智能化

DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。

系列第三篇集中回应车载市场的“量价疑虑”以及对机器人市场进行前瞻性分析展望。24Q3 以来，激光雷达板块关注度显著提升，主要落地场景车载市场出现拐点级变化——A 面是数量端加速放量推动的 15 万以上新能源车前装激光雷达渗透率“跨越鸿沟”（22/23/24 年分别为 3.3%/8.7%/21.6%），B 面是价格端 4 年间连续打 6 折降数量级的“科技平权”。上述观点我们已分别在 20240720《激光雷达系列一：迅速腾飞的激光雷达巨头-聚智驾之势，创感知先河》以及 20241009《激光雷达系列二：透视智驾之眼-三重拐点验证 ADAS 激光雷达放量盈利在即》的公司及行业深度报告中前瞻阐明。本篇报告试图集中回应一下近期市场关注的重要问题，分为车载和机器人两个板块，结构上都从“价值-空间-格局”，分别去解决“必要性-蛋糕有多大-蛋糕如何切”的问题。

AI 编程：重构代码编写的范式。AI 编程已经成为 AI 发展的一个重要的细分领域，正在逐步赋能编程工作的各个方面，包括代码自动补全、代码生成、测试验收等。根据《2024 年中国 AI 代码生成市场观测报告》，2023 年中国 AI 代码生成市场规模达到 65 亿元，随着规范化开发需求和中小型企业用户对辅助开发工具的需求增加，预计到 2028 年，中国 AI 代码生成市场规模预计将增长至 330亿元，年复合增长率达 38%。

DeepSeek探索出一条“算法创新+有限算力”的新路径，开源AI时代或已至，国产AI估值或将重塑。 Q1：DeepSeek对于算力的影响？——Jevons悖论：短期训练侧算力需求或受影响，但DeepSeek推理价格下降吸引更多用户调用模型，带来英伟达H100 GPU的租赁价格提升，故表明算力需求量短期仍呈提升趋势，中长期推理算力需求有望持续增长。 Q2：文本与多模态对算力的需求差别？——多模态模型大规模应用，或将升级算力需求。Sora将大模型训练数据从大规模的文本/图像，发展到视频数据，提升了新的维度，这或将数倍提升算力需求。

DeepSeek R1 推理模型具备强大的推理能力，能够准确理解并回应复杂的对话场景，支持多轮对话，确保用户体验的连贯性和高效性。

从kimi（月之暗面）到智谱，从豆包（字节）到DeepSeek，中国基础大模型一直处于快速演进之中，演进的主旋律则体现为性能提升和成本降低，与计算机历史上PC、互联网的发展逻辑类似。我们总结了以下三个关键词： 关键词1：低成本。与暴力美学的大模型相对应的就是高成本，动则数百上千万元的成本投入在很大程度上制约了下游需求的释放，在中国当前的宏观环境下这种挑战更为明显。DeepSeek带来的成本指数级下降，将会大大加速AI应用的落地进程。 关键词2：开源。伴随闭源基础大模型能力不断提升之后，是否会向上侵蚀应用市场成为了市场的一种担忧。而开源体系大大降低这种可能：1）开源体系需要生态繁荣，基模厂商与应用厂商是合作关系；2）对于应用厂商而言，开源大模型的可获得性、可把握性更强，更容易基于此构建自己的垂直模型和能力。

AI 技术发展加速，形成云侧 AI 与端侧 AI 两条路线。自 2022 年 Open AI 推出建立在 GPT-3.5 和 GPT-4.0 大语言模型上的聊天机器人 ChatGPT 后，AI 技术取得了飞速的发展及应用，春节期间 DeepSeek 模型引爆全球关注。目前 AI技术部署形成了云侧 AI 和端侧 AI 两条路线，端侧 AI 凭借本地即时响应、数据隐私保护及个性化体验的优势，适用场景更为广泛。

灵巧手是人形机器人标配部件，技术壁垒极高。人形机器人的价值在于适应人类所有环境，而灵巧手是人形机器人的末端执行器，理想状态是能执行各种各样的任务，需要具备负载能力、运动能力、控制能力和感知能力等等，在设计和生产方面均有极高难度。

DeepSeek 开源大模型推出后，成为智能驾驶研发端关注的主要方向。DeepSeek 在数据生成、数据处理、模型蒸馏等方面具备较强能力。未来，DeepSeek 有望成为智能驾驶加速的关键，保证高效训练的同时，打通车云模型关系，并持续降低训练成本。未来功能实现层面来看，尚未实现智能驾驶功能完整性部署前，DeepSeek 的使用或加速缩小各家车企之间的时间差距。实现功能突破后，智能驾驶领先企业有望保持用户粘性和高阶功能性能的领先。

美国科技公司具备算力和大模型优势，引领人形机器人发展，进度看特斯拉﹥英伟达﹥Google ﹥OpenAI：从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。OpenAI目前通过投资和自己小规模研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。

智能驾驶芯片行业：千亿市场空间大赛道，国产芯片厂商崭露头角。技术进步+成本下降+消费者接受度高，智能驾驶行业渗透率加速提升，在 ADAS 功能进一步普及的推动下，全球 ADAS SoC 市场预计从 2023 年的 275 亿元增至2028 年的 925 亿元，CAGR 为 27.5%。自动驾驶 SoC 供应商方面，中国的主要自动驾驶 SoC 市场参与者包括地平线、黑芝麻智能等；其他国家的主要自动驾驶 SoC 市场参与者包括英伟达、Mobileye、高通、Texas Instruments（TI）及瑞萨。目前英伟达、高通、地平线、华为、黑芝麻等均推出了适配 L3 级及以上高阶智能驾驶的芯片方案。

2024 年 L2 级别自动驾驶渗透率已达 55.7%，2025 年即将迎来普及，特别是比亚迪代表的平价整车厂入局有望继续推升行业渗透率，智驾平权时代有望到来。此外，我们看到了 DeepSeek 等国产 AI 大模型技术的崛起，国内智驾技术也有望迎来突破。江淮汽车联合华为研发的尊界 S800 是国内第一款 L3 架构的车型，《北京市自动驾驶汽车条例》提出 L3 以上级别自动驾驶的个人乘用车可以附条件上路，此条例将于 2025 年 4 月 1 日起实施，L3 级自动驾驶在中国即将落地。