DeepSeek为智驾算法-算力-数据多维度带来借鉴，催化行业创新
DeepSeek通过多种技术手段大幅提升算力利用效率并降低训练成本，在算法、算力和数据等多维度对智驾产业发展提供了技术层面的借鉴或启发。目前众多车企和Tier1企业正积极探索DeepSeek的应用，我们预计25H2有望见到在智驾领域的上车，智驾二线梯队借助新的AI工具有望加速追赶，第一梯队因先发优势和人才优势走在创新前列，共同推动智驾平权与中高阶智驾渗透率高增。我们预计本轮智驾行情，将会是AI赋能下汽车板块大周期的开启，智能驾驶乃至整个板块有望迎来EPS与PE提升的戴维斯双击。
算法：Deepseek部分技术有望启迪提升云端训练效率，具备车端上车可能
DeepSeek通过MLA/DeepSeekMoE/ MTP/FP8混合精度训练等多种手段提升训练和推理效率并降低成本。智驾领域有望通过对DeepSeek相关技术借鉴提升云端模型训练速度并降低训练成本。此外如理想、极氪、元戎等使用或计划VLM、VLA多模态大模型上车，DeepSeek模型表现出的高效训练、良好的多模态处理能力、高效的蒸馏方式，有望吸引车企的尝试，甚至后续直接替代车企原有的VLM/VLA的模型选择。DeepSeek或率先在座舱领域实现应用，加速本地大模型部署，实现智能化、个性化进一步升级，目前比亚迪、吉利、岚图、零跑、极氪、智己等已有相关规划。
算力：蒸馏技术降低车端算力要求，短期或缓解云端算力紧缺
DeepSeek的蒸馏技术可将云端大模型的推理能力高效迁移至车端轻量模型，有望在保持高性能的同时显著降低计算开销，加速VLA、世界模型等上车。在实现同等智驾体验的情况下，预计对车端算力的需求将降低。同等算力下或可实现更多智驾功能，甚至通过中算力芯片实现城市NOA功能，助力高阶智驾功能向10-20万元价格带车型下沉。云端算力方面：短期或缓解云端算力紧缺，使得国内厂商能够利用相对有限的算力资源开展大模型训练，获得追赶的重要窗口期。但长期随着模型复杂度的持续提升、应用场景的不断拓展以及数据规模的指数级增长，云端算力需求仍将持续增长。
数据：加速构建数据闭环并积累高质量“老司机”数据
DeepSeek-R1-Zero验证了纯强化学习无需监督微调数据即可实现自主推理能力，为智驾端到端训练提供新范式参考；此外DeepSeek采用基于强化学习（RL）的训练框架（如GRPO算法），通过自博弈机制生成多样化驾驶决策数据，可在仿真环境中探索不同驾驶策略（如变道时机、紧急避让），生成覆盖长尾场景的交互数据，实现自动扩展数据分布，减少对人工标注的依赖，助力实现数据的自动采集、标注、训练与反馈，加速数据闭环迭代。
投资建议：
我们认为本轮的智驾行情，将会是AI赋能下，汽车板块大周期的开启。本轮的智驾演绎将有望沿着以下路径演绎：DeepSeek引爆中国AI科技股重估→DeepSeek对智驾启发&比亚迪等智驾平权→智能汽车销量提升&渗透率大幅提升甚至超预期→智能驾驶乃至整个汽车板块迎来EPS与PE提升的戴维斯双击。具体投资建议上，我们推荐关注：1）车企端：拥有较强工程化能力，在数据、算力、资金具备优势的小鹏汽车、理想汽车，在25年践行智驾平权的比亚迪，以及加速智能化追赶的吉利汽车、上汽集团。2）第三方供应商：看好在自主品牌乃至全球品牌获得潜在增量定点机会的德赛西威、科博达、华阳集团、保隆科技等。
风险提示：智驾落地速度不及预期；对DeepSeek的探索仍处于初期；竞争超预期加剧。
