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②使用自带的软件商店

打开“yoboo手机版登录入口黄金网”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“yoboo手机版登录入口黄金网”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

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🥮🏯📱第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用yoboo手机版登录入口黄金网软件。

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特别说明：yoboo手机版登录入口黄金网软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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🗿第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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更新内容

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DeepSeek的风，终究是在车圈刮起来了。

就在我们还在惊讶，DeepSeek已经成为史上用户数增长最快的互联网产品时，国内汽车企业早已按捺不住，疯狂往这个风口上撞。

比亚迪、吉利、长城、奇瑞、东风...目前但凡是有头有脸的大厂，都表示已经接入了DeepSeek。

仿佛一夜之间，车企已经完成了AI平权。

对DeepSeek相对冷静的企业，反而是有着智能化标签的新选手，比如华为、理想、小鹏、小米和蔚来。

当我们冷静下来再思考时，不妨思考几个问题：

DeepSeek上车，对我们普通人究竟有什么意义？对于行业来说意味着什么？

车企这么容易且快速地接入DeepSeek，对于行业来说，真能让智能汽车进入iPhone时刻吗？

其实不能。

DeepSeek扯下遮羞布?

废话少说，这些问题我们还是先问一下“当事人”。

问：你是一位汽车大厂智能化高管，怎么看待DeepSeek爆火的趋势？现在车企都官宣接入Deepseek，这对智能化有什么意义？语言可以犀利点。

DeepSeek给出的答案，让人出乎意料：

作为车企智能化战场的老兵，我直戳行业脊梁骨：DeepSeek的爆火根本不是技术革命，而是车企智能化军备竞赛下的集体焦虑发作。当座舱算力堆到1000TOPS还在比拼开机动画的流畅度，当激光雷达多到能组矩阵却连自动泊车都做不利索，行业需要新的肾上腺素续命。

车企集体跪舔大模型本质是智能化叙事崩盘后的自救行为。

过去五年堆硬件的军备竞赛已触达物理极限，这时候突然杀出个能说会道的 AI大脑，简直是溺水者抓住的救命稻草。

为了给这场狂欢加一个注解，DeepSeek甚至给出了趋势判断。?

这场狂欢藏着三个致命幻觉：

技术空心化：多数车企的”深度合作”不过是API接口的套壳游戏，算法黑箱导致车控安全边界模糊。

场景错配：让大模型在车机端跑文案生成就像给F1赛车装洗衣机，算力消耗与用户体验严重失衡。

成本黑洞：每辆车每月烧的云端推理费用可能比整车毛利还高。

真正的智能化突围应该是在感知-决策-执行的闭环中建立技术护城河。

大模型上车不是终点，而是照妖镜。三年后回头看，今天这些敲锣打鼓的”战略合作”，90%会沦为智能化坟场里的电子墓碑。能活下来的，一定是把AI毛细血管扎进底盘控制、热管理、电池健康预测这些真刀真枪战场的硬核玩家。

这个回答是不是有点眼前一亮？

接下来再来看一个正常版本的回答：

车企纷纷宣布接入DeepSeek的现象，反映了当前汽车行业智能化竞争的加剧以及AI技术对传统产业的渗透趋势。

在电动化进入平台期后，智能化成为新的竞争赛道。接入DeepSeek这类大模型，能快速补齐车企在自然语言交互、场景化服务等领域的短板。另外，同质化的智能座舱功能（如语音控制、导航）已无法形成壁垒，接入更强大的AI模型可打造"拟人化交互"、"场景化服务"等新卖点。

从成本上考虑，自研AI大模型需要数十亿投入和长期积累，接入成熟方案能快速实现功能落地，尤其对中小车企具有吸引力。

总体来看，车企拥抱AI大模型是技术演进的必然，但真正的竞争不在于是否接入技术，而在于如何将技术与车辆属性深度耦合。正如智能手机的发展历程，最终胜出的不会是参数最漂亮的模型，而是能重构用户体验的生态构建者。

对比之下，正常版本的回答有些平平无奇，而犀利语言版本的观点显然更像是扒下一层表面的“遮羞衣”。

当DeepSeek现象级爆火后，有不少人认为，车企可以容易且快速的接入DeepSeek，会让智能汽车进入行业的“iPhone时刻“，这个问题抛给DeepSeek，它却不是这么认为的。

