专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈
来源：调研纪要
汽车先有制造业的商业模式（重资产、重研发）和估值中枢，后有智能化拔估值的科技股的想象空间，超我们预期的是Deepseek带来的国内泛AI资产重估，大幅前置了想象空间的兑现窗口 。
比亚迪的涨停只是新一轮汽车产业逻辑演绎的开始，很多人问比亚迪智驾的变化难道不是去年底就有预期的吗？其实，过去一年我们见了太多利好的后置反应（赛力斯24/7-8资本运作+机器人，吉利24/7-8的车型周期），背后是牛熊切换、市场对政策的博弈、价格战期间对格局稳定性的担心等诸多因素，但是都有量变积累质变所带来的超级行情（赛力斯24Q3业绩兑现，吉利销量持续超预期）。同样的，当前时点，近期普涨行情背后是智能化头部玩家在具身智能上的持续布局、诸多智能化事件催化引发的质变，AI赋能下新一轮汽车超级周期正在来临。
1、Deepseek对高阶智驾的推动：
- 车端算力需求下降：可提供开源模型（如Deepseek R1），通过知识蒸馏压缩大模型，降低车端部署成本。
- 算力需求降低，云端模型训练成本下降：相同算力下，推理速度提升。算力需求少，大幅节省成本。
- 多模态能力更强：跨模态迁移后Deepseek逻辑性与场景理解更强，极端路况（如断头路）表现优于传统模型。
2、内部测试结果：
- 使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理响应时间从20ms降至9-10ms，算力利用率从近乎100%降至65%。275个视频测试，打分更优，对比千问开源模型，97vs95分。
- 只是初步的调试，后续城区NOA算力需求有望降低至50-60tops，城市NOA方案成本或降至6000元（若地平线J6E芯片适配成功），推动平价智驾普及。
3、商业化落地进展
- 比亚迪有望适配王朝/海洋系列（海鸥、秦L等），或采用适配Deepseek的地平线芯片，量产低成本纯视觉方案（10V传感器）。
- 小鹏、理想：有听说在研究，不排除2025年Q3基于Deepseek版本落地城市NOA（需用自身数据训练，较难再快）。
4、行业影响：
- 车企/供应商核心差距将取决于数据规模与模型优化能力。
- Deepseek为开源模型，降低技术门槛，不排除冲击华为封闭生态，利好中小厂商或智驾刚开始发力厂商，利好中小算力智驾芯片供应商。
5、各算法公司对Deepseek应用情况及观点更新：
- 知行汽车科技：已经开始用用，测试了200+视频，效果较好；效率提升较高，认为能够让原本的小算力芯片生命周期延长。
- 大疆：使用Deepseek模型后，在高通8650上，推理响应时间从20ms降至9-10ms，算力利用率从近乎100%降至65%。275个视频测试，打分更优，对比千问开源模型，97vs95分。
- Momenta：24年12月底开始探索应用，主要用来压缩感知模块，提升效率。第1版识别精度较差，但后续会调试预计1-1.5月有新结果更新。效率方面：第1版模型训练时间减半，感知结果输出时间减半。
- 元戎启行：deepseek作为vlm的一个高性能低算力需求，确实是一个不错的参考，特别是vlm+E2E。
- 轻舟智航：之前在端到端大模型方面尝试不多，后续会考虑积极应用。
我们发现：不同的公司对Deepseek的应用关注点有差别，知行&大疆&元戎更多是关注到了决策规划层面，而Momenta更多是在感知方面。我们认为和公司当前核心的关注点有关系。Momenta当前希望一段式端到端在单OrinX跑通，而感知最耗算力希望效率加以提升。大疆&元戎已经在高通8650/单OrinX上跑通城市NOA，因此在决策规划及优化方面关注更多。
