报告行业投资评级 - 汽车行业投资评级为推荐，维持评级 [2] 报告的核心观点 - DeepSeek在硬件条件有限时提高训练效率、缩减算力成本、提升模型性能，在智能驾驶层面降低车端和云端成本，其开源特性利好中小厂商或智驾刚发力厂商。2025年1月20日发布的R1模型性能比肩OpenAI o1，为汽车智能化带来新启示，有望推动智能化转型提速 [5] - 在智能驾驶方面，DeepSeek-R1创新算法架构可提升训练效率、降低成本，推动“智驾平权”，但对产业竞争格局影响小；其蒸馏技术可优化算力协同；冷启动数据+无监督强化学习训练模式可降低标注成本、提升泛化能力；还可用于VLM模型开发降本增效 [5][23][40] - 在智能座舱方面，DeepSeek-R1适配需求，吸引众多车企接入，有望提升体验，且更深入应用多模态能力可继续升级体验，互联网和芯片厂商参与将进一步优化体验 [5][61][63] - 投资建议上，整车推荐比亚迪、赛力斯等，受益标的有吉利汽车等；零部件推荐德赛西威、伯特利等，受益标的有比亚迪电子等 [5][70] 根据相关目录分别进行总结 智能驾驶：带来技术启发，推动“智驾平权”加速 - DeepSeek-R1多模态扩展后性能比肩GPT - 4o，适配智能驾驶系统，其算法架构创新为技术进步提供参考 [23] - 创新算法架构提高训练效率、降低成本，为智能驾驶系统研发提供借鉴，有望提升第二梯队车企高阶智驾能力，推动“智驾平权”和高阶智驾渗透率上升，但对产业竞争格局影响小 [24][30][39] - 蒸馏技术应用有望降低车端算力需求，实现云端与车端算力更优协同，对云端算力提出更高要求，巩固头部车企技术护城河 [40][44] - 冷启动数据+无监督强化学习训练模式为智能驾驶系统训练提供新思路，有望降低标注成本、提升泛化能力，结合多模态构建世界模型可提升系统性能 [46][49] - DeepSeek-R1可用于VLM模型开发，为智能驾驶系统降本增效，VLM模型应用扩大有望推动更多企业尝试其技术 [54][57] 智能座舱：车企陆续接入，智能座舱体验有望提升 - DeepSeek-R1适配智能座舱需求，吸引吉利、极氪等众多车企接入，主要应用于智能座舱，有望提升体验 [61][62] - 智能座舱存在多模态信息，更深入应用DeepSeek多模态能力可继续升级体验 [63] - 互联网、芯片厂商等积极参与智能座舱，DeepSeek-R1将进一步优化体验 [66] 投资建议 - DeepSeek-R1创新算法架构为汽车智能化提供参考，主机厂和Tier1可借此提升性能、降低成本，加速智能化趋势，推荐整车比亚迪、赛力斯等，零部件德赛西威、伯特利等；受益标的整车有吉利汽车等，零部件有比亚迪电子等 [70]