智能汽车若真迎来“iPhone时刻”，绝不会是今天这种供应商流水线灌装AI模组的“行业大跃进”，而是需要一场从电子架构、软件生态到用户体验的彻底重构。

车企接入DeepSeek的“便捷快速”，不过是行业焦虑下的贴牌式狂欢，表面是技术跃进，本质是资本催熟的伪命题。所谓“iPhone时刻”，更像是车企和供应商合谋给资本市场编造的“皇帝的新衣”。

DeepSeek等大模型上车，看似一键解锁“智能”，实则车企在核心算法、数据闭环、场景理解上毫无沉淀。这种“外包式智能化”，只会加剧行业同质化：所有车里塞着同一套语音助手、同一种交互界面，最终沦为供应商技术参数的傀儡。

当所有车都宣称“智能”，反而意味着“智能”贬值。

守着一座金山

就像DeepSeek所说的那样，以目前的表现来看，行业进入“iPhone时刻”还为时过早。

从目前接入DeepSeek的各家车企的反馈来看，大部分的做法是，将蒸馏后的DeepSeek-R1 模型与自有模型在底层算法上相融合。

这类DeepSeek加持的作用，基本上可以总结为——优化语音助手，提升交互体验。

然而，如果只拿DeepSeek来做语音助手，难免有点屈才，因为其潜力远不止于此，除了智能座舱外，更重要的是将其切入对智能驾驶的推动。

DeepSeek 的 R1 模型之所以出现“现象级”的爆火，一方面是开源，另一方面也是最重要的，DeepSeek在训练的时候，显存占用仅为传统模型的5%-13%，推理成本低至GPT-4 Turbo的1/70。

另外，DeepSeek使用的强化学习 + 奖励模型的方式，相比现在的规则算法。有着超强的推理能力，非常适合解决困难的逻辑问题。

目前主流的智驾端到端其本质仍算是规则算法，在训练模型的时候以模仿学习为主。顾名思义，也就是模仿人类开车。

比如特斯拉、比亚迪和华为，都会采集大量A点到B点的驾驶数据进行大量的投喂，显然这种思路到头来训练出来就是跟人类开车水平持平的智驾。

但强化学习则完全不同，因为它学习的不是驾驶的过程，而是通过不断的试错，领悟出从 A 点开到 B 点最高效的路线。

这就意味着有着更强的严谨性与逻辑性，加之对场景的理解，在跨模态迁移后将对路况的感知状况更加熟悉，帮助智驾系统做出更加精准的判断。

这种“既要性能又能省钱”的平衡点，正好触及了处于价格战中车企的痛点。

根据开源证券报告，高通8650平台上，DeepSeek可以将推理响应时间从20毫秒降至19毫秒，同时算力利用率从近乎100%降至65%。原本100TOPS跑通城市NOA成本约7000元，Deepseek介入后，有望在成本5000内实现，甚至可能让地平线征程6E芯片也能跑通城市NOA。

比如比亚迪就已经运用DeepSeek提升智驾能力，因为其能够在复杂交通场景中进行精准地判断和决策。这一能力大幅提升了自动化数据生成的效率和质量，使比亚迪的智能驾驶系统能够更快地进行数据迭代和模型优化。

黑芝麻智能首席市场营销官杨欣宇也曾表示，“DeepSeek等大模型的核心价值在于通过端侧高效推理能力，推动智能驾驶系统从‘感知驱动’向‘认知驱动’升级。若DeepSeek能通过低成本算力芯片实现规模化应用，将加速智驾功能向大众市场渗透。“

不过，DeepSeek也并非“万金油”，强化学习很容易出现幻觉问题，比如有时候在用网页版 DeepSeek 的时候有时会出现“胡说八道”，这就是因为强化学习学的有些过头了，开始涌现出一些不符合事实的内容。

在智驾上也是如此，如果奖励和微调的机制没有设计到位，就很有可能出现“飞过去”的想法，这就要求，车企自身要有强大的数据蒸馏能力，再强大的大模型，如果原始数据是受污染的，得出的结论永远也不可能正确。

但无疑，DeepSeek就像是一座“金山”，但人类对其开发程度可能只有10%，真要进入汽车行业的“iPone时刻”，还得让子弹再飞一会儿。

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