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1、 计算机计算机|证券研究报告证券研究报告 行业深度行业深度 2023 年年 9 月月 2 日日 强于大市强于大市 相关研究报告相关研究报告 eVTOL，跨越地与天的界限，跨越地与天的界限20230829 计算机计算机 6 月观点月观点20230605 数据要素深度一数据要素深度一20230528 中银国际证券股份有限公司中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格具备证券投资咨询业务资格 计算机：计算机计算机：计算机 证券分析师：杨思睿证券分析师：杨思睿(8610)66229321 证券投资咨询业务证书编号：S01 联系人：刘桐彤联系人：刘桐彤(8610)83949

2、543 一般证券业务证书编号：S39 特斯拉特斯拉 FSD 加速产业落地，加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来自动驾驶奇点有望到来 智能驾驶专题报告一 近期，埃隆近期，埃隆 马斯克在推特宣布，特斯拉将在马斯克在推特宣布，特斯拉将在 2023 年推出年推出 L4-L5 级全自动驾级全自动驾驶汽车，从驶汽车，从 V12 版本开始，版本开始，FSD 将去掉将去掉 Beta 后缀，预示后缀，预示 FSD 将成为正式版，将成为正式版，自动驾驶产业步入快车道。特斯拉自动驾驶产业步入快车道。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产业中具备

3、领先优势。我们通过研究特斯拉模式使其在产业中具备领先优势。我们通过研究特斯拉 FSD 产业链，前瞻把产业链，前瞻把握产业发展趋势以及相关受益标的。握产业发展趋势以及相关受益标的。2023 年底，特斯拉有望实现年底，特斯拉有望实现 L4-L5 级自级自动驾驶，产业链有望迎来动驾驶，产业链有望迎来 ChatGPT 时刻。特斯拉时刻。特斯拉 FSD 产业链主要涉及芯片、产业链主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统。算力环节，服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统。算力环节，车厂出于成本车厂出于成本和自研大模型的安全考虑，自建算力中心或为主流路径。传感和自

4、研大模型的安全考虑，自建算力中心或为主流路径。传感器环节，头部厂商研发实力优势突出。操作系统环节，自动驾驶开发平台数器环节，头部厂商研发实力优势突出。操作系统环节，自动驾驶开发平台数量急剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。特斯拉人形机器人与自动驾驶量急剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。特斯拉人形机器人与自动驾驶汽车同源，汽车同源，Optimus 已实现与已实现与 FSD 底层模块打通，底层模块打通，ADAS 视觉在人型机器人视觉在人型机器人上复用的逻辑得到验证。计算机视觉算法有望成为人形机器人产业大规模落上复用的逻辑得到验证。计算机视觉算法有望成为人形机器人产业大规模落地的关键。地的关键。支

5、撑评级的要点支撑评级的要点 自动驾驶步入快车道，市场规模高速增长。自动驾驶步入快车道，市场规模高速增长。政策加速自动驾驶商业化落地。2023 年 6 月工信部发文，支持 L3 及以上级别的自动驾驶的商业化应用。技术角度看，目前 L3 级别所需的视觉+雷达+导航地图已趋于成熟。2023 年 Q1自动驾驶 L2+的市场份额同比增长 600%。特斯拉特斯拉 FSD 具备领先优势，有望具备领先优势，有望 23 年底实现高阶自动驾驶。年底实现高阶自动驾驶。特斯拉采用BEV+Transformer 路径，相比传统 2D 直视图+CNN 方案，大模型赋能下，感知结果更加连续、稳定。并且特斯拉影子模式能够加速

6、数据采集，使大模型训练效果更优。反映在商业模式上，特斯拉 FSD 销量增长率以及定价远超同类企业。作为产业先导，特斯拉 2023 年底有望实现 L4-L5 级自动驾驶，产业链有望步入高阶自动驾驶阶段。特斯拉特斯拉 FSD 产业链产业链主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统。及自动驾驶操作系统。特斯拉 FSD 芯片为自研。算力环节，自动驾驶产生海量数据需求，算力需求有望 4 年超 5 倍增长，但出于成本和自研大模型的安全考虑，自建算力中心或为主流路径。传感器环节，激光雷达芯片化的主要难点在于集成难度大，头部厂商研发实

7、力较为强劲，优势突出；而毫米波雷达市场格局较为稳定，国外厂商占据大部分份额。车载摄像市场，舜宇光学份额最大。操作系统环节，自动驾驶开发平台数量急剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。机器人与自动驾驶汽车同源，计算机视觉算法有望成机器人与自动驾驶汽车同源，计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关为产业大规模落地的关键。键。特斯拉人形机器人发布，有望于 2024 年实现量产，马斯克表示，自动驾驶汽车与机器人本质上相同，Optimus 实现与 FSD 底层模块打通。ADAS 视觉在人型机器人上复用的逻辑得到验证。目前制约机器人实现大规模落地的原因之一在于其售价较高，而 ADAS 算法复用能够显著降低成

8、本，计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。自动驾驶产业链，算力环节建议关注具备较多算力储备的厂商如商汤科技；自动驾驶产业链，算力环节建议关注具备较多算力储备的厂商如商汤科技；操作系统环节建议关注实现跨平台适配的厂商如中科创达；机器人与自动驾操作系统环节建议关注实现跨平台适配的厂商如中科创达；机器人与自动驾驶同源，计算机视觉有望成为产业化落地关键，驶同源，计算机视觉有望成为产业化落地关键，建议关注虹软科技等。建议关注虹软科技等。评级面临的主要风险评级面临的主要风险 FSD 技术研发不及预期；相关政策法规推进力度不及预期;产业链相关环节技术突破不及预期。2023 年 9 月 2 日 特斯拉

9、FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 2 目录目录 自动驾驶产业高速发展，特斯拉自动驾驶产业高速发展，特斯拉 FSD 具备领先优势具备领先优势.4 自动驾驶技术趋于成熟，产业发展有望步入快车道.4 大模型加速自动驾驶研发，影子模式提升数据采集效率.5“硬件预埋软件付费”实现量价齐升.7 特斯拉布局特斯拉布局 FSD 全产业链，技术壁垒加深全产业链，技术壁垒加深.9 特斯拉 FSD 产业链梳理.9 服务器与数据中心：算力需求有望 4 年超 5 倍增长，自建智算中心或为主流路径.10 传感器：多传感器融合成为主流方案.12 自动驾驶操作系统：跨平台适配能力或为制胜关键.16 人型机器人与人型

