開源證券：DeepSeek-R1橫空出世 智能車產(chǎn)業(yè)升級加速
開源證券主要觀點如下： Deepseek-R1橫空出世，全球AI行業(yè)迎變局 R1橫空出世，本土開源推理模型席卷全球。2025年1月20日，DeepSeek發(fā)布了DeepSeek-R1，并同步開源，R1是一個推理模型，擁有思維鏈輸出，在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上擁有驚艷的表現(xiàn)，比肩OpenAI-o1正式版。同時模型價格低廉，百萬Token輸出僅需16元，遠低于OpenAI o1(438元)及o1-mini(88元)。2025年1月27日，R1模型同時登頂中國和美國區(qū)蘋果App免費榜，據(jù)智東西數(shù)據(jù)DeepSeek應(yīng)用(App)上線20天日活突破2000萬。 R1模型帶來的諸多創(chuàng)新： (1)驗證通過純強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，模型可自行涌現(xiàn)出長思維鏈能力。傳統(tǒng)訓(xùn)練AI推理能力時，通常會以大量具有人類思維過程的數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)會思考。而Deepseek R1-Zero(用來訓(xùn)練R1的中間模型)，通過純強化學(xué)習(xí)僅依靠獎懲訓(xùn)練讓模型自行涌現(xiàn)出推理能力，探索出了可行的推理能力訓(xùn)練路徑，并消除人工瓶頸。 (2)優(yōu)化算法大幅節(jié)約算力和成本。DeepSeekV3模型采用Moe架構(gòu)，節(jié)約單次調(diào)用模型所需算力，優(yōu)化了底層算法、訓(xùn)練、推理和網(wǎng)絡(luò)框架，采用低精度混合訓(xùn)練，大幅節(jié)約訓(xùn)練成本。V3全部訓(xùn)練成本僅為550萬美元左右。 (3)通過蒸餾可有效提升小模型的性能。DeepSeek R1蒸餾小模型可以使其性能大幅提升，蒸餾版Qwen-1.5b模型部分性能甚至超過GPT4o。 (4)Deepseek模型已經(jīng)與多個國產(chǎn)算力芯片適配，為本土算力崛起舔磚加瓦。 對智能駕駛將產(chǎn)生深遠影響 (1)提升云端算力使用效率，加強國產(chǎn)算力適配，緩解算力瓶頸。特斯拉在開發(fā)端到端算法過程中算力經(jīng)歷了跨越式發(fā)展，目前已達100EFlops，本土玩家難以企及。而在巨頭OpenAI等籠罩下，Deepseek通過對算法優(yōu)化，以有限算力開發(fā)出性能強勁模型，表明依靠算法優(yōu)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的諸多優(yōu)化方法有望為智駕行業(yè)所借鑒。 (2)目前自動駕駛玩家推動大語言模型甚至視覺語言動作模型(VLA)上車提升智駕算法的認知能力，DeepSeek-R1有望作為優(yōu)秀的教師模型，將其性能蒸餾給車端模型，進一步提升車端模型的能力。 (3)當(dāng)前的智駕技術(shù)路徑多以模仿學(xué)習(xí)為主，通過學(xué)習(xí)人類駕駛行為實現(xiàn)智駕。這樣的范式可以做到接近人類但難以大幅超越，而DeepseekR1及R1-Zero的純強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練涌現(xiàn)思維鏈的現(xiàn)象，也有望給予自動駕駛行業(yè)以啟發(fā)，探索通過強化學(xué)習(xí)來強化算法能力，讓其擁有遠超人類的表現(xiàn)，小馬智行樓天城等在采訪中亦提及類似思路。 DeepSeekR1亦有望對智能座艙帶來催化 座艙是AI Agent載體，車企紛紛探索有關(guān)應(yīng)用落地。R1模型有望帶來更優(yōu)的座艙交互體驗，座艙Agent將實現(xiàn)前所未有的功能提升，并有望孕育全新應(yīng)用場景。同時其對算力的節(jié)約也讓模型更容易在座艙端本地化部署，實現(xiàn)更優(yōu)的體驗。 推薦標(biāo)的：小鵬汽車-W(09868)、華陽集團(002906)(002906.SZ)、德賽西威(002920)(002920.SZ)、經(jīng)緯恒潤-W(688326.SH)、美格智能(002881)(002881.SZ)等。 風(fēng)險提示：市場需求不及預(yù)期、技術(shù)工程化落地進度不及預(yù)期等。 .智.通.財.經(jīng)
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