1、 計算機計算機|證券研究報告證券研究報告 行業深度行業深度 2023 年年 9 月月 2 日日 強于大市強于大市 相關研究報告相關研究報告 eVTOL，跨越地與天的界限，跨越地與天的界限20230829 計算機計算機 6 月觀點月觀點20230605 數據要素深度一數據要素深度一20230528 中銀國際證券股份有限公司中銀國際證券股份有限公司 具備證券投資咨詢業務資格具備證券投資咨詢業務資格 計算機：計算機計算機：計算機 證券分析師：楊思睿證券分析師：楊思睿(8610)66229321 證券投資咨詢業務證書編號：S1300518090001 聯系人：劉桐彤聯系人：劉桐彤(8610)83949

2、543 一般證券業務證書編號：S1300122030039 特斯拉特斯拉 FSD 加速產業落地，加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來自動駕駛奇點有望到來 智能駕駛專題報告一 近期，埃隆近期，埃隆 馬斯克在推特宣布，特斯拉將在馬斯克在推特宣布，特斯拉將在 2023 年推出年推出 L4-L5 級全自動駕級全自動駕駛汽車，從駛汽車，從 V12 版本開始，版本開始，FSD 將去掉將去掉 Beta 后綴，預示后綴，預示 FSD 將成為正式版，將成為正式版，自動駕駛產業步入快車道。特斯拉自動駕駛產業步入快車道。特斯拉 FSD 的的 BEV+Transformer 模式以及影子模式以及影子模式使其在產業中具備

3、領先優勢。我們通過研究特斯拉模式使其在產業中具備領先優勢。我們通過研究特斯拉 FSD 產業鏈，前瞻把產業鏈，前瞻把握產業發展趨勢以及相關受益標的。握產業發展趨勢以及相關受益標的。2023 年底，特斯拉有望實現年底，特斯拉有望實現 L4-L5 級自級自動駕駛，產業鏈有望迎來動駕駛，產業鏈有望迎來 ChatGPT 時刻。特斯拉時刻。特斯拉 FSD 產業鏈主要涉及芯片、產業鏈主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以及自動駕駛操作系統。算力環節，服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以及自動駕駛操作系統。算力環節，車廠出于成本車廠出于成本和自研大模型的安全考慮，自建算力中心或為主流路徑。傳感和自

4、研大模型的安全考慮，自建算力中心或為主流路徑。傳感器環節，頭部廠商研發實力優勢突出。操作系統環節，自動駕駛開發平臺數器環節，頭部廠商研發實力優勢突出。操作系統環節，自動駕駛開發平臺數量急劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。特斯拉人形機器人與自動駕駛量急劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。特斯拉人形機器人與自動駕駛汽車同源，汽車同源，Optimus 已實現與已實現與 FSD 底層模塊打通，底層模塊打通，ADAS 視覺在人型機器人視覺在人型機器人上復用的邏輯得到驗證。計算機視覺算法有望成為人形機器人產業大規模落上復用的邏輯得到驗證。計算機視覺算法有望成為人形機器人產業大規模落地的關鍵。地的關鍵。支

5、撐評級的要點支撐評級的要點 自動駕駛步入快車道，市場規模高速增長。自動駕駛步入快車道，市場規模高速增長。政策加速自動駕駛商業化落地。2023 年 6 月工信部發文，支持 L3 及以上級別的自動駕駛的商業化應用。技術角度看，目前 L3 級別所需的視覺+雷達+導航地圖已趨于成熟。2023 年 Q1自動駕駛 L2+的市場份額同比增長 600%。特斯拉特斯拉 FSD 具備領先優勢，有望具備領先優勢，有望 23 年底實現高階自動駕駛。年底實現高階自動駕駛。特斯拉采用BEV+Transformer 路徑，相比傳統 2D 直視圖+CNN 方案，大模型賦能下，感知結果更加連續、穩定。并且特斯拉影子模式能夠加速

6、數據采集，使大模型訓練效果更優。反映在商業模式上，特斯拉 FSD 銷量增長率以及定價遠超同類企業。作為產業先導，特斯拉 2023 年底有望實現 L4-L5 級自動駕駛，產業鏈有望步入高階自動駕駛階段。特斯拉特斯拉 FSD 產業鏈產業鏈主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以及自動駕駛操作系統。及自動駕駛操作系統。特斯拉 FSD 芯片為自研。算力環節，自動駕駛產生海量數據需求，算力需求有望 4 年超 5 倍增長，但出于成本和自研大模型的安全考慮，自建算力中心或為主流路徑。傳感器環節，激光雷達芯片化的主要難點在于集成難度大，頭部廠商研發實

7、力較為強勁，優勢突出；而毫米波雷達市場格局較為穩定，國外廠商占據大部分份額。車載攝像市場，舜宇光學份額最大。操作系統環節，自動駕駛開發平臺數量急劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。機器人與自動駕駛汽車同源，計算機視覺算法有望成機器人與自動駕駛汽車同源，計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關為產業大規模落地的關鍵。鍵。特斯拉人形機器人發布，有望于 2024 年實現量產，馬斯克表示，自動駕駛汽車與機器人本質上相同，Optimus 實現與 FSD 底層模塊打通。ADAS 視覺在人型機器人上復用的邏輯得到驗證。目前制約機器人實現大規模落地的原因之一在于其售價較高，而 ADAS 算法復用能夠顯著降低成

8、本，計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。自動駕駛產業鏈，算力環節建議關注具備較多算力儲備的廠商如商湯科技；自動駕駛產業鏈，算力環節建議關注具備較多算力儲備的廠商如商湯科技；操作系統環節建議關注實現跨平臺適配的廠商如中科創達；機器人與自動駕操作系統環節建議關注實現跨平臺適配的廠商如中科創達；機器人與自動駕駛同源，計算機視覺有望成為產業化落地關鍵，駛同源，計算機視覺有望成為產業化落地關鍵，建議關注虹軟科技等。建議關注虹軟科技等。評級面臨的主要風險評級面臨的主要風險 FSD 技術研發不及預期；相關政策法規推進力度不及預期;產業鏈相關環節技術突破不及預期。2023 年 9 月 2 日 特斯拉

