端到端与AI共振，智驾平权开启新时代 ——汽车智能驾驶行业深度报告 证券研究报告 发布时间：2025年3月31日 分析师：刘乐 执业证书编号：S0020524070001 邮箱：liule@gyzq.com.cn 分析师：陈烨尧 执业证书编号：S0020524080001 邮箱：chenyeyao@gyzq.com.cn 智能驾驶行业研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录 2 2 1.端到端发展进入加速期，基于规则长期护航 1.1 端到端的定义、发展历程、实现方法及挑战 1.2 自动驾驶产业支持充足，标志性政策落地 1.3 车企抢滩DeepSeek，AI行业与智能驾驶共振 1.4 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 1.5 汽车行业加速迈向智能驾驶全面普及时代 2.关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理想：双系统并行，VLM规范端到端模型下限 2.5 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

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 3M 12M 电子 9 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项 能力 上实 现了 对标 OpenAI o1-mini  DeepSeek 模型加速国内 AI 进程，推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息，华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 DeepSeek-R1 的 Beta 版，把小艺助手升级到 11.2.10.310 版本及以上可体验。用户可 通过小艺助手与 DeepSeek 对话，实现更加无缝的 AI 体验。据工信部 官网消息，2025 年春节期间，中国移动、中国电信、中国联通三家基

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 3M 12M 电子 9 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项 能力 上实 现了 对标 OpenAI o1-mini  DeepSeek 模型加速国内 AI 进程，推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息，华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 DeepSeek-R1 的 Beta 版，把小艺助手升级到 11.2.10.310 版本及以上可体验。用户可 通过小艺助手与 DeepSeek 对话，实现更加无缝的 AI 体验。据工信部 官网消息，2025 年春节期间，中国移动、中国电信、中国联通三家基

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率 病例的录入是 大模型或主要在效率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动 化模型筛选、参数调优、处理非结构化数据等能力，为行业带来缩短数据标 注和分析时间、提升影像精细程度等变化。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个 股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该 股票的推荐或覆盖。 (21) (14) (6) 2 9 Apr-22 Aug-22 Dec-22

2025年3月6日 人形机器人：由“外”到“内”，智能革命 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 证券研究报告|行业深度研究报告 核心观点 2 资料来源：华西证券研究所  人形机器人：承载AI未来 人形机器人的外观和行为与人高度相似，能够适应人类的生存环境、使用人类的生产工具，形态更易令人产生共鸣，是具身智能最理想的载体。受政 策出台、技术成熟、需求高涨和供给竞争等因素的推动 一种模仿人类外形的机器人，除具备人形和模拟人类动作外还兼具智慧化和可交互性等特点，包含三 大核心技术模块：环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块。  人形机器人正处于商业化爆发期前夜，普遍认为到2030年市场规模可达数百亿美元。Markets and Markets预计全球人形机器人市场规模将由2023年的18亿 美元提升至2028年的138亿美元，年复合增速约50.2%。据高盛预测，乐观情 。2024年4月首届中国人形机器人产业大会上发布的《人形机器人产业研究报告》预测，2024年中国人形机器人市场规模将达约27.6亿 元，2026年达到104.71亿元，2029年达到750亿元，将占世界总量的32.7%，比例居世界第一，到2035年有望达到3000亿元规模。  巨头纷纷入局，创业公司百花齐放，众多厂商快速迭代。如特斯拉三次发布Optimus性能更新迭代视频；DeepMind与斯坦福大学联合推出的Mobile Aloha也

华为算力基础设施安全技术白皮书 ——端管云协同 Huawei Computing Infrastructure Security Technical White Paper (HCIST) ——From Device-Pipe-Cloud Perspective 文档版本 V1.0 发布日期 2025-09-18 华为技术有限公司 版权所有 而针对算力集群的入侵，则可能导致 AI 训练模型 被篡改、金融交易被延迟、制造执行系统乱序等一系列后果。“算力基础设施”作为数字化核心生产 系统，已经被纳入到关键信息资产进行管理。以审计为例，数字化运营企业的审计已经从财务领 域扩展到“全面风险管理”，审计既要通过经营数据看企业“做了什么”，也要关注计算完整性以保证 这些经营结果的“真实可信”，目前部分国家监管机构会把“系统算法、参数、日志的完整性与可追 费、融资费率等一系列核心经营指标上。如果不在算力基础设施规划、建设和运营的同时嵌入“安 全基因”，企业最宝贵的数字化生产力将变成企业最大的风险敞口。 面对这些挑战，华为始终秉持“构建安全可信的算力基础设施”这一核心理念，深度融合端管云 协 同 架 构 与 机 密 计 算 、 机 密 存 储 等 前 沿 技 术 ， 打 造 了 华 为 算 力 基 础 设 施 安 全 技 术 体系 （HCIST）。HCIST 通过全栈内生安全

