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1、自動駕駛芯片研究框架自動駕駛芯片研究框架Research Framework Of Autopilot Chips Field鄭宏達鄭宏達 Nathan Zheng,華晉書華晉書 Jinshu Hua,2023年年1月月15日日本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司，海通證券印度私人有限公司，海通國際株式會社和海通國際證券集團其他各成員單位的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。關于海通國際的分析師證明，重要披露聲明和免責聲明，請參閱附錄。(Pleasesee appendix for English translati

2、on of the disclaimer)Equity Asia Research2For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 1.自動駕駛與智能座艙芯片一體化趨勢明顯，自動駕駛芯片具有高算力發展趨勢。市場容量未來5年將會高速增長。2.目前自動駕駛芯片企業中英偉達依托自己的前期GPU積累和算力優勢，CUDA生態占據市場領

3、導地位。3.市場滲透率仍低同時還未固化，需求和技術路線仍在探索。國內自動駕駛芯片企業有望依托國內強勢新能源車企業獲得突破。投資建議：關注國內自動駕駛芯片企業和車企配套過程，大批量產品落地將會加速企業產品硬件軟件算法端更迭，加強自身壁壘。風險提示：市場宏觀和市場規模不及預期，研發節奏和產品推進不及預期，供應鏈穩定程度不足。3自動駕駛芯片研究框架自動駕駛芯片研究框架For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer t

4、o the latest full report on our website at 1.自動駕駛芯片概況自動駕駛芯片概況1.1 自動駕駛芯片簡介自動駕駛芯片簡介1.2 自動駕駛芯片產品趨勢自動駕駛芯片產品趨勢2.自動駕駛芯片架構分析自動駕駛芯片架構分析2.1 GPU方案方案2.2 FPGA方案方案2.3 ASIC方案方案2.4 主流架構方案對比主流架構方案對比2.5 事件相機簡介事件相機簡介3.自動駕駛芯片部分重點企業分析自動駕駛芯片部分重點企業分析3.1 英偉達英偉達3.2 英特爾英特爾Mobileye3.3 特斯拉特斯拉3.4 地平線地平線3.5 華為華為3.6 黑芝麻智能黑芝麻智能3.

5、7 芯馳科技芯馳科技3.8 芯擎科技芯擎科技3.9 國內企業如何破局國內企業如何破局41 自動駕駛芯片概況自動駕駛芯片概況For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 車規級芯片自動駕駛芯片市場規模產品趨勢：一體化車規級芯片要求更加嚴苛車規級芯片市場概況自動駕駛芯片概況英偉達一體化高通一體化向先進制程延伸與高算力AEC-Q

6、100AEC-Q101ISO1675051.1 自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，搜狐汽車，HTI 芯片按應用場景可分為消費芯片、工業芯片、汽車芯片和軍工芯片等。汽車是芯片應用場景之一，汽車芯片需要具備車規級

7、。車規級芯片對加工工藝要求不高，但對質量要求高。需要經過的認證過程，包括質量管理標準ISO/TS 16949、可靠性標準AEC-Q100、功能安全標準ISO26262等。汽車內不同用途的芯片要求也不同，美國制定的汽車電子標準把其分為5級。汽車各系統對芯片要求由高到低依次是：動力安全系統 車身控制系統 行駛控制系統 通信系統 娛樂系統。車載芯片應用分布車載芯片應用分布車載芯片應用分布表車載芯片應用分布表子系統子系統主要應用的芯片主要應用的芯片子系統子系統主要應用的芯片主要應用的芯片車內MCU/AP/DSPDRAMNAND/eMMCCOMSLED顯示芯片車身LEDMCNCIS傳感器動力MCU功率半

8、導體底盤MCUASICASSP功率半導體61.1 自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：時代汽車，HTI參數要求參數要求商業級芯片商業級芯片工業級芯片工業級芯片車規級芯片車規級芯片溫度0+70-40+85-40+125濕度低根

9、據使用環境而定0%100%驗證JESD47（Chips）ISO16750（Modules）JESD47(Chips)ISO16750（Modules）AEC-Q100AEC-Q101ISO16750（Modules）出錯率3%1%0使用時間13年510年1015年供貨時間高至2年高至5年高至30年不同等級芯片技術要求不同等級芯片技術要求 車規級芯片特殊的技術和工藝要求擋住了企業進入的腳步。車規級芯片有著比消費級芯片更高的技術門檻，需滿足溫度、振動、電磁干擾、長使用壽命等高要求，還要通過可靠性標準AEC-Q100、質量管理標準ISO/TS16949、功能安全標準ISO26262 等嚴苛的認證流程

10、，大部分芯片企業尚不具備轉型進入能力。目前，車規級芯片在傳統汽車中的成本約為 2270 元/車，在新能源汽車中的成本約為 4540 元/車。隨著汽車向電動化和智能化發展，芯片的種類、數量和價格占比將進一步提高。4540800015000257030003500020004000600080001000012000140001600020202030E2050E新能源車燃油車整車芯片價格預測（單位：元）整車芯片價格預測（單位：元）71.1 自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛For full disclosure of risks,valuation

11、methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：知乎，HTI AEC-Q100 關鍵測試類別包括：Accelerated Environment Stress（加速環境應力）；Accelerate Lifetime Simulation（加速壽命仿真）；Packaging/Assembly（封裝/組裝）；Die Fabrication（芯片制程）；Electrical Verificatio

12、n（電氣驗證）；Defect Screening（不良品篩選）；Cavity Package Integrity（腔體封裝完整性）。AEC 的系列文件正是希望通過消除制造商和采購商之間的誤解，促進信息互換，改進產品，協助采購商在最短的時間內挑選合適的產品。AEC-Q100 自首次亮相以來經歷了多次修訂。每次修訂都與汽車行業的發展有關，AEC 的政策也會同步更新。在眾多的AEC質量認證標準中，AEC-Q102是針對分立光電半導體在汽車應用中，基于失效機制的壓力測試認證。這些測試主要測量 光電元件的強度、安全性、可靠性和整體可行性。每個測試都有失敗標準和驗收標準。以激光組件為例，包括單一純激光芯片

13、，及激光芯片、光學元件和其他轉換器的封裝組合。AEC-Q100修訂過程修訂過程81.1 自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛自動駕駛芯片簡介：車規級芯片要求更加嚴苛For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：百度百科，NI官網，HTI ISO/TS16949:2009是對汽車生產和相關配件組織應用ISO90

14、01:2008的特殊要求，其適用于汽車生產供應鏈的組織形式。國內、外各大整車廠均已要求其供應商進行ISO/TS16949:2009認證，確保各供應商具有高質量的運行業績，并提供持續穩定的長期合作，以實現互惠互利。因美國或歐洲的汽車零部件供應商同時向各大整車廠提供產品，這就要求其必須既要滿足QS9001，又要滿足如VDA6.1，造成各供應商針對不同標準的重復認證，這就急需要求出臺一套國際通用的汽車行業質量體系標準，以同時滿足各大整車廠要求，ISO/TS16949:2009就此應運而生。隨著汽車行業復雜性的日益提升，人們加大了開發安全合規系統的力度。例如，現代汽車使用了油門線控等線控系統。駕駛員踩

15、油門時，踏板中的傳感器將向電子控制單元發送信號。該控制單元會對多種因素進行分析，如發動機轉速、車輛速度及踏板位置，然后向油門傳遞指令。要測試和驗證油門線控這類系統，對汽車行業來說是個不小的挑戰。ISO 26262的目標是為所有汽車E/E系統提供統一的安全標準。IOS26262標準標準91.1 自動駕駛芯片簡介：車規級芯片市場概況自動駕駛芯片簡介：車規級芯片市場概況For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer

16、to the latest full report on our website at 資料來源：中國投資，HTI 車規級芯片領域長期被發達國家壟斷。車規級芯片分為控制芯片、微處理器芯片、存儲芯片、模擬芯片及功率器件等。當前，以美、歐、日、韓為代表的發達國家行業巨頭，長期占據著車規級芯片的技術制高點和主要市場份額，歐、美、日分別占據 37%、30%和25%的市場。行業內 TOP8 企業占據60%以上市場份額。車規級芯片市場頭部企業占比車規級芯片市場頭部企業占比車規級芯片市場各國占比車規級芯片市場各國占比37%30%25%4.50%3.50%歐洲美國日本中國其他14%11%10%8%7%6%4%

17、3%37%恩智浦英飛凌瑞薩德州儀器德法半導體博世安森美微芯科技其他For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 1.1 未來自動駕駛芯片市場規模將持續擴大未來自動駕駛芯片市場規模將持續擴大 根據智能網聯技術路線2.0對自動駕駛滲透率的預測，2025年中國L2/L3滲透率將達50%，2030年中國L2/L3滲透率70%，L4

18、滲透率20%?；诖?，預計2030年中國自動駕駛芯片的市場規模為813億元，其中L2/L3芯片市場規模493億元，L4/L5芯片市場規模320億元；全球市場規模為2224億元，L2/L3芯片市場規模1348億元，L4/L5芯片市場規模876億元。資料來源：智能網聯技術路線2.0，汽車觀察2021年9月刊，HTI102021-2030中國自動駕駛芯片市場規模中國自動駕駛芯片市場規模2021-2030全球自動駕駛芯片市場規模全球自動駕駛芯片市場規模-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%0200400600800100012002021E2022E

19、2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL2/L3芯片市場規模（億元）L4/L5芯片市場規模（億元）中國市場規模YOY-100.00%-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%0500100015002000250030002021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL2/L3芯片市場規模（億元）L4/L5芯片市場規模（億元）全球市場規模YOYFor full disclosure of risks,valuation methodologies an

20、d target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 1.1 未來自動駕駛芯片市場規模將持續擴大未來自動駕駛芯片市場規模將持續擴大資料來源：HTI11自動駕駛芯片等級自動駕駛芯片等級L1-L2L3L4-L52021年滲透率40%5%0%2021年市場規模（億美元）8.81.102022年滲透率28%23%0%2022年市場規模（億美元）11.181.8202023年滲透率35%30%2%2023年市場規模（億美元）32.47.20.722

21、024年滲透率30%34%6%2024年市場規模（億美元）40.810.22.552025年滲透率25%39%11%2025年市場規模（億美元）501552021-2025全球各等級自動駕駛芯片滲透率與市場規模全球各等級自動駕駛芯片滲透率與市場規模121.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化自動駕駛芯片產品趨勢：一體化For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report

22、 on our website at 資料來源：汽車觀察2021年9月刊，電子工程世界，HTI 云和邊緣計算的數據中心，以及自動駕駛等超級終端領域，都是典型的復雜計算場景，這類場景的計算平臺都是典型的大算力芯片。大芯片的發展趨勢已經越來越明顯的從GPU、DSA的分離趨勢走向DPU、超級終端的再融合，未來會進一步融合成超異構計算宏系統芯片。BOSCH給出了汽車電氣架構演進示意圖。從模塊級的ECU到集中相關功能的域控制器，再到完全集中的車載計算機。每個階段還分了兩個子階段，例如完全集中的車載計算機還包括了本地計算和云端協同兩種方式。BOSCH汽車電氣架構演進示意圖汽車電氣架構演進示意圖分布式分布式

23、ECU架構架構域集中式架構域集中式架構中央計算式架構中央計算式架構特征算力與數據無法在不同模塊共享以太網作為通信骨干開放式軟件平臺增加傳感器和ECU時需部署大量通信總線，增加裝配難度和車身重量以SoC為基礎，MCU相配合中央-層-區架構無法進行統一編程和軟件升級功能劃分集中化車輛-云端交互體系承載的信息處理量有限實現開放軟件平臺與資源共享限制了高性能傳感器和芯片的搭載能力汽車電氣架構特征汽車電氣架構特征131.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之英偉達自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之英偉達For full disclosure of risks,valuation methodologies an

24、d target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：電子工程世界，HTI 英偉達創始人黃仁勛在2022秋季GTC大會上發布了新自動駕駛芯片Thor。Thor的特點：一是超高AI性能，擁有770億晶體管，而上一代的Orin是170億晶體管。AI性能為2000 TFLOPSFP8。如果是INT8格式，估計可以達到4000TOPS。二是支持FP8格式，英偉達、英特爾和ARM三家聯合力推FP8格式標準，力圖打通訓練與推理之間的鴻溝。三

25、是超高CPU性能，Thor的CPU可能是ARM的服務器CPU架構V2或更先進的波塞冬平臺。四是統一座艙、自動駕駛和自動泊車，一顆芯片包打天下。英偉達發布的一體化自動駕駛芯片Altan&Thor的設計思路是完全的“終局思維”，相比BOSCH給出的一步步的演進還要更近一層，跨越集中式的車載計算機和云端協同的車載計算機，直接到云端融合的車載計算機。云端融合的意思是服務可以動態的、自適應的運行在云或端，方便云端的資源動態調節。Altan&Thor采用的是跟云端完全一致的計算架構：Grace-next CPU、Ampere-next GPU以及Bluefield DPU，硬件上可以做到云端融合。Thor

26、算力提升明顯算力提升明顯141.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之英偉達自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之英偉達For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：英偉達，HTI Thor的誕生，不僅是對算力、性能的提升，黃仁勛還希望顛覆現有智能汽車芯片架構顛覆現有智能汽車芯片架構。當下，汽車的停車、主動安全、駕駛員監控、

27、攝像頭鏡像、集群和信息娛樂均由不同的計算設備控制。黃仁勛稱，在未來，上述功能將不再由單獨的計算設備控制，而是由在Thor上運行的，并隨時間推移不斷改進的軟件所提供。這意味著，Thor可被配置為多種模式，可以將其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自動駕駛工作流；也可以將其配置為將一部分用于駕駛艙AI和信息娛樂，一部分用于輔助駕駛?！癟hor的多計算域隔離允許并發的、對時間敏感的多進程無中斷運行，你可以再一臺計算機上同時運行Linux、QNX和Android?！秉S仁勛稱，Thor集中了眾多計算資源，不僅降低了成本和功耗，同時還實現了功能的飛躍不僅降低了成本和功耗，同時還實現了功能的

28、飛躍。英偉達英偉達Thor可被配置為多種模式可被配置為多種模式151.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：高通，焉知智能汽車，HTI 2020年CES上，高通推出全新自動駕駛平臺高通Snapdragon Ride，自動駕駛芯片“驍龍