9、FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 2 目錄目錄 自動駕駛產業高速發展，特斯拉自動駕駛產業高速發展，特斯拉 FSD 具備領先優勢具備領先優勢.4 自動駕駛技術趨于成熟，產業發展有望步入快車道.4 大模型加速自動駕駛研發，影子模式提升數據采集效率.5“硬件預埋軟件付費”實現量價齊升.7 特斯拉布局特斯拉布局 FSD 全產業鏈，技術壁壘加深全產業鏈，技術壁壘加深.9 特斯拉 FSD 產業鏈梳理.9 服務器與數據中心：算力需求有望 4 年超 5 倍增長，自建智算中心或為主流路徑.10 傳感器：多傳感器融合成為主流方案.12 自動駕駛操作系統：跨平臺適配能力或為制勝關鍵.16 人型機器人與人型

10、機器人與 FSD 技術同源，視覺算法有望成為產業大規模落地關鍵技術同源，視覺算法有望成為產業大規模落地關鍵 18 市場規模高速增長，特斯拉人形機器人 2024 年有望實現量產.18 OPTIMUS實現與 FSD 底層模塊打通，計算機視覺算法有望成為大規模落地關鍵.19 投資建議投資建議.21 風險提示風險提示.22 5XnMVYlZfWrVuYoW7NaO7NpNpPpNoNiNpPuNiNoOmQ8OqRqQMYsRpNvPrNvN2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 3 圖表目錄圖表目錄 圖表圖表 1.2023 年我國自動駕駛相關政策年我國自動駕

11、駛相關政策.4 圖表圖表 2.全球自動駕駛汽車滲透率預測全球自動駕駛汽車滲透率預測.5 圖表圖表 3.特斯拉特斯拉 FSD 步入自研時代步入自研時代.6 圖表圖表 4.BEV+transformer 架構架構.6 圖表圖表 5.特斯拉影子模式加速數據采集特斯拉影子模式加速數據采集.7 圖表圖表 6.特斯特斯拉銷量增長處于領先地位拉銷量增長處于領先地位.8 圖表圖表 7.主流車企主流車企 ADAS 多采用一次性銷售模式多采用一次性銷售模式.8 圖表圖表 8.FSD 售價不斷提升售價不斷提升.8 圖表圖表 9.特斯拉駕駛軟件特斯拉駕駛軟件、服務等、服務等收入收入不斷提升不斷提升.8 圖表圖表 10

12、.自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統.9 圖表圖表 11.特斯拉特斯拉 FSD 產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊.10 圖表圖表 12.自動駕駛數據生成量呈高速增長態勢自動駕駛數據生成量呈高速增長態勢.10 圖表圖表 13.國內自動駕駛滲透率有望快速提升國內自動駕駛滲透率有望快速提升.11 圖圖表表 14.主流車企多采用自建智算中心主流車企多采用自建智算中心.11 圖表圖表 15.2021-2023 國際與國內傳感器市場規模及增速國際與國內傳感器市場規模及增速.12 圖表圖表 16.多傳感器融合方案多傳感器融合方案.

13、12 圖表圖表 17.激光雷達具備高分辨率激光雷達具備高分辨率.13 圖表圖表 18.毫米波雷達與激光雷達相互補充毫米波雷達與激光雷達相互補充.13 圖表圖表 19.特斯拉采用攝像頭作為主要傳感器特斯拉采用攝像頭作為主要傳感器.14 圖表圖表 20.2023 年年 1-5 月激光雷達國內廠商市場份額月激光雷達國內廠商市場份額.14 圖表圖表 21.毫米波雷達市場份額毫米波雷達市場份額.15 圖表圖表 23.2022 年年 1-2 月車載攝像頭出貨份額月車載攝像頭出貨份額.16 圖表圖表 24.2030 年年單車軟件價值有望大幅提升單車軟件價值有望大幅提升.16 圖表圖表 25.跨平臺適配能力有

14、望成為廠商制勝關鍵跨平臺適配能力有望成為廠商制勝關鍵.17 圖表圖表 26.2021-2027 年國內機器人市場規模高速增長年國內機器人市場規模高速增長.18 圖表圖表 27.特斯拉人型機器人發布特斯拉人型機器人發布.19 圖表圖表 28.機器人與自動駕駛汽車同源機器人與自動駕駛汽車同源.19 圖表圖表 29.國內廠商計算機視覺領域具備相應技術積累國內廠商計算機視覺領域具備相應技術積累.20 圖表圖表 30.FSD 產業鏈相關上市公司產業鏈相關上市公司.21 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 4 自動駕駛產業高速發展，特斯拉自動駕駛產業高速發展，

15、特斯拉 FSD 具備領先優勢具備領先優勢 自動駕駛技術趨于成熟，產業發展有望步入快車道自動駕駛技術趨于成熟，產業發展有望步入快車道 政策加持，自動駕駛商業化落地加速政策加持，自動駕駛商業化落地加速。2015 年國務院出臺中國制造 2025，將無人駕駛作為汽車產業未來轉型升級的方向之一。2020 年 10 月，中國交通運輸部發布的公路工程適應自動駕駛附屬設施總體技術規范（征求意見稿）對自動駕駛專用道和自動駕駛專用公路的建設提出規范性要求，包括但不限于對高精度地圖、定位設施、通信設施、交通標志標線、路測計算設施等作出功能、性能及部署要求，為自動駕駛全路段商業化落地提供了全面的基礎設施支持。2023

16、 年 6 月工信部發文，支持 L3 及以上級別的自動駕駛的商業化應用，自動駕駛規章制度確立。同時，各地紛紛發布政策加速自動駕駛商業化落地。2023 年北京市高級別自動駕駛示范區工作辦公室宣布，在京開放智能網聯乘用車 車內無人 商業化試點，只要企業達到相應要求，即可在示范區面向公眾提供常態化的自動駕駛付費出行服務。政策支持下，自動駕駛步入快車道。圖表圖表 1.2023 年我國自動駕駛相關政策年我國自動駕駛相關政策 資料來源：工信部官網，經濟信息化委官網，交通委官網，中銀證券 自動駕駛技術成熟，市場規模高速增長。自動駕駛技術成熟，市場規模高速增長。根據黑芝麻智能科技聯合創始人兼總裁劉衛紅的發言，自

