前言：
2月6日，吉利正式宣布其自研的星睿大模型与DeepSeek-R1大模型已完成深度融合，成为行业首个接入DeepSeek的车企，并主要应用于智能座舱。目前，吉利、东风、智己、长安、零跑、上汽等企业都宣布已将DeepSeek接入自家智能系统，进展堪称神速。而宝马直到今年下半年才会在新车型中整合DeepSeek，似乎已经落后。
作者 | 方文三
图片来源 | 网 络
对于宝马而言，智能化转型迫在眉睫
尽管宝马在造车工艺和品牌形象上一直处于行业领先地位，但其在智能化方面的发展却稍显逊色。
与国内一些新兴车企相比，宝马的车机系统在用户体验上存在一定差距，这在竞争激烈的汽车市场中无疑是一个短板。
宝马在中国市场的辉煌，曾可谓无可匹敌，2020年，其销量占比高达64%，不过现如今，却已跌至约32%。
2024年宝马在中国的销量同比下降了13.4%，而同期搭载华为鸿蒙系统的车型销量却增长了27%。
销量下滑背后，是中国消费者，对于智能化体验的急速升级。
面对这一变化，宝马不得不重新审视创新路径。
在当前的汽车行业，智能化已成为发展的主流趋势。
消费者对汽车的需求已超越传统的性能和外观，更加重视车辆的智能交互和自动驾驶等功能。
相较之下，宝马在智能化领域的发展相对滞后。
其车载系统的功能和用户体验与国内新兴车企相比，存在一定的差距。
这种差距并非完全源于技术能力的不足，更多地体现在对市场变化的敏感度以及适应新趋势的速度上。
因此，加速自身的数字化转型，已成为宝马亟需解决的重要课题。
对于宝马这样的国际汽车巨头而言，过去它们凭借技术优势在全球市场占据主导地位。
然而，随着中国汽车产业的快速发展和技术水平的不断提升，这些传统强者也不得不重新评估自己的策略。
宝马中国接入DeepSeek，完善360度AI战略
在今年3月宝马发布360度全链AI战略后不久，阿里巴巴、华为、字节跳动、DeepSeek等中国顶尖科技企业相继成为宝马的战略合作伙伴。
在上海车展上，宝马还展示了与阿里巴巴合作、由宝马本土研发团队主导开发的[用车专家]与[出行伴侣]智能系统。
宝马公司于4月18日宣布，与字节跳动旗下火山引擎达成战略合作伙伴关系。
双方将致力于AI在汽车营销服务领域的创新应用，通过AI技术与场景的高效匹配，为产品与购车建议提供精准内容引导，从而全面提高用户购车体验和经销商的运营效率。
继与阿里巴巴在AI大语言模型领域达成战略合作之后，宝马公司进一步推进其360度AI战略。
宝马集团于4月27日宣布，自本年第三季度起，DeepSeek功能将首先应用于多款配备第九代BMW操作系统的新车，包括BMW 5系长轴距版、纯电动BMW i5以及全新BMW X3长轴距版等。
此前与阿里巴巴以及字节跳动合作，全力打造智能营销体系；此次DeepSeek将智能体验进一步延伸至驾驶舱内部。
这一系列合作举措凸显了中国市场在宝马新世代战略中的核心地位。
迄今为止，宝马在全球范围内已部署超过600项AI应用，其在中国的首个AI应用可追溯至2018年。
它们使得BMW新世代智能座舱能够应对和执行复杂的多指令查询，并提供最符合宝马品牌特色的建议。
通过与DeepSeek的合作，宝马旨在保持其机械性能优势的同时，弥补智能座舱方面的本地化不足。
自2025年3月启动以来，其360度全链AI战略已覆盖从供应链优化到用户全生命周期服务的18个核心场景。
拥抱国产AI，技术合作背后反映产业话语权的转移
正如上海车展现场工程师所透露：[新系统的中文方言识别准确率已达85%，目前正在解决江浙沪地区的口音差异问题。]
这种文化适应能力，正是外资品牌独立研发难以逾越的障碍。
DeepSeek的R1推理模型，以及V3大型语言模型，格外适配中文语境，其逻辑推理能力极为强悍，现已被比亚迪、吉利、长城等中国主流车企广泛地采用。
DeepSeek的低成本且高效的模型，助力了宝马的毛利率提升了2到3个百分点，简洁明快地为宝马带来了积极影响。
更值得关注的是，此次合作可能标志着国际汽车制造商新模式的诞生。
传统上，外国总部负责研发，而中国区则专注于本土化适配工作。
然而，宝马公司目前正将中国市场的AI解决方案回馈至全球研发体系。
据悉，慕尼黑总部近期派遣了众多工程师前往中国学习经验，这种现象在五年前几乎是不可想象的。
这种转变的背后，是市场竞争的严峻现实。
这场转型本质上涉及三重博弈：传统汽车制造理念与数字时代思维的冲突，全球统一标准与地方特色需求的较量，以及品牌溢价与科技普及之间的微妙平衡。
宝马中国宣布接入DeepSeek，并非妥协之举，而是一种积极的战略转型，正如我们常说的，发现问题并不可怕，主动解决问题才是关键。
DeepSeek+汽车，加速赋能[智驾平权]时代的来临
DeepSeek的优势在于其先进的算法、数据处理、优化与加速、持续学习与更新、用户体验优化等方面。
作为开源基础模型，DeepSeek有望加速智能驾驶的训练速度，降低智能驾驶的训练成本，成为智驾训练的重要工具。
在汽车的研发阶段，DeepSeek可以帮助工程师进行虚拟仿真测试，加快新车型的研发周期，降低成本。
在智驾系统开发中，处理复杂场景时，传统感知模型需要依赖大量的云端算力及数据训练成本，部署到车端也需要依赖较大算力的平台。
DeepSeek在智能座舱领域的赋能更为直接：DeepSeek-Rl在交互体验、开源性、成本上的核心优势充分适配汽车智能座舱需求；
基于大语言模型的互通性也可直接迁移至智能座舱语音系统，因而对车企形成了较强的吸引力。
在云端能降低数据的标注需求，并通过蒸馏提升模型能力，降低车端计算资源需求。
通过蒸馏技术得到了性能表现出色的小型模型，若在智能驾驶系统开发中对DeepSeek-R1的创新算法架构加以应用，有望带来智驾系统的训练效率提升与成本下降。
另外，DeepSeek冷启动数据+无监督强化学习的训练模式为智能驾驶系统训练提供新思路，若能加以应用则有望推动标注成本的下降与模型泛化能力的提升；
配合DeepSeek多模态能力构建世界模型用于仿真长尾训练场景生成与训练，有望对智驾系统技术成熟度提升起到推动作用。
DeepSeek对智能驾驶产业竞争格局的影响相对较小，其重要意义在于通过降低部分高阶智驾技术与资金门槛，以加速推动[智驾平权]时代的来临。
结尾：
面对日益激烈的竞争环境，学会尊重并充分利用中国市场的独特资源，成为国际车企在中国取得成功的关键因素之一。
而与国内领先科技公司建立深度合作关系，则是实现这一目标的有效途径。
部分资料参考：电厂：《宝马在中国提速：从本土生产到[家在中国] 深度融入智能化生态》，极车制造：《新世代：能打开宝马的新时代吗？》，江瀚视野：《宝马中国宣布接入DeepSeek，宝马妥协了？》，光电链接：《就在刚刚！宝马宣布与deepseek合作》
原文标题 : AI芯天下丨分析丨宝马中国接入DeepSeek，拥抱国产AI意味着什么？
（来源：维科网）
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