29、 Ride”。該平臺包括安全系統級芯片SoC（ADAS應用處理器）、安全加速器（自動駕駛專用加速器）和自動駕駛軟件棧，可支持L1-L5級別的自動駕駛；安全系統級芯片SoC和安全加速器的功能安全安全等級為ASIL-D級；平臺高度可擴展、開放、完全可定制化，且能夠提供功耗高度優化的自動駕駛解決方案；平臺將于2020年上半年交付OEM和Tire1進行前期開發，搭載該平臺的汽車預計將于2023年投產。級別級別算力算力硬件支持硬件支持應用應用L1/L2級ADAS30TOPS1個ADAS應用處理器面向具備AEB、TSR和LKA等駕駛輔助功能的汽車L2+級ADAS60-125TOPS2個或多個ADAS應用處

30、理器面向具備HWA（高速輔助）、自動泊車APA以及TJA（低速輔助）功能的汽車L4/L5級自動駕駛700TOPS（功耗130W）2個ADAS應用處理器+2個自動駕駛加速器（ASIC）面向在城市交通環境中的自動駕駛乘用車、機器人出租車和機器人物流車高通高通Snapdragon Ride車規級車規級SoCSnapdragon Ride各級別自動駕駛算力、硬件支持及應用各級別自動駕駛算力、硬件支持及應用161.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通For full disclosure of risks,valuation methodologies and tar

31、get price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：全球半導體觀察，高通，HTI 2021年8月5日，高通發布公告，計劃以每股37美元的全現金交易方式（總價值約46億美元）競購自動駕駛技術公司Veoneer。Veoneer總部位于瑞典斯德哥爾摩，但于美國特拉華州注冊成立。Veoneer專注于汽車安全電子設計、開發、制造和銷售，其目標是成為先進駕駛員輔助系統（ADAS）、協同駕駛、高度自動駕駛（HAD）解決方案和自動駕駛（AD）的領先系統

32、供應商。高通與Veoneer是合作伙伴關系，雙方此前曾簽署合作協議，將共同開發下一代高級駕駛輔助系統(ADAS)與自動駕駛系統(AD)。高通總裁兼CEO克里斯蒂亞諾 安蒙（Cristiano Amon）表示，隨著汽車業的持續轉型，對于汽車制造商而言，擁有一家合作伙伴來開發橫向平臺以推動創新，促進競爭，變得越來越重要。擬議中的收購交易將把高通的汽車解決方案與Veoneer的輔助駕駛資產結合在一起，為汽車制造商和一線供應商提供一個有競爭力和開放的ADAS平臺。高通收購高通收購Veoneer公告公告171.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通For full di

33、sclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 在CES 2022展會上高通首次發布了Snapdragon Ride視覺系統，該系統采用了其子公司Veoneer的Arriver技術，將于2024年開始量產。Snapdragon Ride視覺系統是基于4納米制程的系統級芯片（SoC）打造，集成了專用高性能的Snapdragon Ride SoC和A

34、rriver下一代視覺感知軟件棧，并采用基于定制神經網絡架構開發的800萬像素廣角攝像頭。Snapdragon Ride視覺系統采用了其子公司Veoneer的Arriver技術，Arriver技術主要包括自動駕駛視覺感知、駕駛策略以及其他駕駛輔助系統的軟件，這也是去年高通花費天價收購Veoneer公司的最重要的目的之一。Snapdragon Ride視覺系統視覺系統資料來源：車東西，HTISnapdragon Ride視覺系統的視覺系統的4納米納米SoC181.2 自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通自動駕駛芯片產品趨勢：一體化之高通For full disclosure of risks,va

35、luation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：車東西，Autolab，HTI 就在英偉達發布 Thor 兩天后，高通就推出“業內首個集成式汽車超算 SOC”Snapdragon Ride Flex，單顆算力 600TOPS 以上，綜合 AI 算力能夠達到 2000TOPS。Snapdragon Ride Flex確切的說是一個SoC產品家族，其包括Mid、High、Prem

36、ium三個級別。最高級的Ride Flex Premium SoC再加上外掛的AI加速器（可能是NPU，MAC陣列）組合起來，就可以實現2000TOPS的綜合AI算力。Snapdragon Ride Flex作為一個超算芯片家族，其最大的目標是實現車內的中央計算即同時為智能駕駛、智能座艙、通信等能力提供計算支持，這也與英偉達Thor雷神芯片一致。Snapdragon Ride Flex191.2 自動駕駛芯片產品趨勢：向先進制程延伸自動駕駛芯片產品趨勢：向先進制程延伸For full disclosure of risks,valuation methodologies and target

37、price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：汽車觀察2021年9月刊，愛集微，各公司官網，HTI 高端自動駕駛芯片向先進制程延申：用于L1-L2 自動駕駛的芯片只需要28nm制程即可制造，L3 及以上的高階自動駕駛對算力的要求越發苛刻，規劃中針對L4/L5 自動駕駛的SoC芯片普遍需要7nm，甚至5nm的先進制程。先進的制程可以影響功耗，先進的制程又可以影響集成度；而功耗則影響可靠性，集成度影響性能。目前的 5nm制程芯片尚處于研發或發

38、布狀態，均未進入量產階段；不過7nm芯片中，已有 Orin、FSD、EyeQ5、8155 等芯片實現量產，其他芯片則在未來幾年陸續實現量產，這預示著先進制程車用芯片開始進入量產加速期。公司公司芯片名稱芯片名稱制程工藝制程工藝市場定位市場定位推出時間推出時間Parker16nmL0-L12018英偉達Xavier12nmL3及以上2020Orin-X7nmL3及以上2022Atlan5nmL4-L52024EMobileyeEyeQ428nmL32018EyeQ57nmL1-L42020EyeQ67nmL52023E地平線Journey228nmL2及以上2019Journey516nmL2及以

39、上2021主流公司自動駕駛芯片制程對比主流公司自動駕駛芯片制程對比For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 20 自動駕駛時代算力不足問題逐步顯現。一方面，各大車廠正在全力備戰高級自動駕駛的量產，多傳感器融合已經成為高階自動駕駛應對復雜場景與安全冗余的必然趨勢。處理這些數據需要非常強大的計算能力，L2級自動駕駛的算力要

40、求大概是10+TOPS，但是到了L4/L5級自動駕駛算力則需要達到1000+TOPS，同比翻了100倍。另一方面，包括安波福、博世等Tier1巨頭，以及大眾、寶馬等車企開始探索新型的電子電氣架構，傳統分布式的汽車電子電氣架構正在向域集中式架構演進，從而帶動了高性能大算力芯片的需求急劇上漲?，F階段，汽車產業在芯片廠家的推動下進入了算力比拼時代。資料來源：焉知智能汽車，HTI1TOPS1TOPS10+TOPS100+TOPS500+TOPS1000+TOPS020040060080010001200L0L1L2L3L4L5算力（TOPS）各自動駕駛等級對算力需求各自動駕駛等級對算力需求1.2 自動

41、駕駛芯片產品趨勢：高算自動駕駛芯片產品趨勢：高算力力For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2 自動駕駛芯片架構分析自動駕駛芯片架構分析21自動駕駛芯片方案ASIC事件相機GPUFGPA自動駕駛芯片架構分析簡介及工作機制在自動駕駛領域的應用通過減少無效計算節約算力For full disclosure of risk

42、s,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 主流架構方案對比：三種主流架構主流架構方案對比：三種主流架構22 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。資料來源：各公司官網，焉知智能

43、汽車，HTI類別類別GPUFPGAASIC類腦芯片類腦芯片特點性能高功耗高通用性好可編程性、靈活功耗與通用性介于GPU與ASIC間定制化設計性能穩定優秀的功耗控制功耗低響應速度快尚不成熟代表公司英偉達AMD賽靈思深鑒科技寒武紀地平線IBM自動駕駛芯片不同架構特點自動駕駛芯片不同架構特點For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website

44、 at 2.1 GPU方案：方案：GPU與與CPU的架構對比的架構對比23 CPU遵循的是馮 諾依曼架構，其核心是存儲程序/數據、串行順序執行。因此CPU的架構中需要大量的空間去放置存儲單元（Cache）和控制單元（Control），相比之下計算單元（ALU）只占據了很小的一部分，所以CPU在進行大規模并行計算方面受到限制，相對而言更擅長于處理邏輯控制。GPU（GraphicsProcessing Unit），即圖形處理器，是一種由大量運算單元組成的大規模并行計算架構，早先由CPU中分出來專門用于處理圖像并行計算數據，專為同時處理多重并行計算任務而設計。GPU中也包含基本的計算單元、控制單元和

45、存儲單元，但GPU的架構與CPU有很大不同，其架構圖如下所示。與CPU相比，CPU芯片空間的不到20%是ALU，而GPU芯片空間的80%以上是ALU。即GPU擁有更多的ALU用于數據并行處理。GPU架構圖架構圖資料來源：焉知智能汽車，HTIFor full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：方案：GPU與與C

46、PU區別區別24 CPU 由專為順序串行處理而優化的幾個核心組成，而 GPU 則擁有一個由數以千計的更小、更高效的核心組成的大規模并行計算架構，這些更小的核心專為同時處理多重任務而設計。CPU和GPU之所以大不相同，是由于其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。資料來源：汽車之家，小鵬汽車，HTICPU與與GPU核心數量對比圖核心數量對比圖For full di

47、sclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：方案：GPU加速技術簡述加速技術簡述25 對于深度學習來說，目前硬件加速主要靠使用圖形處理單元。相比傳統的 CPU，GPU 的核心計算能力要多出幾個數量級，也更容易進行并行計算。GPU 的眾核體系結構包含幾千個流處理器，可將運算并行化執行，大幅縮短模型的運算時間。隨著 NVIDI

48、A、AMD 等公司不斷推進其 GPU 的大規模并行架構支持，面向通用計算的 GPU已成為加速并行應用程序的重要手段。目前 GPU 已經發展到了較為成熟的階段。利用 GPU 來訓練深度神經網絡，可以充分發揮其數以千計計算核心的高效并行計算能力，在使用海量訓練數據的場景下，所耗費的時間大幅縮短，占用的服務器也更少。如果針對適當的深度神經網絡進行合理優化，一塊 GPU 卡可相當于數十甚至上百臺 CPU服務器的計算能力，因此 GPU 已經成為業界在深度學習模型訓練方面的首選解決方案。資料來源：CNKI，HTICPU與與GPU架構對比圖架構對比圖For full disclosure of risks,

49、valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：方案：GPU加速技術簡述加速技術簡述26 當訓練的模型規模比較大時，可以通過數據并行的方法來加速模型的訓練，數據并行可以對訓練數據做切分，同時采用多個模型實例對多個分塊的數據同時進行訓練。在數據并行的實現中，由于是采用同樣的模型、不同的數據進行訓練，影響模型性能的瓶頸在于多 CPU 或多 GPU 間的參數交換。根據

50、參數更新公式，需要將所有模型計算出的梯度提交到參數服務器并更新到相應參數上，所以數據片的劃分以及與參數服務器的帶寬可能會成為限制數據并行效率的瓶頸。除了數據并行，還可以采用模型并行的方式來加速模型的訓練。模型并行是指將大的模型拆分成幾個分片，由若干個訓練單元分別持有，各個訓練單元相互協作共同完成大模型的訓練。數據并行的基本架構數據并行的基本架構模型并行的基本架構模型并行的基本架構資料來源：CNKI，HTIFor full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated

51、 stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：方案：GPU加速計算加速計算27 GPU 加速計算是指同時利用圖形處理器(GPU)和 CPU，加快科學、分析、工程、消費和企業應用程序的運行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA率先推出，現已在世界各地為政府實驗室、高校、公司以及中小型企業的高能效數據中心提供支持。GPU 能夠使從汽車、手機和平板電腦到無人機和機器人等平臺的應用程序加速運行。GPU 加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載轉移到 GPU

52、，同時仍由 CPU 運行其余程序代碼。從用戶的角度來看，應用程序的運行速度明顯加快。GPU當前只是單純的并行矩陣的乘法和加法運算，對于神經網絡模型的構建和數據流的傳遞還是在CPU上進行。CPU 與GPU的交互流程：獲取GPU信息，配置GPU id、加載神經元參數到GPU、GPU加速神經網絡計算、接收GPU計算結果。CPU如何輔助如何輔助GPU實現加速實現加速GPU如何加速計算如何加速計算資料來源：小鵬汽車，焉知智能汽車，HTIFor full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on al

53、l HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：為什么方案：為什么GPU在自動駕駛領域如此重要在自動駕駛領域如此重要28 自動駕駛技術中最重要的技術范疇之一是深度學習，基于深度學習架構的人工智能如今已被廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、傳感器融合、目標識別、自動駕駛等汽車行業的各個領域，從自動駕駛初創企業、互聯網公司到各大OEM廠商，都正在積極探索通過利用GPU構建神經網絡實現最終的自動駕駛。GPU加速計算誕生后，它為企業數據提供了多核并行計算架構，支撐了以往CPU架構

54、無法處理的數據源。根據對比，為了完成相同的深度學習訓練任務，使用GPU計算集群所需要的成本只是CPU計算集群的200分之一。資料來源：小鵬汽車，HTI自動駕駛訓練基本流程圖自動駕駛訓練基本流程圖For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.1 GPU方案：方案：GPU是自動駕駛與深度學習的是自動駕駛與深度學習的關鍵關鍵

55、29 無論是讓汽車實時感知周邊實時環境，還是迅速規劃行車路線和動作，這些都需要依賴汽車大腦快速的響應，因此對計算機硬件廠商提出了巨大挑戰，自動駕駛的過程中時刻需要深度學習或者人工智能算法應對無限可能的狀況,而人工智能、深度學習和無人駕駛的蓬勃發展，帶來了GPU計算發展的黃金時代。GPU的另一個重要參數是浮點計算能力。浮點計數是利用浮動小數點的方式使用不同長度的二進制來表示一個數字，與之對應的是定點數。在自動駕駛算法迭代時對精度要求較高，需要浮點運算支持。資料來源：佐思汽車研究，小鵬汽車，HTI自動駕駛數據訓練自動駕駛數據訓練For full disclosure of risks,valuat

56、ion methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：方案：FPGA芯片定義及結構芯片定義及結構30 FPGA（Field-Programmable Gate Array），即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作為專用集成電路領域中的一種半定制電路而出現的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。

57、FPGA芯片主要由6部分完成，分別為：可編程輸入輸出單元、基本可編程邏輯單元、完整的時鐘管理、嵌入塊式RAM、豐富的布線資源、內嵌的底層功能單元和內嵌專用硬件模塊。目前主流的FPGA仍是基于查找表技術的，已經遠遠超出了先前版本的基本性能，并且整合了常用功能（如RAM、時鐘管理和DSP）的硬核（ASIC型）模塊。FPGA芯片內部結構芯片內部結構資料來源：焉知智能汽車，HTIFor full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please re