17、動駕駛需要綜合各項技術，視覺+雷達+導航地圖基本可實現 L3 級的自動駕駛功能。視覺方面,采用以 transformer 為基礎架構的大模型視覺網絡憑借全局感知能力、注意力機制和多模態特征融合能力能夠更好實現目標檢測等功能。傳感器層面，多傳感器融合開始逐步應用。導航地圖層面，厘米級和環境交互信息的導航地圖開始使用。從 2020 年起，以谷歌為代表開始了厘米級地圖的測繪工作，2022 年 11 月，中國衛星導航系統宣布北斗導航系統具備提供厘米級定位能力。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 5 隨著自動駕駛各項技術的協同發展，越來越多的新車型開始搭載自

18、動駕駛功能。德國奧迪、寶馬、戴姆勒等汽車制造商已經推出了配備 L3 自動駕駛技術的車型。據乘車聯與科瑞咨詢聯合發布的2023 年 5 月汽車智能網聯洞察報告，2023 年 Q1 自動駕駛 L2+的市場份額同比增長 600%。圖表圖表 2.全球自動駕駛汽車滲透率預測全球自動駕駛汽車滲透率預測 資料來源：ICV，中銀證券 大模型加速自動駕駛研發，影子模式提升數據采集效率大模型加速自動駕駛研發，影子模式提升數據采集效率 2014 年特斯拉推出第一版年特斯拉推出第一版 Autopilot,主要針對自動輔助駕駛。主要針對自動輔助駕駛。HW1.0 采用了與博世合作的毫米波雷達、與 Mobileye 合作的

19、 EyeQ3 芯片和 NVIDIA Tegra3，其中算法主要由 Mobileye 提供。HW2.0 時代，特斯拉與英偉達合作，采用其 DrivePX2 芯片，傳感器和攝像頭數量大幅提升。2017 年特斯拉發布增強型 Autopilot,并增加了更多輔助駕駛功能。2019 年特斯拉步入自研時代，首次推出自研自動駕駛芯片年特斯拉步入自研時代，首次推出自研自動駕駛芯片 HW3。同年 9 月，特斯拉啟動 FSD 早期訪問項目,部分車主可試用初始版本的 FSD。2020 年 特斯拉獲得加州自動駕駛試點測試許可,能夠實現在公路上進行無人監管的自動駕駛測試。2021 年 7 月，特斯拉在美國開始 FSD

20、預訂，Autopilot訂閱 FSD 199 美金/月，增強版 Autopilot(EAP)訂閱 FSD 99 美金/月。2022 年，特斯拉推出 FSD Beta的增強版本,大大提高自動駕駛的安全性和舒適性，4 月特斯拉 CEO 埃隆-馬斯克表示，已向美國 10萬多用戶推出了其全自動駕駛（FSD）軟件的測試版本。2023 年，HW4.0 將迎來全新升級，公司有望在年底推出 FSD 完整版本，實現 L4-L5 級別自動駕駛。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 6 圖表圖表 3.特斯拉特斯拉 FSD 步入自研時代步入自研時代 資料來源：特斯拉官網，中

21、銀證券整理 BEV+Transformer 路徑加速自動駕駛研發。路徑加速自動駕駛研發。特斯拉在 2021 年采用了 BEV+Transformer 路徑，成功將多個 2D 圖像和傳感器信息轉化為一個 3D 的向量空間，為更全面的感知提供了新的途徑。在 BEV大范圍應用前，業內常采用“2D 直視圖+CNN”方案，即通過相機收集到 2D 圖像，由雷達收集到 3D 圖像，感知數據基于每個傳感器的位置形成放射圖像，不同感知結果通過 CNN（卷積神經網絡）進行后融合，通過大量計算統一升維到 3D，形成符合 3D 狀態下車機行駛的坐標系，但這種方法缺少時間信息，并且感知與預測的連續性也難以確認。而 BE

22、V（Birds Eye View）通過鳥瞰式視角或坐標系，將視覺信息由圖像空間端到端地轉換到 BEV 空間下。Transformer 采用交叉注意力機制，相比傳統神經網絡（如 CNN），可以直接進行 2D、3D 不同序列之間的轉換，能夠更加全面地在空間時序上建模，形成時序融合下的 4D 空間信息，從而使感知結果更加連續、穩定。圖表圖表 4.BEV+transformer 架構架構 資料來源：Telsa 2022 AI day 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 7 影子模式加速數據采集，訓練質量有望大幅提升。影子模式加速數據采集，訓練質量有望大幅提

23、升。特斯拉影子模式的運作方式是在有人駕駛狀態下，運行自動駕駛系統和傳感器，系統雖不參與車輛控制，但仍持續進行模擬決策，并把決策與駕駛員行為進行對比。兩者不一致時，系統將場景判定為“極端工況”，進而觸發數據回傳。因而特斯拉的使用用戶越多,收集的數據就越多。大模型的訓練依賴海量數據的提供，提供的數據越多，訓練質量就越優異。根據特斯拉官方數據，截止至 2023 年特斯拉股東大會，FSD Beta 的累計行駛里程已接近2 億英里，呈加速增長態勢。據 Lex Friedman 發布的數據顯示，截至 2020 年 1 月 16 日，特斯拉的所有汽車行駛里程達到 191 億英里，其中自動駕駛里程為 22 億

24、英里。相比之下，同時期 waymo 路測里程約為 2000 萬英里，特斯拉于數據儲備方面具明顯優勢。圖表圖表 5.特斯拉影子模式加速數據采集特斯拉影子模式加速數據采集 資料來源：Teslarati，中銀證券 “硬件預埋軟件付費硬件預埋軟件付費”實現實現量價齊升量價齊升“硬件預埋軟件付費硬件預埋軟件付費”模式帶動收入快速增長模式帶動收入快速增長。傳統 OEM 通常以銷售新車獲取盈利，車企發展受到銷售汽車數量的制約。特斯拉采用“硬件預埋軟件付費”的方式，以售出的硬件為基礎，在平臺加成下，推出軟件包、軟件訂閱服務等功能，將商業模式拓展到汽車全生命周期，實現銷售數量與價格的雙重提升：（1）FSD 訂閱