10、机器人与 FSD 技术同源，视觉算法有望成为产业大规模落地关键技术同源，视觉算法有望成为产业大规模落地关键 18 市场规模高速增长，特斯拉人形机器人 2024 年有望实现量产.18 OPTIMUS实现与 FSD 底层模块打通，计算机视觉算法有望成为大规模落地关键.19 投资建议投资建议.21 风险提示风险提示.22 5XnMVYlZfWrVuYoW7NaO7NpNpPpNoNiNpPuNiNoOmQ8OqRqQMYsRpNvPrNvN2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 3 图表目录图表目录 图表图表 1.2023 年我国自动驾驶相关政策年我国自动驾

11、驶相关政策.4 图表图表 2.全球自动驾驶汽车渗透率预测全球自动驾驶汽车渗透率预测.5 图表图表 3.特斯拉特斯拉 FSD 步入自研时代步入自研时代.6 图表图表 4.BEV+transformer 架构架构.6 图表图表 5.特斯拉影子模式加速数据采集特斯拉影子模式加速数据采集.7 图表图表 6.特斯特斯拉销量增长处于领先地位拉销量增长处于领先地位.8 图表图表 7.主流车企主流车企 ADAS 多采用一次性销售模式多采用一次性销售模式.8 图表图表 8.FSD 售价不断提升售价不断提升.8 图表图表 9.特斯拉驾驶软件特斯拉驾驶软件、服务等、服务等收入收入不断提升不断提升.8 图表图表 10

12、.自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统.9 图表图表 11.特斯拉特斯拉 FSD 产业链分为感知、决策和执行三大模块产业链分为感知、决策和执行三大模块.10 图表图表 12.自动驾驶数据生成量呈高速增长态势自动驾驶数据生成量呈高速增长态势.10 图表图表 13.国内自动驾驶渗透率有望快速提升国内自动驾驶渗透率有望快速提升.11 图图表表 14.主流车企多采用自建智算中心主流车企多采用自建智算中心.11 图表图表 15.2021-2023 国际与国内传感器市场规模及增速国际与国内传感器市场规模及增速.12 图表图表 16.多传感器融合方案多传感器融合方案.

13、12 图表图表 17.激光雷达具备高分辨率激光雷达具备高分辨率.13 图表图表 18.毫米波雷达与激光雷达相互补充毫米波雷达与激光雷达相互补充.13 图表图表 19.特斯拉采用摄像头作为主要传感器特斯拉采用摄像头作为主要传感器.14 图表图表 20.2023 年年 1-5 月激光雷达国内厂商市场份额月激光雷达国内厂商市场份额.14 图表图表 21.毫米波雷达市场份额毫米波雷达市场份额.15 图表图表 23.2022 年年 1-2 月车载摄像头出货份额月车载摄像头出货份额.16 图表图表 24.2030 年年单车软件价值有望大幅提升单车软件价值有望大幅提升.16 图表图表 25.跨平台适配能力有

14、望成为厂商制胜关键跨平台适配能力有望成为厂商制胜关键.17 图表图表 26.2021-2027 年国内机器人市场规模高速增长年国内机器人市场规模高速增长.18 图表图表 27.特斯拉人型机器人发布特斯拉人型机器人发布.19 图表图表 28.机器人与自动驾驶汽车同源机器人与自动驾驶汽车同源.19 图表图表 29.国内厂商计算机视觉领域具备相应技术积累国内厂商计算机视觉领域具备相应技术积累.20 图表图表 30.FSD 产业链相关上市公司产业链相关上市公司.21 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 4 自动驾驶产业高速发展，特斯拉自动驾驶产业高速发展，

15、特斯拉 FSD 具备领先优势具备领先优势 自动驾驶技术趋于成熟，产业发展有望步入快车道自动驾驶技术趋于成熟，产业发展有望步入快车道 政策加持，自动驾驶商业化落地加速政策加持，自动驾驶商业化落地加速。2015 年国务院出台中国制造 2025，将无人驾驶作为汽车产业未来转型升级的方向之一。2020 年 10 月，中国交通运输部发布的公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范（征求意见稿）对自动驾驶专用道和自动驾驶专用公路的建设提出规范性要求，包括但不限于对高精度地图、定位设施、通信设施、交通标志标线、路测计算设施等作出功能、性能及部署要求，为自动驾驶全路段商业化落地提供了全面的基础设施支持。2023

16、 年 6 月工信部发文，支持 L3 及以上级别的自动驾驶的商业化应用，自动驾驶规章制度确立。同时，各地纷纷发布政策加速自动驾驶商业化落地。2023 年北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室宣布，在京开放智能网联乘用车 车内无人 商业化试点，只要企业达到相应要求，即可在示范区面向公众提供常态化的自动驾驶付费出行服务。政策支持下，自动驾驶步入快车道。图表图表 1.2023 年我国自动驾驶相关政策年我国自动驾驶相关政策 资料来源：工信部官网，经济信息化委官网，交通委官网，中银证券 自动驾驶技术成熟，市场规模高速增长。自动驾驶技术成熟，市场规模高速增长。根据黑芝麻智能科技联合创始人兼总裁刘卫红的发言，自

17、动驾驶需要综合各项技术，视觉+雷达+导航地图基本可实现 L3 级的自动驾驶功能。视觉方面,采用以 transformer 为基础架构的大模型视觉网络凭借全局感知能力、注意力机制和多模态特征融合能力能够更好实现目标检测等功能。传感器层面，多传感器融合开始逐步应用。导航地图层面，厘米级和环境交互信息的导航地图开始使用。从 2020 年起，以谷歌为代表开始了厘米级地图的测绘工作，2022 年 11 月，中国卫星导航系统宣布北斗导航系统具备提供厘米级定位能力。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 5 随着自动驾驶各项技术的协同发展，越来越多的新车型开始搭载自

