纪要涉及的行业和公司 - 行业：智能驾驶产业、支架产业 - 公司：知行汽车科技、地平线公司、吉利、长城、奇瑞、东风、英伟达 纪要提到的核心观点和论据 知行汽车科技情况 - 知行汽车科技于2023年12月在港交所上市，是自动驾驶领域首家上市公司，每日流通量约2亿，在德国、苏州、马来西亚设有子公司或工厂，专注自动驾驶技术量产落地，核心竞争力包括算法软硬一体等，已与多家车企多款车型量产，交付50万套自动驾驶系统[2][3] - 与地平线合作推出IDC510产品，基于G6系列芯片，支持多种功能，定位中端市场，预计2025年下半年量产；与地平线征程三芯片合作的新产品已在部分车型量产，并获相关认证[2][4] Deepseek技术对智能驾驶产业影响 - 颠覆传统思路，通过模型蒸馏降低算力需求，利好中小算力平台玩家和未达端到端层次的整车厂，有助于弯道超车[5] - 可能加速智能驾驶产业向端到端方向发展，对云端数据挖掘和车端模型部署有帮助，使高级自动驾驶功能快速实现[6] - 引入后可通过蒸馏大模型结合特定场景小数据训练，达到大量数据效果，且可在小于100TOPS算力平台部署，加速迭代并降低成本[7][8] - 引入部分模型可提升视觉语言对齐等效率，初步评估100TOPS以内算力平台可实现较好城市导航功能[9] Deepseek与吉利自研大模型融合对智能座舱影响 - 能精准识别用户意图，结合车内外场景分析需求，赋能人机交互、语音控制和娱乐体验，降低开发和使用成本[2][10] - 长远布局一体化解决方案，结合智能驾驶与智能座舱，提升车辆控制及自动驾驶表现[10] 行业竞争与价值分布 - 行业竞争激烈，各企业通过技术创新提升竞争力，支架产业价值分布向技术含量高的领域集中[17] Deepseek对自动驾驶领域影响 - 对高阶算法和城市功能开发有积极影响，大幅减少训练量和算力需求，利于中间算力架构公司，但应用需对特定场景深刻理解和技术积累，有经验的自动驾驶公司有优势[18] DBC技术应用挑战 - 模型适配与优化难度大，需针对不同场景和硬件环境优化；实时性与响应速度要求高；多模态数据融合是难题；要确保安全性与可靠性[19] 国内车企在DBC领域发展 - 研发投入时间短但进展迅速，座舱领域很快见成果，自动驾驶初步模型预计2025年下半年或年底上车且表现良好，城市项目周期更长，不会立即大规模铺开[20] 知行科技Deepseek产品布局及战略规划 - 致力于提供软硬一体化解决方案，主攻中等算力平台，2025年目标在平台上实现城市NV功能量产 - 已完成部分小模型技术验证，今年先在云端进行数据增强和挖掘，再将DeepSeek应用到IDC500系列芯片部分感知和预测模型中，未来解决复杂场景长尾问题[21] 其他重要但可能被忽略的内容 - 知行汽车科技在决策端特殊场景如紧急碰撞可借鉴预训练算法提高反应速度，提升系统安全性和可靠性[16] - 狄耐克可基于大模型进行数据挖掘和增强，生成不同条件下的数据部署到云端，提高效率、降低成本、减少对原始数据依赖并加快自我演化[13][14] - 知行汽车科技分析deepseek小模型在车端应用场景，与地平线等厂商合作，将高算力需求感知任务部署到低算力芯片上[15] - 短期内通过Deepseek提升现有产品客户端体验，长远推进舱驾一体化解决方案带来更多投资机会[11] - 探索将模型部署到地平线等其他系列芯片上，根据具体场景和功能需求选择性蒸馏模型并结合特定场景数据训练实现端到端功能[12]