58、fer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：方案：FPGA工作原理工作原理31 由于FPGA需要被反復燒寫，它實現組合邏輯的基本結構不可能像ASIC那樣通過固定的與非門來完成，而只能采用一種易于反復配置的結構。查找表可以很好地滿足這一要求，目前主流FPGA都采用了基于SRAM工藝的查找表結構，也有一些軍品和宇航級FPGA采用Flash或者熔絲與反熔絲工藝的查找表結構。通過燒寫文件改變查找表內容的方法來實現對FPGA的重復配置。查找表（Look-Up-Table）簡稱為LUT，LUT本質上就是一個RAM。目前FPGA中多使

59、用4輸入的LUT，所以每一個LUT可以看成一個有4位地址線的 的RAM。當用戶通過原理圖或HDL語言描述了一個邏輯電路以后，PLD/FPGA開發軟件會自動計算邏輯電路的所有可能結果，并把真值表（即結果）事先寫入RAM，這樣，每輸入一個信號進行邏輯運算就等于輸入一個地址進行查表，找出地址對應的內容，然后輸出即可。使用使用LUT實現實現4輸入與門電路的真值表輸入與門電路的真值表資料來源：焉知智能汽車，HTIFor full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated

60、stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：方案：FPGA工作原理工作原理32 可編程輸入/輸出單元簡稱I/O單元，是芯片與外界電路的接口部分，完成不同電氣特性下對輸入/輸出信號的驅動與匹配要求。FPGA內的I/O按組分類，每組都能夠獨立地支持不同的I/O標準。通過軟件的靈活配置，可適配不同的電氣標準與I/O物理特性，可以調整驅動電流的大小，可以改變上、下拉電阻。目前，I/O口的頻率也越來越高，一些高端的FPGA通過DDR寄存器技術可以支持高達2Gbps的數據速率。CLB是FPGA內的基本

61、邏輯單元。CLB的實際數量和特性會依器件的不同而不同，但是每個CLB都包含一個可配置開關矩陣，此矩陣由4或6個輸入、一些選型電路（多路復用器等）和觸發器組成。開關矩陣是高度靈活的，可以對其進行配置以便處理組合邏輯、移位寄存器或RAM。在Xilinx公司的FPGA器件中，CLB由多個（一般為4個或2個）相同的Slice和附加邏輯構成。每個CLB模塊不僅可以用于實現組合邏輯、時序邏輯，還可以配置為分布式RAM和分布式ROM。IOB內部結構示意圖內部結構示意圖CLB內部結構示意圖內部結構示意圖資料來源：焉知智能汽車，HTIFor full disclosure of risks,valuation

62、methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：自動駕駛的“芯”殺手方案：自動駕駛的“芯”殺手33 自動駕駛和高級駕駛輔助系統(ADAS)細分市場正在經歷蛻變，對計算和傳感器功能提出了新的復雜需求。FPGA擁有其他芯片解決方案無法比擬的獨特優勢，是滿足自動駕駛行業不斷發展變化的優良選擇。FPGA是芯片領域的一種特殊技術，一方面能夠通過軟件工具進行反復多次配置，另一方面擁有豐富的I

63、O接口和計算單元。因此，FPGA能夠根據應用場景的具體需求，同時處理流水線并行和數據并行，天生具有計算性能高、延遲低、功耗小等優勢。FPGA具備高吞吐量、高能效以及實時處理等多項優點，非常契合自動駕駛所需要的技術需求。高級輔助駕駛系統(ADAS)、車載體驗(IVE)應用的標準和要求正在快速演變，系統設計人員關注的問題主要包括出色的靈活性和更快的開發周期，同時維持更高的性能功耗比。通過可重新編程的FPGA和不斷增多的汽車級產品相結合，支持汽車設計師滿足設計要求，在不斷變化的汽車行業中始終保持領先。資料來源：英特爾FPGA中國創新中心，HTIFPGA芯片圖示芯片圖示For full disclos

64、ure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：適應性更強的平臺方案：適應性更強的平臺34 對于自動駕駛芯片來說真正的價值在于計算引擎的利用率，即理論性能和實際性能之間的差異。FPGA包含大量的路由鏈路以及大量的小型存儲。這些資源的組合使設計人員能夠為其計算引擎創建定制的數據饋送網絡，以獲得更高的利用水平?？删幊踢壿嫗榭蛻籼峁┝烁叨鹊?/p>

65、靈活性，以適應ADAS和自動駕駛等新興應用領域不斷變化的需求。利用改進的接口標準、算法創新和新的傳感器技術，都需要適應性強的平臺，不僅可以支持軟件更改，還可以支持硬件更改，而這正是FPGA芯片的優勢所在。FPGA芯片擁有可擴展性?？赏卣沟男酒淖兞丝删幊踢壿嫷臄盗?，大多采用引腳兼容的封裝。這意味著開發人員可以創建單個ECU平臺來承載低、中、高版本的ADAS功能包，并根據需要通過選擇所需的最小密度芯片來縮放成本。資料來源：電子創新網賽靈思社區，HTIFPGA芯片可拓展性示例芯片可拓展性示例For full disclosure of risks,valuation methodologies a

66、nd target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.2 FPGA方案：差異化解決方案方案：差異化解決方案35 FPGA芯片允許開發人員創建獨特的差異化處理解決方案，這些解決方案可以針對特定應用或傳感器進行優化。這對于ASSP芯片來說是無法實現的，即使是那些提供專用加速器的芯片，它們的使用方式也受到限制，而且基本上可以提供給所有競爭對手。例如Xilinx的長期客戶已經創建了只有他們可以訪問的高價值IP庫，并且這些功能可以被公司的各種

67、產品使用。從90 nm節點開始，對于大批量汽車應用，Xilinx的芯片就已經極具成本效益，有超過1.6億顆Xilinx芯片在該行業獲得應用。資料來源：電子創新網賽靈思社區，HTIFPGA芯片可進行軟硬件拓展芯片可進行軟硬件拓展For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.3 ASIC方案：方案：ASIC定義及特點定義及

68、特點36 ASIC 芯片可根據終端功能不同分為 TPU 芯片、DPU 芯片和 NPU 芯片等。其中，TPU 為張量處理器，專用于機器學習。如Google 于 2016 年 5 月研發針對 Tensorflow 平臺的可編程 AI 加速器，其內部指令集在 Tensorflow 程序變化或更新算法時可運行。DPU 即 Data Processing Unit，可為數據中心等計算場景提供引擎。NPU 是神經網絡處理器，在電路層模擬人類神經元和突觸，并用深度學習指令集直接處理大規模電子神經元和突觸數據。ASIC 有全定制和半定制兩種設計方式。全定制依靠巨大的人力時間成本投入以完全自主的方式完成整個集成

69、電路的設計流程，雖然比半定制的 ASIC 更為靈活性能更好，但它的開發效率與半定制相比甚為低下。資料來源：半導體產業縱橫，HTIASIC設計流程設計流程For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.3 ASIC方案：性能提升明顯方案：性能提升明顯37 ASIC 芯片非常適合人工智能的應用場景。例如英偉達首款專門為深度學

70、習從零開始設計的芯片 Tesla P100 數據處理速度是其 2014 年推出GPU 系列的 12 倍。谷歌為機器學習定制的芯片 TPU 將硬件性能提升至相當于當前芯片按摩爾定律發展7 年后的水平。正如 CPU 改變了當年龐大的計算機一樣，人工智能 ASIC 芯片也將大幅改變如今 AI 硬件設備的面貌。如大名鼎鼎的 AlphaGo 使用了約 170 個圖形處理器（GPU）和 1200 個中央處理器（CPU），這些設備需要占用一個機房，還要配備大功率的空調，以及多名專家進行系統維護。而如果全部使用專用芯片，極大可能只需要一個普通收納盒大小的空間，且功耗也會大幅降低。ASIC技術路線是有限開放，芯

71、片公司需要面向與駕駛相關的主流網絡、模型、算子進行開發。在相同性能下，芯片的面積更小、成本更低、功耗更低。ASIC技術路線未來的潛力會很大，選擇ASIC路線并不意味著要對不同車型開發不同的ASIC，或進行不同的驗證。因為不同車型需要實現的功能大致相同，而且芯片面對模型和算子進行有限開放，算法快速迭代不會影響到芯片對上層功能的支持。車廠與芯片設計公司合作，進行差異化定制，或是更好的選擇。因為即使是進行差異化的定制，芯片內部50%的部分也是通用的。芯片設計公司可以在原有版本的基礎上進行差異化設計，實現部分差異功能。For full disclosure of risks,valuation met

72、hodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.4 主流架構方案對比：三種主流架構主流架構方案對比：三種主流架構38 FPGA是在PAL、GAL等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作為專用集成電路領域中的一種半定制電路而出現的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。優點：可以無限次編程，延時性比較低，同時擁有流水線并行和數據并行、實時性最強、靈活性最高。缺點：開發難度大

73、、只適合定點運算、價格比較昂貴。圖形處理器（GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板、手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。優點：提供了多核并行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的并行計算，擁有更高的浮點運算能力。缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。ASIC，即專用集成電路，指應特定用戶要求和特定電子系統的需要而設計、制造的集成電路。目前用CPLD（復雜可編程邏輯器件）和FPGA（現場可編程邏輯陣列）來進行ASIC設計是最為流行的方式之一。優點:它作為集成電路技術與特定用戶的整機或系統技術緊密結合的產物

74、，與通用集成電路相比具有體積更小、重量更輕、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強、成本降低等優點。缺點：靈活性不夠，成本比FPGA貴。資料來源：焉知智能汽車，HTI類別類別GPUFPGAASIC類腦芯片類腦芯片特點性能高功耗高通用性好可編程性、靈活功耗與通用性介于GPU與ASIC間定制化設計性能穩定優秀的功耗控制功耗低響應速度快尚不成熟代表公司英偉達AMD賽靈思深鑒科技寒武紀地平線IBM自動駕駛芯片不同架構特點自動駕駛芯片不同架構特點For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formatio

75、n on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.5 唯算力論的局限：唯算力論的局限：TOPS算力不完全等于實際性能算力不完全等于實際性能39 隨著ADAS、自動駕駛技術的興起，以及軟件定義汽車的逐步深入，智能汽車對于計算能力和海量數據處理能力等的需求暴增，傳統汽車的芯片“堆疊”方案已經無法滿足自動駕駛的算力需求。芯片最終是為車企的車載計算平臺服務的，在“軟件定義汽車”的情況下，解決智能駕駛系統計算平臺的支撐問題，無法只通過芯片算力堆疊來實現。芯片是軟件的舞臺，衡量芯片優劣的

76、標準，要看芯片之上的軟件能否最大化地發揮作用，算力和軟件之間需要有效匹配。兩款相同算力的芯片比較，能讓軟件運行得更高效的芯片才是“好芯片”。決定算力真實值最主要因素是內存（SRAM和DRAM)帶寬，還有實際運行頻率（即供電電壓或溫度），以及算法的batch尺寸。單顆芯片算力TOPS是關鍵指標，但并非唯一，自動駕駛是一個復雜系統，需要車路云邊協同。所以它的較量除了芯還有軟硬協同還有平臺以及工具鏈等等。芯片算力的無限膨脹和硬件預埋不會是未來的趨勢，硬件也需要匹配實際。高算力背后是高功耗和低利用率的問題。資料來源：焉知智能汽車，HTI車路協同圖示車路協同圖示For full disclosure o

77、f risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.5 事件相機：簡介及工作機制事件相機：簡介及工作機制40 事件相機的靈感來自人眼和動物的視覺，也有人稱之為硅視網膜。生物的視覺只針對有變化的區域才敏感，事件相機就是捕捉事件的產生或者變化的產生。在傳統的視覺領域，相機傳回的信息是同步的，所謂同步，就是在某一時刻t，相機會進行曝光，把這一時刻所有的像素填在一個矩陣里回

78、傳，產生一張照片。一張照片上所有的像素都對應著同一時刻。至于視頻，不過是很多幀的圖片，相鄰圖片間的時間間隔可大可小，這便是幀率（frame rate），也稱為時延（time latency）。事件相機類似于人類的大腦和眼睛，跳過不相關的背景，直接感知一個場景的核心，創建純事件而非數據。事件相機的工作機制是，當某個像素所處位置的亮度發生變化達到一定閾值時，相機就會回傳一個上述格式的事件，其中前兩項為事件的像素坐標，第三項為事件發生的時間戳，最后一項取值為極性（polarity）0、1（或者-1、1），代表亮度是由低到高還是由高到低。就這樣，在整個相機視野內，只要有一個像素值變化，就會回傳一個事件

79、，這些所有的事件都是異步發生的（再小的時間間隔也不可能完全同時），所以事件的時間戳均不相同，由于回傳簡單，所以和傳統相機相比，它具有低時延的特性，可以捕獲很短時間間隔內的像素變化，延遲是微秒級的。資料來源：焉知智能汽車，HTI常規相機與事件相機幀記錄對比常規相機與事件相機幀記錄對比For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website a

80、t 2.5 事件相機：在自動駕駛領域的應用事件相機：在自動駕駛領域的應用41 當今自動駕駛領域所運用的視覺識別算法，基本上都基于卷積神經網絡，視覺算法的運算本質上是一次次的卷積運算。這種計算并不復雜，本質上只涉及到加減乘除，也就是一種乘積累加運算。但這種簡單運算在卷積神經網絡中是大量存在的，這就對處理器的性能提出了很高的要求。以ResNet-152為例，這是一個152層的卷積神經網絡，它處理一張224*224大小的圖像所需的計算量大約是226億次，如果這個網絡要處理一個1080P的30幀的攝像頭，他所需要的算力則高達每秒33萬億次，十分龐大。資料來源：焉知智能汽車，HTI卷積運算圖示卷積運算圖

81、示For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 2.5 事件相機：通過減少無效計算節約算力事件相機：通過減少無效計算節約算力42 自動駕駛領域99%的視覺數據在AI處理中是無用的背景。例如檢測鬼探頭，變化的區域是很小一部分，但傳統的視覺處理仍然要處理99%的沒有出現變化的背景區域，這不僅浪費了大量的算力，也浪費了時間。亦或

82、者像在沙礫里有顆鉆石，AI芯片和傳統相機需要識別每一顆沙粒，篩選出鉆石，但人類只需要看一眼就能檢測到鉆石，AI芯片和傳統相機耗費的時間是人類的100倍或1000倍。除了冗余信息減少和幾乎沒有延遲的優點外，事件相機的優點還有由于低時延，在拍攝高速物體時，傳統相機由于會有一段曝光時間會發生模糊，而事件相機則幾乎不會。此外事件相機擁有真正的高動態范圍，由于事件相機的特質，在光強較強或較弱的環境下，傳統相機均會“失明”，但像素變化仍然存在，所以事件相機仍能看清眼前的東西。資料來源：焉知智能汽車，HTI常規相機與事件相機對比常規相機與事件相機對比For full disclosure of risks,