18、动驾驶功能。德国奥迪、宝马、戴姆勒等汽车制造商已经推出了配备 L3 自动驾驶技术的车型。据乘车联与科瑞咨询联合发布的2023 年 5 月汽车智能网联洞察报告，2023 年 Q1 自动驾驶 L2+的市场份额同比增长 600%。图表图表 2.全球自动驾驶汽车渗透率预测全球自动驾驶汽车渗透率预测 资料来源：ICV，中银证券 大模型加速自动驾驶研发，影子模式提升数据采集效率大模型加速自动驾驶研发，影子模式提升数据采集效率 2014 年特斯拉推出第一版年特斯拉推出第一版 Autopilot,主要针对自动辅助驾驶。主要针对自动辅助驾驶。HW1.0 采用了与博世合作的毫米波雷达、与 Mobileye 合作的

19、 EyeQ3 芯片和 NVIDIA Tegra3，其中算法主要由 Mobileye 提供。HW2.0 时代，特斯拉与英伟达合作，采用其 DrivePX2 芯片，传感器和摄像头数量大幅提升。2017 年特斯拉发布增强型 Autopilot,并增加了更多辅助驾驶功能。2019 年特斯拉步入自研时代，首次推出自研自动驾驶芯片年特斯拉步入自研时代，首次推出自研自动驾驶芯片 HW3。同年 9 月，特斯拉启动 FSD 早期访问项目,部分车主可试用初始版本的 FSD。2020 年 特斯拉获得加州自动驾驶试点测试许可,能够实现在公路上进行无人监管的自动驾驶测试。2021 年 7 月，特斯拉在美国开始 FSD

20、预订，Autopilot订阅 FSD 199 美金/月，增强版 Autopilot(EAP)订阅 FSD 99 美金/月。2022 年，特斯拉推出 FSD Beta的增强版本,大大提高自动驾驶的安全性和舒适性，4 月特斯拉 CEO 埃隆-马斯克表示，已向美国 10万多用户推出了其全自动驾驶（FSD）软件的测试版本。2023 年，HW4.0 将迎来全新升级，公司有望在年底推出 FSD 完整版本，实现 L4-L5 级别自动驾驶。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 6 图表图表 3.特斯拉特斯拉 FSD 步入自研时代步入自研时代 资料来源：特斯拉官网，中

21、银证券整理 BEV+Transformer 路径加速自动驾驶研发。路径加速自动驾驶研发。特斯拉在 2021 年采用了 BEV+Transformer 路径，成功将多个 2D 图像和传感器信息转化为一个 3D 的向量空间，为更全面的感知提供了新的途径。在 BEV大范围应用前，业内常采用“2D 直视图+CNN”方案，即通过相机收集到 2D 图像，由雷达收集到 3D 图像，感知数据基于每个传感器的位置形成放射图像，不同感知结果通过 CNN（卷积神经网络）进行后融合，通过大量计算统一升维到 3D，形成符合 3D 状态下车机行驶的坐标系，但这种方法缺少时间信息，并且感知与预测的连续性也难以确认。而 BE

22、V（Birds Eye View）通过鸟瞰式视角或坐标系，将视觉信息由图像空间端到端地转换到 BEV 空间下。Transformer 采用交叉注意力机制，相比传统神经网络（如 CNN），可以直接进行 2D、3D 不同序列之间的转换，能够更加全面地在空间时序上建模，形成时序融合下的 4D 空间信息，从而使感知结果更加连续、稳定。图表图表 4.BEV+transformer 架构架构 资料来源：Telsa 2022 AI day 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 7 影子模式加速数据采集，训练质量有望大幅提升。影子模式加速数据采集，训练质量有望大幅提

23、升。特斯拉影子模式的运作方式是在有人驾驶状态下，运行自动驾驶系统和传感器，系统虽不参与车辆控制，但仍持续进行模拟决策，并把决策与驾驶员行为进行对比。两者不一致时，系统将场景判定为“极端工况”，进而触发数据回传。因而特斯拉的使用用户越多,收集的数据就越多。大模型的训练依赖海量数据的提供，提供的数据越多，训练质量就越优异。根据特斯拉官方数据，截止至 2023 年特斯拉股东大会，FSD Beta 的累计行驶里程已接近2 亿英里，呈加速增长态势。据 Lex Friedman 发布的数据显示，截至 2020 年 1 月 16 日，特斯拉的所有汽车行驶里程达到 191 亿英里，其中自动驾驶里程为 22 亿

24、英里。相比之下，同时期 waymo 路测里程约为 2000 万英里，特斯拉于数据储备方面具明显优势。图表图表 5.特斯拉影子模式加速数据采集特斯拉影子模式加速数据采集 资料来源：Teslarati，中银证券 “硬件预埋软件付费硬件预埋软件付费”实现实现量价齐升量价齐升“硬件预埋软件付费硬件预埋软件付费”模式带动收入快速增长模式带动收入快速增长。传统 OEM 通常以销售新车获取盈利，车企发展受到销售汽车数量的制约。特斯拉采用“硬件预埋软件付费”的方式，以售出的硬件为基础，在平台加成下，推出软件包、软件订阅服务等功能，将商业模式拓展到汽车全生命周期，实现销售数量与价格的双重提升：（1）FSD 订阅

25、模式下，特斯拉销量增长率远超采用一次性销售模式的车企。订阅模式下，特斯拉销量增长率远超采用一次性销售模式的车企。在全球 ADAS 市场，多数车企仍采取随车售卖、一次性付费的销售模式。丰田、奔驰、大众等主流品牌的 ADAS 系统均未开启订阅模式。2022 年特斯拉汽车销量增长率达 40.3%，而奔驰、丰田等品牌销量增长率分别为-15.0%和 0.0%。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 8 （2）FSD 更新迭代，定价稳步提升。更新迭代，定价稳步提升。特斯拉通过 OTA 对 FSD 进行不断升级，售价持续增长，从2015 年的 2500 美元提升到

26、2022 年的 15000 美元，7 年内定价提升了 12500 美元。同样采用订阅模式的车企中，小鹏推出了 XNGP，定价为 9800 元/年或 39800 元/永久；蔚来推出订阅模式的 NOP+一次性选装的 NIO Pilot，定价分别为 380 元/月和 39000 元/永久。特斯拉在定价方面显著高于同类车企。图表图表 6.特斯拉销量增长处于领先地位特斯拉销量增长处于领先地位 图表图表 7.主流车企主流车企 ADAS 多采用一次性销售模式多采用一次性销售模式 资料来源：特斯拉官网，中银证券 资料来源：前瞻产业研究院，中银证券 图表图表 8.FSD 售价不断提升售价不断提升 图表图表 9.

