1.DeepSeek正快速渗透至各行各业，引领智能化升级浪潮，商用车行业展现出强烈的进取心。
2.该技术在商用车领域的应用主要聚焦于智能座舱系统和智能辅助驾驶及高阶智能驾驶系统。
3.通过接入DeepSeek，商用车企业能提升用户体验、增强行驶安全与效率，助力行业降本增效。
4.然而，将通用大模型转化为车载专用系统仍面临挑战，需要经过知识蒸馏、场景适配等复杂流程。
5.各企业在接入DeepSeek后，将因战略定位、数据积累及场景理解深度的不同，展现出明显分化。
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赋能智驾系统全面升级
我国汽车行业已走过电动化竞争的“上半场”，正快速步入以智能化竞争为核心的“下半场”。在这一阶段，智能化不仅是乘用车领域的关注焦点，商用车行业同样在积极发力。回顾2024年，商用车智能化进程加速演进，各大商用车企业和自动驾驶服务商纷纷推出智能驾驶车型或系统解决方案。这一系列举措标志着，国内商用车智能驾驶领域正步入千帆竞发的新局面。
DeepSeek的登场，无疑将进一步加快商用车智能化转型的步伐，为未来行业竞争增添更多变数与机遇。在业内专家看来，DeepSeek在商用车领域的应用主要聚焦于两大热门方向：一是致力于提升用户体验的智能座舱系统，二是旨在增强行驶安全与效率的智能辅助驾驶及高阶智能驾驶系统。
具体而言，智能座舱系统接入DeepSeek，本质是利用其自然语言处理和多模态感知能力，将传统语音控制指令升级为更自然的人机交互。同时，借助DeepSeek大模型的赋能，提升车机的推理能力和理解能力，使其能够根据用户的模糊意图和舱内外场景，提供个性化推荐与主动服务。例如，宇通客车的“一云两舱”在接入DeepSeek大模型后，司机可借助智能座舱和安睿通系统实现智能问答，即便是模糊指令也能被精准理解，进而实现人机交互智能体验的全面升级。
在智驾系统方面，接入DeepSeek的价值主要体现在降低技术门槛与成本，加速“智驾平权”时代到来。DeepSeek的核心优势在于，其模型采用“蒸馏”技术（将复杂模型压缩为轻量化版本）并结合开源策略，在保持高性能的同时，大幅降低算力需求与部署成本。这一特点直击商用车智能驾驶技术大规模普及应用的痛点，即技术上的长尾难题及降本问题。
一方面，DeepSeek通过强化学习和多模态感知优化，实现更精准的环境感知和智能决策，有助于提升智驾系统的认知上线与泛化能力。例如，在港口集装箱运输等封闭作业场景中，车辆通过视觉与激光雷达的数据融合，实现厘米级精准停靠；在干线物流运输中，系统根据驾驶员的行为数据与实时路况信息，动态调整自动驾驶等级；另一方面，传统智驾系统研发依赖于高昂的算力投入，而DeepSeek则通过按需调用参数及应用“蒸馏”技术等创新手段，有效降低大模型训练所需的算力、时间和数据量。这一特性使得车端推理芯片的算力需求与成本大幅减少，从而缩短智驾系统整体研发周期并降低成本。
助力商用车运营降本增效
智能化是推动汽车产业变革的核心驱动力。相较于乘用车智能化发展，商用车智能化推进具有更为重要的现实意义，其核心目的在于提升运营效率、经济效益及车辆安全性。从这一角度来说，DeepSeek的接入，所带来的不仅仅是一场单纯的技术革命，更是对商用车全产业链条的一次深刻重构。
物流行业专家孔震分析指出，鉴于商用车生产工具的属性，其智能化转型的关键在于能否切实提升运输时效，降低运营成本。可以说，经济效益的实质性提升才是驱动商用车迈向智能化转型的核心驱动力。而DeepSeek拥有“低成本、高性能”的技术特性，与商用车实际运营需求高度契合，特别是在企业需要大规模部署智能驾驶系统的场景下，能够展现出极大的应用优势。
例如，在车辆节能减排的智能化升级上，无论是燃油车还是新能源商用车，在DeepSeek大模型的赋能下，都能实现驱动系统的智能高效管理。以新能源商用车为例，DeepSeek的AI技术可用于优化电池管理系统和提升能源利用效率。借助智能算法，车辆能更高效地管理电池充放电过程，进而延长电池的使用寿命并提升续驶里程。同时，车辆还能结合路况与载重数据，动态调整能源分配策略。此外，通过深入的数据分析，DeepSeek还能预测电池的健康状态，提前进行维护保养，从而帮助运营商进一步降低运营成本。
在运营路径规划与智能调度方面，基于DeepSeek大模型的智能调度系统，能够规划车辆运营的最优路线，实时匹配货源与返程空车，大幅提升车辆运营效率和利用率。另外，随着商用车网联化不断发展，DeepSeek还能助力实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的高效互联互通。例如，东风汽车与DeepSeek的合作便极具代表性。双方共同开发的“鲲鹏智能物流系统”，通过车路协同与群体智能算法，实现50辆重卡编队行驶时0.2秒级协同响应。在实际运营中，集装箱转运效率提升60％，能耗降低22％。
不仅如此，通过对车辆运行数据（如发动机工况、轮端温度、载重状态等）及货物状态进行实时监测和分析，结合大模型深度学习算法，可提前预测车辆潜在故障，并及时通知厂家、服务站进行维修准备，有效避免停运风险，降低运维成本。
总体而言，DeepSeek的接入，可系统性解决商用车运营中的高运营强度、低利润率等核心难题，助力公路物流行业降本增效。
大模型应用仍有局限性
在商用车市场竞争日趋激烈、产品同质化趋势明显的背景下，推动产品智能升级已成为企业突围的关键路径。
然而，尽管以DeepSeek为代表的AI大模型在多模态感知和自然语言处理技术上具有先进性，但目前要完全适配商用车软硬件系统仍面临挑战。
对此，有行业专家指出，将通用大模型转化为车载专用系统并非简单接入即可，还需经过知识蒸馏、场景适配等一系列复杂流程。这非常考验车企在数据闭环管理、场景工程构建及安全冗余设计等方面的综合能力。另外，在接入DeepSeek后，还需确保用户数据的安全传输与存储，这无疑增加技术实施的复杂度和成本。
孔震进一步说道：“AI大模型的应用确实能增强商用车企业的竞争力，但它并非‘万能药’。在接入DeepSeek后，商用车企业仍需紧密关注用户需求，与物流企业合作，共同探索如何利用AI技术开发出符合市场需求的产品，并寻求提升公路物流运输效率的有效途径。”
可以预见，各企业在接入DeepSeek后，将因战略定位、数据积累及场景理解深度的不同，而展现出明显分化。行动迟缓的企业可能面临被淘汰的风险，而那些既擅长大模型迭代又能深入理解商用车行业、切实为用户创造价值的企业，将在接下来的激烈竞争中脱颖而出。
文：李亚楠 编辑：孙伟川 版式：刘晓烨