83、valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 3 自動駕駛芯片部分重點企業分析自動駕駛芯片部分重點企業分析43 本章節將主要介紹以下國內外自動駕駛芯片重點企業：資料來源：各公司官網，HTI自動駕駛芯片公司及代表芯片自動駕駛芯片公司及代表芯片Orin、Thor芯片等EyeQ系列芯片Tesla FSD芯片華山二號 A1000 系列芯片等Ascend芯片等征程系列芯片等AD1000芯片

84、V9L/F、V9T芯片等443.1 英偉達：從游戲顯卡到自動駕駛芯片英偉達：從游戲顯卡到自動駕駛芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：英偉達，HTI 英偉達擁有極具前瞻性且清晰的戰略能力。英偉達是全球最大的智能計算平臺型公司，公司從早期專注PC圖形計算，后來逐步將重點擴展到AI領域，并在3D圖形的持續

85、需求與游戲市場規模擴張推動下，利用GPU架構，創建VR、HPC（高性能計算）、AI平臺。英偉達在獨立顯卡、GPU領域有超過70%的市場份額。除了優秀的硬件性能外，2006年英偉達開發了基于GPU的“CUDA”開發平臺，讓只做3D渲染的GPU實現通用計算功能，GPU 的應用領域從游戲擴展至高性能計算、自動駕駛等多個領域。2021年英偉達實現總收入269.1億美元，游戲業務仍是支柱業務，占比近半，汽車部門收入5.6億美金，占總收入比例2.08%。2018-2021年英偉達各業務營收（億美元）年英偉達各業務營收（億美元）62.4655.1877.59124.6211.312.1210.5321.11

86、29.3229.8366.96106.136.4175.365.667.675.056.3111.620501001502002503002018201920202021游戲專業視覺數據中心汽車OEM/IP等453.1 英偉達：革命性英偉達：革命性CUDA架構架構For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：遠川

87、科技評論，HTI 到了2005年，主要的GPU制造商都使用頂點著色單元和像素渲染單元兩種計算資源。然而，合理配置這兩種資源的問題卻始終沒有得到完美解決。特別是兩種處理器數量的最佳比例是隨應用的變化而變化的，因此經常出現一種處理器不夠用、而另一種處理器閑置的情況，這就限制了高性能運算技術的發展。讓原本只做3D渲染的GPU技術通用化，有重大戰略意義。通過CUDA（Compute Unified Device Architecture）技術，英偉達給GPU裝備了一組完全相同的、具有較強編程能力的內核，根據任務情況在頂點和片元處理任務之間動態分配。從G80開始，英偉達GPU體系結構已經全面支持通用編程

88、，同時英偉達也推出了CUDA編程技術，為GPU通用程序設計提供了第一套完整工具。NVIDIA G80體系結構體系結構463.1 英偉達：圍繞英偉達：圍繞CUDA架構構筑生態系統架構構筑生態系統For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：汽車人參考，HTI 在軟件層面，英偉達面向GPU開發的應用軟件接口CUDA經

89、久不衰，CUDA整套軟件非常完善，與自家GPU自然適配，能快速搭建神經網絡加速軟件框架，所以CUDA在早期被很多廠家用于神經網絡加速，這也為其打造AI計算平臺奠定了基礎。另外一個層面，除了CUDA，其他廠家的API也可以在英偉達的GPU上用于神經網絡加速，應用程序也越來越多。英偉達也通過多種方式鼓勵高校和研究所從事CUDA相關研究工作，設立CUDA研發中心，發CUDA大師證書，做CUDA技術認證，讓學術界為CUDA背書，通過學術界為工業界做預研，通過學術界為工業界培養人才。CUDA合作伙伴廣泛合作伙伴廣泛473.1 英偉達：擁有自動駕駛軟硬件解決方案的供應商英偉達：擁有自動駕駛軟硬件解決方案的

90、供應商For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI 英偉達將人工智能領域的優勢拓展到智能駕駛領域并擁有近十年的探索經驗。英偉達將人工智能領域的優勢拓展到智能駕駛領域并擁有近十年的探索經驗。GPU的并行架構適合人工智能領域的計算需求，英偉達敏銳的抓住這個特點，成為人工智能芯片及軟件工具鏈的主要

91、供貨商。在進行人工智能領域探索時，英偉達開始涉足智能駕駛及機器人業務，并在該領域擁有近十年的開發經驗。硬件優勢硬件優勢在于GPU架構兼顧效率與通用性：效率高于CPU，通用性強于ASIC；設計壁壘高，壟斷性強；用戶基數保證規模效應：與其他業務平攤研發成本，版本迭代快，持續保證性能優勢；端到端的解決方案：車端到云端訓練基于同樣架構。軟件（工具鏈）優勢軟件（工具鏈）優勢開放平臺模式：客戶可進行算法自研；軟件工具鏈豐富：開發了全套軟件工具鏈（公司軟件工程師占比超過70%），不僅通過軟件開發推動硬件的優化設計，還給用戶提供豐富的示例與教程，幫助用戶快速上手使用。NVIDIA硬件示意圖硬件示意圖NVIDI

92、A生態示意圖生態示意圖483.1 英偉達：拓展嵌入式移動芯片到汽車領域英偉達：拓展嵌入式移動芯片到汽車領域For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI 英偉達專注提供高性能服務，借助嵌入式移動芯片，拓展汽車市場。英偉達專注提供高性能服務，借助嵌入式移動芯片，拓展汽車市場。在智能手機興起的20

93、08年時，英偉達試圖進入移動芯片市場。為此，公司開發了Tegra系列芯片，采用了ARM的CPU架構，并集成了自家的GPU芯片，組成了一套SOC系統。早期的Tegra芯片注重功耗及效率的表現，主要用在微軟的一款MP3和Kin手機、小米3手機上，但后由于基帶問題逐漸退出手機市場；后期則更專注于提供高性能，其典型產品是任天堂的Switch，英偉達的Tegra X1給任天堂Switch帶來了極高的畫面體驗。由于自動駕駛中對于畫面的實時處理要求很高，因此后續的Xavier以及Orin系列也開發了相應的車規級芯片。從移動芯片的發展軌跡來看，英偉達的CUDA核心數量也快速增長，RAM的容量和帶寬也迅速提高，

94、移動芯片的性能始終保持競爭優勢。NVIDIA移動芯片發展歷程移動芯片發展歷程493.1 英偉達：自動駕駛芯片英偉達：自動駕駛芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：英偉達，佐思汽車研究，IT之家，HTI 從2015年開始，英偉達開始進入車載 SoC和車載計算平臺領域，為自動駕駛提供基礎計算能力。此后英偉

95、達幾乎每隔兩年發布一款車規級SoC芯片，且不斷拉升算力水平。2020年，Xavier芯片算力為30 TOPS，2022年發布的Orin算力為254 TOPS，2022秋季GTC大會上發布了新自動駕駛芯片Thor，算力為2000TFLOPSFP8、4000TOPSINT8，取代了之前發布的算力達1000TOPS的Altan。ParkerXavierOrinAtlanThor發布時間2018202020222024E（已淘汰）2024ECPU2Denver4ARM Cortex A578Nvidia customCarmel ARM6412Arm Cortex-A78AE(Hercules)ARM

96、 Neoverse v2GraceARM Neoverse v2Grace/Poseidon算力1TOPS30TOPS254TOPS1000TOPS2000TFLOPSFP84000TOPSINT8功耗15W30W45W-制程16nm12nm7nm5nm4nmNVIDIA自動駕駛芯片發展布局自動駕駛芯片發展布局NVIDIA自動駕駛芯片一覽自動駕駛芯片一覽503.1 英偉達：自動駕駛平臺英偉達：自動駕駛平臺For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated

97、 stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI 自2015年開始，英偉達已經推出4代自動駕駛計算平臺分別為：Drive PX、Drive PX2、Drive AGX Xavier/Pegasus、Drive AGX Orin。2022年GTC大會上英偉達公布了公司新一代汽車自動駕駛技術平臺Drive Hyperion 9，英偉達將Hyperion 9自動駕駛平臺比作中樞神經系統，相比于Hyperion 8，其支持感知硬件數量大幅度提升，其中包括，車外部分14個攝像頭、9個毫米波雷達

98、、3個激光雷達以及20個超聲傳感器，以及車內部分的3個攝像頭以及1個毫米波雷達。據悉，搭載Hyperion的車輛將能達到L4級自動駕駛能力。Hyperion 9自動駕駛平臺的交付時間預計在2026年。代數代數時間時間自動駕駛計算平臺自動駕駛計算平臺核心核心平臺特性平臺特性應用應用12015年CESDriver PX2顆Tegra X1，Maxwell架構最高支持12路高清圖像輸入，每秒最高能處理13億像素點，性能達2.3TOPS特斯拉Model S和Model X的中控大屏由Tegra Soc驅動，奧迪2012年宣布將采用Tegra 3作為車載信息娛樂系統和數字儀表的中央處理器并陸續部署到旗下

99、全系車型22016年CESDriver PX2Tegra Parker，Pascal架構整體性能提升10倍以上，達到24TOPS因為算力高，性能強，受到很多車企和自動駕駛企業的青睞32016年9月Driver AGX XavierXavier Soc，集成8顆定制CPU核心以及512核Volta架構CPU，算力達30TOPS，功耗30W包含兩顆Xavier Soc，算力可達30TOPS，功耗為30W面向L2/L3級自動駕駛，被小鵬P7搭載，國內某家大型OEM廠商也于2021年量產Driver AGX Pegasus包含兩顆Xavier Soc和兩顆圖靈架構GPU，算力可達320TOPS，功耗5

100、00W面向L4/L5級自動駕駛，被文遠知行、小馬智行的Robottaxi使用42019年底Driver AGX OrinOrin，由170億個晶體管組成，集成Ampere架構CPU和Arm Hercules CPU內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，每秒可運行200萬億次計算，較上一代性能提升7倍集成2顆Orin Soc和兩塊Ampere架構GPU，實現2000TOPS算力，較Drive AGX Pegasus性能提升6倍多，功耗為800W-NVIDIA自動駕駛平臺自動駕駛平臺513.1 英偉達：汽車業務已形成強大開放生態英偉達：汽車業務已形成強大開放生態For full disclosu

101、re of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：英偉達，焉知智能汽車，HTINVIDIA汽車合作伙伴汽車合作伙伴NVIDIA達未來達未來6年訂單客戶年訂單客戶 英偉達汽車業務已形成強大開放生態，Tier 1，Sensor廠商、軟件廠商、模擬廠商與英偉達深度合作。未來6年在手訂單超110億美元，來自OEM、新能源車企、智能卡車、Robotaxi。英偉

102、達積極布局汽車領域上下游合作，合作形式包括芯片售賣、提供整體解決方案以及授權等。英偉達芯片的使用成本仍然較高。雖然英偉達擁有完善的開發工具鏈，但針對汽車做適配和算法開發仍然需要大規模的研發投入與單片芯片的幾百美元的購買成本相比，企業要投入的研發成本以及合作授權費用才是大頭。523.2 英特爾英特爾Mobileye：EyeQ系列發展歷程系列發展歷程For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the la

103、test full report on our website at 資料來源：OFweek，HTI 2004年4月，EyeQ1開始生產，隨后公司收獲多輪融資，將商業模式轉向汽車安全，陸續與大陸、意法半導體、麥格納、電裝、德爾福等全球頂級零部件供應商簽署合作協議。2007年，寶馬、通用和沃爾沃成為首批配裝Mobileye芯片的車企，Mobileye產品正式商用。2008年，Mobileye對外發布EyeQ2，公司進入穩定發展期。2013年，Mobileye累計賣出產品突破100萬臺，隨后出貨量呈現爆發式增長。2017年3月，Mobileye被芯片巨頭英特爾以 153 億美元的價格收購。芯片芯片

104、量產時間量產時間自動駕駛等級自動駕駛等級工藝工藝功耗功耗算力算力合作客戶合作客戶EyeQ12008L1180nm2.5W0.0044TOPS寶馬、沃爾沃EyeQ22010L190nm2.5W0.026TOPS寶馬、通用、歐寶、日產、沃爾沃EyeQ32014L240nm2.5W0.256TOPS奧迪、特斯拉EyeQ42018L328nm3W2.5TOPS蔚來、小鵬、理想、廣汽、日產、別克EyeQ52020L4-L57nm10W24TOPS吉利、寶馬EyeQ62023EL4-L57nm40W128TOPS英特爾英特爾Mobileye的的EyeQ系列芯片系列芯片533.2 英特爾英特爾Mobiley

105、e：EyeQ Ultra和和EyeQ6For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：Mobileye，半導體行業觀察，HTI Mobileye在2022年推出了新型EyeQ Ultra，它專為自動駕駛而生。據 Mobileye稱，EyeQ Ultra采用5nm工藝，將10個EyeQ5的處理能力集成在一個封裝中。但

106、是其芯片的計算能力似乎略遜色于英偉達，EyeQ Ultra芯片具有170 TOPS，包括12個RISC內核、256 gigaflops、許多GPU和加速器內核等等，功耗不到100W，可以“處理 4 級（L4）自動駕駛的所有需求和應用”，而無需將多個系統集成在一起的計算能力和成本，解決兩個行業面臨的重大挑戰。EyeQ Ultra預計將在 2025 年全面投產。Mobileye 還還推出了其最新一代芯片EyeQ6：EyeQ6L和EyeQ6H，采用7nm工藝，能用于ADAS L2，預計將于 2023 年年中開始生產。該芯片已與大眾和福特就地圖技術達成擴展協議，以及與吉利達成新協議，到2024年推出全

107、電動 L4 級自動化汽車。EyeQ Ultra 平面結構平面結構EyeQ6 Lite 平面結構平面結構EyeQ6 High平面結構平面結構543.3 特斯拉：自動駕駛芯片發展之路特斯拉：自動駕駛芯片發展之路For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI Tesla經歷了外購主控芯片到自研的道路

108、。2014年-2016年，Tesla配備的是基于Mobileye EyeQ3芯片的AutoPilot HW1.0計算平臺，車上包含1個前攝像頭+1個毫米波雷達+12個超聲波雷達。2016年-2019年，Tesla采用基于英偉達的DRIVE PX 2 AI計算平臺的AutoPilot HW2.0和后續的AutoPilot HW2.5，包含8個攝像頭+1個毫米波雷達+12超聲波雷達。2017年開始Tesla開始啟動自研主控芯片，尤其是主控芯片中的神經網絡算法和AI處理單元全部自己完成。2019年4月，AutoPilot HW3.0平臺搭載了Tesla FSD自研版本的主控芯片，這款自動駕駛主控芯片