27、特斯拉驾驶软件特斯拉驾驶软件、服务等、服务等收入收入不断提升不断提升 资料来源：The Verge，官媒，中银证券 资料来源：公司年报，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 9 特斯拉布局特斯拉布局 FSD 全产业链，技术壁垒加深全产业链，技术壁垒加深 特斯拉特斯拉 FSD 产业链梳理产业链梳理 自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统。自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统。硬件平台层主要包括 AI 计算单元、通用计算单元以及控制单元。系统软件运行于车载智能计算基础平台硬件及汽车电子控制单元硬件之上，是针对汽车场景定制的复杂大规模嵌入式系统

28、运行环境，主要包括操作系统内核、虚拟化管理（Hypervisor）、POSIX、系统中间件及服务等。功能软件运行于系统软件之上，通过提取智能驾驶核心共性需求，形成智能驾驶各共性服务功能模块，由应用软件接口、智能驾驶通用模型、功能软件通用框架以及数据抽象组成。车辆应用建立在功能软件基础上，功能软件通过统一应用软件接口为应用软件提供调用和服务。图表图表 10.自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统自动驾驶核心在于硬件平台与车控操作系统 资料来源：CAICV车载智能计算基础平台SOA软件架构白皮书，中银证券 特斯拉特斯拉 FSD 产业链分为感知、决策和执行三大模块，产业链分为感知、决策和执行三大模块

29、，主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统等环节。高清地图以及自动驾驶操作系统等环节。感知模块主要利用车载摄像头和激光雷达等传感器，结合 GPS、IMU、北斗等导航模块，实时收集车辆周围的各类数据信息。特斯拉摄像头供应商主要为恩智浦，毫米波雷达包括博世和 Arbe 等，原先超声波雷达供应商为博世等（model Y 移除超声波雷达）。在将感知系统收集到的数据传输到决策模块后，决策系统通过芯片、AI 算法以及高精度地图等，对传输的数据进行处理和分析，从而生成相应的路径规划和决策信号。特斯拉决策芯片为自研设计，采用纯视觉路线，通过

30、AI 模型完成目标检测和路线规划等相关决策。在执行模块接收到来自感知和决策的数据和信号后，根据相应信息执行各项行车决策，如刹车、警示等操作。特斯拉执行模块主要包括方向盘执行机构、人车交互系统等，供应商包括均胜电子，福田机电等。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 10 图表图表 11.特斯拉特斯拉 FSD 产业链分为感知、决策和执行三大模块产业链分为感知、决策和执行三大模块 资料来源：百度有驾,中银证券整理 服务器与数据中心：算力需求有望服务器与数据中心：算力需求有望 4 年超年超 5 倍增长，自建智算中心或为主流路径倍增长，自建智算中心或为主流路径

31、 随着自动驾驶的快速发展随着自动驾驶的快速发展,数据生成量呈高速增长态势，其核心驱动来自以下几个方面：数据生成量呈高速增长态势，其核心驱动来自以下几个方面：（1）高清摄像头的广泛应用使图像数据量出现几何级增长。根据 CINNO Research 预测，2022 年中国车载摄像头搭载量将同比增长 24.0%，2025 年则将超 1 亿颗，2021-2025 年年复合增长率 CAGR 21.0%。（2）雷达数量也成高速增长态势。根据高工智能汽车研究院的监测数据显示，2022 年 1-9 月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载角雷达（主要是2R/4R方案）交付上险为647.0万颗，同比增长43.

32、2%，平均单车搭载量为 0.5 颗。（3）更精细的车辆运动学数据采集以及存储时间的延长也导致这数据量的快速增多。以当前主流的SAE自动驾驶等级（L1-5）为例，L2级别的ADAS系统，需要4-10PB的数据和1000-5000核的计算资源；L3 级别的 ADAS 系统，需要 50-100PB 的海量数据和 5000-25000 核的计算资源；到了 L5 级别实现完全自动驾驶，需要超过 2EB 级别的数据量。自动驾驶采集数据量呈现出高速增长态势。图表图表 12.自动驾驶数据生成量呈高速增长态势自动驾驶数据生成量呈高速增长态势 资料来源：未来智库，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 F

33、SD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 11 算力需求有望算力需求有望 4 年超年超 5 倍增长。倍增长。数据量的激增带动算力需求增长，我们对于自动驾驶的算力需求做了相应测算。算力需求与具备自动驾驶功能的汽车数量呈正相关。根据智研咨询的我国自动驾驶行业现状及发展前景分析，2021 年我国乘用车市场销量为 2148.2 万辆，其中 L2 级别汽车销量为365.6 万辆，渗透率为 17.0%。预计 2025 年我国 L2 级乘用车渗透率有望达 50.0%，销量达到 1305.5万辆，L3 级渗透率为 4.0%。根据地平线联合创始人以及 CTO 黄畅在电动汽车观察家的发言，目前 L2 级自动驾驶需

34、要 10TOPS 左右的算力，L3 需要 100TOPS 以上，而 L4 则需要 1000TOPS。以自动驾驶出货量乘对应算力需求测算，预计 2025 年乘用车算力需求相比 2021 年增长 99.0%。图表图表 13.国内自动驾驶渗透率有望快速提升国内自动驾驶渗透率有望快速提升 资料来源：智研咨询2023-2029年中国汽车自动驾驶行业竞争策略研究及未来前景展望报告，中银证券 自建算力中心或为主流路径。自建算力中心或为主流路径。自动驾驶商业化闭环的关键在于搭建高效、低成本的数据智能体系。从算力需求角度看，自动驾驶的视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算，对算力有着

