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1、自动驾驶芯片研究框架自动驾驶芯片研究框架Research Framework Of Autopilot Chips Field郑宏达郑宏达 Nathan Zheng,华晋书华晋书 Jinshu Hua,2023年年1月月15日日本研究报告由海通国际分销,海通国际是由海通国际研究有限公司,海通证券印度私人有限公司,海通国际株式会社和海通国际证券集团其他各成员单位的证券研究团队所组成的全球品牌,海通国际证券集团各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。关于海通国际的分析师证明,重要披露声明和免责声明,请参阅附录。(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.自动驾驶与智能座舱芯片一体化趋势明显,自动驾驶芯片具有高算力发展趋势。市场容量未来5年将会高速增长。2.目前自动驾驶芯片企业中英伟达依托自己的前期GPU积累和算力优势,CUDA生态占据市场领
3、导地位。3.市场渗透率仍低同时还未固化,需求和技术路线仍在探索。国内自动驾驶芯片企业有望依托国内强势新能源车企业获得突破。投资建议:关注国内自动驾驶芯片企业和车企配套过程,大批量产品落地将会加速企业产品硬件软件算法端更迭,加强自身壁垒。风险提示:市场宏观和市场规模不及预期,研发节奏和产品推进不及预期,供应链稳定程度不足。3自动驾驶芯片研究框架自动驾驶芯片研究框架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.自动驾驶芯片概况自动驾驶芯片概况1.1 自动驾驶芯片简介自动驾驶芯片简介1.2 自动驾驶芯片产品趋势自动驾驶芯片产品趋势2.自动驾驶芯片架构分析自动驾驶芯片架构分析2.1 GPU方案方案2.2 FPGA方案方案2.3 ASIC方案方案2.4 主流架构方案对比主流架构方案对比2.5 事件相机简介事件相机简介3.自动驾驶芯片部分重点企业分析自动驾驶芯片部分重点企业分析3.1 英伟达英伟达3.2 英特尔英特尔Mobileye3.3 特斯拉特斯拉3.4 地平线地平线3.5 华为华为3.6 黑芝麻智能黑芝麻智能3.
5、7 芯驰科技芯驰科技3.8 芯擎科技芯擎科技3.9 国内企业如何破局国内企业如何破局41 自动驾驶芯片概况自动驾驶芯片概况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 车规级芯片自动驾驶芯片市场规模产品趋势:一体化车规级芯片要求更加严苛车规级芯片市场概况自动驾驶芯片概况英伟达一体化高通一体化向先进制程延伸与高算力AEC-Q
6、100AEC-Q101ISO1675051.1 自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛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 资料来源:焉知智能汽车,搜狐汽车,HTI 芯片按应用场景可分为消费芯片、工业芯片、汽车芯片和军工芯片等。汽车是芯片应用场景之一,汽车芯片需要具备车规级
7、。车规级芯片对加工工艺要求不高,但对质量要求高。需要经过的认证过程,包括质量管理标准ISO/TS 16949、可靠性标准AEC-Q100、功能安全标准ISO26262等。汽车内不同用途的芯片要求也不同,美国制定的汽车电子标准把其分为5级。汽车各系统对芯片要求由高到低依次是:动力安全系统 车身控制系统 行驶控制系统 通信系统 娱乐系统。车载芯片应用分布车载芯片应用分布车载芯片应用分布表车载芯片应用分布表子系统子系统主要应用的芯片主要应用的芯片子系统子系统主要应用的芯片主要应用的芯片车内MCU/AP/DSPDRAMNAND/eMMCCOMSLED显示芯片车身LEDMCNCIS传感器动力MCU功率半
8、导体底盘MCUASICASSP功率半导体61.1 自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛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 资料来源:时代汽车,HTI参数要求参数要求商业级芯片商业级芯片工业级芯片工业级芯片车规级芯片车规级芯片温度0+70-40+85-40+125湿度低根
9、据使用环境而定0%100%验证JESD47(Chips)ISO16750(Modules)JESD47(Chips)ISO16750(Modules)AEC-Q100AEC-Q101ISO16750(Modules)出错率3%1%0使用时间13年510年1015年供货时间高至2年高至5年高至30年不同等级芯片技术要求不同等级芯片技术要求 车规级芯片特殊的技术和工艺要求挡住了企业进入的脚步。车规级芯片有着比消费级芯片更高的技术门槛,需满足温度、振动、电磁干扰、长使用寿命等高要求,还要通过可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS16949、功能安全标准ISO26262 等严苛的认证流程
10、,大部分芯片企业尚不具备转型进入能力。目前,车规级芯片在传统汽车中的成本约为 2270 元/车,在新能源汽车中的成本约为 4540 元/车。随着汽车向电动化和智能化发展,芯片的种类、数量和价格占比将进一步提高。4540800000350002000400060008000400030E2050E新能源车燃油车整车芯片价格预测(单位:元)整车芯片价格预测(单位:元)71.1 自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛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 资料来源:知乎,HTI AEC-Q100 关键测试类别包括:Accelerated Environment Stress(加速环境应力);Accelerate Lifetime Simulation(加速寿命仿真);Packaging/Assembly(封装/组装);Die Fabrication(芯片制程);Electrical Verificatio
12、n(电气验证);Defect Screening(不良品筛选);Cavity Package Integrity(腔体封装完整性)。AEC 的系列文件正是希望通过消除制造商和采购商之间的误解,促进信息互换,改进产品,协助采购商在最短的时间内挑选合适的产品。AEC-Q100 自首次亮相以来经历了多次修订。每次修订都与汽车行业的发展有关,AEC 的政策也会同步更新。在众多的AEC质量认证标准中,AEC-Q102是针对分立光电半导体在汽车应用中,基于失效机制的压力测试认证。这些测试主要测量 光电元件的强度、安全性、可靠性和整体可行性。每个测试都有失败标准和验收标准。以激光组件为例,包括单一纯激光芯片
13、,及激光芯片、光学元件和其他转换器的封装组合。AEC-Q100修订过程修订过程81.1 自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛自动驾驶芯片简介:车规级芯片要求更加严苛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 资料来源:百度百科,NI官网,HTI ISO/TS16949:2009是对汽车生产和相关配件组织应用ISO90
14、01:2008的特殊要求,其适用于汽车生产供应链的组织形式。国内、外各大整车厂均已要求其供应商进行ISO/TS16949:2009认证,确保各供应商具有高质量的运行业绩,并提供持续稳定的长期合作,以实现互惠互利。因美国或欧洲的汽车零部件供应商同时向各大整车厂提供产品,这就要求其必须既要满足QS9001,又要满足如VDA6.1,造成各供应商针对不同标准的重复认证,这就急需要求出台一套国际通用的汽车行业质量体系标准,以同时满足各大整车厂要求,ISO/TS16949:2009就此应运而生。随着汽车行业复杂性的日益提升,人们加大了开发安全合规系统的力度。例如,现代汽车使用了油门线控等线控系统。驾驶员踩
15、油门时,踏板中的传感器将向电子控制单元发送信号。该控制单元会对多种因素进行分析,如发动机转速、车辆速度及踏板位置,然后向油门传递指令。要测试和验证油门线控这类系统,对汽车行业来说是个不小的挑战。ISO 26262的目标是为所有汽车E/E系统提供统一的安全标准。IOS26262标准标准91.1 自动驾驶芯片简介:车规级芯片市场概况自动驾驶芯片简介:车规级芯片市场概况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 资料来源:中国投资,HTI 车规级芯片领域长期被发达国家垄断。车规级芯片分为控制芯片、微处理器芯片、存储芯片、模拟芯片及功率器件等。当前,以美、欧、日、韩为代表的发达国家行业巨头,长期占据着车规级芯片的技术制高点和主要市场份额,欧、美、日分别占据 37%、30%和25%的市场。行业内 TOP8 企业占据60%以上市场份额。车规级芯片市场头部企业占比车规级芯片市场头部企业占比车规级芯片市场各国占比车规级芯片市场各国占比37%30%25%4.50%3.50%欧洲美国日本中国其他14%11%10%8%7%6%4%
17、3%37%恩智浦英飞凌瑞萨德州仪器德法半导体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 未来自动驾驶芯片市场规模将持续扩大未来自动驾驶芯片市场规模将持续扩大 根据智能网联技术路线2.0对自动驾驶渗透率的预测,2025年中国L2/L3渗透率将达50%,2030年中国L2/L3渗透率70%,L4
18、渗透率20%。基于此,预计2030年中国自动驾驶芯片的市场规模为813亿元,其中L2/L3芯片市场规模493亿元,L4/L5芯片市场规模320亿元;全球市场规模为2224亿元,L2/L3芯片市场规模1348亿元,L4/L5芯片市场规模876亿元。资料来源:智能网联技术路线2.0,汽车观察2021年9月刊,HTI102021-2030中国自动驾驶芯片市场规模中国自动驾驶芯片市场规模2021-2030全球自动驾驶芯片市场规模全球自动驾驶芯片市场规模-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%02004006008001E2022E
19、2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL2/L3芯片市场规模(亿元)L4/L5芯片市场规模(亿元)中国市场规模YOY-100.00%-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%05000250030002021E2022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EL2/L3芯片市场规模(亿元)L4/L5芯片市场规模(亿元)全球市场规模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 未来自动驾驶芯片市场规模将持续扩大未来自动驾驶芯片市场规模将持续扩大资料来源:HTI11自动驾驶芯片等级自动驾驶芯片等级L1-L2L3L4-L52021年渗透率40%5%0%2021年市场规模(亿美元)8.81.102022年渗透率28%23%0%2022年市场规模(亿美元)11.181.8202023年渗透率35%30%2%2023年市场规模(亿美元)32.47.20.722
21、024年渗透率30%34%6%2024年市场规模(亿美元)40.810.22.552025年渗透率25%39%11%2025年市场规模(亿美元)501552021-2025全球各等级自动驾驶芯片渗透率与市场规模全球各等级自动驾驶芯片渗透率与市场规模121.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化自动驾驶芯片产品趋势:一体化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 资料来源:汽车观察2021年9月刊,电子工程世界,HTI 云和边缘计算的数据中心,以及自动驾驶等超级终端领域,都是典型的复杂计算场景,这类场景的计算平台都是典型的大算力芯片。大芯片的发展趋势已经越来越明显的从GPU、DSA的分离趋势走向DPU、超级终端的再融合,未来会进一步融合成超异构计算宏系统芯片。BOSCH给出了汽车电气架构演进示意图。从模块级的ECU到集中相关功能的域控制器,再到完全集中的车载计算机。每个阶段还分了两个子阶段,例如完全集中的车载计算机还包括了本地计算和云端协同两种方式。BOSCH汽车电气架构演进示意图汽车电气架构演进示意图分布式分布式