109、擁有高達60億的晶體管，每秒可完成144萬億次的計算，能同時處理每秒2300幀的圖像。芯片芯片計算平臺計算平臺AutoPilot車載傳感器車載傳感器新增智能化功能新增智能化功能Mobileye Q3NVIDIA Tegra 3Hardware1.0前置攝像頭1個、前置雷達1個、超聲波傳感器12個、后置倒車攝像頭1個主動巡航控制、輔助轉向、自動變道、自動泊車2個NVIDIA Parker SOC、1個NVIDIA Pascal GPU、2個英飛凌三核CPUNVIDIA Drive PX2Hardware2.0攝像頭8個（只激活3個前置攝像頭和1個車尾攝像頭）、毫米波雷達1個、超聲波雷達12個根據

110、交通狀況調整車速、保持在車道內行駛、自動變換車道而無駕駛員介入、從一條高速公路切換至另一條、在接近目的地時駛出高速Tesla FSDTesla FSDHardware3.0攝像頭8個、毫米波雷達1個、超聲波雷達12個自動輔助變道、自動輔助導航駕駛、智能召喚、識別交通信號燈和停車標志并做出反應、城市街道自動輔助駕駛FSD從外購芯片到自研芯片歷程從外購芯片到自研芯片歷程553.3 特斯拉：為什么自研芯片特斯拉：為什么自研芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all H

111、TI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 類比蘋果：類比蘋果：蘋果采用了自研的A系列芯片，匹配了iOS系統，和其他諸多手機相比，蘋果手機的軟件流暢性、硬件能耗等相對更勝一籌。軟硬件融合：軟硬件融合：芯片算力固然很重要，但在英偉達、Mobileye這樣的通用平臺上，相關的主機廠、自動駕駛公司并不一定有技術水平讓硬件發揮到100%，而自研芯片能夠在研發階段更好地讓軟硬件融合、調整，充分發揮軟、硬件的潛力。能對核心硬件有更強的掌控力，在硬件加速上形成差異，更有可能建立起自動駕駛技術的優勢。議價能力

112、：議價能力：整車廠商只有擁有了技術儲備才會有議價能力，在自動駕駛數據處理單元技術上，Autopilot 3.0硬件的誕生增強了特斯拉在該領域的議價能力。這或許也是特斯拉自研芯片的初衷之一。成本控制：成本控制：Drive PX 2 功耗為 250W，而價格則直接是 1.5 萬美元。如果特斯拉選擇自己造自動駕駛芯片，那么成規模之后，有助于降低成本。提高靈活性：提高靈活性：芯片產商的廠商的芯片為了滿足通用性，開發周期通常比較長，難以滿足需求，而自己開發的話，開發周期可以自主把握，算力需求可以自行設計，無關的通用性接口或者單元可以舍棄，靈活性很高，開發周期更短，功耗也更低。實現芯片自給自足：實現芯片自

113、給自足：在缺芯的環境下，自主設計自動駕駛芯片可以解決在自動駕駛領域的芯片自給自足問題。563.3 特斯拉：芯片自研是一條難以復制的技術路線特斯拉：芯片自研是一條難以復制的技術路線For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 各類頂級芯片研發人員聚集，為特斯拉芯片自研奠定基礎：各類頂級芯片研發人員聚集，為特斯拉芯片自研奠定基

114、礎：2016 年 1 月，Tesla從 AMD 挖來傳奇芯片架構師 Jim Keller，任命他為 Autopilot 硬件工程副總裁。2016年2月，Tesla又從Apple招到了研發總監 Pete Bannon，Pete 是 A5 芯片核心的設計工程師，在那之前他是 PA Semi 的架構與驗證副總裁。同時期，同樣來自 AMD 的谷俊麗，在Autopilot 硬件工程團隊下開始組建機器學習小組，這個小組有兩個任務：一個是搭建第二代自動駕駛硬件上的 AI 算法和機器學習軟件，另一個是參與設計 FSD 芯片的架構和上面的軟件。采用以深度神經網絡為主的人工智能模型，再加上車端收集的大量數據，特拉

115、斯采用以深度神經網絡為主的人工智能模型，再加上車端收集的大量數據，特拉斯ADAS水平迅速提升：水平迅速提升：基于全新深度神經網絡的視覺處理工具TeslaVision是 Autopilot團隊拋開 Mobileye、從零搭建的一套視覺處理工具，它的背后，是全新的底層軟件技術架構和云端大數據基礎設施。Tesla Vision能夠對行車環境進行專業的解構分析，相比傳統視覺處理技術可靠性更高；借助Tesla售出的車輛搜集的大量數據，反過來又可以對Tesla Vision的神經網絡進行訓練和改進，進一步優化Autopilot。除車端芯片除車端芯片FSD的研發外，特斯拉也開始涉足云端訓練芯片，試圖打通車云

116、系統。的研發外，特斯拉也開始涉足云端訓練芯片，試圖打通車云系統。從算力來看，其1.09EFLOPS的算力水平和Nvidia用4096塊A100構建的集群（1.28 EFLOPS）；Huawei用4096塊Ascend 910構建的集群（1.05 EFLOPS）；Google用3456塊TPU v4構建的集群（0.95 EFLOPS）相比，已經不相上下。其對稱式的設計理念，可能給超算領域帶來全新技術路線的可能性。特斯拉的芯片自研的成功，競爭對手的可復制性很弱，主要原因有：（1）芯片頂級研發人才很難被車企所招聘，特斯拉有很大程度是因為馬斯克的個人魅力因素，才說服頂級芯片研發人員加入；（2）自研芯片

117、風險極高，前期投入較大；（3）如果不能保證使用的數量，則自研芯片性價比很低。因此，對于絕大多數車企來講，外購芯片才是更好的解決方案。573.3 特斯拉：特斯拉：FSD芯片芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI 從算法需求倒推芯片架構，軟硬件一體化實現高效算力。從算法需求倒推芯片架構

118、，軟硬件一體化實現高效算力。FSD芯片從算法需求出發，進行了芯片架構設計。其核心技術來源于由兩顆NPU組成的NNA（Neural Network Accelerator，神經網絡加速單元）系統。FSD芯片于2019年正式流片，代工廠為三星，采用14nm工藝，整個芯片約有60億顆晶體管組成。主要部件主要部件主要功能主要功能特點特點CPU負責通用數據處理和計算Cortex-A72架構，三組、每組4個核心GPU負責圖形顯示以及NPU無法處理的數據信息，確保車規級安全性Mali G71 MP12 GPU，支持FP32和FP64NPU(ASIC)負責深度學習以及預測功能，是主要負責計算功能的芯片2個NP

119、U，每個NPU中有一個96*96的MAC矩陣，支持多種激活函數。包含了32MB的內置SRAM，減少數據向主存儲器的移動，有助于降低功耗ISP圖像信號處理器（Image signal processor），針對Tesla配備的八個HDR傳感器而設計，可以每秒鐘處理十億像素的圖像信息在處理中還加入了色調映射等功能，并且允許芯片自主處理陰影、亮點、暗點等細節，還加入了降噪設計Video Encode可以用于備用攝像機顯示、行車記錄儀和云剪輯視頻等內容僅支持H。265（HEVC）其他MPEG、H.264等不支持，精簡了不少芯片規模安全/加密模塊安全模塊中包含了一個雙核同步CPU，用于對汽車執行器的最終

120、仲裁；加密模塊執行的功能是確保FSD Computer只執行經過Tesla簽名授權的代碼，保證系統的安全性安全性和隱私性都得到了保障FSD芯片示意圖芯片示意圖FSD芯片架構組成芯片架構組成583.3 特斯拉：特斯拉：NNA核心體現了成本和功耗的優化核心體現了成本和功耗的優化For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料

121、來源：焉知智能汽車，HTI NPU具備強大運算能力。具備強大運算能力。在每個計算周期，NPU都會從內置的32MB SRAM中讀取256字節的激活數據和另外128字節的權重數據組合在一起進入乘法累加（MAC），每個NPU都有一個96x96MAC陣列。在完成了MAC的乘法累加運算后，數據將會被轉移到激活（Activations）以及池化（Pooling）部分，并等待寫入緩沖區匯總結果。Tesla對于對于NNA的功耗和成本優化也做了不少的努力的功耗和成本優化也做了不少的努力。NNA 設計了非常大的片上SRAM緩存，相較于Google的TPU，采用了256256的MAC，只有24MB的SRAM。對于這

122、種特殊的設計，Tesla解釋這樣做是為了讓數據盡可能地在片內周轉，而不用頻繁地與內存或者其他模塊進行讀寫操作。這樣做不但可以提高性能，還可以有效降低功耗。Tesla在在NNA的設計中還偏向于將硬件簡化，并復雜化軟件，這樣做可以降低芯片成本。的設計中還偏向于將硬件簡化，并復雜化軟件，這樣做可以降低芯片成本。NPU說明圖說明圖Tesla的的NNA設計設計593.3 特斯拉：自動駕駛的硬件成本約占整體硬件成本的特斯拉：自動駕駛的硬件成本約占整體硬件成本的3.5%For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price

123、formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，HTI 特斯拉自動駕駛硬件成本估算：特斯拉自動駕駛域的芯片成本約為5000元，加上外圍電路板以及組裝、測試成本（組裝廠為中國臺灣廣達集團），預估總體成本約為8000人民幣，如果以特斯拉的毛利率計算，假設Model 3的成本為22.9萬元，那么自動駕駛域的成本占特斯拉整車成本約為3.5%。項目項目型號型號供應商供應商簡介簡介數量數量參考價（人民幣）參考價（人民幣）LPDDR48BD77D9WC

124、F美光1GB830以太網交換88EA6321Marvell1360UFSTHGAF9G8L 2LBAB7東芝32GB255GPS模塊NEO-M8L-01A-81U-BLOX1320解串行DS90UB960德州儀器2110解串行DS90UB954德州儀器140電源管理MAX20025SMaxim230MCUTC297T英飛凌1260啟動FlashS512SD8H21Cypress512Mb150以太網PHY（估）88EA1512Marvell2130FSDUBQ01B0特斯拉21500Tesla自動駕駛硬件成本自動駕駛硬件成本603.4 地平線：車規級芯片發展歷程地平線：車規級芯片發展歷程For

125、 full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：焉知智能汽車，賽博汽車，HTI 自2015年創立以來，地平線僅用了5年的時間即實現了車規AI芯片的量產落地，開啟國產車規級AI芯片的前裝量產元年。與此相比，Mobileye的車規芯片從研發到正式商用歷時8年；作為全球通用AI芯片龍頭的英偉達，在CUDA發布后9年才將K1芯片

126、應用于奧迪A8的車用系統。地平線首款芯片征程1發布于2017年12月；征程2發布于2019年8月，可提供超過4TOPS的等效算力；征程3算力為5TOPS，發布于2020年9月；征程5發布于2021年7月，算力128TOPS。地平線的第三代車規級產品征程5兼具大算力和高性能，支持16路攝像頭感知計算，能夠支持自動駕駛所需要的多傳感器融合、預測和規劃控制等需求。地平線車規級地平線車規級AI芯片發展歷程芯片發展歷程613.4 地平線：征程地平線：征程5芯片芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price f

127、ormation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：地平線，HTI 征程5是地平線第三代車規級產品，也是國內首顆遵循 ISO 26262功能安全認證流程開發，并通過ASIL-B認證的車載智能芯片；基于最新的地平線BPU貝葉斯架構設計，可提供高達128TOPS算力。2022年4月21日，比亞迪與地平線正式宣布達成定點合作，比亞迪將在其部分車型上搭載地平線高性能、大算力自動駕駛芯片征程5，打造更具競爭力的行泊一體方案，實現高等級自動駕駛功能。按照計劃，搭載地平線

128、征程5的比亞迪車型最早將于2023年中上市。2022年9月30日，理想L8搭載征程5全球首發上市。從研發到正式量產上車，征程5芯片僅用了近三年的時間，同樣刷新了高性能智能駕駛芯片的應用效率。除了比亞迪、理想L8之外，征程5也已獲得上汽集團、一汽紅旗、自游家汽車等多家車企的量產定點合作，更多合作車型將陸續量產發布。圖像處理升級圖像處理升級豐富異構計算豐富異構計算面向自動駕駛場景設面向自動駕駛場景設計的計的 I/O 接口接口全面的功能安全和信息全面的功能安全和信息安全保障安全保障16+攝像頭(40Gbps)視頻輸入BPU、DSP 和CPU 無縫支持復雜計算任務PCIe 3.0 高速信號接口安全島，

129、軟硬件安全功能雙通道“即時”圖像處理低延遲 CV 引擎雙路千兆實時以太網(TSN)為多傳感同步融合提供硬件級支持(PTP)涵蓋計算和 I/O 接口極佳的圖像質量HEVC/JPEG 硬件編解碼多路 CAN-FD 接口簡化整車智能計算平臺系統架構ARM 信任區,硬件Crypto加速引擎征程征程5芯片架構芯片架構征程征程5芯片特點芯片特點623.5 華為：華為：MDC智能駕駛計算平臺智能駕駛計算平臺For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stock

130、s,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：佐思汽車研究，焉知智能汽車，華為，HTI 華為于2018年10月首次發布智能駕駛計算平臺，支持L3的MDC600、支持L4的MDC300；2020年9月發布支持L2+的MDC210、支持L3-L4的MDC610。MDC610正在洽談搭載的車型有廣汽埃安AION LX、長城沙龍機甲龍、廣汽傳祺。2021年4月發布支持L4-L5的MDC810，首搭于北汽極狐阿爾法S華為HI版，正在洽談搭載于2022年哪吒TA、廣汽埃安；并計劃2022年推出MDC100。MDC整體架構圖整

131、體架構圖MDC不同算力等級產品不同算力等級產品633.5 華為：華為：Ascend芯片芯片For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：汽車之心，華為，HTI 華為 MDC 所采用的Ascend系列芯片，主要有Ascend310和升級版Ascend910兩款芯片。Ascend包括訓練和推理芯片，用于訓練的Asce

132、nd910，半精度（FP16）算力達256TFLOPS，是業界的2倍。用于推理的Ascend310，整型（INT8）算力16TOPS，功耗僅8W。作為一款 AI 芯片，Ascend310的一大亮點就是采用了達芬奇架構（Da Vinci）。達芬奇架構采用 3D Cube，針對矩陣運算做加速，大幅提升單位功耗下的 AI 算力，每個 AI Core 可以在一個時鐘周期內實現 4096 個 MAC 操作，相比傳統的 CPU 和 GPU 可實現數量級的提升。Ascend910Ascend310架構達芬奇達芬奇半精度（FP16）256 TERA-FLOPS8 TERA-FLOPS整數精度（INT8）512