25、模式下，特斯拉銷量增長率遠超采用一次性銷售模式的車企。訂閱模式下，特斯拉銷量增長率遠超采用一次性銷售模式的車企。在全球 ADAS 市場，多數車企仍采取隨車售賣、一次性付費的銷售模式。豐田、奔馳、大眾等主流品牌的 ADAS 系統均未開啟訂閱模式。2022 年特斯拉汽車銷量增長率達 40.3%，而奔馳、豐田等品牌銷量增長率分別為-15.0%和 0.0%。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 8 （2）FSD 更新迭代，定價穩步提升。更新迭代，定價穩步提升。特斯拉通過 OTA 對 FSD 進行不斷升級，售價持續增長，從2015 年的 2500 美元提升到

26、2022 年的 15000 美元，7 年內定價提升了 12500 美元。同樣采用訂閱模式的車企中，小鵬推出了 XNGP，定價為 9800 元/年或 39800 元/永久；蔚來推出訂閱模式的 NOP+一次性選裝的 NIO Pilot，定價分別為 380 元/月和 39000 元/永久。特斯拉在定價方面顯著高于同類車企。圖表圖表 6.特斯拉銷量增長處于領先地位特斯拉銷量增長處于領先地位 圖表圖表 7.主流車企主流車企 ADAS 多采用一次性銷售模式多采用一次性銷售模式 資料來源：特斯拉官網，中銀證券 資料來源：前瞻產業研究院，中銀證券 圖表圖表 8.FSD 售價不斷提升售價不斷提升 圖表圖表 9.

27、特斯拉駕駛軟件特斯拉駕駛軟件、服務等、服務等收入收入不斷提升不斷提升 資料來源：The Verge，官媒，中銀證券 資料來源：公司年報，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 9 特斯拉布局特斯拉布局 FSD 全產業鏈，技術壁壘加深全產業鏈，技術壁壘加深 特斯拉特斯拉 FSD 產業鏈梳理產業鏈梳理 自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統。自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統。硬件平臺層主要包括 AI 計算單元、通用計算單元以及控制單元。系統軟件運行于車載智能計算基礎平臺硬件及汽車電子控制單元硬件之上，是針對汽車場景定制的復雜大規模嵌入式系統

28、運行環境，主要包括操作系統內核、虛擬化管理（Hypervisor）、POSIX、系統中間件及服務等。功能軟件運行于系統軟件之上，通過提取智能駕駛核心共性需求，形成智能駕駛各共性服務功能模塊，由應用軟件接口、智能駕駛通用模型、功能軟件通用框架以及數據抽象組成。車輛應用建立在功能軟件基礎上，功能軟件通過統一應用軟件接口為應用軟件提供調用和服務。圖表圖表 10.自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統自動駕駛核心在于硬件平臺與車控操作系統 資料來源：CAICV車載智能計算基礎平臺SOA軟件架構白皮書，中銀證券 特斯拉特斯拉 FSD 產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊，產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊

29、，主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以及自動駕駛操作系統等環節。高清地圖以及自動駕駛操作系統等環節。感知模塊主要利用車載攝像頭和激光雷達等傳感器，結合 GPS、IMU、北斗等導航模塊，實時收集車輛周圍的各類數據信息。特斯拉攝像頭供應商主要為恩智浦，毫米波雷達包括博世和 Arbe 等，原先超聲波雷達供應商為博世等（model Y 移除超聲波雷達）。在將感知系統收集到的數據傳輸到決策模塊后，決策系統通過芯片、AI 算法以及高精度地圖等，對傳輸的數據進行處理和分析，從而生成相應的路徑規劃和決策信號。特斯拉決策芯片為自研設計，采用純視覺路線，通過

30、AI 模型完成目標檢測和路線規劃等相關決策。在執行模塊接收到來自感知和決策的數據和信號后，根據相應信息執行各項行車決策，如剎車、警示等操作。特斯拉執行模塊主要包括方向盤執行機構、人車交互系統等，供應商包括均勝電子，福田機電等。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 10 圖表圖表 11.特斯拉特斯拉 FSD 產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊產業鏈分為感知、決策和執行三大模塊 資料來源：百度有駕,中銀證券整理 服務器與數據中心：算力需求有望服務器與數據中心：算力需求有望 4 年超年超 5 倍增長，自建智算中心或為主流路徑倍增長，自建智算中心或為主流路徑

31、 隨著自動駕駛的快速發展隨著自動駕駛的快速發展,數據生成量呈高速增長態勢，其核心驅動來自以下幾個方面：數據生成量呈高速增長態勢，其核心驅動來自以下幾個方面：（1）高清攝像頭的廣泛應用使圖像數據量出現幾何級增長。根據 CINNO Research 預測，2022 年中國車載攝像頭搭載量將同比增長 24.0%，2025 年則將超 1 億顆，2021-2025 年年復合增長率 CAGR 21.0%。（2）雷達數量也成高速增長態勢。根據高工智能汽車研究院的監測數據顯示，2022 年 1-9 月中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配搭載角雷達（主要是2R/4R方案）交付上險為647.0萬顆，同比增長43.

32、2%，平均單車搭載量為 0.5 顆。（3）更精細的車輛運動學數據采集以及存儲時間的延長也導致這數據量的快速增多。以當前主流的SAE自動駕駛等級（L1-5）為例，L2級別的ADAS系統，需要4-10PB的數據和1000-5000核的計算資源；L3 級別的 ADAS 系統，需要 50-100PB 的海量數據和 5000-25000 核的計算資源；到了 L5 級別實現完全自動駕駛，需要超過 2EB 級別的數據量。自動駕駛采集數據量呈現出高速增長態勢。圖表圖表 12.自動駕駛數據生成量呈高速增長態勢自動駕駛數據生成量呈高速增長態勢 資料來源：未來智庫，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 F

