比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 3.2 感知层 3.2.1 传感器数量减配、性能提升 3.2.2 激光雷达市场快速增长，格局集中 3.2.3 高阶智驾需要激光雷达提供安全冗余 3.2.4 前视摄像头市场分散 3.2.5 从全量感知到按需感知的算法演进 3.3 决策层 3.3.1 域控制器构成 3.3.2 智驾域控市场逐渐走向合作定制化 3 为事故责任认定及原因分 析提供技术支撑。 资料来源：中国政府网，国元证券研究所 近年来，工信部等部门陆续颁布多项智联网汽车相关政策，助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶 智能驾驶的普及应用和商业化进程。随着智能网联汽车技术快速迭代和辅助驾驶的大规模应用，“车路云一体化”正处于转入规模化 应用的关键时期，建成将具有巨大潜在价值：一方面，当车辆大规模接入车路云网络后， 资料来源：焉知人形机器人，国元证券研究所 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 14 以Deepseek为代表的AI技术进步助推自 动驾驶行业告别硬件堆叠、算力比拼， 一场以AI融合为核心的高阶智能驾驶和 智能座舱新竞赛即将展开。以往在大模 型竞赛中，通常是围绕“数据、算法、 算力”三要素中的算力进行突破，企业 通过不断堆高算力水平来实现大模型训 练和推理的加速。而DeepSeek的出现则

自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互 与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 ODD 定义/验 证 N/A ★★ ★★★️ ★★★ ★★★ 高阶功能关键： 地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用 化转型，并催生新型商业模式的关键驱动。 9 市场概述 主机厂降本增效的极致追求：驱动地图方案轻量化 降本方向 代表企业 具体实践 预期效果 推出“智驾平权” 比亚迪 将NOA（导航辅助驾驶）等高阶智驾功能下放至10万元 级别车型，打破了智驾功能以往与高价车型绑定的局面 道路覆盖成本降低，可扩展至6.98万元车型 数据轻量化 腾讯地图 轻量化数据服务，模块化工具链支持车企仅调用必要地

出现语言混合的问题。 对推理链的质量进行细致的评估，并通过奖励机制引导模型生成更加合理、准确的推理过 程。 多目标优化：兼顾推理性能、帮助性和安全性； 蒸馏的潜力：蒸馏可以帮助将更大模型通过 RL 发现的高阶推理范式蒸馏到小模型中，这比用小 模型直接使用大规模 RL 发现的推理范式要更加有效； 基于群组的相对策略优化 (GRPO) : 通过构建多个模型输出的群组，并计算群组内的相对奖励来 给一个年轻的学生，让其在较短的时间内掌握复杂的技能。 DeepSeek 利用蒸馏 R1 的手段获得了一系列小模型，表现非常突出。这很大程度得益于 R1 模型足够强大， 发 现了很多高阶推理范式，而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的（可以认为 是由 于预训练知识不足），因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出，甚至超过了基于大规模 RL 的方法。 技术对比讨论：蒸馏 vs end-of-thinking token 的出现， 并鼓励更深入的探索。 DeepSeek 利用蒸馏 R1 的手段获得了一系列小模型，表现非常突出。这很大程度得益于 R1 模型足够强大，发现 了 很多高阶推理范式，而这些高阶推理范式是小模型直接利用大规模强化学习难以发现的（可以认为是由于预 训练 知识不足），因此这些蒸馏得到的小模型表现比较突出，甚至超过了基于 RL 的方法。 相对依赖于强大的教师模型