133、 TERA-OPS16 TERA-OPS最大功耗350W8W制程7nm12nm FFCAscend310芯片邏輯架構芯片邏輯架構Ascend910和和310對比對比643.6 黑芝麻智能黑芝麻智能For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 資料來源：汽車之心，黑芝麻，HTI 黑芝麻系列芯片產品包括華山一號A500、華山二

134、號A1000、A1000L、A1000Pro、A2000。2019年8月，黑芝麻智能發布了華山一號自動駕駛芯片A500，算力5-10TOPS；2020年6月，黑芝麻智能發布華山二號A1000，算力在40-70TOPS，低配版A1000L在16TOPS，高配版A1000Pro則在2021年4月發布，算力達到196TOPS。華山二號A2000是國內首個250T大算力芯片：頂尖7納米工藝、國產自主知識產權核心IP、滿足ASIL B級別的安全認證標準。黑芝麻華山二號 A1000 系列芯片已完成所有車規級認證，已經與上汽通用五菱、江淮等內的多家車企達成量產合作。在黑芝麻最強芯片華山二號 A1000 Pr

135、o 中，搭載了黑芝麻自研的圖像處理器和神經網絡加速器。其中，神經網絡加速器能夠讓 A1000 Pro 芯片的 INT8 算力達到 106TOPS，INT4 算力達到 196TOPS。華山二號華山二號A1000Pro芯片芯片黑芝麻智能自動駕駛計算芯片產品路線黑芝麻智能自動駕駛計算芯片產品路線653.7 芯馳科技芯馳科技For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full repor

136、t on our website at 資料來源：芯馳科技，HTI 從2019年到2020年，芯馳科技先后發布了V9L/F和V9T自動駕駛芯片，分別可支持ADAS（高級駕駛輔助系統）以及域控制器。面向集成度更高的汽車電子電氣架構，未來兩年芯馳科技還將陸續推出能夠滿足更高級別自動駕駛的高算力芯片。2022年，芯馳科技計劃發布算力在10-200T之間的自動駕駛芯片V9P/U，該產品擁有更高算力集成，可支持L3級別的自動駕駛。到2023年，芯馳科技將推出具有更高算力的V9S自動駕駛芯片，該芯片面向中央計算平臺架構研發，算力高達500-1000T，可支持L4/L5級別的自動駕駛的Robotaxi。芯馳

137、科技在2021世界人工智能大會上發布了基于V9系列芯片開發的全開放自動駕駛平臺UniDrive。UniDrive的可擴展性非常強，從L1/L2級別 ADAS到L4/L5級別的Robotaxi的開發都能支持。UniDrive平臺平臺芯馳科技自動駕駛芯片路線圖芯馳科技自動駕駛芯片路線圖663.8 芯擎科技芯擎科技For full disclosure of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on

138、 our website at 資料來源：芯擎科技，搜狐，HTI 芯擎科技研發的首款7nm智能座艙芯片“龍鷹一號”，已于2021年6月流片成功，對標高通8155芯片。并且“龍鷹一號”即將于2022年底前實現量產上車，目前針對量產車型的各項測試和驗證工作已陸續完成。芯擎科技計劃2022流片的自動駕駛芯片AD1000，將滿足L2+至L5級自動駕駛需求。未來芯擎科技會在自動駕駛領域不斷深耕和探索，并且對標最先進的產品。具體來說，仍會采用7nm制程，將具備更高的算力和安全性。龍鷹一號一號芯擎科技產品布局芯擎科技產品布局673.9 國內企業如何破局國內企業如何破局For full disclosure

139、of risks,valuation methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 1.市場還未固化，需求和技術路線仍在探索市場還未固化，需求和技術路線仍在探索：目前國內自動駕駛芯片雖然與英偉達等廠商還存在差距，不過從地平線、黑芝麻智能等不斷推出的新品來看，芯片算力在持續提升，另外，對于自動駕駛芯片來說，算力并不是唯一標準，效率、軟硬結合也很重要。此外，中國自動駕駛芯片除了在質量上不斷提升之外，還需

140、要更多的考慮和解決規模量產的問題。2.芯片半導體依然是國內資本青睞的領域芯片半導體依然是國內資本青睞的領域：無論是國家政策，還是投入的資源，現在的中國自上而下都會優先確保芯片所需的各種資源。根據公開數據顯示，在過去的兩年里，國內芯片半導體領域的年均融資規模都超過了2000億元，而2022年上半年也有超過800億元的融資額。像地平線、黑芝麻智能這樣的公司，已經被視為英偉達、Mobileye這樣深耕自動駕駛芯片公司的國內替代技術方案。3.國內車企的崛起有望推動產業轉移：國內車企的崛起有望推動產業轉移：比亞迪2022年三季度凈利潤近百億元，同比增長三倍不只是比亞迪，以比亞迪為代表的的國內車企正在崛起

141、，國內像蔚來、小鵬汽車和理想汽車，均在大力發展自動駕駛技術。4.A100相關事件加大整機廠對產業鏈可控擔憂：相關事件加大整機廠對產業鏈可控擔憂：2022年8月31日，英偉達稱被美國政府要求限制向中國出口兩款被用于加速人工智能任務的最新兩代旗艦GPU計算芯片A100和H100。幾天后，英偉達又發布公告稱美國政府已授權向中國出口A100和H100芯片的時間延長到了2023年9月1日。對高端GPU的斷供，看似依然是對中國超算和智能計算的進一步封鎖，但波及范圍已經遠遠放大，并且技術點的斷供還要考慮對上下游的牽連。684.總結總結For full disclosure of risks,valuatio

142、n methodologies and target price formation on all HTI rated stocks,please refer to the latest full report on our website at 自動駕駛與智能座艙芯片一體化趨勢明顯，自動駕駛芯片具有高算力發展趨勢，向先進制程延伸。三種主流AI芯片中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片，ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。自動駕駛芯片企業中英偉達一枝獨秀，特斯拉自研芯片之路難以復制，國內企業需尋求破局機會。APPENDIX 1SummaryThe trend of in

143、tegration of autopilot and intelligent cockpit chips is obvious,andautopilot chips have the trend of high computing power development,extending toadvanced manufacturing processes.Among the three mainstream AI chips,GPU and FPGA are relatively mature chiparchitectures in the early stage,belonging to

144、general-purpose chips,while ASIC belongs tochips customized for AI specific scenarios.Among the auto driving chip enterprises,Nvidia is the only one.Teslas path of self-developed chips is hard to replicate.Domestic enterprises need to seek opportunities tobreak the situation.69APPENDIX 2重要信息披露重要信息披露

145、本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司(HTIRL)，Haitong Securities India Private Limited(HSIPL)，Haitong InternationalJapan K.K.(HTIJKK)和海通國際證券有限公司(HTISCL)的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團(HTISG)各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。IMPORTANT DISCLOSURESThis research report is distributed by Haitong International,a global brand name f

146、or the equity research teams of Haitong International ResearchLimited(“HTIRL”),Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),Haitong International Japan K.K.(“HTIJKK”),Haitong International SecuritiesCompany Limited(“HTISCL”),and any other members within the Haitong International Securities Grou

147、p of Companies(“HTISG”),each authorized toengage in securities activities in its respective jurisdiction.HTIRL分析師認證分析師認證Analyst Certification:我，鄭宏達，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Nathan Zheng,ce

148、rtify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of thesubject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to thespecific recommendations or views ex

149、pressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in thesecurity or securities of the subject companies discussed.我，華晉書，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不

150、持有任何財務利益。I,Jinshu Hua,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of thesubject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to thespecific rec

151、ommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in thesecurity or securities of the subject companies discussed.70APPENDIX 2利益沖突披露利益沖突披露Conflict of Interest Disclosures海通國際及其某些關聯公司可從事投資銀行業務和/或對本研究中的特定股票或公司進行做市或持有自營頭寸。就本研

152、究報告而言，以下是有關該等關系的披露事項（以下披露不能保證及時無遺漏，如需了解及時全面信息，請發郵件至ERD-D）HTI and some of its affiliates may engage in investment banking and/or serve as a market maker or hold proprietary trading positions of certain stocksor companies in this research report.As far as this research report is concerned,the followin

153、g are the disclosure matters related to such relationship(As the following disclosure does not ensure timeliness and completeness,please send an email to ERD-D if timely andcomprehensive information is needed).海通證券股份有限公司和/或其子公司（統稱“海通”）在過去12個月內參與了002594.CH的投資銀行項目。投資銀行項目包括：1、海通擔任上市前輔導機構、保薦人或主承銷商的首次公開發

154、行項目；2、海通作為保薦人、主承銷商或財務顧問的股權或債務再融資項目；3、海通作為主經紀商的新三板上市、目標配售和并購項目。Haitong Securities Co.,Ltd.and/or its subsidiaries(collectively,the Haitong)have a role in investment banking projects of 002594.CH within the past12 months.The investment banking projects include 1.IPO projects in which Haitong acted as

155、pre-listing tutor,sponsor,or lead-underwriter;2.equityor debt refinancing projects of 002594.CH for which Haitong acted as sponsor,lead-underwriter or financial advisor;3.listing by introduction in the newthree board,target placement,M&A projects in which Haitong acted as lead-brokerage firm.002594.

156、CH目前或過去12個月內是海通的投資銀行業務客戶。002594.CH is/was an investment bank clients of Haitong currently or within the past 12 months.英特爾半導體（大連）有限公司,英特爾產品（成都）有限公司 及 600104.CH目前或過去12個月內是海通的客戶。海通向客戶提供非投資銀行業務的證券相關業務服務。英特爾半導體（大連）有限公司,英特爾產品（成都）有限公司 and 600104.CH are/were a client of Haitong currently or within the past

157、 12 months.Theclient has been provided for non-investment-banking securities-related services.71APPENDIX 2江西一諾新材料有限公司目前或過去12個月內是海通的客戶。海通向客戶提供非證券業務服務。江西一諾新材料有限公司 is/was a client of Haitong currently or within the past 12 months.The client has been provided for non-securities services.海通在過去12個月中獲得對002

158、594.CH提供投資銀行服務的報酬。Haitong received in the past 12 months compensation for investment banking services provided to 002594.CH.海通預計將（或者有意向）在未來三個月內從002594.CH獲得投資銀行服務報酬。Haitong expects to receive,or intends to seek,compensation for investment banking services in the next three months from 002594.CH.海通在過去

159、的12個月中從江西一諾新材料有限公司 及 上海汽車集團金控管理有限公司獲得除投資銀行服務以外之產品或服務的報酬。Haitong has received compensation in the past 12 months for products or services other than investment banking from 江西一諾新材料有限公司 and 上海汽車集團金控管理有限公司.海通擔任002594.CH有關證券的做市商或流通量提供者。Haitong acts as a market maker or liquidity provider in the securiti

160、es of 002594.CH.72APPENDIX 2評級定義評級定義（從從2020年年7月月1日開始執行日開始執行）：海通國際（以下簡稱“HTI”）采用相對評級系統來為投資者推薦我們覆蓋的公司：優于大市、中性或弱于大市。投資者應仔細閱讀HTI的評級定義。并且HTI發布分析師觀點的完整信息，投資者應仔細閱讀全文而非僅看評級。在任何情況下，分析師的評級和研究都不能作為投資建議。投資者的買賣股票的決策應基于各自情況（比如投資者的現有持倉）以及其他因素。分析師股票評級分析師股票評級優于大市優于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10%以上，基準定義如下中性中性，未來12-18個月內預期

161、相對基準指數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。弱于大市弱于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下各地股票基準指數：日本各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國韓國 KOSPI,臺灣臺灣 TAIEX,印度印度 Nifty100,美國美國 SP500;其他所有中國概念股其他所有中國概念股 MSCI China.Ratings Definitions(from 1 Jul 2020):Haitong International uses a relative rating system using Ou

162、tperform,Neutral,or Underperform for recommending the stocks we cover to investors.Investors shouldcarefully read the definitions of all ratings used in Haitong International Research.In addition,since Haitong International Research contains more completeinformation concerning the analysts views,inv

163、estors should carefully read Haitong International Research,in its entirety,and not infer the contents from the ratingalone.In any case,ratings(or research)should not be used or relied upon as investment advice.An investors decision to buy or sell a stock should depend on individualcircumstances(suc

164、h as the investors existing holdings)and other considerations.Analyst Stock RatingsOutperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Neutral:The stocks total return over the next 12-18 months is ex

165、pected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Forpurposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Underperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the re

166、turn of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100,US SP500;for all other China-conceptstocks MSCI China.73APPENDIX 2評級分布評級分布Rating Distribution74APPENDIX 2截至截至2022年年12月月31日日海通國際股票

167、研究評級分布海通國際股票研究評級分布優于大市優于大市中性中性弱于大市弱于大市(持有持有)海通國際股票研究覆蓋率89.4%9.2%1.5%投資銀行客戶*5.2%7.3%8.3%*在每個評級類別里投資銀行客戶所占的百分比。上述分布中的買入，中性和賣出分別對應我們當前優于大市，中性和落后大市評級。只有根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們才將中性評級劃入持有這一類別。請注意在上表中不包含非評級的股票。此前的評級系統定義此前的評級系統定義（直至直至2020年年6月月30日日）：買入買入，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10%以上，基準定義如下中性中性，未來12-18個月內預期相對基準指

168、數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。賣出賣出，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下各地股票基準指數：日本各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國韓國 KOSPI,臺灣臺灣 TAIEX,印度印度 Nifty100;其他所有中國概念股其他所有中國概念股 MSCI China.Haitong InternationalEquity Research Ratings Distribution,as of Dec 31,2022OutperformNeutralUnderperform(hold)HTI Equ

169、ity Research Coverage89.4%9.2%1.5%IB clients*5.2%7.3%8.3%*Percentage of investment banking clients in each rating category.BUY,Neutral,and SELL in the above distribution correspond to our current ratings of Outperform,Neutral,and Underperform.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rule

170、s,our Neutral rating falls into a hold rating category.Please note that stocks with an NR designation are notincluded in the table above.Previous rating system definitions(until 30 Jun 2020):BUY:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad

171、 market benchmark,as indicated below.NEUTRAL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating c

172、ategory.SELL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100;for all other China-concept stocks

173、MSCIChina.75APPENDIX 2海通國際非評級研究：海通國際非評級研究：海通國際發布計量、篩選或短篇報告，并在報告中根據估值和其他指標對股票進行排名，或者基于可能的估值倍數提出建議價格。這種排名或建議價格并非為了進行股票評級、提出目標價格或進行基本面估值，而僅供參考使用。Haitong International Non-Rated Research:Haitong International publishes quantitative,screening or short reports which may rank stocks according to valuation

