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宋亭亭等:DeepSeek或催化中高階智駕加速滲透

2025-02-12 10:54:32 中新經緯

  中新經緯2月12日電 題:DeepSeek或催化中高階智駕加速滲透

  作者 宋亭亭 華泰證券研究所分析師

  張碩 華泰證券研究所分析師

  智能駕駛作為AI技術最具前景且能快速落地的應用場景之一,正迎來前所未有的發展機遇。DeepSeek的橫空出世,在成本和技術上實現了雙突破,不僅為智駕領域帶來了直接的技術借鑒,更在發展思路等方面提供了寶貴啟示,有望催化智駕領域的技術創新和產業變革,加速中高階智能駕駛的滲透。

  首先,在算法層面,DeepSeek通過MLA(多頭潛在注意力)、DeepSeekMoE(混合專家架構)以及MTP(多token預測)等多種技術手段,顯著提升了模型性能和訓練效率。這些技術不僅有望被各家企業借鑒,以加速智駕模型的訓練速度并降低訓練成本,還可能直接替代此前車企選擇的VLM/VLA(視覺語言模型/視覺語言動作模型)模型。DeepSeek模型表現出的高效訓練、良好的多模態處理能力和高效的蒸餾方式,對車企具有極大吸引力,有可能成為未來智駕系統的新選擇。盡管短期內由于安全驗證等因素,直接基于DeepSeek模型開發的智駕系統或較難出現,但其技術潛力不容忽視。

  其次,在算力層面,DeepSeek的蒸餾技術為車端算力要求帶來了革命性的降低。通過將云端大模型的推理能力高效遷移至車端輕量模型,DeepSeek有望在保持高性能的同時,顯著降低計算開銷,為VLA、世界模型等復雜模型在車端部署掃清算力障礙。這一技術有望助力高階智駕功能向10萬元-20萬元價格帶車型下沉,實現更廣泛的智駕平權。同時,在云端算力方面,DeepSeek的低成本訓練模式短期內或可緩解云端算力緊缺問題,為國內廠商提供追趕的重要窗口期。然而,長期來看,隨著模型復雜度的持續提升、應用場景的不斷拓展以及數據規模的指數級增長,云端算力需求仍將持續增長。

  再次,在數據層面,DeepSeek通過純強化學習(RL)路徑驗證了合成數據的價值,并推動了數據閉環的驅動模型持續進化。DeepSeek-R1-Zero模型無需監督微調數據即可實現自主推理能力,為智駕端到端訓練提供了新范式參考。此外,DeepSeek采用的基于RL的訓練框架和自博弈機制,能夠生成多樣化駕駛決策數據,覆蓋長尾場景,實現對數據分布的自動擴展,減少對人工標注的依賴。這一技術有望加速數據閉環迭代,提升智駕模型的數據質量和訓練效率。

  最后,在智能座艙方面,DeepSeek有望催化本地化大模型加速部署,實現座艙智能化、個性化的進一步升級。座艙系統對于安全性和實時性要求相對較低,因此融合和借鑒DeepSeek的速度更快。本地化大模型部署不僅可以減少對云端網絡的依賴、降低延遲、提高響應速度,還能更好地保護用戶隱私,并實現個性化體驗升級。

  基于以上分析,筆者認為本輪的智駕行情將是AI賦能下汽車板塊大周期的開啟。DeepSeek等AI創新工具的涌現和“智駕平權”的驅動,有望推動行業滲透率高增。筆者預計2025年第二季度與DeepSeek結合的系統或工具有望上車,2025年高速NOA(導航輔助駕駛)和城市NOA滲透率將會有明顯提升。同時,借助DeepSeek等新的AI工具,后發企業或加速追趕,第一梯隊企業則因先發優勢和人才優勢走在創新前列。(中新經緯APP)

  (文中觀點僅供參考,不構成投資建議,投資有風險,入市需謹慎。)

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責任編輯:孫慶陽

來源:中新經緯

編輯:董文博

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