33、SD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 11 算力需求有望算力需求有望 4 年超年超 5 倍增長。倍增長。數據量的激增帶動算力需求增長，我們對于自動駕駛的算力需求做了相應測算。算力需求與具備自動駕駛功能的汽車數量呈正相關。根據智研咨詢的我國自動駕駛行業現狀及發展前景分析，2021 年我國乘用車市場銷量為 2148.2 萬輛，其中 L2 級別汽車銷量為365.6 萬輛，滲透率為 17.0%。預計 2025 年我國 L2 級乘用車滲透率有望達 50.0%，銷量達到 1305.5萬輛，L3 級滲透率為 4.0%。根據地平線聯合創始人以及 CTO 黃暢在電動汽車觀察家的發言，目前 L2 級自動駕駛需

34、要 10TOPS 左右的算力，L3 需要 100TOPS 以上，而 L4 則需要 1000TOPS。以自動駕駛出貨量乘對應算力需求測算，預計 2025 年乘用車算力需求相比 2021 年增長 99.0%。圖表圖表 13.國內自動駕駛滲透率有望快速提升國內自動駕駛滲透率有望快速提升 資料來源：智研咨詢2023-2029年中國汽車自動駕駛行業競爭策略研究及未來前景展望報告，中銀證券 自建算力中心或為主流路徑。自建算力中心或為主流路徑。自動駕駛商業化閉環的關鍵在于搭建高效、低成本的數據智能體系。從算力需求角度看，自動駕駛的視覺檢測、軌跡預測與行車規劃等算法模型需要同時完成高并發的并行計算，對算力有著

35、極高的需求，通過自建智算中心，車廠能夠獲得更多智能計算數據、更靈活地調配資源。從成本層面考慮，自建智算中心相比算力租賃更能節約成本。毫末智行在自有 MANA OASIS 智算中心的加成下，其千億參數的自動駕駛大模型訓練成本只需百卡周級別，訓練成本降低 100 倍。同時小鵬汽車 CEO 何小鵬也在微博發文表示，對于智能汽車公司，算力成本將會從今天的億元級別上升到將來的十億元級別。因此如果持續使用公有云服務，邊際成本將會不斷上漲。而如果自行組建智算中心，一次性投資約在數千萬到 1 億元以內，長期來看性價比更高。除此之外，各大車廠紛紛進行自研大模型，擁有自主智算中心可以將模型訓練和使用集中在企業私有

36、的智算基礎設施上,有利于保護自研模型的安全性。圖圖表表 14.主流車企多采用自建智算中心主流車企多采用自建智算中心 資料來源：商湯科技官網，小鵬汽車官網，新華網，央廣網，山西晚報，澎湃新聞，新浪科技，中銀證券 注：日期截至2023年8月14日 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 12 傳感器：多傳感器融合成為主流方案傳感器：多傳感器融合成為主流方案 國內傳感器市場規模以高于國際速度增長。國內傳感器市場規模以高于國際速度增長。根據賽迪顧問 22 年 8 月發布的2022 年智能傳感器十大園區報告：2021 年全球傳感器市場規模 1710.3 億美元，

37、其中智能傳感器 391.2 億美元；2021 年中國傳感器市場規模2905.2億元，其中智能傳感器1020.4億元。23年全球市場規模同比增長10.2%，國內市場規模同比增長 19.5%。圖表圖表 15.2021-2023 國際與國內傳感器市場規模及增速國際與國內傳感器市場規模及增速 資料來源：賽迪顧問,中銀證券 多傳感器融合成為主流方案。多傳感器融合成為主流方案。自動駕駛傳感器生態系統具有代表性的傳感器主要包括：激光雷達、毫米波雷達和攝像頭。目前除特斯拉堅持純視覺感知方案以外，多數廠商均采用多傳感器融合技術路線，即集成來自不同傳感器的數據，如相機、激光雷達和雷達等。多傳感器融合可顯著提高系統

38、的冗余度和容錯性,能夠提升決策的快速性和正確性，是目前多數主流車企的選擇。圖表圖表 16.多傳感器融合方案多傳感器融合方案 資料來源:lumentum，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 13 激光雷達主要由激光發射器、光接收器和信息處理系統組成。激光雷達技術路徑的代表是谷歌。激光雷達具有高分辨率、響應速度快、抗干擾性強等優點，可幫助車輛定位實時位置信息，能夠顯著提升自動駕駛感知層準確性。但同時，激光雷達也存在著易受惡劣天氣影響的缺點，并且由于技術尚未成熟，一般只在高端機型上裝配。激光雷達目前成本較高，根據沙利文數據，多數激光雷達售價在

39、1000 美元以上。未來隨著技術逐步成熟，其成本有望快速下降,實現在更多車型上的滲透。圖表圖表 17.激光雷達具備高分辨率激光雷達具備高分辨率 資料來源：WAYMO官網，中銀證券 毫米波主要用于汽車駕駛輔助領域，如自動泊車、智能巡航等。毫米波雷達能夠全天候工作，即使在不良天氣、夜晚等環境下也可以發揮作用，并且其技術相對成熟，成本相對激光雷達較低。但在探測精度和抗電磁干擾方面，激光雷達勝于毫米波雷達。因此，毫米波雷達與激光雷達相互補充。通常，4D 毫米波雷達被認為可以直接替代一些低線束的激光雷達。圖表圖表 18.毫米波雷達與激光雷達相互補充毫米波雷達與激光雷達相互補充 資料來源：百度有駕，中銀證

40、券 攝像頭利用計算機視覺判斷周圍環境與物體，特斯拉選擇其作為主要傳感器。攝像頭相對廉價,硬件技術較為成熟，并且能夠識別物體屬性，但相比激光雷達，難以實現精確測距，并且對于視覺系統計算能力要求高。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 14 圖表圖表 19.特斯拉采用攝像頭作為主要傳感器特斯拉采用攝像頭作為主要傳感器 資料來源：特斯拉官網，中銀證券 激光雷達：市場規模高速增長，頭部廠商優勢突出。激光雷達：市場規模高速增長，頭部廠商優勢突出。根據 Yole Intelligence 發布的2023 年全球車載激光雷達市場與技術報告 顯示，2022 年激光雷