174、andother metrics or may suggest prices based on possible valuation multiples.Such rankings or suggested prices do not purport to be stock ratings or target prices orfundamental values and are for information only.海通國際海通國際A股覆蓋股覆蓋：海通國際可能會就滬港通及深港通的中國A股進行覆蓋及評級。海通證券（600837.CH），海通國際于上海的母公司，也會于中國發布中國A股的研究報

175、告。但是，海通國際使用與海通證券不同的評級系統，所以海通國際與海通證券的中國A股評級可能有所不同。Haitong International Coverage of A-Shares:Haitong International may cover and rate A-Shares that are subject to the Hong Kong Stock Connect scheme withShanghai and Shenzhen.Haitong Securities(HS;600837 CH),the ultimate parent company of HTISG based i

176、n Shanghai,covers and publishes research on these sameA-Shares for distribution in mainland China.However,the rating system employed by HS differs from that used by HTI and as a result there may be a difference in theHTI and HS ratings for the same A-share stocks.海通國際海通國際優質優質100 A股股（Q100）指數指數：海通國際Q1

177、00指數是一個包括100支由海通證券覆蓋的優質中國A股的計量產品。這些股票是通過基于質量的篩選過程，并結合對海通證券A股團隊自下而上的研究。海通國際每季對Q100指數成分作出復審。Haitong International Quality 100 A-share(Q100)Index:HTIs Q100 Index is a quant product that consists of 100 of the highest-quality A-shares under coverage atHS in Shanghai.These stocks are carefully selected t

178、hrough a quality-based screening process in combination with a review of the HS A-share teams bottom-upresearch.The Q100 constituent companies are reviewed quarterly.76APPENDIX 2MSCI ESG評級免責聲明條款：評級免責聲明條款：盡管海通國際的信息供貨商（包括但不限于MSCI ESG Research LLC及其聯屬公司（ESG方）從其認為可靠的來源獲取信息（信息）,ESG方均不擔?；虮ＷC此處任何數據的原創性，準確性和

179、/或完整性，并明確表示不作出任何明示或默示的擔保，包括可商售性和針對特定目的的適用性。該信息只能供閣下內部使用，不得以任何形式復制或重新傳播，并不得用作任何金融工具、產品或指數的基礎或組成部分。此外，信息本質上不能用于判斷購買或出售何種證券,或何時購買或出售該證券。即使已被告知可能造成的損害,ESG方均不承擔與此處任何資料有關的任何錯誤或遺漏所引起的任何責任，也不對任何直接、間接、特殊、懲罰性、附帶性或任何其他損害賠償（包括利潤損失）承擔任何責任。MSCI ESG Disclaimer:Although Haitong Internationals information providers,

180、including without limitation,MSCI ESG Research LLC and its affiliates(the“ESGParties”),obtain information(the“Information”)from sources they consider reliable,none of the ESG Parties warrants or guarantees the originality,accuracy and/orcompleteness,of any data herein and expressly disclaim all expr

181、ess or implied warranties,including those of merchantability and fitness for a particular purpose.TheInformation may only be used for your internal use,may not be reproduced or redisseminated in any form and may not be used as a basis for,or a component of,anyfinancial instruments or products or ind

182、ices.Further,none of the Information can in and of itself be used to determine which securities to buy or sell or when to buyor sell them.None of the ESG Parties shall have any liability for any errors or omissions in connection with any data herein,or any liability for any direct,indirect,special,p

183、unitive,consequential or any other damages(including lost profits)even if notified of the possibility of such damages.77APPENDIX 2盟浪義利盟浪義利（FIN-ESG）數據通免責聲明條款：數據通免責聲明條款：在使用盟浪義利（FIN-ESG）數據之前，請務必仔細閱讀本條款并同意本聲明：第一條 義利（FIN-ESG）數據系由盟浪可持續數字科技有限責任公司（以下簡稱“本公司”）基于合法取得的公開信息評估而成，本公司對信息的準確性及完整性不作任何保證。對公司的評估結果僅供參考，

184、并不構成對任何個人或機構投資建議，也不能作為任何個人或機構購買、出售或持有相關金融產品的依據。本公司不對任何個人或機構投資者因使用本數據表述的評估結果造成的任何直接或間接損失負責。第二條 盟浪并不因收到此評估數據而將收件人視為客戶，收件人使用此數據時應根據自身實際情況作出自我獨立判斷。本數據所載內容反映的是盟浪在最初發布本數據日期當日的判斷，盟浪有權在不發出通知的情況下更新、修訂與發出其他與本數據所載內容不一致或有不同結論的數據。除非另行說明，本數據（如財務業績數據等）僅代表過往表現，過往的業績表現不作為日后回報的預測。第三條 本數據版權歸本公司所有，本公司依法保留各項權利。未經本公司事先書面

185、許可授權，任何個人或機構不得將本數據中的評估結果用于任何營利性目的，不得對本數據進行修改、復制、編譯、匯編、再次編輯、改編、刪減、縮寫、節選、發行、出租、展覽、表演、放映、廣播、信息網絡傳播、攝制、增加圖標及說明等，否則因此給盟浪或其他第三方造成損失的，由用戶承擔相應的賠償責任，盟浪不承擔責任。第四條 如本免責聲明未約定，而盟浪網站平臺載明的其他協議內容（如盟浪網站用戶注冊協議盟浪網用戶服務（含認證）協議盟浪網隱私政策等）有約定的，則按其他協議的約定執行；若本免責聲明與其他協議約定存在沖突或不一致的，則以本免責聲明約定為準。SusallWave FIN-ESG Data Service Dis

186、claimer:Please read these terms and conditions below carefully and confirm your agreement and acceptance with these termsbefore using SusallWave FIN-ESG Data Service.1.FIN-ESG Data is produced by SusallWave Digital Technology Co.,Ltd.(In short,SusallWave)s assessment based on legal publicly accessib

187、le information.SusallWaveshall not be responsible for any accuracy and completeness of the information.The assessment result is for reference only.It is not for any investment advice for anyindividual or institution and not for basis of purchasing,selling or holding any relative financial products.W

188、e will not be liable for any direct or indirect loss of anyindividual or institution as a result of using SusallWave FIN-ESG Data.2.SusallWave do not consider recipients as customers for receiving these data.When using the data,recipients shall make your own independent judgment accordingto your pra

189、ctical individual status.The contents of the data reflect the judgment of us only on the release day.We have right to update and amend the data andrelease other data that contains inconsistent contents or different conclusions without notification.Unless expressly stated,the data(e.g.,financial perf

190、ormance data)represents past performance only and the past performance cannot be viewed as the prediction of future return.3.The copyright of this data belongs to SusallWave,and we reserve all rights in accordance with the law.Without the prior written permission of our company,noneof individual or

191、institution can use these data for any profitable purpose.Besides,none of individual or institution can take actions such as amendment,replication,translation,compilation,re-editing,adaption,deletion,abbreviation,excerpts,issuance,rent,exhibition,performance,projection,broadcast,information networkt

192、ransmission,shooting,adding icons and instructions.If any loss of SusallWave or any third-party is caused by those actions,users shall bear the correspondingcompensation liability.SusallWave shall not be responsible for any loss.4.If any term is not contained in this disclaimer but written in other

193、agreements on our website(e.g.User Registration Protocol of SusallWave Website,User Service(including authentication)Agreement of SusallWave Website,Privacy Policy of Susallwave Website),it should be executed according to other agreements.If there isany difference between this disclaim and other agr

194、eements,this disclaimer shall be applied.78APPENDIX 2重要免責聲明：重要免責聲明：非印度證券的研究報告非印度證券的研究報告：本報告由海通國際證券集團有限公司（“HTISGL”）的全資附屬公司海通國際研究有限公司（“HTIRL”）發行，該公司是根據香港證券及期貨條例（第571章）持有第4類受規管活動（就證券提供意見）的持牌法團。該研究報告在HTISGL的全資附屬公司Haitong International(Japan)K.K.（“HTIJKK”）的協助下發行，HTIJKK是由日本關東財務局監管為投資顧問。印度證券的研究報告：印度證券的研究報告

195、：本報告由從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities IndiaPrivate Limited（“HTSIPL”）所發行，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）上市公司（統稱為印度交易所）的研究報告。HTSIPL于2016年12月22日被收購并成為海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的一部分。所有研究報告均以海通國際為名作為全球品牌，經許可由海通國際證

196、券股份有限公司及/或海通國際證券集團的其他成員在其司法管轄區發布。本文件所載信息和觀點已被編譯或源自可靠來源，但HTIRL、HTISCL或任何其他屬于海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的成員對其準確性、完整性和正確性不做任何明示或暗示的聲明或保證。本文件中所有觀點均截至本報告日期，如有更改，恕不另行通知。本文件僅供參考使用。文件中提及的任何公司或其股票的說明并非意圖展示完整的內容，本文件并非/不應被解釋為對證券買賣的明示或暗示地出價或征價。在某些司法管轄區，本文件中提及的證券可能無法進行買賣。如果投資產品以投資者本國貨幣以外的幣種進行計價，則匯率變化可能會對投資產生不利影響。過去的表現

197、并不一定代表將來的結果。某些特定交易，包括設計金融衍生工具的，有產生重大風險的可能性，因此并不適合所有的投資者。您還應認識到本文件中的建議并非為您量身定制。分析師并未考慮到您自身的財務情況，如您的財務狀況和風險偏好。因此您必須自行分析并在適用的情況下咨詢自己的法律、稅收、會計、金融和其他方面的專業顧問，以期在投資之前評估該項建議是否適合于您。若由于使用本文件所載的材料而產生任何直接或間接的損失，HTISG及其董事、雇員或代理人對此均不承擔任何責任。除對本文內容承擔責任的分析師除外，HTISG及我們的關聯公司、高級管理人員、董事和雇員，均可不時作為主事人就本文件所述的任何證券或衍生品持有長倉或短

198、倉以及進行買賣。HTISG的銷售員、交易員和其他專業人士均可向HTISG的相關客戶和公司提供與本文件所述意見相反的口頭或書面市場評論意見或交易策略。HTISG可做出與本文件所述建議或意見不一致的投資決策。但HTIRL沒有義務來確保本文件的收件人了解到該等交易決定、思路或建議。請訪問海通國際網站 ，查閱更多有關海通國際為預防和避免利益沖突設立的組織和行政安排的內容信息。非美國分析師披露信息：非美國分析師披露信息：本項研究首頁上列明的海通國際分析師并未在FINRA進行注冊或者取得相應的資格，并且不受美國FINRA有關與本項研究目標公司進行溝通、公開露面和自營證券交易的第2241條規則之限制。79A

199、PPENDIX 2IMPORTANT DISCLAIMERFor research reports on non-Indian securities:The research report is issued by Haitong International Research Limited(“HTIRL”),a wholly owned subsidiary ofHaitong International Securities Group Limited(“HTISGL”)and a licensed corporation to carry on Type 4 regulated acti

200、vity(advising on securities)for the purpose ofthe Securities and Futures Ordinance(Cap.571)of Hong Kong,with the assistance of Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”),a wholly owned subsidiary ofHTISGL and which is regulated as an Investment Adviser by the Kanto Finance Bureau of Japan.For resear

201、ch reports on Indian securities:The research report is issued by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securitiesand Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research repor

202、tscovering listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).HSIPLwas acquired and became part of the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”)on 22 December 2016.All the research reports

203、 are globally branded under the name Haitong International and approved for distribution by Haitong International Securities CompanyLimited(“HTISCL”)and/or any other members within HTISG in their respective jurisdictions.The information and opinions contained in this research report have been compil

204、ed or arrived at from sources believed to be reliable and in good faith but norepresentation or warranty,express or implied,is made by HTIRL,HTISCL,HSIPL,HTIJKK or any other members within HTISG from which this research report maybe received,as to their accuracy,completeness or correctness.All opini

205、ons expressed herein are as of the date of this research report and are subject to changewithout notice.This research report is for information purpose only.Descriptions of any companies or their securities mentioned herein are not intended to becomplete and this research report is not,and should no

206、t be construed expressly or impliedly as,an offer to buy or sell securities.The securities referred to in thisresearch report may not be eligible for purchase or sale in some jurisdictions.If an investment product is denominated in a currency other than an investors homecurrency,a change in exchange

207、 rates may adversely affect the investment.Past performance is not necessarily indicative of future results.Certain transactions,including those involving derivatives,give rise to substantial risk and are not suitable for all investors.You should also bear in mind that recommendations in thisresearc

208、h report are not tailor-made for you.The analyst has not taken into account your unique financial circumstances,such as your financial situation and riskappetite.You must,therefore,analyze and should,where applicable,consult your own legal,tax,accounting,financial and other professional advisers to

209、evaluatewhether the recommendations suits you before investment.Neither HTISG nor any of its directors,employees or agents accepts any liability whatsoever for anydirect or consequential loss arising from any use of the materials contained in this research report.80APPENDIX 2HTISG and our affiliates

210、,officers,directors,and employees,excluding the analysts responsible for the content of this document,will from time to time have long orshort positions in,act as principal in,and buy or sell,the securities or derivatives,if any,referred to in this research report.Sales,traders,and other professiona

211、ls ofHTISG may provide oral or written market commentary or trading strategies to the relevant clients and the companies within HTISG that reflect opinions that arecontrary to the opinions expressed in this research report.HTISG may make investment decisions that are inconsistent with the recommenda

212、tions or viewsexpressed in this research report.HTI is under no obligation to ensure that such other trading decisions,ideas or recommendations are brought to the attention ofany recipient of this research report.Please refer to HTIs website for further information on HTIs organizational and adminis

213、trative arrangements set up for the preventionand avoidance of conflicts of interest with respect to Research.Non U.S.Analyst Disclosure:The HTI analyst(s)listed on the cover of this Research is(are)not registered or qualified as a research analyst with FINRA and are notsubject to U.S.FINRA Rule 224

214、1 restrictions on communications with companies that are the subject of the Research;public appearances;and trading securities bya research analyst.81APPENDIX 2分發和地區通知：分發和地區通知：除非下文另有規定，否則任何希望討論本報告或者就本項研究中討論的任何證券進行任何交易的收件人均應聯系其所在國家或地區的海通國際銷售人員。香港投資者的通知事項：香港投資者的通知事項：海通國際證券股份有限公司(“HTISCL”)負責分發該研究報告，HTI