比亚迪智驾供应链解读
【25年整体方案规划】
不同级别方案：入门级即L2，以分布式传感器为主，5R1V、3R1V等，已量产且市场产品丰富；中阶以算力接近100的产品为主；高阶以300和600算力的产品为主，300为单Orin X，600为双Orin X。公司规划实现智驾平权，让所有车搭载100以上算力的平台，实现高速NOA。
25年销量比例：公司今年销量预计500万台以上，高阶（100以上）产品的占比将从以前的不到5%爬升至80%，今年完成爬坡后，高阶产品在全年车型中占比约为40%至50%，按500万台计算，高阶产品销量约为200到250万台。稳定后全口径100算力产品预计占60%至70%，300算力产品占10%左右，600算力产品占10%左右，入门级（L2）产品占20%左右。
高阶完成时间：原计划一年完成所有车型向高阶产品的切换，但目前估计需要一年半左右，最长两年，具体时间取决于进展情况。
【24年智驾上市情况】
高阶产品占比低：24年高阶产品（主要集中在方程豹、仰望等品牌）的销量占比非常低，不到5%。从激光雷达销售量推算，300以上算力的产品占比不到2%。
【高阶供应链】
算法：300和600算力产品的算法目前主要依靠外部供应商momenta，100算力产品的算法将实现自研落地。
芯片：100算力平台主要使用Orin n芯片，J6M芯片目前存在一些问题，如POC效果比Orin差、算子支持性与英伟达不同且算子移植困难，因此目前先上来的车子暂时未使用J6芯片。300和600算力产品使Orin X，该方案已成熟落地。25年芯片仍以Orin为主，比亚迪自研芯片即将推出，J6M的机会越来越少。
域控：域控将全部放到子公司比亚迪电子，德赛等公司不会参与。
连接器：目前主要用电连替代安费诺、泰科等，今年电连预计能占20%左右，这是一个缓慢切换的过程。长期看将用弗迪自研连接器，以市场换技术，预计26年下半年可能上市，目前电连在性能可靠性方面仍处于考验期。
激光雷达：主要采用禾赛和速腾的产品，速腾占比80%。自研激光雷达进展较快，乐观估计今年能上车，技术方案与禾赛降本方案ATX差不多。
线控底盘：弗迪和比亚迪电子都在做线控底盘，二者是竞争关系。弗迪的产品主要应用在低端车，比亚迪电子在做线控悬架且即将量产。
内供和外供价差：公司内部供应商提供的部件价格相比市场价格低很多，可能20%不止，有的甚至能降低一半，同样价格做让外部供应商处于亏本状态。
自研范围：除了玻璃和橡胶外，其他环节都尽量自研，包括算法、芯片、线控等软硬件。
相对较慢的环节：公司智能化、电动化中的软件层面自研进度相对硬件稍慢，一些核心芯片如接口电路、高端MCU等仍是短板。
【中阶供应链】
算法：中阶产品的算法公司已确定，自研算法主要用于走量车型，对于上市节奏紧迫且自研算法未成熟的车型，可能会找其他价格较低的算法供应商作为补充。
其他方面：中阶产品在域控等方面与高阶产品的情况类似，主要差别在于芯片、算法和激光雷达。
【低阶供应链】
润光智行：润光智行是与比亚迪电子合作的公司，合作低阶算法。芯片主要是J3。比亚迪电子不会做高阶算法。
【基建准备】
算力中心：公司成立了先进技术研究中心，算力卡通过购买加租赁的方式构成算力平台，目前已购买几个P级别的算力，计划今年达到E级别的算力，以满足数据量增长的需求。租赁是主要方式，国内许多主机厂在数据量增大时会选择租赁算力，公司已与腾讯等达成合作。
数据情况：训练数据包括研产阶段数据和量产数据，量产数据已形成数据闭环，但总量与华为、理想、小鹏等相比仍有差距。
【智驾海外出口】
出口计划：公司将于26年实现海外出口，低阶产品出口已实现，目前的突破是实现高阶产品出口，这涉及新的GSR法规认证及安全认证，在硬件设计、软件设计层面都有较大工作量，国内外认证水平存在差异。
