智能化

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。

人形机器人从“0”到“1”导入期加速，政策+科技驱动有望迎来量产元年。2024 年开始人形机器人逐步实现产业落地，全球范围内的多家企业开始加码人形机器人，人形机器人产业化进程将进一步加速。政策方面：2023 年以来，中央和地方纷纷出台政策鼓励机器人行业发展，涉及算法、场景、产业等维度，推动机器人在医疗、协作、特种、 物流等行业的应用，2023 年 10 月更是发布《人形机器人创新发展指导意见》。科技方面：人形机器人是“自动”与“自主”高度耦合的产物，其发展路径将经历多个阶段，由“机构层”向“决策层”演进，大模型+AI 快速发展加快了机器人向任务级交互进化，具有实体的智能体通过与环境的交互来取得认知能力，学习并掌握新技能新知识，大幅提升了机器人的环境感知、人机交互、上层规划的能力，其在感知、决策、运控方面的智能、自主进一步提高。根据觅途咨询数据，保守预计 2030 年全球人形机器人销售量 7.6万台，市场规模达 49.60 亿美元。

当前人形机器人相当于2012-2014年电动车，处于0-1放量前夕。从特斯拉电动化看，1）2004-2008年Roadster的时代：对标2022-2024年人形机器人测试阶段；2）2012-2015年的Model SX时代：对标2025-2026年人形机器人tob端放量阶段，实现品牌积累及规模化量产；3）2017-至今的Model 3Y时代：对标2027年人形toc端放量阶段。从销量端看，2012-2014年中国和美国电动车均突破万台销售，初步起量，而机器人在2025年也将实现1.5-2万辆（中国人形机器人1万+、特斯拉0.5万台），实现0-1。

产业明显提速，差异化渐显，短期工业场景有望率先落地，长期空间广阔。1）产业在加速：产业政策密集出台，产业联盟&基金纷纷成立，融资数量大幅增长，推动产业形成“资金—技术—产品”闭环。2）差异化渐显：国内机器人在上下肢、视觉等硬件方案及模型路线等软件层面存在差异化且仍未收敛。3）短期爆发在即，长期空间广阔：应用环节较为明确为汽车、3C行业，有望率先起量，逐步延伸至其他制造业及搬运、零售等服务业，有望于2030年走进家庭。据测算，预计2030/2035年机器人新增需求达136/1163万台。随大脑逐步完善及场景拓宽，关节数增加，线性关节逐步渗透，灵巧手收敛至五指方案，我们测算2035年大批量生产后，单体执行器价值量约4万元，旋转/线性执行器市场空间达2154/2735亿元。