41、達在乘用車及 L4 自動駕駛領域（包括 Robotaxi）市場規模同比增長 95%，達 3.17 億美元。目前國內廠商主要有禾賽科技、圖通達、華為技術、速騰聚創，2023 年 1-5 月，上述廠商對應的市場份額分別為 49.4%、27.5%、15.4%、7.4%，份額較為集中。激光雷達芯片化的主要難點在于集成難度大，光學系統精度高，集成電路設計與制造工藝復雜，因此對于廠商的研發投入有較大考驗。頭部廠商研發實力較為強勁，且未來隨著芯片產能的擴大，成本優勢有望進一步體現。圖表圖表 20.2023 年年 1-5 月激光雷達國內廠商市場份額月激光雷達國內廠商市場份額 資料來源：蓋世汽車研究院,中銀證券

42、 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 15 毫米波雷達市場格局較為穩定，國外廠商占據大部分份額。毫米波雷達市場格局較為穩定，國外廠商占據大部分份額。據 ICV 數據，2022 年中國的車載毫米波雷達市場規模達到了 15.72 億美元，到 2025 年后有望突破 30 億美元，年均增速達 24.0%。高工智能汽車研究院數據顯示，2022 年中國市場前裝標配搭載 ADAS 毫米波雷達交付 1795.27 萬顆，同比增長 31.21%。我國毫米波雷達行業集中度較高，國外頭部企業占據絕大部分市場份額，2021 年博世、大陸集團、安波福、Veoneer、海拉

43、五家企業占據了我國毫米波雷達 84%的市場份額。前向雷達由于涉及控制功能和功能安全，行業集中度更高，博世、大陸集團、電裝三家公司分別占據了 38.4%、36.1%、13.3%的市場份額，合計占比 87.8%。在角雷達領域，據高工智能汽車研究院監測數據顯示，2021 年占據中國市場前三的企業分別為博世、海拉、安波福，合計占比達 59.8%。2023 年 Q1，海拉、安波福、維寧爾分別占據了 22.75%、17.04%、15.88%，位列前三，博世與大陸集團分別位列第五和第六。根據 ICV 預測，短期內車載毫米波雷達的競爭格局不會發生較大改變，仍以幾家老牌汽車零部件制造商為主。圖表圖表 21.毫米

44、波雷達市場份額毫米波雷達市場份額 資料來源：蓋世汽車研究院,中銀證券整理 車載攝像頭行業集中度較高，舜宇光學占據國內市場領先優勢。車載攝像頭行業集中度較高，舜宇光學占據國內市場領先優勢。根據智研咨詢的2023-2029 年中國車載攝像頭行業競爭現狀及投資決策建議報告，ADAS 滲透率和智能駕駛等級的提升帶動汽車單車攝像頭搭載數量快速增加，L2 級別至少需要 6 顆攝像頭，L3 級別至少需要 7 顆，而 L4 級別需求量達到 13 顆。2021 年我國車載攝像頭市場規模達到 86 億元，較上年增長 50.88%，預計 2022 年中國車載攝像頭市場規模達到 101 億元，同比增長 17.4%。目

45、前全球車載攝像頭行業市場集中度較高，2022 年 1-2 月車載攝像頭鏡頭 TOP10 企業出貨總量超過 2000 萬，其中舜宇光學出貨量最多，達到 1320 萬顆，占比 56.2%。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 16 圖表圖表 23.2022 年年 1-2 月車載攝像頭出貨份額月車載攝像頭出貨份額 資料來源：智研咨詢,中銀證券 自動駕駛操作系統：跨平臺適配能力或為制勝關鍵自動駕駛操作系統：跨平臺適配能力或為制勝關鍵 軟件定義汽車，軟件軟件定義汽車，軟件 BOM 有望大幅提升。有望大幅提升。相比傳統汽車，智能汽車的產品差異化主要是通過車載軟件

46、來實現。根據羅蘭貝格發布的智能汽車軟件白皮書，從軟件開發視角來看，完整的 L3 級自動駕駛算法的代碼量將是當前 L2 級自動駕駛算法的 10倍以上，預計單車軟件價值從 2022年至 2030年將實現翻倍，其價值占整車硬軟件物料清單(BOM)的比例預計將從2022年的的4%-9%增加至2030年的 8%-12%。圖表圖表 24.2030 年年單車軟件價值有望大幅提單車軟件價值有望大幅提升升 資料來源：羅蘭貝格，中銀證券 自動駕駛開發平臺數量急劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。自動駕駛開發平臺數量急劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。根據 IDC 發布的 IDC MarketShare:自動駕駛

47、開發平臺市場份額，2022，2022 年中國自動駕駛平臺市場規模達到 5.89 億元人民幣，增速達 106%。不同自動駕駛平臺采用的芯片及架構不同，且各主機廠存在差異定制化算法及應用需求，對于 OS 廠商的能力提出更高要求。并且伴隨著整車電子電氣架構逐漸向集中化演進，傳統產業鏈下，主機廠需要集合多家不同軟硬件供應商的模式正在被打破，智能汽車的軟件平臺正向標準化發展，因此具備跨多個平臺適配能力的廠商有望在產業鏈重構的背景下獲得較大優勢。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 17 圖表圖表 25.跨平臺適配能力有望成為廠商制勝關鍵跨平臺適配能力有望成為廠

48、商制勝關鍵 資料來源：中科創達官網，德賽西威官網，經緯恒潤官網，四維圖新官微，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 18 人型機器人與人型機器人與 FSD 技術同源，視覺算法有望成為產業大規模技術同源，視覺算法有望成為產業大規模落地關鍵落地關鍵 市場規模高速增長，特斯拉人形機器人市場規模高速增長，特斯拉人形機器人 2024 年有望實現量產年有望實現量產 市場空間近萬億元，國內市場規模高速增長。市場空間近萬億元，國內市場規模高速增長。根據馬斯克介紹未來十年特斯拉人形機規劃 500 萬臺產能，以每臺 2 萬美元（約合 14.4 萬元人民幣）售價

49、計算，對應市場空間達 7200 億元。根據艾媒咨詢的2022 年度中國機器人行業發展專題研究報告，2022 年中國機器人市場規模為 1712.4 億元，預計未來將保持高速增長態勢，到 2027 年市場規模為 5949.1 億元。圖表圖表 26.2021-2027 年國內機器人市場規模高速增長年國內機器人市場規模高速增長 資料來源：中國機器人產業發展報告，中銀證券 特斯拉人形機器人發布，特斯拉人形機器人發布，2024 年有望實現量產。年有望實現量產。2022 年，特斯拉推出人形機器人 Optimus，在 5 月16 日舉行的特斯拉 2023 股東大會上，人形機器人展示了集體步行、抓取物品、以及