美国限制影响：美国限制使用中国的人工智能产品及算法，比亚迪目前避开美国市场，因此该限制对公司影响不大。
【智能驾驶芯片算法团队】
配置情况：芯片算法团队分感知和规控，按中算力（100平台）和高算力（300平台）划分，规模大几百人，主要从外部招聘。
自研芯片团队：比亚迪半导体依靠收购vivo和海思的部分人员来进行自研芯片，人数上百。
整体团队规模：除自研团队外，整个智能驾驶解决方案团队约三四千人，涵盖交付、硬件、软件、仿真等多个方面。
【自动驾驶销售效果评估】
市场接受度：市场对自动驾驶的接受度逐渐成熟，公司推出的自动驾驶产品有望提高市场接受度，智能化提升会增强产品力，且可能采取智能化提升但不加价的策略，从而提高比亚迪的市占率。
追赶先发优势：自动驾驶的比拼最终是数据驱动，虽然目前在算法上落后于华为等先发者，但长期来看，公司凭借资金优势和车辆销售带来的数据优势，有信心在1到2年内追上。
Q&A
Q：公司2025年内部标准口径下的智驾上车规划是怎样的？
A：入门级即传统ADAS（类似L2），以分布式传感器为主，已量产且市场丰富。中阶是100方案，高阶是300和600方案。未来规划主要是智驾平权，让所有车搭载100以上方案，实现高速NOA产品覆盖。
Q：今年公司销量500万台以上，其中100以上方案的产品占比情况如何？
A：今年是爬坡过程，以前100、300、600方案的产品占比不到5%，今年会从不到5%爬到80%，整个爬坡过程覆盖年度车型的百分之四五十。按500万台销量测算，大概能卖200到250万台。
Q：100以上平台中，不同方案稳定后的占比情况如何？
A：稳定后，100方案大概能占60% - 70%，300方案大概能占10%左右，600方案大概能占10%左右，入门级（L2平台）大概能占20%左右。
Q：达到稳定状态，公司内部的时间表是怎样的？
A：以前计划一年，现在估计一年干不到，大概需要一年半时间，最长两年，会完成所有车型的切换。
Q：2024年智驾低阶、中阶、高阶的上市数据情况如何？
A：2024年高阶占比非常低。高阶主要集中在方程豹、仰望等品牌，月销量几百台可忽略不计，几个品牌总销量两万多台，占比不到5%。从激光雷达销售量推，300以上方案占比不到2%。
Q：2025年高阶算法是如何确定的？
A：300和600算一个平台，300目前靠外部供应商，如momenta。100平台会让自研算法落地，且量最大，即将发布的新车型等会先在100平台落地。
Q：2025年自动驾驶芯片的使用情况是怎样的？
A：300和600平台用Orin X芯片，这是成熟落地的方案平台。100平台主要用Orin平台，J6M目前处于较尴尬状态，先上来的车子暂时没有用它。J6M暂停是因为精力有限，且其不适合全栈自研思路，同时J6M的POC效果比Orin差，算子支持性与英伟达不同，自研模型基于英伟达，算子移植困难。2025年100平台大概率还是以Orin为主，但存在变数，若Orin资源落地好、全栈自研完成，为降本也可能有其他选择。实际采购会给芯片公司预放量，但不承诺和承担责任。
Q：100平台中J6M和Orin的比例大概是多少？
A：J6M机会越来越少，目前先上来的车子暂时没有用它，主要还是以Orin为主。
Q：300和600方案，一个用一颗Orin X，一个用两颗X，这样区分的考虑是什么？
A：两颗X的方案，一是两颗激光雷达单X里已做到极限，再加一个激光雷达，数据处理需额外一颗X；二是双X设计是行业里做L2+、靠近L3的普遍设计思路，该方案最初是面向L3开发的，且大家都在拼算力。
Q：2025 - 2026年爬坡过程中，300和600平台初期的情况如何？
A：初期600平台可能不大，后面会逐渐被1000平台取代。
Q：公开场合提到的1000和2000平台是什么情况，它们和600平台会是替代关系吗？