23、ECU架构架构域集中式架构域集中式架构中央计算式架构中央计算式架构特征算力与数据无法在不同模块共享以太网作为通信骨干开放式软件平台增加传感器和ECU时需部署大量通信总线,增加装配难度和车身重量以SoC为基础,MCU相配合中央-层-区架构无法进行统一编程和软件升级功能划分集中化车辆-云端交互体系承载的信息处理量有限实现开放软件平台与资源共享限制了高性能传感器和芯片的搭载能力汽车电气架构特征汽车电气架构特征131.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之英伟达自动驾驶芯片产品趋势:一体化之英伟达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 资料来源:电子工程世界,HTI 英伟达创始人黄仁勋在2022秋季GTC大会上发布了新自动驾驶芯片Thor。Thor的特点:一是超高AI性能,拥有770亿晶体管,而上一代的Orin是170亿晶体管。AI性能为2000 TFLOPSFP8。如果是INT8格式,估计可以达到4000TOPS。二是支持FP8格式,英伟达、英特尔和ARM三家联合力推FP8格式标准,力图打通训练与推理之间的鸿沟。三
25、是超高CPU性能,Thor的CPU可能是ARM的服务器CPU架构V2或更先进的波塞冬平台。四是统一座舱、自动驾驶和自动泊车,一颗芯片包打天下。英伟达发布的一体化自动驾驶芯片Altan&Thor的设计思路是完全的“终局思维”,相比BOSCH给出的一步步的演进还要更近一层,跨越集中式的车载计算机和云端协同的车载计算机,直接到云端融合的车载计算机。云端融合的意思是服务可以动态的、自适应的运行在云或端,方便云端的资源动态调节。Altan&Thor采用的是跟云端完全一致的计算架构:Grace-next CPU、Ampere-next GPU以及Bluefield DPU,硬件上可以做到云端融合。Thor
26、算力提升明显算力提升明显141.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之英伟达自动驾驶芯片产品趋势:一体化之英伟达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 资料来源:英伟达,HTI Thor的诞生,不仅是对算力、性能的提升,黄仁勋还希望颠覆现有智能汽车芯片架构颠覆现有智能汽车芯片架构。当下,汽车的停车、主动安全、驾驶员监控、
27、摄像头镜像、集群和信息娱乐均由不同的计算设备控制。黄仁勋称,在未来,上述功能将不再由单独的计算设备控制,而是由在Thor上运行的,并随时间推移不断改进的软件所提供。这意味着,Thor可被配置为多种模式,可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流;也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐,一部分用于辅助驾驶。“Thor的多计算域隔离允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行,你可以再一台计算机上同时运行Linux、QNX和Android。”黄仁勋称,Thor集中了众多计算资源,不仅降低了成本和功耗,同时还实现了功能的飞跃不仅降低了成本和功耗,同时还实现了功能的
28、飞跃。英伟达英伟达Thor可被配置为多种模式可被配置为多种模式151.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通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 资料来源:高通,焉知智能汽车,HTI 2020年CES上,高通推出全新自动驾驶平台高通Snapdragon Ride,自动驾驶芯片“骁龙
29、 Ride”。该平台包括安全系统级芯片SoC(ADAS应用处理器)、安全加速器(自动驾驶专用加速器)和自动驾驶软件栈,可支持L1-L5级别的自动驾驶;安全系统级芯片SoC和安全加速器的功能安全安全等级为ASIL-D级;平台高度可扩展、开放、完全可定制化,且能够提供功耗高度优化的自动驾驶解决方案;平台将于2020年上半年交付OEM和Tire1进行前期开发,搭载该平台的汽车预计将于2023年投产。级别级别算力算力硬件支持硬件支持应用应用L1/L2级ADAS30TOPS1个ADAS应用处理器面向具备AEB、TSR和LKA等驾驶辅助功能的汽车L2+级ADAS60-125TOPS2个或多个ADAS应用处
30、理器面向具备HWA(高速辅助)、自动泊车APA以及TJA(低速辅助)功能的汽车L4/L5级自动驾驶700TOPS(功耗130W)2个ADAS应用处理器+2个自动驾驶加速器(ASIC)面向在城市交通环境中的自动驾驶乘用车、机器人出租车和机器人物流车高通高通Snapdragon Ride车规级车规级SoCSnapdragon Ride各级别自动驾驶算力、硬件支持及应用各级别自动驾驶算力、硬件支持及应用161.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通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 资料来源:全球半导体观察,高通,HTI 2021年8月5日,高通发布公告,计划以每股37美元的全现金交易方式(总价值约46亿美元)竞购自动驾驶技术公司Veoneer。Veoneer总部位于瑞典斯德哥尔摩,但于美国特拉华州注册成立。Veoneer专注于汽车安全电子设计、开发、制造和销售,其目标是成为先进驾驶员辅助系统(ADAS)、协同驾驶、高度自动驾驶(HAD)解决方案和自动驾驶(AD)的领先系统
32、供应商。高通与Veoneer是合作伙伴关系,双方此前曾签署合作协议,将共同开发下一代高级驾驶辅助系统(ADAS)与自动驾驶系统(AD)。高通总裁兼CEO克里斯蒂亚诺 安蒙(Cristiano Amon)表示,随着汽车业的持续转型,对于汽车制造商而言,拥有一家合作伙伴来开发横向平台以推动创新,促进竞争,变得越来越重要。拟议中的收购交易将把高通的汽车解决方案与Veoneer的辅助驾驶资产结合在一起,为汽车制造商和一线供应商提供一个有竞争力和开放的ADAS平台。高通收购高通收购Veoneer公告公告171.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通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展会上高通首次发布了Snapdragon Ride视觉系统,该系统采用了其子公司Veoneer的Arriver技术,将于2024年开始量产。Snapdragon Ride视觉系统是基于4纳米制程的系统级芯片(SoC)打造,集成了专用高性能的Snapdragon Ride SoC和A
34、rriver下一代视觉感知软件栈,并采用基于定制神经网络架构开发的800万像素广角摄像头。Snapdragon Ride视觉系统采用了其子公司Veoneer的Arriver技术,Arriver技术主要包括自动驾驶视觉感知、驾驶策略以及其他驾驶辅助系统的软件,这也是去年高通花费天价收购Veoneer公司的最重要的目的之一。Snapdragon Ride视觉系统视觉系统资料来源:车东西,HTISnapdragon Ride视觉系统的视觉系统的4纳米纳米SoC181.2 自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通自动驾驶芯片产品趋势:一体化之高通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 资料来源:车东西,Autolab,HTI 就在英伟达发布 Thor 两天后,高通就推出“业内首个集成式汽车超算 SOC”Snapdragon Ride Flex,单颗算力 600TOPS 以上,综合 AI 算力能够达到 2000TOPS。Snapdragon Ride Flex确切的说是一个SoC产品家族,其包括Mid、High、Prem
36、ium三个级别。最高级的Ride Flex Premium SoC再加上外挂的AI加速器(可能是NPU,MAC阵列)组合起来,就可以实现2000TOPS的综合AI算力。Snapdragon Ride Flex作为一个超算芯片家族,其最大的目标是实现车内的中央计算即同时为智能驾驶、智能座舱、通信等能力提供计算支持,这也与英伟达Thor雷神芯片一致。Snapdragon Ride Flex191.2 自动驾驶芯片产品趋势:向先进制程延伸自动驾驶芯片产品趋势:向先进制程延伸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 资料来源:汽车观察2021年9月刊,爱集微,各公司官网,HTI 高端自动驾驶芯片向先进制程延申:用于L1-L2 自动驾驶的芯片只需要28nm制程即可制造,L3 及以上的高阶自动驾驶对算力的要求越发苛刻,规划中针对L4/L5 自动驾驶的SoC芯片普遍需要7nm,甚至5nm的先进制程。先进的制程可以影响功耗,先进的制程又可以影响集成度;而功耗则影响可靠性,集成度影响性能。目前的 5nm制程芯片尚处于研发或发
38、布状态,均未进入量产阶段;不过7nm芯片中,已有 Orin、FSD、EyeQ5、8155 等芯片实现量产,其他芯片则在未来几年陆续实现量产,这预示着先进制程车用芯片开始进入量产加速期。公司公司芯片名称芯片名称制程工艺制程工艺市场定位市场定位推出时间推出时间Parker16nmL0-L12018英伟达Xavier12nmL3及以上2020Orin-X7nmL3及以上2022Atlan5nmL4-L52024EMobileyeEyeQ428nmL32018EyeQ57nmL1-L42020EyeQ67nmL52023E地平线Journey228nmL2及以上2019Journey516nmL2及以
39、上2021主流公司自动驾驶芯片制程对比主流公司自动驾驶芯片制程对比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 自动驾驶时代算力不足问题逐步显现。一方面,各大车厂正在全力备战高级自动驾驶的量产,多传感器融合已经成为高阶自动驾驶应对复杂场景与安全冗余的必然趋势。处理这些数据需要非常强大的计算能力,L2级自动驾驶的算力要
40、求大概是10+TOPS,但是到了L4/L5级自动驾驶算力则需要达到1000+TOPS,同比翻了100倍。另一方面,包括安波福、博世等Tier1巨头,以及大众、宝马等车企开始探索新型的电子电气架构,传统分布式的汽车电子电气架构正在向域集中式架构演进,从而带动了高性能大算力芯片的需求急剧上涨。现阶段,汽车产业在芯片厂家的推动下进入了算力比拼时代。资料来源:焉知智能汽车,HTI1TOPS1TOPS10+TOPS100+TOPS500+TOPS1000+TOPS020040060080010001200L0L1L2L3L4L5算力(TOPS)各自动驾驶等级对算力需求各自动驾驶等级对算力需求1.2 自动
41、驾驶芯片产品趋势:高算自动驾驶芯片产品趋势: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 自动驾驶芯片架构分析自动驾驶芯片架构分析21自动驾驶芯片方案ASIC事件相机GPUFGPA自动驾驶芯片架构分析简介及工作机制在自动驾驶领域的应用通过减少无效计算节约算力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 主流架构方案对比:三种主流架构主流架构方案对比:三种主流架构22 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少。资料来源:各公司官网,焉知智能
43、汽车,HTI类别类别GPUFPGAASIC类脑芯片类脑芯片特点性能高功耗高通用性好可编程性、灵活功耗与通用性介于GPU与ASIC间定制化设计性能稳定优秀的功耗控制功耗低响应速度快尚不成熟代表公司英伟达AMD赛灵思深鉴科技寒武纪地平线IBM自动驾驶芯片不同架构特点自动驾驶芯片不同架构特点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与与CPU的架构对比的架构对比23 CPU遵循的是冯 诺依曼架构,其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元(Cache)和控制单元(Control),相比之下计算单元(ALU)只占据了很小的一部分,所以CPU在进行大规模并行计算方面受到限制,相对而言更擅长于处理逻辑控制。GPU(GraphicsProcessing Unit),即图形处理器,是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构,早先由CPU中分出来专门用于处理图像并行计算数据,专为同时处理多重并行计算任务而设计。GPU中也包含基本的计算单元、控制单元和
45、存储单元,但GPU的架构与CPU有很大不同,其架构图如下所示。与CPU相比,CPU芯片空间的不到20%是ALU,而GPU芯片空间的80%以上是ALU。即GPU拥有更多的ALU用于数据并行处理。GPU架构图架构图资料来源:焉知智能汽车,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与与C
46、PU区别区别24 CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并行计算架构,这些更小的核心专为同时处理多重任务而设计。CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。资料来源:汽车之家,小鹏汽车,HTICPU与与GPU核心数量对比图核心数量对比图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加速技术简述加速技术简述25 对于深度学习来说,目前硬件加速主要靠使用图形处理单元。相比传统的 CPU,GPU 的核心计算能力要多出几个数量级,也更容易进行并行计算。GPU 的众核体系结构包含几千个流处理器,可将运算并行化执行,大幅缩短模型的运算时间。随着 NVIDI