50、AI 算法精準識別人類動作等功能。Optimus 的目標是替代人類進行重復勞動、危險操作等工作,作為智能助手提高生產力。它將在特斯拉工廠進行移動搬運、零部件裝配等試運行,之后可擴展至更復雜環境,成為通用服務型機器人。目前，特斯拉已試制了少量 Optimus 進行算法培訓和步態測試。計劃在 2023 年小批量應用于工廠，2024 年實現優化后版本的小規模量產。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 19 圖表圖表 27.特斯拉人型機器人發布特斯拉人型機器人發布 資料來源：特斯拉AI Day，中銀證券 Optimus 實現與實現與 FSD 底層模塊打通，計

51、算機視覺算法有望成為大規模落地關鍵底層模塊打通，計算機視覺算法有望成為大規模落地關鍵 機器人與自動駕駛汽車同源，機器人與自動駕駛汽車同源，Optimus 實實現與現與 FSD 底層模塊打通。底層模塊打通。馬斯克在 3 月 1 日舉行的特斯拉2023 投資者日活動中表示，自動駕駛汽車與機器人本質上相同。特斯拉 Optimus 搭載了特斯拉在自動駕駛技術上開發的視覺系統、定位系統、自動控制算法等技術，并通過傳感器和計算機視覺，利用海量數據持續訓練，提升機器人能力。在算力方面，Optimus 搭載了特斯拉 FSD 輔助自動駕駛的AI 運算芯片 Dojo D1。在算法方面，Optimus 采用 FSD

52、 算法，并配備 8 個汽車同款 Aotopilot 攝像頭作為傳感器，對周圍環境進行感知，識別物體、人和障礙物等。圖表圖表 28.機器人與自動駕駛汽車同源機器人與自動駕駛汽車同源 資料來源：特斯拉AI Day，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 20 計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。目前制約人型機器人實現大規模商業化落地的原因之一在于其售價較高。Agility推出的 Digit 機器人成套價格為 25 萬美元，Engineered Arts 推出的人型機器人中，RoboThespia

53、n 入門級 model3 售價為 8.7208 萬美元，Ameca 售價為 13.3 萬美元。而特斯拉 Optimus 的最終售價預計不會超過 2 萬美元（約合 14.4 萬元人民幣）。特斯拉 FSD 采用BEV+Transformer 純視覺算法路徑，而其機器人同樣依賴計算機視覺進行感知，自動駕駛與人形機器人業務有較強協同效應。未來隨著機器人與 FSD 算法的大規模復用，Optimus 成本有望顯著降低。計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。國內上市公司中，虹軟科技在 ADAS 和機器人計算機視覺領域擁有多年的經驗和積累，在 Transformer 技術上早有研發。其核心技術包括視覺認

54、知、圖像深度恢復、圖像分割、三維建模等。目前公司在人物檢測和跟蹤、人物識別、機器人避障、機器人跟蹤特定人或面部、SLAM for Robotics、機器人尋找限定區域的路徑行走、機器人幫助拍攝美顏照片及傳輸、機器人基本的手勢交互等方面都研發了相應的引擎。圖表圖表 29.國內廠商計算機視覺領域具備相應技術積累國內廠商計算機視覺領域具備相應技術積累 資料來源：虹軟科技官網，商湯科技官網，曠視科技官網，中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 21 投資建議投資建議 在政策加持以及相應技術逐步成熟的背景下，自動駕駛產業步入快車道。特斯拉 FSD 的B

55、EV+Transformer 模式以及影子模式使其在產業中具備領先優勢。2023 年底，特斯拉有望實現 L4-L5級自動駕駛，產業鏈有望步入高階自動駕駛階段。特斯拉 FSD 產業鏈主要涉及芯片、服務器和數據中心、傳感器、高清地圖以及自動駕駛操作系統等環節。在算力環節，自動駕駛產生海量數據需求，算力需求有望 4 年超 5 倍增長，但出于成本和自研大模型的安全考慮，自建算力中心或為主流路徑。傳感器環節，激光雷達芯片化的主要難點在于集成難度大，頭部廠商研發實力較為強勁，優勢突出；而毫米波雷達市場格局較為穩定，國外廠商占據大部分份額。車載攝像市場，舜宇光學份額最大。操作系統環節，自動駕駛開發平臺數量急

56、劇增加，跨平臺適配能力或為制勝關鍵。機器人與自動駕駛汽車技術同源，計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。2023 年 5 月特斯拉人形機器人發布，并有望于 2024 年實現量產。馬斯克表示，自動駕駛汽車與機器人本質上相同，Optimus 已實現與 FSD 底層模塊打通，ADAS 視覺在人型機器人上復用的邏輯得到驗證。目前制約機器人實現大規模落地的原因之一在于其售價較高，而 ADAS 算法復用能夠顯著降低成本，計算機視覺算法有望成為產業大規模落地的關鍵。算力環節建議關注具備較多算力儲備的廠商如商湯科技；操作系統環節建議關注實現跨平臺適配的廠商如中科創達；機器人與自動駕駛同源，計算機視覺有望

57、成為產業化落地關鍵，建議關注虹軟科技、商湯科技。圖表圖表 30.FSD 產業鏈相關上市公司產業鏈相關上市公司 資料來源：中銀證券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 22 風險提示風險提示 1.FSD 技術研發不及預期。特斯拉 FSD 作為自動駕駛產業中的領先者，對產業發展起到引領作用，如果 FSD 技術突破不及預期，將會影響產業整體發展進程。2.相關政策法規推進力度不及預期。自動駕駛商業化進程依賴相關政策法律法規的推動和實施，如果配套政策落地不及預期，將會影響產業商業化進程。3.產業鏈相關環節技術突破不及預期。自動駕駛商業化落地需要產業鏈協同發展