以及高端产品不断向中低端产品渗透，高阶HDI、类载板、 FPC、刚挠结合板等PCB创新型产品在智能手机市场还有很大 的提升空间；部分产品由于性能上的特殊要求是PCB附加值会 更高，比如具备高频、高速传输性能的LCP FPC、MPI FPC等 产品由于设计更复杂、加工难度高等原因较传统FPC价值量提 升10倍以上。 数据来源：iFixit 高端智能机内部有大量FPC  智能手机产品升级带动高阶PCB产品需求 供需格局：主要原料价格震荡回调，创新应用带来新需求 4.2 176 电子行业2019年春季投资策略 智能手机轻、薄、短、小的产品趋势导致该领域 PCB 产品向细线路、窄间距、轻薄化、高集成等方向发展。传统多层板逐渐被淘汰，高阶 HDI 产品成长迅速，SLP 已经成为手机主板的新趋势。同时，FPC 因为具备体积小、重量轻、可弯折等特性，极大地迎合了终端电子产品的新需求，搭 载率迅速提升。PCB产品线宽的缩小需要制作工艺 ，制作技术成熟，精细化程度可以满足 高端产品。但其生产成本较高，中小PCB厂商难以承受。 数据来源：中国产业信息网，国泰君安证券研究 手机板向精细化演变 PCB制作工艺 龙头PCB企业具有生产高阶产品能力 智能手机的创新带动各类PCB产品向更精细化演变，这些产品制 作工艺复杂，内资企业具有批量生产能力的不多。这些产品市场份额 大多掌握在龙头企业手中。随着市场竞争加剧，龙头企业技术优势会 逐渐显现，进一步抢占市场份额。

演进：Scaling未到尽头，各家仍在积极探索，探索大模型能力边界 思维链 CoT 优化：强化学习完成推理侧优化，在复杂计算、科学研究等方向持续加强 跨模态响应：将大语言模型、视觉理解模型及和视觉生成模型等能力实现高阶融合 • 大模型Scaling Law表示，增加计算量、模型参数量或数据大小都可能会提升模型性能，但是提升效果会随着这些因素的增加而递减。虽然 Scaling Law原理给大模型能力演进限制了阈 箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，成为自动化工作流的“元数据”，让邮箱数据接入企业的人、财、物、事等业务系统。 基于邮箱的智能业务场景 基础：多种大模型接入 初阶：邮件文本处理 高阶：场景邮件流转 进阶：三方应用接入 通义千问 DeepSeek 零一万物 Minimax 月之暗面 ChatGLM Webmail插件 邮件客户端插件 钉钉AI助理 AI多模态+逻辑推理+联网搜索 求的协同共振下，AI Agent将向复杂任务持续演进，加速走向“决策-执行-反思”的自主闭环能力顶点。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Agent进阶：向着通用场景升级 感知力 高阶智能体雏形示例： 主动感知实 时响应 记忆联系 上下文 context 复杂逻辑思 考与多任务 执行规划 需求数据集成 + GUI图形理解 + 图像语义解析 + 多任务协同执行

演进：Scaling未到尽头，各家仍在积极探索，探索大模型能力边界 思维链 CoT 优化：强化学习完成推理侧优化，在复杂计算、科学研究等方向持续加强 跨模态响应：将大语言模型、视觉理解模型及和视觉生成模型等能力实现高阶融合 • 大模型Scaling Law表示，增加计算量、模型参数量或数据大小都可能会提升模型性能，但是提升效果会随着这些因素的增加而递减。虽然 Scaling Law原理给大模型能力演进限制了阈 箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，成为自动化工作流的“元数据”，让邮箱数据接入企业的人、财、物、事等业务系统。 基于邮箱的智能业务场景 基础：多种大模型接入 初阶：邮件文本处理 高阶：场景邮件流转 进阶：三方应用接入 通义千问 DeepSeek 零一万物 Minimax 月之暗面 ChatGLM Webmail插件 邮件客户端插件 钉钉AI助理 AI多模态+逻辑推理+联网搜索 求的协同共振下，AI Agent将向复杂任务持续演进，加速走向“决策-执行-反思”的自主闭环能力顶点。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 AI Agent进阶：向着通用场景升级 感知力 高阶智能体雏形示例： 主动感知实 时响应 记忆联系 上下文 context 复杂逻辑思 考与多任务 执行规划 需求数据集成 + GUI图形理解 + 图像语义解析 + 多任务协同执行

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