48、A、AMD 等公司不断推进其 GPU 的大规模并行架构支持,面向通用计算的 GPU已成为加速并行应用程序的重要手段。目前 GPU 已经发展到了较为成熟的阶段。利用 GPU 来训练深度神经网络,可以充分发挥其数以千计计算核心的高效并行计算能力,在使用海量训练数据的场景下,所耗费的时间大幅缩短,占用的服务器也更少。如果针对适当的深度神经网络进行合理优化,一块 GPU 卡可相当于数十甚至上百台 CPU服务器的计算能力,因此 GPU 已经成为业界在深度学习模型训练方面的首选解决方案。资料来源:CNKI,HTICPU与与GPU架构对比图架构对比图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加速技术简述加速技术简述26 当训练的模型规模比较大时,可以通过数据并行的方法来加速模型的训练,数据并行可以对训练数据做切分,同时采用多个模型实例对多个分块的数据同时进行训练。在数据并行的实现中,由于是采用同样的模型、不同的数据进行训练,影响模型性能的瓶颈在于多 CPU 或多 GPU 间的参数交换。根据
50、参数更新公式,需要将所有模型计算出的梯度提交到参数服务器并更新到相应参数上,所以数据片的划分以及与参数服务器的带宽可能会成为限制数据并行效率的瓶颈。除了数据并行,还可以采用模型并行的方式来加速模型的训练。模型并行是指将大的模型拆分成几个分片,由若干个训练单元分别持有,各个训练单元相互协作共同完成大模型的训练。数据并行的基本架构数据并行的基本架构模型并行的基本架构模型并行的基本架构资料来源: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加速计算加速计算27 GPU 加速计算是指同时利用图形处理器(GPU)和 CPU,加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA率先推出,现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能,能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU
52、,同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看,应用程序的运行速度明显加快。GPU当前只是单纯的并行矩阵的乘法和加法运算,对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在CPU上进行。CPU 与GPU的交互流程:获取GPU信息,配置GPU id、加载神经元参数到GPU、GPU加速神经网络计算、接收GPU计算结果。CPU如何辅助如何辅助GPU实现加速实现加速GPU如何加速计算如何加速计算资料来源:小鹏汽车,焉知智能汽车,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:为什么方案:为什么GPU在自动驾驶领域如此重要在自动驾驶领域如此重要28 自动驾驶技术中最重要的技术范畴之一是深度学习,基于深度学习架构的人工智能如今已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、目标识别、自动驾驶等汽车行业的各个领域,从自动驾驶初创企业、互联网公司到各大OEM厂商,都正在积极探索通过利用GPU构建神经网络实现最终的自动驾驶。GPU加速计算诞生后,它为企业数据提供了多核并行计算架构,支撑了以往CPU架构
54、无法处理的数据源。根据对比,为了完成相同的深度学习训练任务,使用GPU计算集群所需要的成本只是CPU计算集群的200分之一。资料来源:小鹏汽车,HTI自动驾驶训练基本流程图自动驾驶训练基本流程图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是自动驾驶与深度学习的是自动驾驶与深度学习的关键关键
55、29 无论是让汽车实时感知周边实时环境,还是迅速规划行车路线和动作,这些都需要依赖汽车大脑快速的响应,因此对计算机硬件厂商提出了巨大挑战,自动驾驶的过程中时刻需要深度学习或者人工智能算法应对无限可能的状况,而人工智能、深度学习和无人驾驶的蓬勃发展,带来了GPU计算发展的黄金时代。GPU的另一个重要参数是浮点计算能力。浮点计数是利用浮动小数点的方式使用不同长度的二进制来表示一个数字,与之对应的是定点数。在自动驾驶算法迭代时对精度要求较高,需要浮点运算支持。资料来源:佐思汽车研究,小鹏汽车,HTI自动驾驶数据训练自动驾驶数据训练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芯片定义及结构芯片定义及结构30 FPGA(Field-Programmable Gate Array),即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
57、FPGA芯片主要由6部分完成,分别为:可编程输入输出单元、基本可编程逻辑单元、完整的时钟管理、嵌入块式RAM、丰富的布线资源、内嵌的底层功能单元和内嵌专用硬件模块。目前主流的FPGA仍是基于查找表技术的,已经远远超出了先前版本的基本性能,并且整合了常用功能(如RAM、时钟管理和DSP)的硬核(ASIC型)模块。FPGA芯片内部结构芯片内部结构资料来源:焉知智能汽车,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需要被反复烧写,它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成,而只能采用一种易于反复配置的结构。查找表可以很好地满足这一要求,目前主流FPGA都采用了基于SRAM工艺的查找表结构,也有一些军品和宇航级FPGA采用Flash或者熔丝与反熔丝工艺的查找表结构。通过烧写文件改变查找表内容的方法来实现对FPGA的重复配置。查找表(Look-Up-Table)简称为LUT,LUT本质上就是一个RAM。目前FPGA中多使
59、用4输入的LUT,所以每一个LUT可以看成一个有4位地址线的 的RAM。当用户通过原理图或HDL语言描述了一个逻辑电路以后,PLD/FPGA开发软件会自动计算逻辑电路的所有可能结果,并把真值表(即结果)事先写入RAM,这样,每输入一个信号进行逻辑运算就等于输入一个地址进行查表,找出地址对应的内容,然后输出即可。使用使用LUT实现实现4输入与门电路的真值表输入与门电路的真值表资料来源:焉知智能汽车,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 可编程输入/输出单元简称I/O单元,是芯片与外界电路的接口部分,完成不同电气特性下对输入/输出信号的驱动与匹配要求。FPGA内的I/O按组分类,每组都能够独立地支持不同的I/O标准。通过软件的灵活配置,可适配不同的电气标准与I/O物理特性,可以调整驱动电流的大小,可以改变上、下拉电阻。目前,I/O口的频率也越来越高,一些高端的FPGA通过DDR寄存器技术可以支持高达2Gbps的数据速率。CLB是FPGA内的基本
61、逻辑单元。CLB的实际数量和特性会依器件的不同而不同,但是每个CLB都包含一个可配置开关矩阵,此矩阵由4或6个输入、一些选型电路(多路复用器等)和触发器组成。开关矩阵是高度灵活的,可以对其进行配置以便处理组合逻辑、移位寄存器或RAM。在Xilinx公司的FPGA器件中,CLB由多个(一般为4个或2个)相同的Slice和附加逻辑构成。每个CLB模块不仅可以用于实现组合逻辑、时序逻辑,还可以配置为分布式RAM和分布式ROM。IOB内部结构示意图内部结构示意图CLB内部结构示意图内部结构示意图资料来源:焉知智能汽车,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:自动驾驶的“芯”杀手方案:自动驾驶的“芯”杀手33 自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)细分市场正在经历蜕变,对计算和传感器功能提出了新的复杂需求。FPGA拥有其他芯片解决方案无法比拟的独特优势,是满足自动驾驶行业不断发展变化的优良选择。FPGA是芯片领域的一种特殊技术,一方面能够通过软件工具进行反复多次配置,另一方面拥有丰富的I
63、O接口和计算单元。因此,FPGA能够根据应用场景的具体需求,同时处理流水线并行和数据并行,天生具有计算性能高、延迟低、功耗小等优势。FPGA具备高吞吐量、高能效以及实时处理等多项优点,非常契合自动驾驶所需要的技术需求。高级辅助驾驶系统(ADAS)、车载体验(IVE)应用的标准和要求正在快速演变,系统设计人员关注的问题主要包括出色的灵活性和更快的开发周期,同时维持更高的性能功耗比。通过可重新编程的FPGA和不断增多的汽车级产品相结合,支持汽车设计师满足设计要求,在不断变化的汽车行业中始终保持领先。资料来源:英特尔FPGA中国创新中心,HTIFPGA芯片图示芯片图示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:适应性更强的平台方案:适应性更强的平台34 对于自动驾驶芯片来说真正的价值在于计算引擎的利用率,即理论性能和实际性能之间的差异。FPGA包含大量的路由链路以及大量的小型存储。这些资源的组合使设计人员能够为其计算引擎创建定制的数据馈送网络,以获得更高的利用水平。可编程逻辑为客户提供了高度的
65、灵活性,以适应ADAS和自动驾驶等新兴应用领域不断变化的需求。利用改进的接口标准、算法创新和新的传感器技术,都需要适应性强的平台,不仅可以支持软件更改,还可以支持硬件更改,而这正是FPGA芯片的优势所在。FPGA芯片拥有可扩展性。可拓展的芯片改变了可编程逻辑的数量,大多采用引脚兼容的封装。这意味着开发人员可以创建单个ECU平台来承载低、中、高版本的ADAS功能包,并根据需要通过选择所需的最小密度芯片来缩放成本。资料来源:电子创新网赛灵思社区,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:差异化解决方案方案:差异化解决方案35 FPGA芯片允许开发人员创建独特的差异化处理解决方案,这些解决方案可以针对特定应用或传感器进行优化。这对于ASSP芯片来说是无法实现的,即使是那些提供专用加速器的芯片,它们的使用方式也受到限制,而且基本上可以提供给所有竞争对手。例如Xilinx的长期客户已经创建了只有他们可以访问的高价值IP库,并且这些功能可以被公司的各种
67、产品使用。从90 nm节点开始,对于大批量汽车应用,Xilinx的芯片就已经极具成本效益,有超过1.6亿颗Xilinx芯片在该行业获得应用。资料来源:电子创新网赛灵思社区,HTIFPGA芯片可进行软硬件拓展芯片可进行软硬件拓展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定义及特点定义及
68、特点36 ASIC 芯片可根据终端功能不同分为 TPU 芯片、DPU 芯片和 NPU 芯片等。其中,TPU 为张量处理器,专用于机器学习。如Google 于 2016 年 5 月研发针对 Tensorflow 平台的可编程 AI 加速器,其内部指令集在 Tensorflow 程序变化或更新算法时可运行。DPU 即 Data Processing Unit,可为数据中心等计算场景提供引擎。NPU 是神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集直接处理大规模电子神经元和突触数据。ASIC 有全定制和半定制两种设计方式。全定制依靠巨大的人力时间成本投入以完全自主的方式完成整个集成
69、电路的设计流程,虽然比半定制的 ASIC 更为灵活性能更好,但它的开发效率与半定制相比甚为低下。资料来源:半导体产业纵横,HTIASIC设计流程设计流程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:性能提升明显方案:性能提升明显37 ASIC 芯片非常适合人工智能的应用场景。例如英伟达首款专门为深度学
70、习从零开始设计的芯片 Tesla P100 数据处理速度是其 2014 年推出GPU 系列的 12 倍。谷歌为机器学习定制的芯片 TPU 将硬件性能提升至相当于当前芯片按摩尔定律发展7 年后的水平。正如 CPU 改变了当年庞大的计算机一样,人工智能 ASIC 芯片也将大幅改变如今 AI 硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的 AlphaGo 使用了约 170 个图形处理器(GPU)和 1200 个中央处理器(CPU),这些设备需要占用一个机房,还要配备大功率的空调,以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片,极大可能只需要一个普通收纳盒大小的空间,且功耗也会大幅降低。ASIC技术路线是有限开放,芯