58、，如果相關算力、傳感器等環節技術突破不及預期，將會放緩產業落地進程。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速產業落地，自動駕駛奇點有望到來 23 披露聲明披露聲明 本報告準確表述了證券分析師的個人觀點。該證券分析師聲明，本人未在公司內、外部機構兼任有損本人獨立性與客觀性的其他職務，沒有擔任本報告評論的上市公司的董事、監事或高級管理人員；也不擁有與該上市公司有關的任何財務權益；本報告評論的上市公司或其它第三方都沒有或沒有承諾向本人提供與本報告有關的任何補償或其它利益。中銀國際證券股份有限公司同時聲明，將通過公司網站披露本公司授權公眾媒體及其他機構刊載或者轉發證券研究報告有關情況。如有投

59、資者于未經授權的公眾媒體看到或從其他機構獲得本研究報告的，請慎重使用所獲得的研究報告，以防止被誤導，中銀國際證券股份有限公司不對其報告理解和使用承擔任何責任。評級體系說明評級體系說明 以報告發布日后公司股價/行業指數漲跌幅相對同期相關市場指數的漲跌幅的表現為基準：公司投資評級：公司投資評級：買 入：預計該公司股價在未來 6-12 個月內超越基準指數 20%以上；增 持：預計該公司股價在未來 6-12 個月內超越基準指數 10%-20%；中 性：預計該公司股價在未來 6-12 個月內相對基準指數變動幅度在-10%-10%之間；減 持：預計該公司股價在未來 6-12 個月內相對基準指數跌幅在 10

60、%以上；未有評級：因無法獲取必要的資料或者其他原因，未能給出明確的投資評級。行業投資評級：行業投資評級：強于大市：預計該行業指數在未來 6-12 個月內表現強于基準指數；中 性：預計該行業指數在未來 6-12 個月內表現基本與基準指數持平；弱于大市：預計該行業指數在未來 6-12 個月內表現弱于基準指數；未有評級：因無法獲取必要的資料或者其他原因，未能給出明確的投資評級。滬深市場基準指數為滬深 300 指數；新三板市場基準指數為三板成指或三板做市指數；香港市場基準指數為恒生指數或恒生中國企業指數；美股市場基準指數為納斯達克綜合指數或標普 500 指數。風險提示及免責聲明風險提示及免責聲明 本報

61、告由中銀國際證券股份有限公司證券分析師撰寫并向特定客戶發布。本報告發布的特定客戶包括：1)基金、保險、QFII、QDII 等能夠充分理解證券研究報告，具備專業信息處理能力的中銀國際證券股份有限公司的機構客戶；2)中銀國際證券股份有限公司的證券投資顧問服務團隊，其可參考使用本報告。中銀國際證券股份有限公司的證券投資顧問服務團隊可能以本報告為基礎，整合形成證券投資顧問服務建議或產品，提供給接受其證券投資顧問服務的客戶。中銀國際證券股份有限公司不以任何方式或渠道向除上述特定客戶外的公司個人客戶提供本報告。中銀國際證券股份有限公司的個人客戶從任何外部渠道獲得本報告的，亦不應直接依據所獲得的研究報告作出

62、投資決策；需充分咨詢證券投資顧問意見，獨立作出投資決策。中銀國際證券股份有限公司不承擔由此產生的任何責任及損失等。本報告內含保密信息，僅供收件人使用。閣下作為收件人，不得出于任何目的直接或間接復制、派發或轉發此報告全部或部分內容予任何其他人，或將此報告全部或部分內容發表。如發現本研究報告被私自刊載或轉發的，中銀國際證券股份有限公司將及時采取維權措施，追究有關媒體或者機構的責任。所有本報告內使用的商標、服務標記及標記均為中銀國際證券股份有限公司或其附屬及關聯公司（統稱“中銀國際集團”）的商標、服務標記、注冊商標或注冊服務標記。本報告及其所載的任何信息、材料或內容只提供給閣下作參考之用，并未考慮到

63、任何特別的投資目的、財務狀況或特殊需要，不能成為或被視為出售或購買或認購證券或其它金融票據的要約或邀請，亦不構成任何合約或承諾的基礎。中銀國際證券股份有限公司不能確保本報告中提及的投資產品適合任何特定投資者。本報告的內容不構成對任何人的投資建議，閣下不會因為收到本報告而成為中銀國際集團的客戶。閣下收到或閱讀本報告須在承諾購買任何報告中所指之投資產品之前，就該投資產品的適合性，包括閣下的特殊投資目的、財務狀況及其特別需要尋求閣下相關投資顧問的意見。盡管本報告所載資料的來源及觀點都是中銀國際證券股份有限公司及其證券分析師從相信可靠的來源取得或達到，但撰寫本報告的證券分析師或中銀國際集團的任何成員及

64、其董事、高管、員工或其他任何個人（包括其關聯方）都不能保證它們的準確性或完整性。除非法律或規則規定必須承擔的責任外，中銀國際集團任何成員不對使用本報告的材料而引致的損失負任何責任。本報告對其中所包含的或討論的信息或意見的準確性、完整性或公平性不作任何明示或暗示的聲明或保證。閣下不應單純依靠本報告而取代個人的獨立判斷。本報告僅反映證券分析師在撰寫本報告時的設想、見解及分析方法。中銀國際集團成員可發布其它與本報告所載資料不一致及有不同結論的報告，亦有可能采取與本報告觀點不同的投資策略。為免生疑問，本報告所載的觀點并不代表中銀國際集團成員的立場。本報告可能附載其它網站的地址或超級鏈接。對于本報告可能

65、涉及到中銀國際集團本身網站以外的資料，中銀國際集團未有參閱有關網站，也不對它們的內容負責。提供這些地址或超級鏈接（包括連接到中銀國際集團網站的地址及超級鏈接）的目的，純粹為了閣下的方便及參考，連結網站的內容不構成本報告的任何部份。閣下須承擔瀏覽這些網站的風險。本報告所載的資料、意見及推測僅基于現狀，不構成任何保證，可隨時更改，毋須提前通知。本報告不構成投資、法律、會計或稅務建議或保證任何投資或策略適用于閣下個別情況。本報告不能作為閣下私人投資的建議。過往的表現不能被視作將來表現的指示或保證，也不能代表或對將來表現做出任何明示或暗示的保障。本報告所載的資料、意見及預測只是反映證券分析師在本報告所

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