>> 國信證券(香港)-市場資訊日報-250212
| 上傳日期： |
2025/2/12 |
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| 1483KB |
| 格式： |
pdf 共9頁 |
來源： |
國信證券（香港） |
| 評級： |
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作者： |
XIA Xiaodong |
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全球投資焦點
智駕的Deepseek時刻
汽車先有制造業(yè)的商業(yè)模式（重資產(chǎn)、重研發(fā)）和估值中樞，后有智能化拔估值的科技股的想象空間，超我們預(yù)期的是Deepseek帶來的國內(nèi)泛AI資產(chǎn)重估，大幅前置了想象空間的兌現(xiàn)窗口。
新一輪汽車產(chǎn)業(yè)邏輯演繹的開始，很多人問BYD智駕的變化難道不是去年底就有預(yù)期的嗎？其實，過去一年我們見了太多利好的后置反應(yīng)（賽力斯24/7-8資本運作+機器人，吉利24/7-8的車型周期），背后是牛熊切換、市場對政策的博弈、價格戰(zhàn)期間對格局穩(wěn)定性的擔(dān)心等諸多因素，但是都有量變積累質(zhì)變所帶來的超級行情（賽力斯24Q3業(yè)績兌現(xiàn)，吉利銷量持續(xù)超預(yù)期）。同樣的，當(dāng)前時點，近期普漲行情背后是智能化頭部玩家在具身智能上的持續(xù)布局、諸多智能化事件催化引發(fā)的質(zhì)變，AI賦能下新一輪汽車超級周期正在來臨。
1、Deepseek對高階智駕的推動：
-車端算力需求下降：可提供開源模型（如Deepseek R1），通過知識蒸餾壓縮大模型，降低車端部署成本。
-算力需求降低，云端模型訓(xùn)練成本下降：相同算力下，推理速度提升。算力需求少，大幅節(jié)省成本。
-多模態(tài)能力更強：跨模態(tài)遷移后Deepseek邏輯性與場景理解更強，極端路況（如斷頭路）表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)模型。
2、內(nèi)部測試結(jié)果：
-使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理響應(yīng)時間從20ms降至9-10ms，算力利用率從近乎100%降至65%。275個視頻測試，打分更優(yōu)，對比千問開源模型，97vs95分。-只是初步的調(diào)試，后續(xù)城區(qū)NOA算力需求有望降低至50-60tops，城市NOA方案成本或降至6000元（若地平線J6E芯片適配成功），推動平價智駕普及。3、商業(yè)化落地進展- BYD有望適配王朝/海洋系列（海鷗、秦L等），或采用適配Deepseek的地平線芯片，量產(chǎn)低成本純視覺方案（10V傳感器）。
-小鵬、理想：有聽說在研究，不排除2025年Q3基于Deepseek版本落地城市NOA（需用自身數(shù)據(jù)訓(xùn)練，較難再快）。
4、行業(yè)影響：
-車企/供應(yīng)商核心差距將取決于數(shù)據(jù)規(guī)模與模型優(yōu)化能力。
- Deepseek為開源模型，降低技術(shù)門檻，不排除沖擊華為封閉生態(tài)，利好中小廠商或智駕剛開始發(fā)力廠商，利好中小算力智駕芯片供應(yīng)商。
5、各算法公司對Deepseek應(yīng)用情況及觀點更新：
-知行汽車科技：已經(jīng)開始用用，測試了200+視頻，效果較好；效率提升較高，認為能夠讓原本的小算力芯片生命周期延長。
-大疆：使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理響應(yīng)時間從20ms降至9-10ms，算力利用率從近乎100%降至65%。275個視頻測試，打分更優(yōu)，對比千問開源模型，97vs95分。
- Momenta：24年12月底開始探索應(yīng)用，主要用來壓縮感知模塊，提升效率。第1版識別精度較差，但后續(xù)會調(diào)試預(yù)計1-1.5月有新結(jié)果更新。效率方面：第1版模型訓(xùn)練時間減半，感知結(jié)果輸出時間減半。
-元戎啟行：deepseek作為vlm的一個高性能低算力需求，確實是一個不錯的參考，特別是vlm+E2E。
-輕舟智航：之前在端到端大模型方面嘗試不多，后續(xù)會考慮積極應(yīng)用。
我們發(fā)現(xiàn)：不同的公司對Deepseek的應(yīng)用關(guān)注點有差別，知行&大疆&元戎更多是關(guān)注到了決策規(guī)劃層面，而Momenta更多是在感知方面。我們認為和公司當(dāng)前核心的關(guān)注點有關(guān)系。Momenta當(dāng)前希望一段式端到端在單OrinX跑通，而感知最耗算力希望效率加以提升。大疆&元戎已經(jīng)在高通8650/單OrinX上跑通城市NOA，因此在決策規(guī)劃及優(yōu)化方面關(guān)注更多。
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