35、极高的需求，通过自建智算中心，车厂能够获得更多智能计算数据、更灵活地调配资源。从成本层面考虑，自建智算中心相比算力租赁更能节约成本。毫末智行在自有 MANA OASIS 智算中心的加成下，其千亿参数的自动驾驶大模型训练成本只需百卡周级别，训练成本降低 100 倍。同时小鹏汽车 CEO 何小鹏也在微博发文表示，对于智能汽车公司，算力成本将会从今天的亿元级别上升到将来的十亿元级别。因此如果持续使用公有云服务，边际成本将会不断上涨。而如果自行组建智算中心，一次性投资约在数千万到 1 亿元以内，长期来看性价比更高。除此之外，各大车厂纷纷进行自研大模型，拥有自主智算中心可以将模型训练和使用集中在企业私有

36、的智算基础设施上,有利于保护自研模型的安全性。图图表表 14.主流车企多采用自建智算中心主流车企多采用自建智算中心 资料来源：商汤科技官网，小鹏汽车官网，新华网，央广网，山西晚报，澎湃新闻，新浪科技，中银证券 注：日期截至2023年8月14日 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 12 传感器：多传感器融合成为主流方案传感器：多传感器融合成为主流方案 国内传感器市场规模以高于国际速度增长。国内传感器市场规模以高于国际速度增长。根据赛迪顾问 22 年 8 月发布的2022 年智能传感器十大园区报告：2021 年全球传感器市场规模 1710.3 亿美元，

37、其中智能传感器 391.2 亿美元；2021 年中国传感器市场规模2905.2亿元，其中智能传感器1020.4亿元。23年全球市场规模同比增长10.2%，国内市场规模同比增长 19.5%。图表图表 15.2021-2023 国际与国内传感器市场规模及增速国际与国内传感器市场规模及增速 资料来源：赛迪顾问,中银证券 多传感器融合成为主流方案。多传感器融合成为主流方案。自动驾驶传感器生态系统具有代表性的传感器主要包括：激光雷达、毫米波雷达和摄像头。目前除特斯拉坚持纯视觉感知方案以外，多数厂商均采用多传感器融合技术路线，即集成来自不同传感器的数据，如相机、激光雷达和雷达等。多传感器融合可显著提高系统

38、的冗余度和容错性,能够提升决策的快速性和正确性，是目前多数主流车企的选择。图表图表 16.多传感器融合方案多传感器融合方案 资料来源:lumentum，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 13 激光雷达主要由激光发射器、光接收器和信息处理系统组成。激光雷达技术路径的代表是谷歌。激光雷达具有高分辨率、响应速度快、抗干扰性强等优点，可帮助车辆定位实时位置信息，能够显著提升自动驾驶感知层准确性。但同时，激光雷达也存在着易受恶劣天气影响的缺点，并且由于技术尚未成熟，一般只在高端机型上装配。激光雷达目前成本较高，根据沙利文数据，多数激光雷达售价在

39、1000 美元以上。未来随着技术逐步成熟，其成本有望快速下降,实现在更多车型上的渗透。图表图表 17.激光雷达具备高分辨率激光雷达具备高分辨率 资料来源：WAYMO官网，中银证券 毫米波主要用于汽车驾驶辅助领域，如自动泊车、智能巡航等。毫米波雷达能够全天候工作，即使在不良天气、夜晚等环境下也可以发挥作用，并且其技术相对成熟，成本相对激光雷达较低。但在探测精度和抗电磁干扰方面，激光雷达胜于毫米波雷达。因此，毫米波雷达与激光雷达相互补充。通常，4D 毫米波雷达被认为可以直接替代一些低线束的激光雷达。图表图表 18.毫米波雷达与激光雷达相互补充毫米波雷达与激光雷达相互补充 资料来源：百度有驾，中银证

40、券 摄像头利用计算机视觉判断周围环境与物体，特斯拉选择其作为主要传感器。摄像头相对廉价,硬件技术较为成熟，并且能够识别物体属性，但相比激光雷达，难以实现精确测距，并且对于视觉系统计算能力要求高。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 14 图表图表 19.特斯拉采用摄像头作为主要传感器特斯拉采用摄像头作为主要传感器 资料来源：特斯拉官网，中银证券 激光雷达：市场规模高速增长，头部厂商优势突出。激光雷达：市场规模高速增长，头部厂商优势突出。根据 Yole Intelligence 发布的2023 年全球车载激光雷达市场与技术报告 显示，2022 年激光雷

41、达在乘用车及 L4 自动驾驶领域（包括 Robotaxi）市场规模同比增长 95%，达 3.17 亿美元。目前国内厂商主要有禾赛科技、图通达、华为技术、速腾聚创，2023 年 1-5 月，上述厂商对应的市场份额分别为 49.4%、27.5%、15.4%、7.4%，份额较为集中。激光雷达芯片化的主要难点在于集成难度大，光学系统精度高，集成电路设计与制造工艺复杂，因此对于厂商的研发投入有较大考验。头部厂商研发实力较为强劲，且未来随着芯片产能的扩大，成本优势有望进一步体现。图表图表 20.2023 年年 1-5 月激光雷达国内厂商市场份额月激光雷达国内厂商市场份额 资料来源：盖世汽车研究院,中银证券

42、 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 15 毫米波雷达市场格局较为稳定，国外厂商占据大部分份额。毫米波雷达市场格局较为稳定，国外厂商占据大部分份额。据 ICV 数据，2022 年中国的车载毫米波雷达市场规模达到了 15.72 亿美元，到 2025 年后有望突破 30 亿美元，年均增速达 24.0%。高工智能汽车研究院数据显示，2022 年中国市场前装标配搭载 ADAS 毫米波雷达交付 1795.27 万颗，同比增长 31.21%。我国毫米波雷达行业集中度较高，国外头部企业占据绝大部分市场份额，2021 年博世、大陆集团、安波福、Veoneer、海拉