215、SCL是在香港有權實施第1類受規管活動（從事證券交易）的持牌公司。該研究報告并不構成證券及期貨條例（香港法例第571章）（以下簡稱“SFO”）所界定的要約邀請，證券要約或公眾要約。本研究報告僅提供給SFO所界定的“專業投資者”。本研究報告未經過證券及期貨事務監察委員會的審查。您不應僅根據本研究報告中所載的信息做出投資決定。本研究報告的收件人就研究報告中產生或與之相關的任何事宜請聯系HTISCL銷售人員。美國投資者的通知事項：美國投資者的通知事項：本研究報告由HTIRL，HSIPL或HTIJKK編寫。HTIRL，HSIPL，HTIJKK以及任何非HTISG美國聯營公司，均未在美國注冊，因此不受美

216、國關于研究報告編制和研究分析人員獨立性規定的約束。本研究報告提供給依照1934年“美國證券交易法”第15a-6條規定的豁免注冊的美國主要機構投資者（“Major U.S.Institutional Investor”）和機構投資者（”U.S.Institutional Investors”）。在向美國機構投資者分發研究報告時，HaitongInternational Securities(USA)Inc.（“HTI USA”）將對報告的內容負責。任何收到本研究報告的美國投資者，希望根據本研究報告提供的信息進行任何證券或相關金融工具買賣的交易，只能通過HTI USA。HTI USA位于340 M

217、adison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173，電話（212）351-6050。HTI USA是在美國于U.S.Securities and Exchange Commission（“SEC”）注冊的經紀商，也是Financial Industry Regulatory Authority,Inc.（“FINRA”）的成員。HTIUSA不負責編寫本研究報告，也不負責其中包含的分析。在任何情況下，收到本研究報告的任何美國投資者，不得直接與分析師直接聯系，也不得通過HSIPL，HTIRL或HTIJKK直接進行買賣證券或相關金融工具的交易。本研究報告中出現的HS

218、IPL，HTIRL或HTIJKK分析師沒有注冊或具備FINRA的研究分析師資格，因此可能不受FINRA第2241條規定的與目標公司的交流，公開露面和分析師賬戶持有的交易證券等限制。投資本研究報告中討論的任何非美國證券或相關金融工具（包括ADR）可能存在一定風險。非美國發行的證券可能沒有注冊，或不受美國法規的約束。有關非美國證券或相關金融工具的信息可能有限制。外國公司可能不受審計和匯報的標準以及與美國境內生效相符的監管要求。本研究報告中以美元以外的其他貨幣計價的任何證券或相關金融工具的投資或收益的價值受匯率波動的影響，可能對該等證券或相關金融工具的價值或收入產生正面或負面影響。美國收件人的所有問

219、詢請聯系：Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th FloorNew York,NY 10173聯系人電話：(212)351 605082APPENDIX 2DISTRIBUTION AND REGIONAL NOTICESExcept as otherwise indicated below,any Recipient wishing to discuss this research report or effect any transaction in any security discussed in

220、 HTIs research shouldcontact the Haitong International salesperson in their own country or region.Notice to Hong Kong investors:The research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),which is a licensed corporation tocarry on Type 1 regulated activity(dealin

221、g in securities)in Hong Kong.This research report does not constitute a solicitation or an offer of securities or an invitationto the public within the meaning of the SFO.This research report is only to be circulated to Professional Investors as defined in the SFO.This research report hasnot been re

222、viewed by the Securities and Futures Commission.You should not make investment decisions solely on the basis of the information contained in thisresearch report.Recipients of this research report are to contact HTISCL salespersons in respect of any matters arising from,or in connection with,the rese

223、archreport.Notice to U.S.investors:As described above,this research report was prepared by HTIRL,HSIPL or HTIJKK.Neither HTIRL,HSIPL,HTIJKK,nor any of the non U.S.HTISG affiliates is registered in the United States and,therefore,is not subject to U.S.rules regarding the preparation of research repor

224、ts and the independence ofresearch analysts.This research report is provided for distribution to“major U.S.institutional investors”and“U.S.institutional investors”in reliance on theexemption from registration provided by Rule 15a-6 of the U.S.Securities Exchange Act of 1934,as amended.When distribut

225、ing research reports to“U.S.institutional investors,”HTI USA will accept the responsibilities for the content of the reports.Any U.S.recipient of this research report wishing to effect anytransaction to buy or sell securities or related financial instruments based on the information provided in this

226、 research report should do so only through HaitongInternational Securities(USA)Inc.(“HTI USA”),located at 340 Madison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173,USA;telephone(212)351 6050.HTI USA is a broker-dealer registered in the U.S.with the U.S.Securities and Exchange Commission(the“SEC”)and a member

227、of the Financial Industry Regulatory Authority,Inc.(“FINRA”).HTI USA is not responsible for the preparation of this research report nor for the analysis contained therein.Under no circumstances should any U.S.recipient of this research report contact the analyst directly or effect any transaction to

228、 buy or sell securities or related financial instruments directly through HSIPL,HTIRL or HTIJKK.The HSIPL,HTIRL or HTIJKK analyst(s)whose name appears in this research report is not registered or qualified as a research analyst with FINRA and,therefore,may not be subject to FINRA Rule 2241 restricti

229、ons on communications with a subject company,public appearances and trading securities held by aresearch analyst account.Investing in any non-U.S.securities or related financial instruments(including ADRs)discussed in this research report may present certainrisks.The securities of non-U.S.issuers ma

230、y not be registered with,or be subject to U.S.regulations.Information on such non-U.S.securities or related financialinstruments may be limited.Foreign companies may not be subject to audit and reporting standards and regulatory requirements comparable to those in effectwithin the U.S.The value of a

231、ny investment or income from any securities or related financial instruments discussed in this research report denominated in acurrency other than U.S.dollars is subject to exchange rate fluctuations that may have a positive or adverse effect on the value of or income from such securities orrelated

232、financial instruments.All inquiries by U.S.recipients should be directed to:83APPENDIX 2Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12thFloorNew York,NY 10173Attn:Sales Desk at(212)351 6050中華人民共和國的通知事項：中華人民共和國的通知事項：在中華人民共和國（下稱“中國”，就本報告目的而言，不包括香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣）只有根據適用的中國法律法規而收到該材料的人員

233、方可使用該材料。并且根據相關法律法規，該材料中的信息并不構成“在中國從事生產、經營活動”。本文件在中國并不構成相關證券的公共發售或認購。無論根據法律規定或其他任何規定，在取得中國政府所有的批準或許可之前，任何法人或自然人均不得直接或間接地購買本材料中的任何證券或任何實益權益。接收本文件的人員須遵守上述限制性規定。加拿大投資者的通知事項：加拿大投資者的通知事項：在任何情況下該等材料均不得被解釋為在任何加拿大的司法管轄區內出售證券的要約或認購證券的要約邀請。本材料中所述證券在加拿大的任何要約或出售行為均只能在豁免向有關加拿大證券監管機構提交招股說明書的前提下由Haitong Internation

234、al Securities(USA)Inc.（“HTIUSA”）予以實施，該公司是一家根據National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations（“NI 31-103”）的規定得到國際交易商豁免（“International Dealer Exemption”）的交易商，位于艾伯塔省、不列顛哥倫比亞省、安大略省和魁北克省。在加拿大，該等材料在任何情況下均不得被解釋為任何證券的招股說明書、發行備忘錄、廣告或公開發行。加拿大的任何證券委員會或類似的監管機構均

235、未審查或以任何方式批準該等材料、其中所載的信息或所述證券的優點，任何與此相反的聲明即屬違法。在收到該等材料時，每個加拿大的收件人均將被視為屬于National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions第1.1節或者Securities Act(Ontario)第73.3(1)節所規定的認可投資者（“Accredited Investor”），或者在適用情況下NationalInstrument 31-103第1.1節所規定的許可投資者（“Permitted Investor”）。新加坡投資者的通知事項：新加坡投資者的通知事項：本研究報告由Haitong I

236、nternational Securities(Singapore)Pte Ltd（“HTISSPL”）公司注冊編號201311400G 于新加坡提供。HTISSPL是符合財務顧問法（第110章）（“FAA”）定義的豁免財務顧問，可（a）提供關于證券，集體投資計劃的部分，交易所衍生品合約和場外衍生品合約的建議（b）發行或公布有關證券、交易所衍生品合約和場外衍生品合約的研究分析或研究報告。本研究報告僅提供給符合證券及期貨法（第289章）第4A條項下規定的機構投資者。對于因本研究報告而產生的或與之相關的任何問題，本研究報告的收件人應通過以下信息與HTISSPL聯系:Haitong Internat

237、ional Securities(Singapore)Pte.Ltd50 Raffles Place,#33-03 Singapore Land Tower,Singapore 048623電話:(65)6536 192084APPENDIX 2日本投資者的通知事項：日本投資者的通知事項：本研究報告由海通國際證券有限公司所發布，旨在分發給從事投資管理的金融服務提供商或注冊金融機構（根據日本金融機構和交易法（“FIEL”）第61（1）條，第17-11（1）條的執行及相關條款）。英國及歐盟投資者的通知事項：英國及歐盟投資者的通知事項：本報告由從事投資顧問的Haitong International

238、 Securities Company Limited所發布，本報告只面向有投資相關經驗的專業客戶發布。任何投資或與本報告相關的投資行為只面對此類專業客戶。沒有投資經驗或相關投資經驗的客戶不得依賴本報告。Haitong International SecuritiesCompany Limited的分支機構的凈長期或短期金融權益可能超過本研究報告中提及的實體已發行股本總額的0.5。特別提醒有些英文報告有可能此前已經通過中文或其它語言完成發布。澳大利亞投資者的通知事項：澳大利亞投資者的通知事項：Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,

239、Haitong International Securities Company Limited和Haitong InternationalSecurities(UK)Limited分別根據澳大利亞證券和投資委員會（以下簡稱“ASIC”）第03/1102、03/1103或03/1099號規章在澳大利亞分發本項研究，該等規章免除了根據2001年公司法在澳大利亞為批發客戶提供金融服務時海通國際需持有澳大利亞金融服務許可的要求。ASIC的規章副本可在以下網站獲?。簑ww.legislation.gov.au。海通國際提供的金融服務受外國法律法規規定的管制，該等法律與在澳大利亞所適用的法律存在差異。印

240、度投資者的通知事項：印度投資者的通知事項：本報告由從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities IndiaPrivate Limited（“HTSIPL”）所發布，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）（統稱為印度交易所）研究報告。本項研究僅供收件人使用，未經海通國際的書面同意不得予以復制和再次分發。版權所有：海通國際證券集團有限公司2019年。保留所有權利。

241、85APPENDIX 2Peoples Republic of China(PRC):In the PRC,the research report is directed for the sole use of those who receive the research report in accordance with theapplicable PRC laws and regulations.Further,the information on the research report does not constitute production and business activit

242、ies in the PRC underrelevant PRC laws.This research report does not constitute a public offer of the security,whether by sale or subscription,in the PRC.Further,no legal or naturalpersons of the PRC may directly or indirectly purchase any of the security or any beneficial interest therein without ob

243、taining all prior PRC government approvals orlicenses that are required,whether statutorily or otherwise.Persons who come into possession of this research are required to observe these restrictions.Notice to Canadian Investors:Under no circumstances is this research report to be construed as an offe

244、r to sell securities or as a solicitation of an offer to buysecurities in any jurisdiction of Canada.Any offer or sale of the securities described herein in Canada will be made only under an exemption from the requirements tofile a prospectus with the relevant Canadian securities regulators and only

245、 by Haitong International Securities(USA)Inc.,a dealer relying on the“international dealerexemption”under National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations(“NI 31-103”)in Alberta,British Columbia,Ontario and Quebec.This research report is not,and unde

246、r no circumstances should be construed as,a prospectus,an offering memorandum,an advertisement or apublic offering of any securities in Canada.No securities commission or similar regulatory authority in Canada has reviewed or in any way passed upon this researchreport,the information contained herei

247、n or the merits of the securities described herein and any representation to the contrary is an offence.Upon receipt of thisresearch report,each Canadian recipient will be deemed to have represented that the investor is an“accredited investor”as such term is defined in section 1.1 ofNational Instrum

248、ent 45-106 Prospectus Exemptions or,in Ontario,in section 73.3(1)of the Securities Act(Ontario),as applicable,and a“permitted client”as suchterm is defined in section 1.1 of NI 31-103,respectively.Notice to Singapore investors:This research report is provided in Singapore by or through Haitong Inter

249、national Securities(Singapore)Pte Ltd(“HTISSPL”)Co RegNo 201311400G.HTISSPL is an Exempt Financial Adviser under the Financial Advisers Act(Cap.110)(“FAA”)to(a)advise on securities,units in a collective investmentscheme,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts

250、 and(b)issue or promulgate research analyses or research reports onsecurities,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts.This research report is only provided to institutional investors,withinthe meaning of Section 4A of the Securities and Futures Act(Cap.289).R

251、ecipients of this research report are to contact HTISSPL via the details below in respect ofany matters arising from,or in connection with,the research report:86APPENDIX 2Haitong International Securities(Singapore)Pte.Ltd.10 Collyer Quay,#19-01-#19-05 Ocean Financial Centre,Singapore 049315Telephone

252、:(65)6536 1920 Notice to Japanese investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited and intended to be distributed to FinancialServices Providers or Registered Financial Institutions engaged in investment management(as defined in the Japan Financial In

253、struments and Exchange Act(FIEL)Art.61(1),Order for Enforcement of FIEL Art.17-11(1),and related articles).Notice to UK and European Union investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited.This research is directed atpersons having professional experie

254、nce in matters relating to investments.Any investment or investment activity to which this research relates is available only tosuch persons or will be engaged in only with such persons.Persons who do not have professional experience in matters relating to investments should not rely on thisresearch

255、.Haitong International Securities Company Limiteds affiliates may have a net long or short financial interest in excess of 0.5%of the total issued sharecapital of the entities mentioned in this research report.Please be aware that any report in English may have been published previously in Chinese o

256、r anotherlanguage.Notice to Australian investors:The research report is distributed in Australia by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International SecuritiesCompany Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited in reliance on ASIC Class Order 03/1102,03/1103 or 03

257、/1099,respectively,which exempts thoseHTISG entities from the requirement to hold an Australian financial services license under the Corporations Act 2001 in respect of the financial services it provides towholesale clients in Australia.A copy of the ASIC Class Orders may be obtained at the followin

258、g website,www.legislation.gov.au.Financial services provided byHaitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited areregulated under foreign laws and regulatory requirements,which are different from the

259、laws applying in Australia.Notice to Indian investors:The research report is distributed by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and ExchangeBoard of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and

260、 distributes research reports covering listedentities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).This research report is intended for the recipients only and may not be reproduced or redistributed without the written consent of an authorized signatory of HTISG.Copyright:Haitong International Securities Group Limited 2019.All rights reserved.http:/