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销(CRM)等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑战 易操作 高可用 高可靠 智能化 开放性 高扩展 自动化 高性能 云原生 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 营销云 伙伴云 客户服务云 销售云 现场服务云 智能分析云 微 信 端 企 微 端 云原生计算 虚拟机CVM 容器平台TCS 工 智 能 大模型 TI平台 知识引擎 主机安全 堡垒机 DDOS WAF 云监控 微 服 务 Dubbo SpringCloud Prometheus/ Grafana 端侧接入层 负载均衡CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 鉴权 OAuth2.SAML2 系统接入层 轻联IPAAS 统一身份认证 鉴权 OAuth2.SAML2 连接产品 价值：问答准确率：35%->84% • 材料数量庞大：有近50款车型，每款 车涉及「使用说明书」「驾驶指南」 「保养手册」，合计几百份材料。 • 手册混排复杂：每份手册一百页至几 百页，涉及大量图文组合。 • C端问答要求严谨：客户也担心幻觉 率影响客服对话体验。 • 答案出图率提升：模型出图率0%->70%。 （gpt-4出图率20%） • 知识构建效率大幅提升83.3% 之前人工梳理单个汽车手册形成问

为医院建设有弹性的高效微电网： 从设计到融资 作者：Markus Hirschbold 和 Andy Haun 执行摘要 世界各地的医院越来越多地采用微电网技术来提高弹性和降低能源成本。为了优化微电网解决 方案，医院团队必须开展精细的可行性研究，部署规模得当的分布式能源。应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 每年的天然气消耗量：13 GWh = 0.28 百万美元 • 分时电价：0.08226 美元/kWh（非高峰期）至 0.1409 美元/kWh（高峰期） • 需量电价：从 0 美元/kW（非高峰期）到 13.84 美元/kW（夏季中峰期）再到 17.25 美元/kW（夏季高峰期），全年非 偶发费率 14.35 美元/kW • 天然气价格：0.021 美元/kWh 除了将上述参数输入建模工具外， 的微电网的绝佳时机。此外，如前所述，当地的电价、需求罚款结构以及天然气价格都将对现场能 源的经济性产生影响。 如果综合各方面考虑，微电网解决方案都是可行的，那么最后一步将是确定新基础设施的最佳融资和运营方式。融 资涉及到一个问题：需要考察政府出台的所有适用激励措施。 8 “排行榜： 能源即服务解决方案提供商，Navigant Research，2019 Q1 图 6: 如果锅炉已经老化并接近使用寿命终点，不妨利用这个好机会将其更换为基于

大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 谱 Prediction等方式进行无监督预训练。 从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业 性，使用知识蒸馏、参数剪枝等技术压缩模型并在真实临床环境中评估、调优。经验 证的模型可部署到医疗信息系统、移动设备等，提供智能服务。 （二）医疗大模型的主要应用场景和适用范围 医疗大模型在医疗领域的应用广泛，涵盖疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发 现等各个方面，同时还可用于医疗咨询和患者教育，提供相关信息和建议。 治疗方案。同时，大模型还能学习最新的医学知识，为医生提供治疗建议和决策支 持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智 能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产品已被整合 到患者就诊全流程中，从而提高了医疗服务的效率和质量。 在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患 者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾

18 日 推荐（首次） To C 端应用普惠大众，有望蓬勃发展 消费品/生物医药 医药健康领域是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分 为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。我们在系列报告（一）《院内场 景丰富，全流程 AI 赋能》中介绍了 AI 在医院端应用的场景，本篇报告则从 C 端需求出发、探讨 AI 将对人们日常健康管理和就诊行为带来的体验与效率双提 网医疗应势而生，并在疫情期间快速积累了流量（截至 2022 年 12 月国内互 联网医疗用户规模达 3.63 亿、同比增长 21.7%），但也暴露出服务体验弱（局 限性、单一化、质量层次）、变现难（C 端服务付费意愿弱但医生成本高） 的问题。随着 GPT-4 和“文心一言”模型在医疗领域的商业化渗透，互联网 医疗有望迎来新机遇。 ❑ AI+问诊咨询：线上问诊咨询是对线下诊疗的重要补充，分为健康咨询和线上 带来“效率”与“效果”的 双重提升，通过诊前 AI 交流及历史健康档案数据提取高效生成精炼准确的主 诉、并通过相似案例比对精准推荐医生，在诊中诊后作为线上助理陪伴始终， 更好的服务体验有望加强 C 端付费意愿、医生时间节约有利于成本控制。 ❑ AI+健康管理：国内“互联网+健康管理”经历了物种爆发→流量竞争加剧→ 淘汰整合的变革，我们认为发展瓶颈的原因主要包括对平台及相关数据信赖 度较低以及服务的碎片化和过于标准化。AI