专业报告 ，DeepSeek系列报告（汽车篇）！

DeepSeek系列报告（汽车篇）：DeepSeek冲击波：AI赋能智能化趋势提速！

Deepseek在硬件条件有限的情况下大幅提高训练效率并缩减算力成本，同时实现模型性能显著提升。在智能驾驶运用层面，对车端算力需求下降，从而带来云端模型训练成本下降，大幅节省成本。此外，Deepseek为开源模型，降低技术门槛，利好中小厂商或智驾刚开始发力厂商。

2025年1月20日，DeepSeek正式发布R1模型，并同步开源模型权重，在第三方的基准测试中，R1延续了此前DeepSeek基础语言模型V3的出色性能表现，性能比肩全球顶尖大模型OpenAIol。DeepSeek-R1以其算法架构的创新实现了大模型性能的领先与成本的大幅优化，为以智能驾驶与智能座舱为代表的汽车智能化技术研发与应用带来新启示，有望推动智能化技术成熟度提升与研发成本的下降，助力汽车产业智能化转型提速。

智能驾驶：带来技术启发，推动“智驾平权”加速：DeepSeek-R1通过MLA、DeepSeekMoE、无辅助损失的负载均衡、MTP等算法架构的创新实现了训练效率的提升和训练成本的降低，通过蒸馏技术得到了性能表现出色的小型模型，若在智能驾驶系统开发中对DeepSeek-R1的创新算法架构加以应用，有望带来智驾系统的训练效率提升与成本下降，既能推动当前新能源市场市占率较高但智能化技术暂时落后的自主品牌技术的更快进步，驱动高阶智驾功能的大规模加速上车，又能够推动高阶智驾功能车型价格带的下探，促进行业“智驾平权”趋势加速。而由于智驾系统相比语言模型对安全性、稳定性、时延性等方面的更高要求，头部智驾车企仍能够凭借自身先发优势建立的在技术人才储备、优质行驶数据积累、系统与技术研发成熟度等方面的优势建立较为深厚的技术护城河，因此我们认为DeepSeek对智能驾驶产业竞争格局的影响较小，其重要意义在于通过降低部分高阶智驾技术与资金门槛以加速推动“智驾平权”时代的来临。

另外，DeepSeek冷启动数据+无监督强化学习的训练模式为智能驾驶系统训练提供新思路，若能加以应用则有望推动标注成本的下降与模型泛化能力的提升，配合DeepSeek多模态能力构建世界模型用于仿真长尾训练场景生成与训练，有望对智驾系统技术成熟度提升起到推动作用。

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