（3）云端高效訓練。在云端，DeepSeek基于當前智駕企業積累的數據庫，通過數據生成完善場景構建，僅需極少量標注數據即可實現高效訓練。據NE時代新能源消息，這種方式可以節省約90%的標注成本，還可以生成海量的增強數據。據懂車帝消息，傳統智駕系統需6-12個月完成場景訓練，而DeepSeek的MoE（混合專家）架構可將周期壓縮至45天。（4）蒸餾技術提升研發效率、降低算力需求。車企可以將云端大模型通過DeepSeek的知識蒸餾技術壓縮為適合自動駕駛車端部署的小模型，無需單獨對車端模型進行訓練。不同版本的智駕方案，在理想情況下可以來源于同一教師模型而無需重復開發，有助于提升開發效率、減少三方智駕企業的資金壓力和項目周期壓力，并逐漸模糊中高階智駕技術邊界。長遠來看，基于教師模型蒸餾得到的學生模型也會更加精細化，且DeepSeek所展示的推理效率也有一定的借鑒意義，這也就意味車端所需的芯片算力要求會有所降低。個別企業表示，基于DeepSeek的技術路徑，甚至可以在單Orin-X上部署L3的功能。（5）語義分割、目標識別等賦能智能座艙。DeepSeek應用于座艙交互，能夠實現更精準、流暢的語音交互，理解駕駛員的模糊指令，快速準確執行操作，將傳統“指令式交互”轉變為“場景化服務”。