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汽车行业专题研究:DeepSeek对智能驾驶影响几何?.docx

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证券研究报告

行业研究|行业专题研究|汽车

DeepSeek对智能驾驶影响几何?

请务必阅读报告末页的重要声明2025年02月09日

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证券研究报告

|报告要点

DeepSeek开源大模型推出后,成为智能驾驶研发端关注的主要方向。DeepSeek在数据生成、数据处理、模型蒸馏等方面具备较强能力。未来,DeepSeek有望成为智能驾驶加速的关键,保证高效训练的同时,打通车云模型关系,并持续降低训练成本。未来功能实现层面来看,尚未实现智能驾驶功能完整性部署前,DeepSeek的使用或加速缩小各家车企之间的时间差距。实现功能突破后,智能驾驶领先企业有望保持用户粘性和高阶功能性能的领先。

|分析师及联系人

高登陈斯竹喻虎于健

SAC:S0590523110004SAC:S0590523100009SAC:S0590524120002

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行业研究|错误!未定义书签。行业研

2025年02月09日

汽车

DeepSeek对智能驾驶影响几何?

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相对大盘走势

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行业事件

2024年12月26日,DeepSeek正式发布DeepSeek-V3模型,性能对齐海外领军闭源模型。2025年1月20日,DeepSeek发布DeepSeek-R1模型,并同步开源模型权重,性能对齐OpenAl-o1正式版。

DeepSeek有望加速高阶智能驾驶落地

DeepSeek对底层架构、训练框架、模型推理等方面进行了关键创新,实现了与全球领军Al模型的匹敌,对智能驾驶的开发有重要借鉴意义。数据生成方面,可通过数据增强和合成来应对极端场景。数据处理方面,借鉴DeepSeek流式数据处理方式,结合边缘计算、记忆回放等技术实时数据处理与增量学习。同时借鉴知识蒸馏降低数据依赖提升智能驾驶开发效率,并结合跨模态对齐将智能驾驶模型能力在车端轻量化部署,以适应不同配置的车型,有望加速高阶智驾落地。

DeepSeek是智驾重要工具,而非颠覆格局

DeepSeek作为开源基础模型,引入后有望加速智能驾驶的训练速度,降低智能驾驶的训练成本,未来有望成为智驾训练的主要工具,同时,优质云端模型和强蒸馏能力成为影响迭代效率的关键因素。DeepSeek或无法改变行业格局,一方面智能驾驶安全边界较高,仍需要较长训练时长保证功能安全;另一方面针对不同车型算力和架构,蒸馏后仍需要完成定向开发。未来功能实现层面来看,尚未实现智能驾驶功能完整性部署前,DeepSeek的使用或加速缩小各家车企之间的时间差距。实现功能突破后,智能驾驶领先企业有望保持用户粘性和高阶功能性能的领先。

投资建议:推荐积极布局且智能化技术领先的公司

DeepSeek的底层架构和技术创新对智能驾驶开发具有重要的借鉴意义,有望加速高阶智驾落地,产业链有望迎来新的投资机遇。整车推荐理想汽车、小鹏汽车、比亚迪、吉利汽车、赛力斯、长安汽车、上汽集团等。零部件厂商推荐电连技术、伯特利、经纬恒润、德赛西威等。

风险提示:技术发展不及预期风险、行业竞争加剧风险、政策落地不及预期风险

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正文目录

1.DeepSeek有望加速高阶智能驾驶落地 4

1.1DeepSeek引领Al产业技术革新 4

1.2DeepSeek技术创新对智能驾驶有重要借鉴意义 10

2.DeepSeek是智驾重要

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