71、片公司需要面向与驾驶相关的主流网络、模型、算子进行开发。在相同性能下,芯片的面积更小、成本更低、功耗更低。ASIC技术路线未来的潜力会很大,选择ASIC路线并不意味着要对不同车型开发不同的ASIC,或进行不同的验证。因为不同车型需要实现的功能大致相同,而且芯片面对模型和算子进行有限开放,算法快速迭代不会影响到芯片对上层功能的支持。车厂与芯片设计公司合作,进行差异化定制,或是更好的选择。因为即使是进行差异化的定制,芯片内部50%的部分也是通用的。芯片设计公司可以在原有版本的基础上进行差异化设计,实现部分差异功能。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 主流架构方案对比:三种主流架构主流架构方案对比:三种主流架构38 FPGA是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。优点:可以无限次编程,延时性比较低,同时拥有流水线并行和数据并行、实时性最强、灵活性最高。缺点:开发难度大
73、、只适合定点运算、价格比较昂贵。图形处理器(GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板、手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。优点:提供了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算,拥有更高的浮点运算能力。缺点:管理控制能力(最弱),功耗(最高)。ASIC,即专用集成电路,指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。目前用CPLD(复杂可编程逻辑器件)和FPGA(现场可编程逻辑阵列)来进行ASIC设计是最为流行的方式之一。优点:它作为集成电路技术与特定用户的整机或系统技术紧密结合的产物
74、,与通用集成电路相比具有体积更小、重量更轻、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。缺点:灵活性不够,成本比FPGA贵。资料来源:焉知智能汽车,HTI类别类别GPUFPGAASIC类脑芯片类脑芯片特点性能高功耗高通用性好可编程性、灵活功耗与通用性介于GPU与ASIC间定制化设计性能稳定优秀的功耗控制功耗低响应速度快尚不成熟代表公司英伟达AMD赛灵思深鉴科技寒武纪地平线IBM自动驾驶芯片不同架构特点自动驾驶芯片不同架构特点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 唯算力论的局限:唯算力论的局限:TOPS算力不完全等于实际性能算力不完全等于实际性能39 随着ADAS、自动驾驶技术的兴起,以及软件定义汽车的逐步深入,智能汽车对于计算能力和海量数据处理能力等的需求暴增,传统汽车的芯片“堆叠”方案已经无法满足自动驾驶的算力需求。芯片最终是为车企的车载计算平台服务的,在“软件定义汽车”的情况下,解决智能驾驶系统计算平台的支撑问题,无法只通过芯片算力堆叠来实现。芯片是软件的舞台,衡量芯片优劣的
76、标准,要看芯片之上的软件能否最大化地发挥作用,算力和软件之间需要有效匹配。两款相同算力的芯片比较,能让软件运行得更高效的芯片才是“好芯片”。决定算力真实值最主要因素是内存(SRAM和DRAM)带宽,还有实际运行频率(即供电电压或温度),以及算法的batch尺寸。单颗芯片算力TOPS是关键指标,但并非唯一,自动驾驶是一个复杂系统,需要车路云边协同。所以它的较量除了芯还有软硬协同还有平台以及工具链等等。芯片算力的无限膨胀和硬件预埋不会是未来的趋势,硬件也需要匹配实际。高算力背后是高功耗和低利用率的问题。资料来源:焉知智能汽车,HTI车路协同图示车路协同图示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 事件相机:简介及工作机制事件相机:简介及工作机制40 事件相机的灵感来自人眼和动物的视觉,也有人称之为硅视网膜。生物的视觉只针对有变化的区域才敏感,事件相机就是捕捉事件的产生或者变化的产生。在传统的视觉领域,相机传回的信息是同步的,所谓同步,就是在某一时刻t,相机会进行曝光,把这一时刻所有的像素填在一个矩阵里回
78、传,产生一张照片。一张照片上所有的像素都对应着同一时刻。至于视频,不过是很多帧的图片,相邻图片间的时间间隔可大可小,这便是帧率(frame rate),也称为时延(time latency)。事件相机类似于人类的大脑和眼睛,跳过不相关的背景,直接感知一个场景的核心,创建纯事件而非数据。事件相机的工作机制是,当某个像素所处位置的亮度发生变化达到一定阈值时,相机就会回传一个上述格式的事件,其中前两项为事件的像素坐标,第三项为事件发生的时间戳,最后一项取值为极性(polarity)0、1(或者-1、1),代表亮度是由低到高还是由高到低。就这样,在整个相机视野内,只要有一个像素值变化,就会回传一个事件
79、,这些所有的事件都是异步发生的(再小的时间间隔也不可能完全同时),所以事件的时间戳均不相同,由于回传简单,所以和传统相机相比,它具有低时延的特性,可以捕获很短时间间隔内的像素变化,延迟是微秒级的。资料来源:焉知智能汽车,HTI常规相机与事件相机帧记录对比常规相机与事件相机帧记录对比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 事件相机:在自动驾驶领域的应用事件相机:在自动驾驶领域的应用41 当今自动驾驶领域所运用的视觉识别算法,基本上都基于卷积神经网络,视觉算法的运算本质上是一次次的卷积运算。这种计算并不复杂,本质上只涉及到加减乘除,也就是一种乘积累加运算。但这种简单运算在卷积神经网络中是大量存在的,这就对处理器的性能提出了很高的要求。以ResNet-152为例,这是一个152层的卷积神经网络,它处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次,如果这个网络要处理一个1080P的30帧的摄像头,他所需要的算力则高达每秒33万亿次,十分庞大。资料来源:焉知智能汽车,HTI卷积运算图示卷积运算图
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 事件相机:通过减少无效计算节约算力事件相机:通过减少无效计算节约算力42 自动驾驶领域99%的视觉数据在AI处理中是无用的背景。例如检测鬼探头,变化的区域是很小一部分,但传统的视觉处理仍然要处理99%的没有出现变化的背景区域,这不仅浪费了大量的算力,也浪费了时间。亦或
82、者像在沙砾里有颗钻石,AI芯片和传统相机需要识别每一颗沙粒,筛选出钻石,但人类只需要看一眼就能检测到钻石,AI芯片和传统相机耗费的时间是人类的100倍或1000倍。除了冗余信息减少和几乎没有延迟的优点外,事件相机的优点还有由于低时延,在拍摄高速物体时,传统相机由于会有一段曝光时间会发生模糊,而事件相机则几乎不会。此外事件相机拥有真正的高动态范围,由于事件相机的特质,在光强较强或较弱的环境下,传统相机均会“失明”,但像素变化仍然存在,所以事件相机仍能看清眼前的东西。资料来源:焉知智能汽车,HTI常规相机与事件相机对比常规相机与事件相机对比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 自动驾驶芯片部分重点企业分析自动驾驶芯片部分重点企业分析43 本章节将主要介绍以下国内外自动驾驶芯片重点企业:资料来源:各公司官网,HTI自动驾驶芯片公司及代表芯片自动驾驶芯片公司及代表芯片Orin、Thor芯片等EyeQ系列芯片Tesla FSD芯片华山二号 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 英伟达:从游戏显卡到自动驾驶芯片英伟达:从游戏显卡到自动驾驶芯片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 资料来源:英伟达,HTI 英伟达拥有极具前瞻性且清晰的战略能力。英伟达是全球最大的智能计算平台型公司,公司从早期专注PC图形计算,后来逐步将重点扩展到AI领域,并在3D图形的持续
85、需求与游戏市场规模扩张推动下,利用GPU架构,创建VR、HPC(高性能计算)、AI平台。英伟达在独立显卡、GPU领域有超过70%的市场份额。除了优秀的硬件性能外,2006年英伟达开发了基于GPU的“CUDA”开发平台,让只做3D渲染的GPU实现通用计算功能,GPU 的应用领域从游戏扩展至高性能计算、自动驾驶等多个领域。2021年英伟达实现总收入269.1亿美元,游戏业务仍是支柱业务,占比近半,汽车部门收入5.6亿美金,占总收入比例2.08%。2018-2021年英伟达各业务营收(亿美元)年英伟达各业务营收(亿美元)62.4655.1877.59124.6211.312.1210.5321.11
86、29.3229.8366.96106.136.4175.365.667.675.056.3111.62050030020021游戏专业视觉数据中心汽车OEM/IP等453.1 英伟达:革命性英伟达:革命性CUDA架构架构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 资料来源:远川
87、科技评论,HTI 到了2005年,主要的GPU制造商都使用顶点着色单元和像素渲染单元两种计算资源。然而,合理配置这两种资源的问题却始终没有得到完美解决。特别是两种处理器数量的最佳比例是随应用的变化而变化的,因此经常出现一种处理器不够用、而另一种处理器闲置的情况,这就限制了高性能运算技术的发展。让原本只做3D渲染的GPU技术通用化,有重大战略意义。通过CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术,英伟达给GPU装备了一组完全相同的、具有较强编程能力的内核,根据任务情况在顶点和片元处理任务之间动态分配。从G80开始,英伟达GPU体系结构已经全面支持通用编程
88、,同时英伟达也推出了CUDA编程技术,为GPU通用程序设计提供了第一套完整工具。NVIDIA G80体系结构体系结构463.1 英伟达:围绕英伟达:围绕CUDA架构构筑生态系统架构构筑生态系统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 资料来源:汽车人参考,HTI 在软件层面,英伟达面向GPU开发的应用软件接口CUDA经
89、久不衰,CUDA整套软件非常完善,与自家GPU自然适配,能快速搭建神经网络加速软件框架,所以CUDA在早期被很多厂家用于神经网络加速,这也为其打造AI计算平台奠定了基础。另外一个层面,除了CUDA,其他厂家的API也可以在英伟达的GPU上用于神经网络加速,应用程序也越来越多。英伟达也通过多种方式鼓励高校和研究所从事CUDA相关研究工作,设立CUDA研发中心,发CUDA大师证书,做CUDA技术认证,让学术界为CUDA背书,通过学术界为工业界做预研,通过学术界为工业界培养人才。CUDA合作伙伴广泛合作伙伴广泛473.1 英伟达:拥有自动驾驶软硬件解决方案的供应商英伟达:拥有自动驾驶软硬件解决方案的
90、供应商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 资料来源:焉知智能汽车,HTI 英伟达将人工智能领域的优势拓展到智能驾驶领域并拥有近十年的探索经验。英伟达将人工智能领域的优势拓展到智能驾驶领域并拥有近十年的探索经验。GPU的并行架构适合人工智能领域的计算需求,英伟达敏锐的抓住这个特点,成为人工智能芯片及软件工具链的主要
91、供货商。在进行人工智能领域探索时,英伟达开始涉足智能驾驶及机器人业务,并在该领域拥有近十年的开发经验。硬件优势硬件优势在于GPU架构兼顾效率与通用性:效率高于CPU,通用性强于ASIC;设计壁垒高,垄断性强;用户基数保证规模效应:与其他业务平摊研发成本,版本迭代快,持续保证性能优势;端到端的解决方案:车端到云端训练基于同样架构。软件(工具链)优势软件(工具链)优势开放平台模式:客户可进行算法自研;软件工具链丰富:开发了全套软件工具链(公司软件工程师占比超过70%),不仅通过软件开发推动硬件的优化设计,还给用户提供丰富的示例与教程,帮助用户快速上手使用。NVIDIA硬件示意图硬件示意图NVIDI
92、A生态示意图生态示意图483.1 英伟达:拓展嵌入式移动芯片到汽车领域英伟达:拓展嵌入式移动芯片到汽车领域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 资料来源:焉知智能汽车,HTI 英伟达专注提供高性能服务,借助嵌入式移动芯片,拓展汽车市场。英伟达专注提供高性能服务,借助嵌入式移动芯片,拓展汽车市场。在智能手机兴起的20
93、08年时,英伟达试图进入移动芯片市场。为此,公司开发了Tegra系列芯片,采用了ARM的CPU架构,并集成了自家的GPU芯片,组成了一套SOC系统。早期的Tegra芯片注重功耗及效率的表现,主要用在微软的一款MP3和Kin手机、小米3手机上,但后由于基带问题逐渐退出手机市场;后期则更专注于提供高性能,其典型产品是任天堂的Switch,英伟达的Tegra X1给任天堂Switch带来了极高的画面体验。由于自动驾驶中对于画面的实时处理要求很高,因此后续的Xavier以及Orin系列也开发了相应的车规级芯片。从移动芯片的发展轨迹来看,英伟达的CUDA核心数量也快速增长,RAM的容量和带宽也迅速提高,