A：1000平台以前是Thor，是双Thor（Super版，内部是两个芯片）。1000和2000平台出来后，不仅会替代600平台，还涉及舱驾融合问题，300平台后面也可能被替代，且因英伟达芯片生态，这种替换相对容易。
Q：域控是全部放到子公司比亚迪电子这边吗，德赛等会参与吗？
A：目前没有给德赛等机会，它们不会参与。
Q：2024年底向电连采购了很多连接器，这一块是怎么安排的？2025年高阶爬坡后，泰科、安费诺、电连以及内部在连接器使用上是如何划分的？电连最终可能占比多少？
A：目前主要用电连替代安费诺、泰科等，这是中间路径，长期比亚迪会用弗迪自己做，用市场换技术。目前安费诺用得还多一些，电连今年预计能占20%左右，会缓慢切换、导入，逐渐增大占比。电连最终占比拼价格，目前对其性能可靠性存疑，处于考验期，不会一下子把所有量都给它。
Q：泰科、安费诺等外厂对英伟达芯片的支持，和电连相比有差距吗？连接器和芯片之间有关系吗？
A：目前不知道连接器对底层芯片有什么支持，连接器更多与视频传输线、设计师有关，和英伟达芯片关系不大，与索尼、OV等类似，用国产或海外芯片和连接器没有必然关系。
Q：激光雷达的规划是怎样的，禾赛和速腾的比例如何确定？
A：激光雷达目前主要是禾赛和速腾，速腾占比八二开，占比多一些。比例一方面是价格因素，另一方面比亚迪对速腾有投资关系，且比亚迪自研激光雷达与速腾有合作。
Q：连接器和激光雷达的规划和进展如何？
A：连接器靠弗迪，先引进电连，用市场换技术，大概一年时间考虑替代电连，乐观估计2026年下半年能上市。激光雷达自研进展挺快，乐观的话今年能上车。对于其他传感器，毫米波、摄像头、超声波基本上已逐渐有自主控制权，摄像头自主控制较早，毫米波和超声波稍慢，特别是以比亚迪电子为代表。
Q：自研激光雷达产品与速腾、禾赛等相比，能实现等效替代吗？
A：技术方案大概和禾赛的类似，和现在降本的方案跟ATX差不多。
Q：线控底盘的情况如何，弗迪和比亚迪电子在其中的进度和份额怎样？
A：底盘主要由弗迪和比亚迪电子在做。二者是竞争关系，基本都被自己控制。比如线控底盘的制动层面，弗迪已有产品，主要应用在低端车；线控悬架主要由比亚迪电子在做，且马上能量产。
Q：内部供应商提供部件的价格与市场价格相比，差距有多大？
A：内部供应商的价格会让外部供应商难受，若外部供应商以这个价格拿单大概率会亏本，像以前毫米波价格200以上，自己做后能接近100，远不止10% - 20%的差距。
Q：芯片后面是怎么考虑的，目前有没有产品雏形和规划？
A：芯片也在自己搞，中算力和大算力的都会有。中算力的主要应用在100平台。先上中算力芯片，所以J6M的时间不多了。
Q：自己的中算力芯片大概什么时间能上？
A：乐观的话年底流片成功，明年年初基于该芯片的产品能出来，明年上半年可以量产上车，主要由比亚迪半导体在做。
Q：中阶自动驾驶与高阶自动驾驶在各个环节有哪些不一样？
A：中阶算法方面，会让大疆等做边缘车型，自研算法主要用于走量车型。芯片和激光雷达方面与高阶有差别，若增加激光雷达会增加相关接口。在100、300、600产品里，很多传感器产品是平台化的，情况与高阶类似。
Q：公司在算法训练的计算、数据方面有哪些准备情况？算力规模是多少，自购卡和租赁卡的比例如何？
A：公司专门成立了先进技术研究中心来做相关事情，算力平台采用买加租的方式构建。目前已购买几个P级别的算力卡，计划今年实现E级别的算力规模，后续增量主要靠租赁，来自腾讯。像理想、小鹏等大多也是租赁。
Q：公司训练的数据主要来自哪里？
A：训练的数据主要有研产阶段数据和量产数据，目前量产数据已形成数据闭环能力，但总量与华为、理想、小鹏等相比还较小。
Q：公司对于出口智驾是如何考虑的？海外出口计划是怎样的？
