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　　智驾的Deepseek时刻
　　汽车先有制造业的商业模式（重资产、重研发）和估值中枢，后有智能化拔估值的科技股的想象空间，超我们预期的是Deepseek带来的国内泛AI资产重估，大幅前置了想象空间的兑现窗口。
　　新一轮汽车产业逻辑演绎的开始，很多人问BYD智驾的变化难道不是去年底就有预期的吗？其实，过去一年我们见了太多利好的后置反应（赛力斯24/7-8资本运作+机器人，吉利24/7-8的车型周期），背后是牛熊切换、市场对政策的博弈、价格战期间对格局稳定性的担心等诸多因素，但是都有量变积累质变所带来的超级行情（赛力斯24Q3业绩兑现，吉利销量持续超预期）。同样的，当前时点，近期普涨行情背后是智能化头部玩家在具身智能上的持续布局、诸多智能化事件催化引发的质变，AI赋能下新一轮汽车超级周期正在来临。
　　1、Deepseek对高阶智驾的推动：
　　-车端算力需求下降：可提供开源模型（如Deepseek R1），通过知识蒸馏压缩大模型，降低车端部署成本。
　　-算力需求降低，云端模型训练成本下降：相同算力下，推理速度提升。算力需求少，大幅节省成本。
　　-多模态能力更强：跨模态迁移后Deepseek逻辑性与场景理解更强，极端路况（如断头路）表现优于传统模型。
　　2、内部测试结果：
　　-使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理响应时间从20ms降至9-10ms，算力利用率从近乎100%降至65%。275个视频测试，打分更优，对比千问开源模型，97vs95分。-只是初步的调试，后续城区NOA算力需求有望降低至50-60tops，城市NOA方案成本或降至6000元（若地平线J6E芯片适配成功），推动平价智驾普及。3、商业化落地进展- BYD有望适配王朝/海洋系列（海鸥、秦L等），或采用适配Deepseek的地平线芯片，量产低成本纯视觉方案（10V传感器）。
　　-小鹏、理想：有听说在研究，不排除2025年Q3基于Deepseek版本落地城市NOA（需用自身数据训练，较难再快）。
　　4、行业影响：
　　-车企/供应商核心差距将取决于数据规模与模型优化能力。
　　- Deepseek为开源模型，降低技术门槛，不排除冲击华为封闭生态，利好中小厂商或智驾刚开始发力厂商，利好中小算力智驾芯片供应商。
　　5、各算法公司对Deepseek应用情况及观点更新：
　　-知行汽车科技：已经开始用用，测试了200+视频，效果较好；效率提升较高，认为能够让原本的小算力芯片生命周期延长。
　　-大疆：使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理响应时间从20ms降至9-10ms，算力利用率从近乎100%降至65%。275个视频测试，打分更优，对比千问开源模型，97vs95分。
　　- Momenta：24年12月底开始探索应用，主要用来压缩感知模块，提升效率。第1版识别精度较差，但后续会调试预计1-1.5月有新结果更新。效率方面：第1版模型训练时间减半，感知结果输出时间减半。
　　-元戎启行：deepseek作为vlm的一个高性能低算力需求，确实是一个不错的参考，特别是vlm+E2E。
　　-轻舟智航：之前在端到端大模型方面尝试不多，后续会考虑积极应用。
　　我们发现：不同的公司对Deepseek的应用关注点有差别，知行&大疆&元戎更多是关注到了决策规划层面，而Momenta更多是在感知方面。我们认为和公司当前核心的关注点有关系。Momenta当前希望一段式端到端在单OrinX跑通，而感知最耗算力希望效率加以提升。大疆&元戎已经在高通8650/单OrinX上跑通城市NOA，因此在决策规划及优化方面关注更多。