43、五家企业占据了我国毫米波雷达 84%的市场份额。前向雷达由于涉及控制功能和功能安全，行业集中度更高，博世、大陆集团、电装三家公司分别占据了 38.4%、36.1%、13.3%的市场份额，合计占比 87.8%。在角雷达领域，据高工智能汽车研究院监测数据显示，2021 年占据中国市场前三的企业分别为博世、海拉、安波福，合计占比达 59.8%。2023 年 Q1，海拉、安波福、维宁尔分别占据了 22.75%、17.04%、15.88%，位列前三，博世与大陆集团分别位列第五和第六。根据 ICV 预测，短期内车载毫米波雷达的竞争格局不会发生较大改变，仍以几家老牌汽车零部件制造商为主。图表图表 21.毫米

44、波雷达市场份额毫米波雷达市场份额 资料来源：盖世汽车研究院,中银证券整理 车载摄像头行业集中度较高，舜宇光学占据国内市场领先优势。车载摄像头行业集中度较高，舜宇光学占据国内市场领先优势。根据智研咨询的2023-2029 年中国车载摄像头行业竞争现状及投资决策建议报告，ADAS 渗透率和智能驾驶等级的提升带动汽车单车摄像头搭载数量快速增加，L2 级别至少需要 6 颗摄像头，L3 级别至少需要 7 颗，而 L4 级别需求量达到 13 颗。2021 年我国车载摄像头市场规模达到 86 亿元，较上年增长 50.88%，预计 2022 年中国车载摄像头市场规模达到 101 亿元，同比增长 17.4%。目

45、前全球车载摄像头行业市场集中度较高，2022 年 1-2 月车载摄像头镜头 TOP10 企业出货总量超过 2000 万，其中舜宇光学出货量最多，达到 1320 万颗，占比 56.2%。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 16 图表图表 23.2022 年年 1-2 月车载摄像头出货份额月车载摄像头出货份额 资料来源：智研咨询,中银证券 自动驾驶操作系统：跨平台适配能力或为制胜关键自动驾驶操作系统：跨平台适配能力或为制胜关键 软件定义汽车，软件软件定义汽车，软件 BOM 有望大幅提升。有望大幅提升。相比传统汽车，智能汽车的产品差异化主要是通过车载软件

46、来实现。根据罗兰贝格发布的智能汽车软件白皮书，从软件开发视角来看，完整的 L3 级自动驾驶算法的代码量将是当前 L2 级自动驾驶算法的 10倍以上，预计单车软件价值从 2022年至 2030年将实现翻倍，其价值占整车硬软件物料清单(BOM)的比例预计将从2022年的的4%-9%增加至2030年的 8%-12%。图表图表 24.2030 年年单车软件价值有望大幅提单车软件价值有望大幅提升升 资料来源：罗兰贝格，中银证券 自动驾驶开发平台数量急剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。自动驾驶开发平台数量急剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。根据 IDC 发布的 IDC MarketShare:自动驾驶

47、开发平台市场份额，2022，2022 年中国自动驾驶平台市场规模达到 5.89 亿元人民币，增速达 106%。不同自动驾驶平台采用的芯片及架构不同，且各主机厂存在差异定制化算法及应用需求，对于 OS 厂商的能力提出更高要求。并且伴随着整车电子电气架构逐渐向集中化演进，传统产业链下，主机厂需要集合多家不同软硬件供应商的模式正在被打破，智能汽车的软件平台正向标准化发展，因此具备跨多个平台适配能力的厂商有望在产业链重构的背景下获得较大优势。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 17 图表图表 25.跨平台适配能力有望成为厂商制胜关键跨平台适配能力有望成为厂

48、商制胜关键 资料来源：中科创达官网，德赛西威官网，经纬恒润官网，四维图新官微，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 18 人型机器人与人型机器人与 FSD 技术同源，视觉算法有望成为产业大规模技术同源，视觉算法有望成为产业大规模落地关键落地关键 市场规模高速增长，特斯拉人形机器人市场规模高速增长，特斯拉人形机器人 2024 年有望实现量产年有望实现量产 市场空间近万亿元，国内市场规模高速增长。市场空间近万亿元，国内市场规模高速增长。根据马斯克介绍未来十年特斯拉人形机规划 500 万台产能，以每台 2 万美元（约合 14.4 万元人民币）售价

49、计算，对应市场空间达 7200 亿元。根据艾媒咨询的2022 年度中国机器人行业发展专题研究报告，2022 年中国机器人市场规模为 1712.4 亿元，预计未来将保持高速增长态势，到 2027 年市场规模为 5949.1 亿元。图表图表 26.2021-2027 年国内机器人市场规模高速增长年国内机器人市场规模高速增长 资料来源：中国机器人产业发展报告，中银证券 特斯拉人形机器人发布，特斯拉人形机器人发布，2024 年有望实现量产。年有望实现量产。2022 年，特斯拉推出人形机器人 Optimus，在 5 月16 日举行的特斯拉 2023 股东大会上，人形机器人展示了集体步行、抓取物品、以及

50、AI 算法精准识别人类动作等功能。Optimus 的目标是替代人类进行重复劳动、危险操作等工作,作为智能助手提高生产力。它将在特斯拉工厂进行移动搬运、零部件装配等试运行,之后可扩展至更复杂环境,成为通用服务型机器人。目前，特斯拉已试制了少量 Optimus 进行算法培训和步态测试。计划在 2023 年小批量应用于工厂，2024 年实现优化后版本的小规模量产。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 19 图表图表 27.特斯拉人型机器人发布特斯拉人型机器人发布 资料来源：特斯拉AI Day，中银证券 Optimus 实现与实现与 FSD 底层模块打通，计

51、算机视觉算法有望成为大规模落地关键底层模块打通，计算机视觉算法有望成为大规模落地关键 机器人与自动驾驶汽车同源，机器人与自动驾驶汽车同源，Optimus 实实现与现与 FSD 底层模块打通。底层模块打通。马斯克在 3 月 1 日举行的特斯拉2023 投资者日活动中表示，自动驾驶汽车与机器人本质上相同。特斯拉 Optimus 搭载了特斯拉在自动驾驶技术上开发的视觉系统、定位系统、自动控制算法等技术，并通过传感器和计算机视觉，利用海量数据持续训练，提升机器人能力。在算力方面，Optimus 搭载了特斯拉 FSD 辅助自动驾驶的AI 运算芯片 Dojo D1。在算法方面，Optimus 采用 FSD

