汽车行业点评报告：DeepSeek-R1横空出世，智能车产业升级加速

（以下内容从开源证券《汽车行业点评报告：DeepSeek-R1横空出世，智能车产业升级加速》研报附件原文摘录）
Deepseek-R1横空出世，全球AI行业迎变局
R1横空出世，本土开源推理模型席卷全球。2025年1月20日，DeepSeek发布了DeepSeek-R1，并同步开源，R1是一个推理模型，拥有思维链输出，在数学、代码、自然语言推理等任务上拥有惊艳的表现，比肩OpenAI-o1正式版。同时模型价格低廉，百万Token输出仅需16元，远低于OpenAI o1（438元）及o1-mini（88元）。2025年1月27日，R1模型同时登顶中国和美国区苹果App免费榜，据智东西数据DeepSeek应用（App）上线20天日活突破2000万。
R1模型带来的诸多创新：（1）验证通过纯强化学习训练，模型可自行涌现出长思维链能力。传统训练AI推理能力时，通常会以大量具有人类思维过程的数据，让模型学会思考。而Deepseek R1-Zero（用来训练R1的中间模型），通过纯强化学习仅依靠奖惩训练让模型自行涌现出推理能力，探索出了可行的推理能力训练路径，并消除人工瓶颈。（2）优化算法大幅节约算力和成本。DeepSeekV3模型采用Moe架构，节约单次调用模型所需算力，优化了底层算法、训练、推理和网络框架，采用低精度混合训练，大幅节约训练成本。V3全部训练成本仅为550万美元左右。（3）通过蒸馏可有效提升小模型的性能。DeepSeek R1蒸馏小模型可以使其性能大幅提升，蒸馏版Qwen-1.5b模型部分性能甚至超过GPT4o。（4）Deepseek模型已经与多个国产算力芯片适配，为本土算力崛起舔砖加瓦。
对智能驾驶将产生深远影响
R1崛起对产业将产生深远影响：（1）提升云端算力使用效率，加强国产算力适配，缓解算力瓶颈。特斯拉在开发端到端算法过程中算力经历了跨越式发展，目前已达100EFlops，本土玩家难以企及。而在巨头OpenAI等笼罩下，Deepseek通过对算法优化，以有限算力开发出性能强劲模型，表明依靠算法优化小算力亦有希望做到比肩世界一流的模型性能水平。而R1的诸多优化方法有望为智驾行业所借鉴。（2）目前自动驾驶玩家推动大语言模型甚至视觉语言动作模型（VLA）上车提升智驾算法的认知能力，DeepSeek-R1有望作为优秀的教师模型，将其性能蒸馏给车端模型，进一步提升车端模型的能力。（3）当前的智驾技术路径多以模仿学习为主，通过学习人类驾驶行为实现智驾。这样的范式可以做到接近人类但难以大幅超越，而DeepseekR1及R1-Zero的纯强化学习的训练涌现思维链的现象，也有望给予自动驾驶行业以启发，探索通过强化学习来强化算法能力，让其拥有远超人类的表现，小马智行楼天城等在采访中亦提及类似思路。
DeepSeekR1亦有望对智能座舱带来催化
座舱是AI Agent载体，车企纷纷探索有关应用落地。R1模型有望带来更优的座舱交互体验，座舱Agent将实现前所未有的功能提升，并有望孕育全新应用场景。同时其对算力的节约也让模型更容易在座舱端本地化部署，实现更优的体验。
推荐标的：小鹏汽车-W、华阳集团、德赛西威、经纬恒润-W、美格智能等。
风险提示：市场需求不及预期、技术工程化落地进度不及预期等。