A：海外出口2026年能够实现，低阶出口早已实现，现在要突破高阶出口。高阶出口涉及新的GSR法规认证以及公共安全、信息安全等认证，从硬件设计、软件设计层面都会涉及很大的权限设计。
Q：去年下半年美国对于搭载中国自家硬件软件的限制生效，对公司有何影响？
A：美国不用中国的人工智能产品和算法，还管制台积电生产7纳米芯片。不过比亚迪等很多企业不做美国生意，避开美国市场影响不大。
Q：比亚迪电子在自动驾驶算法方面的布局是怎样的，是否会涉及高阶算法？
A：比亚迪电子已经放弃做高阶自动驾驶，目前做传感器、保留一些低阶业务，还做悬架系统，其算法最多涉及低阶。
Q：零一万物的大牛去了公司后负责哪一块工作？
A：负责数据中心建设，主要做算法训练、数据闭环，训练大模型这块。
Q：以25年底26年初为时间节点，比亚迪在自动驾驶领域有哪些环节不会做自研？自研进度相对慢的环节有哪些，存在哪些短板？
A：基本上除了玻璃跟橡胶不做自研，其他环节都会尽量自研。自研进度相对慢的环节是智能化、电动化方面软件比硬件稍慢。短板在于一些核心芯片，如接口电路、高端MCU。
Q：智能驾驶的芯片算法团队的配置是怎样的？
A：分感知和规控，人员基本从外部招聘，采用自研算法。按照中算力（100）和高算力（300）两个平台划分，分感知和规控，总共大几百人。
Q：自研芯片团队的情况是怎样的？
A：比亚迪收购了vivo以前做芯片的团队，还吸纳了海思出来的一些人，以此组建自研芯片团队，人数上百号人。
Q：除了智驾团队，做智能驾驶芯片算法解决方案的团队有多少人？
A：做整个智能驾驶规划的团队大概有三四千人。纯自研算法团队大概有一千多号人。此外还有做交付、硬件、软件、仿真等方面的人员。并且仿真平台在数据中心、智能驾驶、座舱等层面都有较多应用，座舱层面涉及大模型等公共基础服务。
Q：基于地平线J6芯片的方案晚推出，是否意味着不上或量很少？
A：晚推出不代表一定不上，虽然给其机会越来越少，但考虑到投资关系等因素，比亚迪一定会从个别项目上照顾，不会是零。
Q：如果采用J6芯片，是配套自研算法还是外部供应商的算法？
A：配套外部的感知加自研的规控。
Q：采用J6芯片时，外部感知会用哪些供应商？
A：主要是智商汤、轻舟、鉴智三家生态伙伴。
Q：座舱芯片的供应商是如何安排的？
A：瑞芯微只在仰望U8车子里有少量应用，基本可忽略不计。目前出口方面拉进了联发科（MTK），出口主要是低端车型，配置较低端芯片，涉及车联网等公共安全层面。国产化方面有与MTK联合定制的D9000，这是比亚迪自研芯片。
Q：如何看待全面铺开自动驾驶上车后的销售效果，以及其对提升比亚迪渗透率和整车销量市占率有怎样的影响？
A：目前市场对自动驾驶的接受度已逐渐成熟，前期先驱者已较好地完成市场教育，此时推出自动驾驶市场接受度会很高，智能化提升是增强产品力的重要部分，会对整车销量市占率有直接影响。
Q：比亚迪在自动驾驶能力上如何追赶华为等先发企业的优势？
A：自动驾驶最终比拼的是数据驱动。算力层面大家已不再单纯追求高算力，算法建立在算力和数据基础上，比亚迪有算力且随着车子销量增多会带来数据优势，长期来看能形成算法优势，虽然可能需要1到2年追上，但有信心在算法上不落下风。
Q：此前为比亚迪一些车子提供算法和交付实施的四维图新和地平线，现在彻底没有合作了吗？
A：D10这个平台越来越少了，四维图新最开始只供硬件，后来供行泊一体域控，但小算力域控已不做了。
Q：从长远看，低阶芯片是否基本上会被润光和比亚迪电子合作的方案取代，芯片还是地平线的，但算法被取代？
A：对，他们采用的也是J2J3方案，芯片是地平线的，但算法被取代了。
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