94、移动芯片的性能始终保持竞争优势。NVIDIA移动芯片发展历程移动芯片发展历程493.1 英伟达:自动驾驶芯片英伟达:自动驾驶芯片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 资料来源:英伟达,佐思汽车研究,IT之家,HTI 从2015年开始,英伟达开始进入车载 SoC和车载计算平台领域,为自动驾驶提供基础计算能力。此后英伟
95、达几乎每隔两年发布一款车规级SoC芯片,且不断拉升算力水平。2020年,Xavier芯片算力为30 TOPS,2022年发布的Orin算力为254 TOPS,2022秋季GTC大会上发布了新自动驾驶芯片Thor,算力为2000TFLOPSFP8、4000TOPSINT8,取代了之前发布的算力达1000TOPS的Altan。ParkerXavierOrinAtlanThor发布时间20024E(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自动驾驶芯片发展布局自动驾驶芯片发展布局NVIDIA自动驾驶芯片一览自动驾驶芯片一览503.1 英伟达:自动驾驶平台英伟达:自动驾驶平台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 资料来源:焉知智能汽车,HTI 自2015年开始,英伟达已经推出4代自动驾驶计算平台分别为:Drive PX、Drive PX2、Drive AGX Xavier/Pegasus、Drive AGX Orin。2022年GTC大会上英伟达公布了公司新一代汽车自动驾驶技术平台Drive Hyperion 9,英伟达将Hyperion 9自动驾驶平台比作中枢神经系统,相比于Hyperion 8,其支持感知硬件数量大幅度提升,其中包括,车外部分14个摄像头、9个毫米波雷达
98、、3个激光雷达以及20个超声传感器,以及车内部分的3个摄像头以及1个毫米波雷达。据悉,搭载Hyperion的车辆将能达到L4级自动驾驶能力。Hyperion 9自动驾驶平台的交付时间预计在2026年。代数代数时间时间自动驾驶计算平台自动驾驶计算平台核心核心平台特性平台特性应用应用12015年CESDriver PX2颗Tegra X1,Maxwell架构最高支持12路高清图像输入,每秒最高能处理13亿像素点,性能达2.3TOPS特斯拉Model S和Model X的中控大屏由Tegra Soc驱动,奥迪2012年宣布将采用Tegra 3作为车载信息娱乐系统和数字仪表的中央处理器并陆续部署到旗下
99、全系车型22016年CESDriver PX2Tegra Parker,Pascal架构整体性能提升10倍以上,达到24TOPS因为算力高,性能强,受到很多车企和自动驾驶企业的青睐32016年9月Driver AGX XavierXavier Soc,集成8颗定制CPU核心以及512核Volta架构CPU,算力达30TOPS,功耗30W包含两颗Xavier Soc,算力可达30TOPS,功耗为30W面向L2/L3级自动驾驶,被小鹏P7搭载,国内某家大型OEM厂商也于2021年量产Driver AGX Pegasus包含两颗Xavier Soc和两颗图灵架构GPU,算力可达320TOPS,功耗5
100、00W面向L4/L5级自动驾驶,被文远知行、小马智行的Robottaxi使用42019年底Driver AGX OrinOrin,由170亿个晶体管组成,集成Ampere架构CPU和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器,每秒可运行200万亿次计算,较上一代性能提升7倍集成2颗Orin Soc和两块Ampere架构GPU,实现2000TOPS算力,较Drive AGX Pegasus性能提升6倍多,功耗为800W-NVIDIA自动驾驶平台自动驾驶平台513.1 英伟达:汽车业务已形成强大开放生态英伟达:汽车业务已形成强大开放生态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 资料来源:英伟达,焉知智能汽车,HTINVIDIA汽车合作伙伴汽车合作伙伴NVIDIA达未来达未来6年订单客户年订单客户 英伟达汽车业务已形成强大开放生态,Tier 1,Sensor厂商、软件厂商、模拟厂商与英伟达深度合作。未来6年在手订单超110亿美元,来自OEM、新能源车企、智能卡车、Robotaxi。英伟
102、达积极布局汽车领域上下游合作,合作形式包括芯片售卖、提供整体解决方案以及授权等。英伟达芯片的使用成本仍然较高。虽然英伟达拥有完善的开发工具链,但针对汽车做适配和算法开发仍然需要大规模的研发投入与单片芯片的几百美元的购买成本相比,企业要投入的研发成本以及合作授权费用才是大头。523.2 英特尔英特尔Mobileye:EyeQ系列发展历程系列发展历程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 资料来源:OFweek,HTI 2004年4月,EyeQ1开始生产,随后公司收获多轮融资,将商业模式转向汽车安全,陆续与大陆、意法半导体、麦格纳、电装、德尔福等全球顶级零部件供应商签署合作协议。2007年,宝马、通用和沃尔沃成为首批配装Mobileye芯片的车企,Mobileye产品正式商用。2008年,Mobileye对外发布EyeQ2,公司进入稳定发展期。2013年,Mobileye累计卖出产品突破100万台,随后出货量呈现爆发式增长。2017年3月,Mobileye被芯片巨头英特尔以 153 亿美元的价格收购。芯片芯片
104、量产时间量产时间自动驾驶等级自动驾驶等级工艺工艺功耗功耗算力算力合作客户合作客户EyeQ12008L1180nm2.5W0.0044TOPS宝马、沃尔沃EyeQ22010L190nm2.5W0.026TOPS宝马、通用、欧宝、日产、沃尔沃EyeQ32014L240nm2.5W0.256TOPS奥迪、特斯拉EyeQ42018L328nm3W2.5TOPS蔚来、小鹏、理想、广汽、日产、别克EyeQ52020L4-L57nm10W24TOPS吉利、宝马EyeQ62023EL4-L57nm40W128TOPS英特尔英特尔Mobileye的的EyeQ系列芯片系列芯片533.2 英特尔英特尔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 资料来源:Mobileye,半导体行业观察,HTI Mobileye在2022年推出了新型EyeQ Ultra,它专为自动驾驶而生。据 Mobileye称,EyeQ Ultra采用5nm工艺,将10个EyeQ5的处理能力集成在一个封装中。但
106、是其芯片的计算能力似乎略逊色于英伟达,EyeQ Ultra芯片具有170 TOPS,包括12个RISC内核、256 gigaflops、许多GPU和加速器内核等等,功耗不到100W,可以“处理 4 级(L4)自动驾驶的所有需求和应用”,而无需将多个系统集成在一起的计算能力和成本,解决两个行业面临的重大挑战。EyeQ Ultra预计将在 2025 年全面投产。Mobileye 还还推出了其最新一代芯片EyeQ6:EyeQ6L和EyeQ6H,采用7nm工艺,能用于ADAS L2,预计将于 2023 年年中开始生产。该芯片已与大众和福特就地图技术达成扩展协议,以及与吉利达成新协议,到2024年推出全
107、电动 L4 级自动化汽车。EyeQ Ultra 平面结构平面结构EyeQ6 Lite 平面结构平面结构EyeQ6 High平面结构平面结构543.3 特斯拉:自动驾驶芯片发展之路特斯拉:自动驾驶芯片发展之路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 资料来源:焉知智能汽车,HTI Tesla经历了外购主控芯片到自研的道路
108、。2014年-2016年,Tesla配备的是基于Mobileye EyeQ3芯片的AutoPilot HW1.0计算平台,车上包含1个前摄像头+1个毫米波雷达+12个超声波雷达。2016年-2019年,Tesla采用基于英伟达的DRIVE PX 2 AI计算平台的AutoPilot HW2.0和后续的AutoPilot HW2.5,包含8个摄像头+1个毫米波雷达+12超声波雷达。2017年开始Tesla开始启动自研主控芯片,尤其是主控芯片中的神经网络算法和AI处理单元全部自己完成。2019年4月,AutoPilot HW3.0平台搭载了Tesla FSD自研版本的主控芯片,这款自动驾驶主控芯片
109、拥有高达60亿的晶体管,每秒可完成144万亿次的计算,能同时处理每秒2300帧的图像。芯片芯片计算平台计算平台AutoPilot车载传感器车载传感器新增智能化功能新增智能化功能Mobileye Q3NVIDIA Tegra 3Hardware1.0前置摄像头1个、前置雷达1个、超声波传感器12个、后置倒车摄像头1个主动巡航控制、辅助转向、自动变道、自动泊车2个NVIDIA Parker SOC、1个NVIDIA Pascal GPU、2个英飞凌三核CPUNVIDIA Drive PX2Hardware2.0摄像头8个(只激活3个前置摄像头和1个车尾摄像头)、毫米波雷达1个、超声波雷达12个根据
110、交通状况调整车速、保持在车道内行驶、自动变换车道而无驾驶员介入、从一条高速公路切换至另一条、在接近目的地时驶出高速Tesla FSDTesla FSDHardware3.0摄像头8个、毫米波雷达1个、超声波雷达12个自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并做出反应、城市街道自动辅助驾驶FSD从外购芯片到自研芯片历程从外购芯片到自研芯片历程553.3 特斯拉:为什么自研芯片特斯拉:为什么自研芯片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 类比苹果:类比苹果:苹果采用了自研的A系列芯片,匹配了iOS系统,和其他诸多手机相比,苹果手机的软件流畅性、硬件能耗等相对更胜一筹。软硬件融合:软硬件融合:芯片算力固然很重要,但在英伟达、Mobileye这样的通用平台上,相关的主机厂、自动驾驶公司并不一定有技术水平让硬件发挥到100%,而自研芯片能够在研发阶段更好地让软硬件融合、调整,充分发挥软、硬件的潜力。能对核心硬件有更强的掌控力,在硬件加速上形成差异,更有可能建立起自动驾驶技术的优势。议价能力
112、:议价能力:整车厂商只有拥有了技术储备才会有议价能力,在自动驾驶数据处理单元技术上,Autopilot 3.0硬件的诞生增强了特斯拉在该领域的议价能力。这或许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 功耗为 250W,而价格则直接是 1.5 万美元。如果特斯拉选择自己造自动驾驶芯片,那么成规模之后,有助于降低成本。提高灵活性:提高灵活性:芯片产商的厂商的芯片为了满足通用性,开发周期通常比较长,难以满足需求,而自己开发的话,开发周期可以自主把握,算力需求可以自行设计,无关的通用性接口或者单元可以舍弃,灵活性很高,开发周期更短,功耗也更低。实现芯片自给自足:实现芯片自
113、给自足:在缺芯的环境下,自主设计自动驾驶芯片可以解决在自动驾驶领域的芯片自给自足问题。563.3 特斯拉:芯片自研是一条难以复制的技术路线特斯拉:芯片自研是一条难以复制的技术路线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 各类顶级芯片研发人员聚集,为特斯拉芯片自研奠定基础:各类顶级芯片研发人员聚集,为特斯拉芯片自研奠定基
114、础:2016 年 1 月,Tesla从 AMD 挖来传奇芯片架构师 Jim Keller,任命他为 Autopilot 硬件工程副总裁。2016年2月,Tesla又从Apple招到了研发总监 Pete Bannon,Pete 是 A5 芯片核心的设计工程师,在那之前他是 PA Semi 的架构与验证副总裁。同时期,同样来自 AMD 的谷俊丽,在Autopilot 硬件工程团队下开始组建机器学习小组,这个小组有两个任务:一个是搭建第二代自动驾驶硬件上的 AI 算法和机器学习软件,另一个是参与设计 FSD 芯片的架构和上面的软件。采用以深度神经网络为主的人工智能模型,再加上车端收集的大量数据,特拉
115、斯采用以深度神经网络为主的人工智能模型,再加上车端收集的大量数据,特拉斯ADAS水平迅速提升:水平迅速提升:基于全新深度神经网络的视觉处理工具TeslaVision是 Autopilot团队抛开 Mobileye、从零搭建的一套视觉处理工具,它的背后,是全新的底层软件技术架构和云端大数据基础设施。Tesla Vision能够对行车环境进行专业的解构分析,相比传统视觉处理技术可靠性更高;借助Tesla售出的车辆搜集的大量数据,反过来又可以对Tesla Vision的神经网络进行训练和改进,进一步优化Autopilot。除车端芯片除车端芯片FSD的研发外,特斯拉也开始涉足云端训练芯片,试图打通车云
116、系统。的研发外,特斯拉也开始涉足云端训练芯片,试图打通车云系统。从算力来看,其1.09EFLOPS的算力水平和Nvidia用4096块A100构建的集群(1.28 EFLOPS);Huawei用4096块Ascend 910构建的集群(1.05 EFLOPS);Google用3456块TPU v4构建的集群(0.95 EFLOPS)相比,已经不相上下。其对称式的设计理念,可能给超算领域带来全新技术路线的可能性。特斯拉的芯片自研的成功,竞争对手的可复制性很弱,主要原因有:(1)芯片顶级研发人才很难被车企所招聘,特斯拉有很大程度是因为马斯克的个人魅力因素,才说服顶级芯片研发人员加入;(2)自研芯片
