汽车行业专题研究：DeepSeek对智能驾驶影响几何？

DeepSeek对智能驾驶影响几何？

DeepSeek有望加速高阶智能驾驶落地

• DeepSeek引领AI产业技术革新： DeepSeek开源大模型在数据生成、数据处理、模型蒸馏等方面具备较强能力，通过架构创新（MLA、DeepSeekMoE、MTP）、训练方式创新（FP8混合精度训练框架、DualPipe算法）、强化学习应用和模型蒸馏等技术，实现与全球顶尖AI模型的匹敌，引领AI产业变革。
• DeepSeek技术创新对智能驾驶有重要借鉴意义：
  • 数据生成： 通过数据增强和合成应对极端场景，提升模型对复杂场景的适应能力。
  • 数据处理： 采用DeepSeek流式数据处理方式，结合边缘计算、增量学习等技术，实现自动驾驶中的实时数据处理与增量学习。
  • 模型处理： 通过小样本学习降低数据依赖，通过跨模态对齐和知识蒸馏，将智能驾驶模型能力在车端轻量化部署，加速高阶智驾落地。

DeepSeek是智驾重要工具，而非颠覆格局

• 当前智能驾驶路线进展： L3到L4升级对MPI要求更高，模型升级路径或放弃Learning by Watching的模式，转向Learning by Practicing，通过世界认知模型提高模型的认知能力。
• 模型蒸馏： 车云模型中，云端多模态教师模型蒸馏后作为车端模型完成功能升级，DeepSeek具备模块化蒸馏能力，多模态蒸馏和多模态信息蒸馏匹配度增强是关键。
• 成本优化： DeepSeek算法优势明显，通过多维度方式降低GPU通讯成本，实现训练成本下降，架构或成为全栈自研智能驾驶大模型架构的车企/供应商的主要选项。
• DeepSeek或无法改变行业格局： 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；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。

投资建议：推荐积极布局且智能化技术领先的公司

• 整车： 关注技术领先且销量兑现的车企，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： 关注积极布局智能驾驶产业的供应商，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