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投資要點(diǎn)：
　　大模型以“技術(shù)平權(quán)”重塑傳統(tǒng)行業(yè)。DeepSeek等開源模型以低成本、高性能特性（DeepSeek-R1的API輸出定價(jià)僅16元/百萬token，約為OpenAI o3的5%），AI應(yīng)用生態(tài)加速發(fā)展。傳統(tǒng)企業(yè)憑借數(shù)據(jù)積淀與場(chǎng)景理解，一旦融合“行業(yè)知識(shí)+大模型”，有助形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)據(jù)密集型行業(yè)更具有普及的優(yōu)勢(shì)；按照行業(yè)AI市場(chǎng)的融資價(jià)值估算，2024年醫(yī)療保健、制造業(yè)、金融、商業(yè)和法律服務(wù)的垂類AI應(yīng)用已占據(jù)AI市場(chǎng)超56%份額。我們希望借由當(dāng)前車險(xiǎn)行業(yè)的科技發(fā)展，剖析AI賦能行業(yè)的底層邏輯，對(duì)運(yùn)營(yíng)效率、商業(yè)模式及行業(yè)格局的影響，挖掘更多的投資機(jī)會(huì)。
　　新能源車銷量高增推動(dòng)車險(xiǎn)市場(chǎng)增長(zhǎng)，智能駕駛技術(shù)重塑責(zé)任邏輯。新能源車顯著提升近年車險(xiǎn)市場(chǎng)需求，2024年車險(xiǎn)保費(fèi)收入達(dá)9137億元，其中新能源車險(xiǎn)保費(fèi)收入1409億元（YoY+40.8%），占整體車險(xiǎn)保費(fèi)比重為15.4%。預(yù)計(jì)2030年中國(guó)新能源車保有量將超8000萬輛，2031年全球電動(dòng)汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)可達(dá)2104億美元。智能駕駛正在促使以車主為核心的保險(xiǎn)責(zé)任，逐漸向車企和技術(shù)提供商轉(zhuǎn)移；2024H1 L2級(jí)及以上智能駕駛滲透率達(dá)55.7%，預(yù)計(jì)2030年L3級(jí)滲透率將達(dá)18%，屆時(shí)保險(xiǎn)理賠有望采用AI技術(shù)評(píng)估來明確事故責(zé)任劃分。
　　AI技術(shù)優(yōu)化車險(xiǎn)全流程效率，險(xiǎn)企與車企協(xié)作顯著降低成本與風(fēng)險(xiǎn)。通過整合駕駛行為、車輛狀態(tài)和行駛環(huán)境的多樣化數(shù)據(jù)，有望提升車險(xiǎn)定價(jià)、理賠和風(fēng)控的精準(zhǔn)性。保險(xiǎn)公司、新能源車企、第三方平臺(tái)已開始采用AI技術(shù)，例如平安車險(xiǎn)對(duì)4300萬車主數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化理賠流程；特斯拉通過Safety Score模型實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定價(jià)；車車科技推出“天目”模型，能夠?qū)⒛昃r付風(fēng)險(xiǎn)降低20%、業(yè)務(wù)效率提升30%，三方實(shí)踐共同推進(jìn)行業(yè)成本控制和效率提升。
　　車車科技抓住新能源車險(xiǎn)浪潮，AI技術(shù)與生態(tài)合作構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力。車車科技作為國(guó)內(nèi)最大獨(dú)立第三方數(shù)字化車險(xiǎn)交易平臺(tái)和新能源車險(xiǎn)嵌入式系統(tǒng)提供商，通過與15家頭部新能源車企達(dá)成戰(zhàn)略合作關(guān)系，深度嵌入新能源汽車銷售場(chǎng)景，覆蓋汽車全生命周期服務(wù)，2024年新能源保費(fèi)同比增長(zhǎng)127.8%。同時(shí)，公司通過與車企深度合作獲取獨(dú)家駕駛數(shù)據(jù)，依托自研“天境”智能定價(jià)系統(tǒng)、“天穹”風(fēng)控平臺(tái)和“天目”反欺詐模型，并接入DeepSeek大模型，持續(xù)優(yōu)化車險(xiǎn)定價(jià)能力及風(fēng)控能力，盈利能力持續(xù)改善。
　　投資建議：建議關(guān)注AI賦能潛力較大、應(yīng)用落地較快的傳統(tǒng)TMT細(xì)分賽道，例如金融科技、保險(xiǎn)科技、協(xié)同辦公軟件、HR軟件、財(cái)務(wù)軟件、在線內(nèi)容創(chuàng)作、網(wǎng)絡(luò)游戲等。在此基礎(chǔ)上，可重點(diǎn)布局具備垂類數(shù)據(jù)資源及場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)的公司，重點(diǎn)關(guān)注其在模型落地、協(xié)同生態(tài)及數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力方面的差異化表現(xiàn)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：1）AI行業(yè)應(yīng)用落地不及預(yù)期；2）大模型能力提升及單位算力成本下降不及預(yù)期；3）行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。