117、风险极高,前期投入较大;(3)如果不能保证使用的数量,则自研芯片性价比很低。因此,对于绝大多数车企来讲,外购芯片才是更好的解决方案。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 资料来源:焉知智能汽车,HTI 从算法需求倒推芯片架构,软硬件一体化实现高效算力。从算法需求倒推芯片架构
118、,软硬件一体化实现高效算力。FSD芯片从算法需求出发,进行了芯片架构设计。其核心技术来源于由两颗NPU组成的NNA(Neural Network Accelerator,神经网络加速单元)系统。FSD芯片于2019年正式流片,代工厂为三星,采用14nm工艺,整个芯片约有60亿颗晶体管组成。主要部件主要部件主要功能主要功能特点特点CPU负责通用数据处理和计算Cortex-A72架构,三组、每组4个核心GPU负责图形显示以及NPU无法处理的数据信息,确保车规级安全性Mali G71 MP12 GPU,支持FP32和FP64NPU(ASIC)负责深度学习以及预测功能,是主要负责计算功能的芯片2个NP
119、U,每个NPU中有一个96*96的MAC矩阵,支持多种激活函数。包含了32MB的内置SRAM,减少数据向主存储器的移动,有助于降低功耗ISP图像信号处理器(Image signal processor),针对Tesla配备的八个HDR传感器而设计,可以每秒钟处理十亿像素的图像信息在处理中还加入了色调映射等功能,并且允许芯片自主处理阴影、亮点、暗点等细节,还加入了降噪设计Video Encode可以用于备用摄像机显示、行车记录仪和云剪辑视频等内容仅支持H。265(HEVC)其他MPEG、H.264等不支持,精简了不少芯片规模安全/加密模块安全模块中包含了一个双核同步CPU,用于对汽车执行器的最终
120、仲裁;加密模块执行的功能是确保FSD Computer只执行经过Tesla签名授权的代码,保证系统的安全性安全性和隐私性都得到了保障FSD芯片示意图芯片示意图FSD芯片架构组成芯片架构组成583.3 特斯拉:特斯拉:NNA核心体现了成本和功耗的优化核心体现了成本和功耗的优化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 资料
121、来源:焉知智能汽车,HTI NPU具备强大运算能力。具备强大运算能力。在每个计算周期,NPU都会从内置的32MB SRAM中读取256字节的激活数据和另外128字节的权重数据组合在一起进入乘法累加(MAC),每个NPU都有一个96x96MAC阵列。在完成了MAC的乘法累加运算后,数据将会被转移到激活(Activations)以及池化(Pooling)部分,并等待写入缓冲区汇总结果。Tesla对于对于NNA的功耗和成本优化也做了不少的努力的功耗和成本优化也做了不少的努力。NNA 设计了非常大的片上SRAM缓存,相较于Google的TPU,采用了256256的MAC,只有24MB的SRAM。对于这
122、种特殊的设计,Tesla解释这样做是为了让数据尽可能地在片内周转,而不用频繁地与内存或者其他模块进行读写操作。这样做不但可以提高性能,还可以有效降低功耗。Tesla在在NNA的设计中还偏向于将硬件简化,并复杂化软件,这样做可以降低芯片成本。的设计中还偏向于将硬件简化,并复杂化软件,这样做可以降低芯片成本。NPU说明图说明图Tesla的的NNA设计设计593.3 特斯拉:自动驾驶的硬件成本约占整体硬件成本的特斯拉:自动驾驶的硬件成本约占整体硬件成本的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 资料来源:焉知智能汽车,HTI 特斯拉自动驾驶硬件成本估算:特斯拉自动驾驶域的芯片成本约为5000元,加上外围电路板以及组装、测试成本(组装厂为中国台湾广达集团),预估总体成本约为8000人民币,如果以特斯拉的毛利率计算,假设Model 3的成本为22.9万元,那么自动驾驶域的成本占特斯拉整车成本约为3.5%。项目项目型号型号供应商供应商简介简介数量数量参考价(人民币)参考价(人民币)LPDDR48BD77D9WC
124、F美光1GB830以太网交换88EA6321Marvell1360UFSTHGAF9G8L 2LBAB7东芝32GB255GPS模块NEO-M8L-01A-81U-BLOX1320解串行DS90UB960德州仪器2110解串行DS90UB954德州仪器140电源管理MAX20025SMaxim230MCUTC297T英飞凌1260启动FlashS512SD8H21Cypress512Mb150以太网PHY(估)88EA1512Marvell2130FSDUBQ01B0特斯拉21500Tesla自动驾驶硬件成本自动驾驶硬件成本603.4 地平线:车规级芯片发展历程地平线:车规级芯片发展历程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 资料来源:焉知智能汽车,赛博汽车,HTI 自2015年创立以来,地平线仅用了5年的时间即实现了车规AI芯片的量产落地,开启国产车规级AI芯片的前装量产元年。与此相比,Mobileye的车规芯片从研发到正式商用历时8年;作为全球通用AI芯片龙头的英伟达,在CUDA发布后9年才将K1芯片
126、应用于奥迪A8的车用系统。地平线首款芯片征程1发布于2017年12月;征程2发布于2019年8月,可提供超过4TOPS的等效算力;征程3算力为5TOPS,发布于2020年9月;征程5发布于2021年7月,算力128TOPS。地平线的第三代车规级产品征程5兼具大算力和高性能,支持16路摄像头感知计算,能够支持自动驾驶所需要的多传感器融合、预测和规划控制等需求。地平线车规级地平线车规级AI芯片发展历程芯片发展历程613.4 地平线:征程地平线: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 资料来源:地平线,HTI 征程5是地平线第三代车规级产品,也是国内首颗遵循 ISO 26262功能安全认证流程开发,并通过ASIL-B认证的车载智能芯片;基于最新的地平线BPU贝叶斯架构设计,可提供高达128TOPS算力。2022年4月21日,比亚迪与地平线正式宣布达成定点合作,比亚迪将在其部分车型上搭载地平线高性能、大算力自动驾驶芯片征程5,打造更具竞争力的行泊一体方案,实现高等级自动驾驶功能。按照计划,搭载地平线
128、征程5的比亚迪车型最早将于2023年中上市。2022年9月30日,理想L8搭载征程5全球首发上市。从研发到正式量产上车,征程5芯片仅用了近三年的时间,同样刷新了高性能智能驾驶芯片的应用效率。除了比亚迪、理想L8之外,征程5也已获得上汽集团、一汽红旗、自游家汽车等多家车企的量产定点合作,更多合作车型将陆续量产发布。图像处理升级图像处理升级丰富异构计算丰富异构计算面向自动驾驶场景设面向自动驾驶场景设计的计的 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+摄像头(40Gbps)视频输入BPU、DSP 和CPU 无缝支持复杂计算任务PCIe 3.0 高速信号接口安全岛,
129、软硬件安全功能双通道“即时”图像处理低延迟 CV 引擎双路千兆实时以太网(TSN)为多传感同步融合提供硬件级支持(PTP)涵盖计算和 I/O 接口极佳的图像质量HEVC/JPEG 硬件编解码多路 CAN-FD 接口简化整车智能计算平台系统架构ARM 信任区,硬件Crypto加速引擎征程征程5芯片架构芯片架构征程征程5芯片特点芯片特点623.5 华为:华为:MDC智能驾驶计算平台智能驾驶计算平台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 资料来源:佐思汽车研究,焉知智能汽车,华为,HTI 华为于2018年10月首次发布智能驾驶计算平台,支持L3的MDC600、支持L4的MDC300;2020年9月发布支持L2+的MDC210、支持L3-L4的MDC610。MDC610正在洽谈搭载的车型有广汽埃安AION LX、长城沙龙机甲龙、广汽传祺。2021年4月发布支持L4-L5的MDC810,首搭于北汽极狐阿尔法S华为HI版,正在洽谈搭载于2022年哪吒TA、广汽埃安;并计划2022年推出MDC100。MDC整体架构图整
131、体架构图MDC不同算力等级产品不同算力等级产品633.5 华为:华为: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 资料来源:汽车之心,华为,HTI 华为 MDC 所采用的Ascend系列芯片,主要有Ascend310和升级版Ascend910两款芯片。Ascend包括训练和推理芯片,用于训练的Asce
132、nd910,半精度(FP16)算力达256TFLOPS,是业界的2倍。用于推理的Ascend310,整型(INT8)算力16TOPS,功耗仅8W。作为一款 AI 芯片,Ascend310的一大亮点就是采用了达芬奇架构(Da Vinci)。达芬奇架构采用 3D Cube,针对矩阵运算做加速,大幅提升单位功耗下的 AI 算力,每个 AI Core 可以在一个时钟周期内实现 4096 个 MAC 操作,相比传统的 CPU 和 GPU 可实现数量级的提升。Ascend910Ascend310架构达芬奇达芬奇半精度(FP16)256 TERA-FLOPS8 TERA-FLOPS整数精度(INT8)512
133、 TERA-OPS16 TERA-OPS最大功耗350W8W制程7nm12nm FFCAscend310芯片逻辑架构芯片逻辑架构Ascend910和和310对比对比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 资料来源:汽车之心,黑芝麻,HTI 黑芝麻系列芯片产品包括华山一号A500、华山二
134、号A1000、A1000L、A1000Pro、A2000。2019年8月,黑芝麻智能发布了华山一号自动驾驶芯片A500,算力5-10TOPS;2020年6月,黑芝麻智能发布华山二号A1000,算力在40-70TOPS,低配版A1000L在16TOPS,高配版A1000Pro则在2021年4月发布,算力达到196TOPS。华山二号A2000是国内首个250T大算力芯片:顶尖7纳米工艺、国产自主知识产权核心IP、满足ASIL B级别的安全认证标准。黑芝麻华山二号 A1000 系列芯片已完成所有车规级认证,已经与上汽通用五菱、江淮等内的多家车企达成量产合作。在黑芝麻最强芯片华山二号 A1000 Pr
135、o 中,搭载了黑芝麻自研的图像处理器和神经网络加速器。其中,神经网络加速器能够让 A1000 Pro 芯片的 INT8 算力达到 106TOPS,INT4 算力达到 196TOPS。华山二号华山二号A1000Pro芯片芯片黑芝麻智能自动驾驶计算芯片产品路线黑芝麻智能自动驾驶计算芯片产品路线653.7 芯驰科技芯驰科技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 资料来源:芯驰科技,HTI 从2019年到2020年,芯驰科技先后发布了V9L/F和V9T自动驾驶芯片,分别可支持ADAS(高级驾驶辅助系统)以及域控制器。面向集成度更高的汽车电子电气架构,未来两年芯驰科技还将陆续推出能够满足更高级别自动驾驶的高算力芯片。2022年,芯驰科技计划发布算力在10-200T之间的自动驾驶芯片V9P/U,该产品拥有更高算力集成,可支持L3级别的自动驾驶。到2023年,芯驰科技将推出具有更高算力的V9S自动驾驶芯片,该芯片面向中央计算平台架构研发,算力高达500-1000T,可支持L4/L5级别的自动驾驶的Robotaxi。芯驰
137、科技在2021世界人工智能大会上发布了基于V9系列芯片开发的全开放自动驾驶平台UniDrive。UniDrive的可扩展性非常强,从L1/L2级别 ADAS到L4/L5级别的Robotaxi的开发都能支持。UniDrive平台平台芯驰科技自动驾驶芯片路线图芯驰科技自动驾驶芯片路线图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 资料来源:芯擎科技,搜狐,HTI 芯擎科技研发的首款7nm智能座舱芯片“龍鷹一号”,已于2021年6月流片成功,对标高通8155芯片。并且“龍鷹一号”即将于2022年底前实现量产上车,目前针对量产车型的各项测试和验证工作已陆续完成。芯擎科技计划2022流片的自动驾驶芯片AD1000,将满足L2+至L5级自动驾驶需求。未来芯擎科技会在自动驾驶领域不断深耕和探索,并且对标最先进的产品。具体来说,仍会采用7nm制程,将具备更高的算力和安全性。龍鷹一号一号芯擎科技产品布局芯擎科技产品布局673.9 国内企业如何破局国内企业如何破局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.市场还未固化,需求和技术路线仍在探索市场还未固化,需求和技术路线仍在探索:目前国内自动驾驶芯片虽然与英伟达等厂商还存在差距,不过从地平线、黑芝麻智能等不断推出的新品来看,芯片算力在持续提升,另外,对于自动驾驶芯片来说,算力并不是唯一标准,效率、软硬结合也很重要。此外,中国自动驾驶芯片除了在质量上不断提升之外,还需
