**上汽通用汽车智能座舱率先融入DeepSeek-R1推理大模型**
上海，2月11日——上汽通用汽车宣布，成为首家将DeepSeek-R1推理大模型深度整合至智能座舱的合资汽车制造商。
随着这项技术的推出，凯迪拉克和别克品牌的最新车型将配备DeepSeek-R1大模型。
上汽通用汽车打造的“端云融合AI大模型中枢”具有高度的可扩展架构，可支持多种先进人工智能模型的接入。
该中枢实现了DeepSeek-R1的强大推理能力与文心一言的创意生成能力的协同进化。
这不仅能提升用户复杂指令的理解度，还提供了内容检索和生成式内容创作等交互功能，显著改善了用户体验。
众多汽车品牌，包括吉利、极氪、东风、岚图、广汽、上汽、宝骏、智己、长安和零跑，已表达了与DeepSeek大模型深度融合的意向。
当前趋势表明，接入DeepSeek大模型将成为国内外汽车企业人工智能发展的重要战略方向。
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企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
大模型快速发展推动人工智能技术迈向新阶段，从解决特定任务的弱人工智能向处理通用复杂任务的强人工智能演进。IDC报告显示，2024年中国大模型开发平台市场规模达16.9亿元，人工智能算力市场约190亿美元，预计2025年将达259亿美元。寒武纪等企业专注AI芯片研发，推出多款处理器及加速卡产品，支持大模型训练推理及多模态任务，并与产业链合作共同推进人工智能产业发展。
大模型重塑了人工智能的产业格局，但却没有彻底颠覆人类的生产模式。 在这背后，并非其技术力量不足，而是当前的应用形态仍停留在“工具赋能”的初级阶段，大模型的潜力被束缚在碎片化场景中，未能转化为重构生产逻辑的核心动能。 正如360集团创始人、董事长周鸿祎所言，大模型的能力其实已经相当强大，甚至超越了我们中的许多人。只是其潜力尚未被挖掘。 而�
本文探讨大模型选型困境与解决方案。2025年全球可调用大模型超300个，但选型面临三大难题：单位混乱、定价波动快、87%团队无法量化模型价值。提出三层漏斗筛选法：1)场景刚需筛选80%选项；2)验证核心性能；3)评估边际效益。以Gemini和DeepSeek为例，前者适合常规FAQ场景年省$16,000，后者适用于金融计算场景可降低15%人工复核。建议建立动态评估体系，将3小时选型会议压缩至18分钟，错误率下降40%。核心观点：选型应从参数争论转向场景验证，通过自动化工具为工程师节省时间，聚焦提示词优化而非参数对比。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
中国新能源汽车销量占比已达42.7%，在电动化革命中，智能驾驶技术重塑出行生态。骆驼iEV低压辅助电池作为智能系统的“电力基石”，具备寿命长、稳定性高、充电快三大优势，支撑高级驾驶辅助系统毫秒级响应，确保紧急制动、车道保持等安全功能可靠运行。该产品采用五大创新技术，解决新能源车暗电流大、电池亏电等问题，重新定义低压电源系统性能标准，为智能电动汽车可靠运行提供坚实保障。
