中金 | AI进化论（4）：端侧AI格局生变，国产SoC迎高光时刻

分类来看，不同规格的模型有着不同的适用场景，我们总结来看其中1.5B / 7B / 8B：适用于本地部署，因其资源消耗较低，因此适合处理轻量级任务；14B / 32B：具备更强的推理能力，能够应对更为复杂的任务，例如代码补全、长文本问答以及多模态任务等；70B / 671B：性能表现更接近GPT-4级别，可进行更为复杂的推理和决策工作，主要面向大规模云端推理场景 。

自DeepSeek发布开源模型以来，国内车企在智能座舱和智能驾驶两个方面展开了积极探索。 2月6日，吉利汽车宣布将DeepSeek-R1与自研的星睿AI大模型深度融合。极氪旗下自研的Kr AI大模型、东风猛士917智能座舱、长城Coffee Agent大模型等 也相继接入DeepSeek-R1大模型，进一步增强了车端与云端的AI能力。目前，这些应用场景主要集中在智能座舱领域，旨在提升座舱的人机交互体验。我们认为，智能驾驶领域也有望深度受益于DeepSeek，但进程相对较慢。这主要是因为DeepSeek属于大语言模型，而自动驾驶通常使用垂直大模型，如何实现两者的有效转变是车企需要深入思考的问题。

我们认为DeepSeek可能从以下方面影响汽车芯片投资机会：

1）DeepSeek推动智驾/智舱普及，硬件预埋促使汽车芯片进入高速增长阶段。 近年来，自动驾驶技术迭代迅速，从高精度地图发展到端到端大模型，再到如今智能驾驶达到高速NOA、城市NOA的水平，L3及更高级别自动驾驶有望加速实现。如今AI的迭代速度远超车企，汽车行业已进入软件定义汽车的时代。硬件预埋不仅可以收集数据用于训练大模型，还能通过OTA升级推送更优算法。因此，尽管算法仍需一定时间优化，但硬件高速增长已然来临。

比亚迪于2月10日召开智能化战略发布会，正式发布高阶智驾系统“天神之眼”。“ 天神之眼”分为三个版本，其中天神之眼A、天神之眼B搭载于仰望、腾势及比亚迪的中高端车型；天神之眼C随首批21款车同步上市，涵盖7万级到20万级车型，全面覆盖不同消费层次的需求。“天神之眼”的技术亮点在于比亚迪独创的璇玑架构，该架构整合车端与云端AI，实现全栈自研全闭环端到端控制，将控制响应时延缩短至10ms。比亚迪还计划在2025年让至少60%的车型搭载高速NOA及以上的智驾系统，逐步推动高阶智驾技术的普及，并在未来推出更高级别的DiPilot 1000/2000，支持L3级自动驾驶。 我们认为国产车企今年底前有望跟进升规升配，汽车芯片在未来3年有望保持高景气。

2）提升车端端到端大模型性能，能让更多中低端车型部署端侧模型，利好国产平价芯片。 大模型技术用于智驾面临的挑战之一是线控底盘，底盘控制技术决定刹车、转向、减速和回避等能力。由于行车速度快，对响应及时性要求高，部署在车端的端到端模型决定了智驾性能。一些发力车端的车企，如理想，采用“端到端 + VLM”双系统。其中，VLM 模型参数规模为2.2B，部署在一颗Orin X车端芯片上，用于指导另一颗Orin X上的端到端模型。不过，这种方案并非最终解决方案，它反映出单个芯片支持的端到端模型能力存在不足，而DeepSeek的模型优化思路可用于提升既定算力下的推理性能。另一些发力云端的车企，秉持先在云端探索更强能力，再在车端实现降维的理念。鉴于云端本身具备良好的大模型能力，这类企业也可借鉴DeepSeek的蒸馏技术提升车载端到端模型性能。

DeepSeek 运用知识蒸馏技术，将复杂参数的大模型压缩为适合车端的轻量级小模型，在大幅降低车端算力需求的同时，保留了大部分性能。这使得智能驾驶对高算力硬件的依赖降低，有助于国产智驾SoC发挥自身优势，对在中阶算力有较多布局的国产芯片供应商是一大利好。武当C1200家族是黑芝麻智能专为多域融合、舱驾一体应用场景打造的高性能计算平台，具备高算力、低功耗、高可靠等优势。2月10日，比亚迪在智能化战略发布会上发布全民智驾战略，并推出天神之眼C高阶智驾三目版。同时， 地平线最新一代车载智能计算方案征程®6系列正式全球首发落地。