140、要更多的考虑和解决规模量产的问题。2.芯片半导体依然是国内资本青睐的领域芯片半导体依然是国内资本青睐的领域:无论是国家政策,还是投入的资源,现在的中国自上而下都会优先确保芯片所需的各种资源。根据公开数据显示,在过去的两年里,国内芯片半导体领域的年均融资规模都超过了2000亿元,而2022年上半年也有超过800亿元的融资额。像地平线、黑芝麻智能这样的公司,已经被视为英伟达、Mobileye这样深耕自动驾驶芯片公司的国内替代技术方案。3.国内车企的崛起有望推动产业转移:国内车企的崛起有望推动产业转移:比亚迪2022年三季度净利润近百亿元,同比增长三倍不只是比亚迪,以比亚迪为代表的的国内车企正在崛起
141、,国内像蔚来、小鹏汽车和理想汽车,均在大力发展自动驾驶技术。4.A100相关事件加大整机厂对产业链可控担忧:相关事件加大整机厂对产业链可控担忧:2022年8月31日,英伟达称被美国政府要求限制向中国出口两款被用于加速人工智能任务的最新两代旗舰GPU计算芯片A100和H100。几天后,英伟达又发布公告称美国政府已授权向中国出口A100和H100芯片的时间延长到了2023年9月1日。对高端GPU的断供,看似依然是对中国超算和智能计算的进一步封锁,但波及范围已经远远放大,并且技术点的断供还要考虑对上下游的牵连。684.总结总结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 自动驾驶与智能座舱芯片一体化趋势明显,自动驾驶芯片具有高算力发展趋势,向先进制程延伸。三种主流AI芯片中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片,ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。自动驾驶芯片企业中英伟达一枝独秀,特斯拉自研芯片之路难以复制,国内企业需寻求破局机会。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、本研究报告由海通国际分销,海通国际是由海通国际研究有限公司(HTIRL),Haitong Securities India Private Limited(HSIPL),Haitong InternationalJapan K.K.(HTIJKK)和海通国际证券有限公司(HTISCL)的证券研究团队所组成的全球品牌,海通国际证券集团(HTISG)各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。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分析师认证分析师认证Analyst Certification:我,郑宏达,在此保证(i)本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点,并且(ii)我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关;及就此报告中所讨论目标公司的证券,我们(包括我们的家属)在其中均不持有任何财务利益。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,华晋书,在此保证(i)本研究报告中的意见准确反映了我们对本研究中提及的任何或所有目标公司或上市公司的个人观点,并且(ii)我的报酬中没有任何部分与本研究报告中表达的具体建议或观点直接或间接相关;及就此报告中所讨论目标公司的证券,我们(包括我们的家属)在其中均不
150、持有任何财务利益。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利益冲突披露利益冲突披露Conflict of Interest Disclosures海通国际及其某些关联公司可从事投资银行业务和/或对本研究中的特定股票或公司进行做市或持有自营头寸。就本研
152、究报告而言,以下是有关该等关系的披露事项(以下披露不能保证及时无遗漏,如需了解及时全面信息,请发邮件至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).海通证券股份有限公司和/或其子公司(统称“海通”)在过去12个月内参与了002594.CH的投资银行项目。投资银行项目包括:1、海通担任上市前辅导机构、保荐人或主承销商的首次公开发
154、行项目;2、海通作为保荐人、主承销商或财务顾问的股权或债务再融资项目;3、海通作为主经纪商的新三板上市、目标配售和并购项目。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目前或过去12个月内是海通的投资银行业务客户。002594.CH is/was an investment bank clients of Haitong currently or within the past 12 months.英特尔半导体(大连)有限公司,英特尔产品(成都)有限公司 及 600104.CH目前或过去12个月内是海通的客户。海通向客户提供非投资银行业务的证券相关业务服务。英特尔半导体(大连)有限公司,英特尔产品(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江西一诺新材料有限公司目前或过去12个月内是海通的客户。海通向客户提供非证券业务服务。江西一诺新材料有限公司 is/was a client of Haitong currently or within the past 12 months.The client has been provided for non-securities services.海通在过去12个月中获得对002
158、594.CH提供投资银行服务的报酬。Haitong received in the past 12 months compensation for investment banking services provided to 002594.CH.海通预计将(或者有意向)在未来三个月内从002594.CH获得投资银行服务报酬。Haitong expects to receive,or intends to seek,compensation for investment banking services in the next three months from 002594.CH.海通在过去
159、的12个月中从江西一诺新材料有限公司 及 上海汽车集团金控管理有限公司获得除投资银行服务以外之产品或服务的报酬。Haitong has received compensation in the past 12 months for products or services other than investment banking from 江西一诺新材料有限公司 and 上海汽车集团金控管理有限公司.海通担任002594.CH有关证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评级定义评级定义(从从2020年年7月月1日开始执行日开始执行):海通国际(以下简称“HTI”)采用相对评级系统来为投资者推荐我们覆盖的公司:优于大市、中性或弱于大市。投资者应仔细阅读HTI的评级定义。并且HTI发布分析师观点的完整信息,投资者应仔细阅读全文而非仅看评级。在任何情况下,分析师的评级和研究都不能作为投资建议。投资者的买卖股票的决策应基于各自情况(比如投资者的现有持仓)以及其他因素。分析师股票评级分析师股票评级优于大市优于大市,未来12-18个月内预期相对基准指数涨幅在10%以上,基准定义如下中性中性,未来12-18个月内预期
161、相对基准指数变化不大,基准定义如下。根据FINRA/NYSE的评级分布规则,我们会将中性评级划入持有这一类别。弱于大市弱于大市,未来12-18个月内预期相对基准指数跌幅在10%以上,基准定义如下各地股票基准指数:日本各地股票基准指数:日本 TOPIX,韩国韩国 KOSPI,台湾台湾 TAIEX,印度印度 Nifty100,美国美国 SP500;其他所有中国概念股其他所有中国概念股 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评级分布评级分布Rating Distribution74APPENDIX 2截至截至2022年年12月月31日日海通国际股票
167、研究评级分布海通国际股票研究评级分布优于大市优于大市中性中性弱于大市弱于大市(持有持有)海通国际股票研究覆盖率89.4%9.2%1.5%投资银行客户*5.2%7.3%8.3%*在每个评级类别里投资银行客户所占的百分比。上述分布中的买入,中性和卖出分别对应我们当前优于大市,中性和落后大市评级。只有根据FINRA/NYSE的评级分布规则,我们才将中性评级划入持有这一类别。请注意在上表中不包含非评级的股票。此前的评级系统定义此前的评级系统定义(直至直至2020年年6月月30日日):买入买入,未来12-18个月内预期相对基准指数涨幅在10%以上,基准定义如下中性中性,未来12-18个月内预期相对基准指
168、数变化不大,基准定义如下。根据FINRA/NYSE的评级分布规则,我们会将中性评级划入持有这一类别。卖出卖出,未来12-18个月内预期相对基准指数跌幅在10%以上,基准定义如下各地股票基准指数:日本各地股票基准指数:日本 TOPIX,韩国韩国 KOSPI,台湾台湾 TAIEX,印度印度 Nifty100;其他所有中国概念股其他所有中国概念股 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海通国际非评级研究:海通国际非评级研究:海通国际发布计量、筛选或短篇报告,并在报告中根据估值和其他指标对股票进行排名,或者基于可能的估值倍数提出建议价格。这种排名或建议价格并非为了进行股票评级、提出目标价格或进行基本面估值,而仅供参考使用。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.海通国际海通国际A股覆盖股覆盖:海通国际可能会就沪港通及深港通的中国A股进行覆盖及评级。海通证券(600837.CH),海通国际于上海的母公司,也会于中国发布中国A股的研究报
175、告。但是,海通国际使用与海通证券不同的评级系统,所以海通国际与海通证券的中国A股评级可能有所不同。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.海通国际海通国际优质优质100 A股股(Q100)指数指数:海通国际Q1
177、00指数是一个包括100支由海通证券覆盖的优质中国A股的计量产品。这些股票是通过基于质量的筛选过程,并结合对海通证券A股团队自下而上的研究。海通国际每季对Q100指数成分作出复审。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评级免责声明条款:评级免责声明条款:尽管海通国际的信息供货商(包括但不限于MSCI ESG Research LLC及其联属公司(ESG方)从其认为可靠的来源获取信息(信息),ESG方均不担保或保证此处任何数据的原创性,准确性和
179、/或完整性,并明确表示不作出任何明示或默示的担保,包括可商售性和针对特定目的的适用性。该信息只能供阁下内部使用,不得以任何形式复制或重新传播,并不得用作任何金融工具、产品或指数的基础或组成部分。此外,信息本质上不能用于判断购买或出售何种证券,或何时购买或出售该证券。即使已被告知可能造成的损害,ESG方均不承担与此处任何资料有关的任何错误或遗漏所引起的任何责任,也不对任何直接、间接、特殊、惩罚性、附带性或任何其他损害赔偿(包括利润损失)承担任何责任。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盟浪义利盟浪义利(FIN-ESG)数据通免责声明条款:数据通免责声明条款:在使用盟浪义利(FIN-ESG)数据之前,请务必仔细阅读本条款并同意本声明:第一条 义利(FIN-ESG)数据系由盟浪可持续数字科技有限责任公司(以下简称“本公司”)基于合法取得的公开信息评估而成,本公司对信息的准确性及完整性不作任何保证。对公司的评估结果仅供参考,
184、并不构成对任何个人或机构投资建议,也不能作为任何个人或机构购买、出售或持有相关金融产品的依据。本公司不对任何个人或机构投资者因使用本数据表述的评估结果造成的任何直接或间接损失负责。第二条 盟浪并不因收到此评估数据而将收件人视为客户,收件人使用此数据时应根据自身实际情况作出自我独立判断。本数据所载内容反映的是盟浪在最初发布本数据日期当日的判断,盟浪有权在不发出通知的情况下更新、修订与发出其他与本数据所载内容不一致或有不同结论的数据。除非另行说明,本数据(如财务业绩数据等)仅代表过往表现,过往的业绩表现不作为日后回报的预测。第三条 本数据版权归本公司所有,本公司依法保留各项权利。未经本公司事先书面