52、 算法，并配备 8 个汽车同款 Aotopilot 摄像头作为传感器，对周围环境进行感知，识别物体、人和障碍物等。图表图表 28.机器人与自动驾驶汽车同源机器人与自动驾驶汽车同源 资料来源：特斯拉AI Day，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 20 计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。目前制约人型机器人实现大规模商业化落地的原因之一在于其售价较高。Agility推出的 Digit 机器人成套价格为 25 万美元，Engineered Arts 推出的人型机器人中，RoboThespia

53、n 入门级 model3 售价为 8.7208 万美元，Ameca 售价为 13.3 万美元。而特斯拉 Optimus 的最终售价预计不会超过 2 万美元（约合 14.4 万元人民币）。特斯拉 FSD 采用BEV+Transformer 纯视觉算法路径，而其机器人同样依赖计算机视觉进行感知，自动驾驶与人形机器人业务有较强协同效应。未来随着机器人与 FSD 算法的大规模复用，Optimus 成本有望显著降低。计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。国内上市公司中，虹软科技在 ADAS 和机器人计算机视觉领域拥有多年的经验和积累，在 Transformer 技术上早有研发。其核心技术包括视觉认

54、知、图像深度恢复、图像分割、三维建模等。目前公司在人物检测和跟踪、人物识别、机器人避障、机器人跟踪特定人或面部、SLAM for Robotics、机器人寻找限定区域的路径行走、机器人帮助拍摄美颜照片及传输、机器人基本的手势交互等方面都研发了相应的引擎。图表图表 29.国内厂商计算机视觉领域具备相应技术积累国内厂商计算机视觉领域具备相应技术积累 资料来源：虹软科技官网，商汤科技官网，旷视科技官网，中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 21 投资建议投资建议 在政策加持以及相应技术逐步成熟的背景下，自动驾驶产业步入快车道。特斯拉 FSD 的B

55、EV+Transformer 模式以及影子模式使其在产业中具备领先优势。2023 年底，特斯拉有望实现 L4-L5级自动驾驶，产业链有望步入高阶自动驾驶阶段。特斯拉 FSD 产业链主要涉及芯片、服务器和数据中心、传感器、高清地图以及自动驾驶操作系统等环节。在算力环节，自动驾驶产生海量数据需求，算力需求有望 4 年超 5 倍增长，但出于成本和自研大模型的安全考虑，自建算力中心或为主流路径。传感器环节，激光雷达芯片化的主要难点在于集成难度大，头部厂商研发实力较为强劲，优势突出；而毫米波雷达市场格局较为稳定，国外厂商占据大部分份额。车载摄像市场，舜宇光学份额最大。操作系统环节，自动驾驶开发平台数量急

56、剧增加，跨平台适配能力或为制胜关键。机器人与自动驾驶汽车技术同源，计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。2023 年 5 月特斯拉人形机器人发布，并有望于 2024 年实现量产。马斯克表示，自动驾驶汽车与机器人本质上相同，Optimus 已实现与 FSD 底层模块打通，ADAS 视觉在人型机器人上复用的逻辑得到验证。目前制约机器人实现大规模落地的原因之一在于其售价较高，而 ADAS 算法复用能够显著降低成本，计算机视觉算法有望成为产业大规模落地的关键。算力环节建议关注具备较多算力储备的厂商如商汤科技；操作系统环节建议关注实现跨平台适配的厂商如中科创达；机器人与自动驾驶同源，计算机视觉有望

57、成为产业化落地关键，建议关注虹软科技、商汤科技。图表图表 30.FSD 产业链相关上市公司产业链相关上市公司 资料来源：中银证券 2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 22 风险提示风险提示 1.FSD 技术研发不及预期。特斯拉 FSD 作为自动驾驶产业中的领先者，对产业发展起到引领作用，如果 FSD 技术突破不及预期，将会影响产业整体发展进程。2.相关政策法规推进力度不及预期。自动驾驶商业化进程依赖相关政策法律法规的推动和实施，如果配套政策落地不及预期，将会影响产业商业化进程。3.产业链相关环节技术突破不及预期。自动驾驶商业化落地需要产业链协同发展

58、，如果相关算力、传感器等环节技术突破不及预期，将会放缓产业落地进程。2023 年 9 月 2 日 特斯拉 FSD 加速产业落地，自动驾驶奇点有望到来 23 披露声明披露声明 本报告准确表述了证券分析师的个人观点。该证券分析师声明，本人未在公司内、外部机构兼任有损本人独立性与客观性的其他职务，没有担任本报告评论的上市公司的董事、监事或高级管理人员；也不拥有与该上市公司有关的任何财务权益；本报告评论的上市公司或其它第三方都没有或没有承诺向本人提供与本报告有关的任何补偿或其它利益。中银国际证券股份有限公司同时声明，将通过公司网站披露本公司授权公众媒体及其他机构刊载或者转发证券研究报告有关情况。如有投

59、资者于未经授权的公众媒体看到或从其他机构获得本研究报告的，请慎重使用所获得的研究报告，以防止被误导，中银国际证券股份有限公司不对其报告理解和使用承担任何责任。评级体系说明评级体系说明 以报告发布日后公司股价/行业指数涨跌幅相对同期相关市场指数的涨跌幅的表现为基准：公司投资评级：公司投资评级：买 入：预计该公司股价在未来 6-12 个月内超越基准指数 20%以上；增 持：预计该公司股价在未来 6-12 个月内超越基准指数 10%-20%；中 性：预计该公司股价在未来 6-12 个月内相对基准指数变动幅度在-10%-10%之间；减 持：预计该公司股价在未来 6-12 个月内相对基准指数跌幅在 10

60、%以上；未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。行业投资评级：行业投资评级：强于大市：预计该行业指数在未来 6-12 个月内表现强于基准指数；中 性：预计该行业指数在未来 6-12 个月内表现基本与基准指数持平；弱于大市：预计该行业指数在未来 6-12 个月内表现弱于基准指数；未有评级：因无法获取必要的资料或者其他原因，未能给出明确的投资评级。沪深市场基准指数为沪深 300 指数；新三板市场基准指数为三板成指或三板做市指数；香港市场基准指数为恒生指数或恒生中国企业指数；美股市场基准指数为纳斯达克综合指数或标普 500 指数。风险提示及免责声明风险提示及免责声明 本报

