北信瑞丰基金基金经理 于军华

DeepseekR1在2025年1月20日发布之后，彻底改变了中国AI的面貌。

在这之前，大部分人对于AI的认知，就是一个好玩的聊天机器人，很多时候就是个“人工”。在这之后，deepseek给使用者留下了深刻的印象，甚至很多传统的知识工作者群体都产生了恐慌，因为deepseek能做的太多了。 

汽车行业首先看到了deepseek的潜力，各大车企纷纷宣布接入。 

目前看，汽车企业主要利用deepseekR1版本的长文本处理功能来强化各自的智能座舱功能。 

deepseek发布了两个版本，在我们熟知的R1版本之前，也就是2024年12月26日，还发布了一个V3版本，主要强化了多模态处理能力，只不过后来火出圈的是R1版本。 

对于现有的智能座舱来说，deepseekR1属于锦上添花，汽车行业目前最前沿的方向是智能驾驶。 

智能驾驶需要真正的通用大模型，而deepseek的V3版本还需要进化。 

不提的特斯拉和华为，以往新势力里智驾第一的是小鹏，但是2024年至今，新势力里面智驾追赶速度最快，势头最猛的显然是理想。理想做对了什么？ 

总结下来就是端到端的视觉算法+激光雷达硬件。 

端到端的算法，就像智能驾驶的ChatGpt。特斯拉的FSD是目前最为优秀的纯视觉智驾系统。他的优点在于操控丝滑，就像一名优秀的人类司机。FSD从V12版本开始，采用了端到端的网络神经算法，不再依靠高精地图，代码量大大减少，驾驶感觉也越来越像一位老司机。 

但另一方面，中国的实际驾驶路况又比美国要复杂的多，要应付更多的不规则的像外卖、行人等尾部风险，因此需要在硬件上配备更多的冗余，想要做到高阶智驾，激光雷达就成了刚需。 

在这两个前提的基础上，理想汽车采用了端到端的视觉算法+激光雷达的硬件配置，2024年在智驾方面取得了显而易见的进步，已经成功进入第一梯队。 

智能驾驶目前处于量变到质变的阶段，海量资源投入下，可能马上就会实现突破。 

智能驾驶真正的比较对象，是人，是具有丰富经验的那批司机群体。在智能驾驶的体验水准仍在人之下时，这个配置基本上还是属于玩具类，并没有成为必需品。但当智能驾驶的能力超过人之后，它的价值就会发生质变，构成决定汽车价值的核心基础。 

自从2014年特斯拉FSD推出之后，全世界的科研力量就一直在智能驾驶赛道不断的投入，但到目前，还没有真正出现拐点，也就是驾驶能力超过人的质变点。 

中国新能源汽车龙头比亚迪，计划在2025年500万辆新车的60%，也就是300万辆汽车上安装不同等级的智能驾驶设施，从而正式进入智能化的下半场。考虑到中国汽车市场新能源渗透率已经接近50%，这意味着全球智能驾驶目前正在进入资源的饱和性投入阶段，那个质变点可能已经离我们不远了。 

智能驾驶是通用大模型的赛点，也是人形机器人的前奏。 

AI的落地，需要愿意为之付出真金白银的应用出现。目前看，市场最大，也最接近实现的就是智能驾驶。汽车市场很大，全球每年八千万辆销量，司机人数光中国就超过5亿。智能驾驶的海量数据，是AI升级的基础。理想汽车的李想也认为，创立基座大模型，实现L4的自动驾驶后，将两者融合，将会形成VLA（VisionLanguageActionModel），这会是一个高度智能化的类人系统。 

Deepseek的R1版本，在推理方面的性价比，基本做到了完美。真正的通用大模型，最关键的一步，是解决智能驾驶问题。因为智能驾驶行业，既有足够的市场，同时还有海量的数据，足够喂出一个真正的通用大模型。 

从另一个角度看，智能驾驶这个功能是人工智能从黑转白的一个关键节点，因为智能驾驶是一个人与机器交互的机器人，是半规则和半非规则的场景的产物。而人形机器人则基本是非规则场景的结果，因此人形机器人的最终落地，要建立在智能驾驶的基础上。 

特斯拉FSD的成功，给汽车行业的启示是，智能驾驶这条路是可以走得通的。而Deepseek的成功，给中国汽车行业的启示是，中国的智能驾驶和大模型，是可以走在国际前列的。

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