185、许可授权,任何个人或机构不得将本数据中的评估结果用于任何营利性目的,不得对本数据进行修改、复制、编译、汇编、再次编辑、改编、删减、缩写、节选、发行、出租、展览、表演、放映、广播、信息网络传播、摄制、增加图标及说明等,否则因此给盟浪或其他第三方造成损失的,由用户承担相应的赔偿责任,盟浪不承担责任。第四条 如本免责声明未约定,而盟浪网站平台载明的其他协议内容(如盟浪网站用户注册协议盟浪网用户服务(含认证)协议盟浪网隐私政策等)有约定的,则按其他协议的约定执行;若本免责声明与其他协议约定存在冲突或不一致的,则以本免责声明约定为准。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重要免责声明:重要免责声明:非印度证券的研究报告非印度证券的研究报告:本报告由海通国际证券集团有限公司(“HTISGL”)的全资附属公司海通国际研究有限公司(“HTIRL”)发行,该公司是根据香港证券及期货条例(第571章)持有第4类受规管活动(就证券提供意见)的持牌法团。该研究报告在HTISGL的全资附属公司Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”)的协助下发行,HTIJKK是由日本关东财务局监管为投资顾问。印度证券的研究报告:印度证券的研究报告
195、:本报告由从事证券交易、投资银行及证券分析及受Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)监管的Haitong Securities IndiaPrivate Limited(“HTSIPL”)所发行,包括制作及发布涵盖BSE Limited(“BSE”)和National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)上市公司(统称为印度交易所)的研究报告。HTSIPL于2016年12月22日被收购并成为海通国际证券集团有限公司(“HTISG”)的一部分。所有研究报告均以海通国际为名作为全球品牌,经许可由海通国际证
196、券股份有限公司及/或海通国际证券集团的其他成员在其司法管辖区发布。本文件所载信息和观点已被编译或源自可靠来源,但HTIRL、HTISCL或任何其他属于海通国际证券集团有限公司(“HTISG”)的成员对其准确性、完整性和正确性不做任何明示或暗示的声明或保证。本文件中所有观点均截至本报告日期,如有更改,恕不另行通知。本文件仅供参考使用。文件中提及的任何公司或其股票的说明并非意图展示完整的内容,本文件并非/不应被解释为对证券买卖的明示或暗示地出价或征价。在某些司法管辖区,本文件中提及的证券可能无法进行买卖。如果投资产品以投资者本国货币以外的币种进行计价,则汇率变化可能会对投资产生不利影响。过去的表现
197、并不一定代表将来的结果。某些特定交易,包括设计金融衍生工具的,有产生重大风险的可能性,因此并不适合所有的投资者。您还应认识到本文件中的建议并非为您量身定制。分析师并未考虑到您自身的财务情况,如您的财务状况和风险偏好。因此您必须自行分析并在适用的情况下咨询自己的法律、税收、会计、金融和其他方面的专业顾问,以期在投资之前评估该项建议是否适合于您。若由于使用本文件所载的材料而产生任何直接或间接的损失,HTISG及其董事、雇员或代理人对此均不承担任何责任。除对本文内容承担责任的分析师除外,HTISG及我们的关联公司、高级管理人员、董事和雇员,均可不时作为主事人就本文件所述的任何证券或衍生品持有长仓或短
198、仓以及进行买卖。HTISG的销售员、交易员和其他专业人士均可向HTISG的相关客户和公司提供与本文件所述意见相反的口头或书面市场评论意见或交易策略。HTISG可做出与本文件所述建议或意见不一致的投资决策。但HTIRL没有义务来确保本文件的收件人了解到该等交易决定、思路或建议。请访问海通国际网站 ,查阅更多有关海通国际为预防和避免利益冲突设立的组织和行政安排的内容信息。非美国分析师披露信息:非美国分析师披露信息:本项研究上海品茶上列明的海通国际分析师并未在FINRA进行注册或者取得相应的资格,并且不受美国FINRA有关与本项研究目标公司进行沟通、公开露面和自营证券交易的第2241条规则之限制。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分发和地区通知:分发和地区通知:除非下文另有规定,否则任何希望讨论本报告或者就本项研究中讨论的任何证券进行任何交易的收件人均应联系其所在国家或地区的海通国际销售人员。香港投资者的通知事项:香港投资者的通知事项:海通国际证券股份有限公司(“HTISCL”)负责分发该研究报告,HTI
215、SCL是在香港有权实施第1类受规管活动(从事证券交易)的持牌公司。该研究报告并不构成证券及期货条例(香港法例第571章)(以下简称“SFO”)所界定的要约邀请,证券要约或公众要约。本研究报告仅提供给SFO所界定的“专业投资者”。本研究报告未经过证券及期货事务监察委员会的审查。您不应仅根据本研究报告中所载的信息做出投资决定。本研究报告的收件人就研究报告中产生或与之相关的任何事宜请联系HTISCL销售人员。美国投资者的通知事项:美国投资者的通知事项:本研究报告由HTIRL,HSIPL或HTIJKK编写。HTIRL,HSIPL,HTIJKK以及任何非HTISG美国联营公司,均未在美国注册,因此不受美
216、国关于研究报告编制和研究分析人员独立性规定的约束。本研究报告提供给依照1934年“美国证券交易法”第15a-6条规定的豁免注册的美国主要机构投资者(“Major U.S.Institutional Investor”)和机构投资者(”U.S.Institutional Investors”)。在向美国机构投资者分发研究报告时,HaitongInternational Securities(USA)Inc.(“HTI USA”)将对报告的内容负责。任何收到本研究报告的美国投资者,希望根据本研究报告提供的信息进行任何证券或相关金融工具买卖的交易,只能通过HTI USA。HTI USA位于340 M
217、adison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173,电话(212)351-6050。HTI USA是在美国于U.S.Securities and Exchange Commission(“SEC”)注册的经纪商,也是Financial Industry Regulatory Authority,Inc.(“FINRA”)的成员。HTIUSA不负责编写本研究报告,也不负责其中包含的分析。在任何情况下,收到本研究报告的任何美国投资者,不得直接与分析师直接联系,也不得通过HSIPL,HTIRL或HTIJKK直接进行买卖证券或相关金融工具的交易。本研究报告中出现的HS
218、IPL,HTIRL或HTIJKK分析师没有注册或具备FINRA的研究分析师资格,因此可能不受FINRA第2241条规定的与目标公司的交流,公开露面和分析师账户持有的交易证券等限制。投资本研究报告中讨论的任何非美国证券或相关金融工具(包括ADR)可能存在一定风险。非美国发行的证券可能没有注册,或不受美国法规的约束。有关非美国证券或相关金融工具的信息可能有限制。外国公司可能不受审计和汇报的标准以及与美国境内生效相符的监管要求。本研究报告中以美元以外的其他货币计价的任何证券或相关金融工具的投资或收益的价值受汇率波动的影响,可能对该等证券或相关金融工具的价值或收入产生正面或负面影响。美国收件人的所有问
219、询请联系:Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th FloorNew York,NY 10173联系人电话:(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中华人民共和国的通知事项:中华人民共和国的通知事项:在中华人民共和国(下称“中国”,就本报告目的而言,不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾)只有根据适用的中国法律法规而收到该材料的人员
233、方可使用该材料。并且根据相关法律法规,该材料中的信息并不构成“在中国从事生产、经营活动”。本文件在中国并不构成相关证券的公共发售或认购。无论根据法律规定或其他任何规定,在取得中国政府所有的批准或许可之前,任何法人或自然人均不得直接或间接地购买本材料中的任何证券或任何实益权益。接收本文件的人员须遵守上述限制性规定。加拿大投资者的通知事项:加拿大投资者的通知事项:在任何情况下该等材料均不得被解释为在任何加拿大的司法管辖区内出售证券的要约或认购证券的要约邀请。本材料中所述证券在加拿大的任何要约或出售行为均只能在豁免向有关加拿大证券监管机构提交招股说明书的前提下由Haitong Internation
234、al Securities(USA)Inc.(“HTIUSA”)予以实施,该公司是一家根据National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations(“NI 31-103”)的规定得到国际交易商豁免(“International Dealer Exemption”)的交易商,位于艾伯塔省、不列颠哥伦比亚省、安大略省和魁北克省。在加拿大,该等材料在任何情况下均不得被解释为任何证券的招股说明书、发行备忘录、广告或公开发行。加拿大的任何证券委员会或类似的监管机构均
235、未审查或以任何方式批准该等材料、其中所载的信息或所述证券的优点,任何与此相反的声明即属违法。在收到该等材料时,每个加拿大的收件人均将被视为属于National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions第1.1节或者Securities Act(Ontario)第73.3(1)节所规定的认可投资者(“Accredited Investor”),或者在适用情况下NationalInstrument 31-103第1.1节所规定的许可投资者(“Permitted Investor”)。新加坡投资者的通知事项:新加坡投资者的通知事项:本研究报告由Haitong I
236、nternational Securities(Singapore)Pte Ltd(“HTISSPL”)公司注册编号201311400G 于新加坡提供。HTISSPL是符合财务顾问法(第110章)(“FAA”)定义的豁免财务顾问,可(a)提供关于证券,集体投资计划的部分,交易所衍生品合约和场外衍生品合约的建议(b)发行或公布有关证券、交易所衍生品合约和场外衍生品合约的研究分析或研究报告。本研究报告仅提供给符合证券及期货法(第289章)第4A条项下规定的机构投资者。对于因本研究报告而产生的或与之相关的任何问题,本研究报告的收件人应通过以下信息与HTISSPL联系:Haitong Internat
237、ional Securities(Singapore)Pte.Ltd50 Raffles Place,#33-03 Singapore Land Tower,Singapore 048623电话:(65)6536 192084APPENDIX 2日本投资者的通知事项:日本投资者的通知事项:本研究报告由海通国际证券有限公司所发布,旨在分发给从事投资管理的金融服务提供商或注册金融机构(根据日本金融机构和交易法(“FIEL”)第61(1)条,第17-11(1)条的执行及相关条款)。英国及欧盟投资者的通知事项:英国及欧盟投资者的通知事项:本报告由从事投资顾问的Haitong International
238、 Securities Company Limited所发布,本报告只面向有投资相关经验的专业客户发布。任何投资或与本报告相关的投资行为只面对此类专业客户。没有投资经验或相关投资经验的客户不得依赖本报告。Haitong International SecuritiesCompany Limited的分支机构的净长期或短期金融权益可能超过本研究报告中提及的实体已发行股本总额的0.5。特别提醒有些英文报告有可能此前已经通过中文或其它语言完成发布。澳大利亚投资者的通知事项:澳大利亚投资者的通知事项:Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,
239、Haitong International Securities Company Limited和Haitong InternationalSecurities(UK)Limited分别根据澳大利亚证券和投资委员会(以下简称“ASIC”)第03/1102、03/1103或03/1099号规章在澳大利亚分发本项研究,该等规章免除了根据2001年公司法在澳大利亚为批发客户提供金融服务时海通国际需持有澳大利亚金融服务许可的要求。ASIC的规章副本可在以下网站获取:www.legislation.gov.au。海通国际提供的金融服务受外国法律法规规定的管制,该等法律与在澳大利亚所适用的法律存在差异。印
240、度投资者的通知事项:印度投资者的通知事项:本报告由从事证券交易、投资银行及证券分析及受Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)监管的Haitong Securities IndiaPrivate Limited(“HTSIPL”)所发布,包括制作及发布涵盖BSE Limited(“BSE”)和National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(统称为印度交易所)研究报告。本项研究仅供收件人使用,未经海通国际的书面同意不得予以复制和再次分发。版权所有:海通国际证券集团有限公司2019年。保留所有权利。
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:/