61、告由中银国际证券股份有限公司证券分析师撰写并向特定客户发布。本报告发布的特定客户包括：1)基金、保险、QFII、QDII 等能够充分理解证券研究报告，具备专业信息处理能力的中银国际证券股份有限公司的机构客户；2)中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队，其可参考使用本报告。中银国际证券股份有限公司的证券投资顾问服务团队可能以本报告为基础，整合形成证券投资顾问服务建议或产品，提供给接受其证券投资顾问服务的客户。中银国际证券股份有限公司不以任何方式或渠道向除上述特定客户外的公司个人客户提供本报告。中银国际证券股份有限公司的个人客户从任何外部渠道获得本报告的，亦不应直接依据所获得的研究报告作出

62、投资决策；需充分咨询证券投资顾问意见，独立作出投资决策。中银国际证券股份有限公司不承担由此产生的任何责任及损失等。本报告内含保密信息，仅供收件人使用。阁下作为收件人，不得出于任何目的直接或间接复制、派发或转发此报告全部或部分内容予任何其他人，或将此报告全部或部分内容发表。如发现本研究报告被私自刊载或转发的，中银国际证券股份有限公司将及时采取维权措施，追究有关媒体或者机构的责任。所有本报告内使用的商标、服务标记及标记均为中银国际证券股份有限公司或其附属及关联公司（统称“中银国际集团”）的商标、服务标记、注册商标或注册服务标记。本报告及其所载的任何信息、材料或内容只提供给阁下作参考之用，并未考虑到

63、任何特别的投资目的、财务状况或特殊需要，不能成为或被视为出售或购买或认购证券或其它金融票据的要约或邀请，亦不构成任何合约或承诺的基础。中银国际证券股份有限公司不能确保本报告中提及的投资产品适合任何特定投资者。本报告的内容不构成对任何人的投资建议，阁下不会因为收到本报告而成为中银国际集团的客户。阁下收到或阅读本报告须在承诺购买任何报告中所指之投资产品之前，就该投资产品的适合性，包括阁下的特殊投资目的、财务状况及其特别需要寻求阁下相关投资顾问的意见。尽管本报告所载资料的来源及观点都是中银国际证券股份有限公司及其证券分析师从相信可靠的来源取得或达到，但撰写本报告的证券分析师或中银国际集团的任何成员及

64、其董事、高管、员工或其他任何个人（包括其关联方）都不能保证它们的准确性或完整性。除非法律或规则规定必须承担的责任外，中银国际集团任何成员不对使用本报告的材料而引致的损失负任何责任。本报告对其中所包含的或讨论的信息或意见的准确性、完整性或公平性不作任何明示或暗示的声明或保证。阁下不应单纯依靠本报告而取代个人的独立判断。本报告仅反映证券分析师在撰写本报告时的设想、见解及分析方法。中银国际集团成员可发布其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告，亦有可能采取与本报告观点不同的投资策略。为免生疑问，本报告所载的观点并不代表中银国际集团成员的立场。本报告可能附载其它网站的地址或超级链接。对于本报告可能

65、涉及到中银国际集团本身网站以外的资料，中银国际集团未有参阅有关网站，也不对它们的内容负责。提供这些地址或超级链接（包括连接到中银国际集团网站的地址及超级链接）的目的，纯粹为了阁下的方便及参考，连结网站的内容不构成本报告的任何部份。阁下须承担浏览这些网站的风险。本报告所载的资料、意见及推测仅基于现状，不构成任何保证，可随时更改，毋须提前通知。本报告不构成投资、法律、会计或税务建议或保证任何投资或策略适用于阁下个别情况。本报告不能作为阁下私人投资的建议。过往的表现不能被视作将来表现的指示或保证，也不能代表或对将来表现做出任何明示或暗示的保障。本报告所载的资料、意见及预测只是反映证券分析师在本报告所

66、载日期的判断，可随时更改。本报告中涉及证券或金融工具的价格、价值及收入可能出现上升或下跌。部分投资可能不会轻易变现，可能在出售或变现投资时存在难度。同样，阁下获得有关投资的价值或风险的可靠信息也存在困难。本报告中包含或涉及的投资及服务可能未必适合阁下。如上所述，阁下须在做出任何投资决策之前，包括买卖本报告涉及的任何证券，寻求阁下相关投资顾问的意见。中银国际证券股份有限公司及其附属及关联公司版权所有。保留一切权利。中银国际证券股份有限公司中银国际证券股份有限公司 中国上海浦东 银城中路 200 号 中银大厦 39 楼 邮编 200121 电话:(8621)6860 4866 传真:(8621)5

67、888 3554 相关关联机构：相关关联机构：中银国际研究有限公司中银国际研究有限公司 香港花园道一号 中银大厦二十楼 电话:(852)3988 6333 致电香港免费电话:中国网通 10 省市客户请拨打：10800 8521065 中国电信 21 省市客户请拨打：10800 1521065 新加坡客户请拨打：800 852 3392 传真:(852)2147 9513 中银国际证券有限公司中银国际证券有限公司 香港花园道一号 中银大厦二十楼 电话:(852)3988 6333 传真:(852)2147 9513 中银国际控股有限公司北京代表处中银国际控股有限公司北京代表处 中国北京市西城区

68、西单北大街 110 号 8 层 邮编:100032 电话:(8610)8326 2000 传真:(8610)8326 2291 中银国际中银国际(英国英国)有限公司有限公司 2/F,1 Lothbury London EC2R 7DB United Kingdom 电话:(4420)3651 8888 传真:(4420)3651 8877 中银国际中银国际(美国美国)有限公司有限公司 美国纽约市美国大道 1045 号 7 Bryant Park 15 楼 NY 10018 电话:(1)212 259 0888 传真:(1)212 259 0889 中银国际中银国际(新加坡新加坡)有限公司有限公司 注册编号 199303046Z 新加坡百得利路四号 中国银行大厦四楼(049908)电话:(65)6692 6829/6534 5587 传真:(65)6534 3996/6532 3371