分的利用车机环境的特点，也没有给消费的人带来更好的体验。

  综合来看，DeepSeek在汽车行业的应用仍处于初级阶段，虽然车企们表现出了极大的热情，但在实际市场接触中，这一技术的宣传效应被大大削弱，消费者的认知度和期待值也不高。DeepSeek在数据准确性、深度以及与用车场景的匹配等方面仍存在很明显的问题。因此，主机厂在考虑采用DeepSeek时，需要更加审慎地评估其优缺点，并寻求更好的解决方案。

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