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智能駕駛涉及人機交互、視覺處理、智能決策等，核心是 AI 算法和芯片。伴隨汽車電子化提速，汽車半導體加速成長，2017 年全球市場規模 288 億美元（+26%），遠高於整車銷量增速（+3%），其中佔比最高的為功能芯片 MCU（66 億美元，佔比 23%），隨後還包括功率半導體（21%）、傳感器（13%）等。
本期的智能內參，我們推薦中信證券的報告《 從“汽車電子”到“無人駕駛” 》，詳解汽車主控+功能芯片，並詳細闡述汽車芯片產業格局。如果想收藏本文的報告全文（汽車芯片：從“汽車電子”到“無人駕駛”），可以在智東西頭條號回覆關鍵詞“nc308”獲取。
以下為智能內參整理呈現的乾貨：
汽車半導體按種類可分為功能芯片 MCU（Microcontroller Unit）、功率半導體（IGBT、MOSFET 等）、傳感器及其他。根據Strategy Analytics，在傳統燃油汽車中，MCU 價值量佔比最高，為 23%；在純電動車中，MCU 佔比僅次於功率半導體，為 11%。DIGITIMES 預測，功能芯片 MCU 市場規模有望從2017 年 66 億美元穩步提升至 2020 年 72 億美元。
▲全球汽車銷量（萬輛）
▲全球汽車半導體市場規模（億美元）
▲燃油汽車半導體按種類分類
▲純電動汽車半導體按種類分類
▲汽車功能芯片市場規模（億美元）
傳統汽車的功能芯片僅適用於發動機控制、電池管理等局部功能無法滿足高數據量的智能駕駛相關運算。近年來，伴隨智能駕駛滲透率提升，全球芯片巨頭紛紛進軍汽車產業，推出具備 AI 計算能力的主控芯片。主控芯片市場規模有望快速成長，IHS預測 2020 年可達 40 億美元。
▲汽車芯片：主控芯片&功能芯片
▲汽車主控芯片市場規模（億美元）
主控芯片巨頭具有較強的 AI 計算優勢，功能芯片廠商具有豐富的汽車產業鏈經驗，兩大陣營之間兼併收購及聯盟合作頻發。截至目前，英偉達已與全球 370+整車廠、一級供應商達成合作；英特爾收購 Mobileye 切入汽車產業；高通曾意圖收購恩智浦等。
▲汽車芯片市場格局
一、主控芯片：算力持續增長
智能駕駛涉及人機交互、視覺處理、智能決策等，AI 算法和芯片是核心。據恩智浦統計，目前一輛高端汽車已經搭載超過 1 億行代碼，遠超飛機、手機、互聯網軟件等，未來伴隨自動駕駛的滲透率及級別提升，汽車搭載的代碼行數將呈現指數級增長。自動駕駛軟件計算量已經達到 10 個 TOPS（Tera Operations Per Second，萬億次操作每秒）量級。傳統汽車 MCU 的算力難以滿足自動駕駛汽車的計算要求，GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片進入汽車市場。
▲汽車已經搭載超過 1 億行代碼
▲汽車搭載的代碼行數指數級增長
▲典型汽車 MCU 的算力
▲英偉達 GPU SoC 的算力
全球無人駕駛領導者包括谷歌、百度、特斯拉、奧迪等，從這些廠商的自動駕駛主控模塊的 SoC 芯片架構或可一窺汽車芯片發展方向。
谷歌 Waymo ：採用英特爾 CPU+Altera FPGA 方案，英飛凌 MCU 作為通信接口。谷歌 Waymo 的計算平臺採用英特爾 Xeon 12 核以上 CPU，搭配 Altera 的 Arria
系列 FPGA，並採用英飛凌的 Aurix 系列 MCU 作為 CAN 或 FlexRay 網絡的通信接口 。
▲谷歌 Waymo 的計算平臺架構
百度 Apollo：恩智浦/英飛凌/瑞薩 MCU+賽靈思 FPGA/英偉達 GPU。百度無人駕駛樣車採用 IPC（Industrial Personal Computer，工控機）方案，但工控機的體積和功耗難以滿足量產化要求，因而百度也推出了適合於量產的域控制器嵌入式方案。將各個傳感器的原始數據接入到 Sensor Box 中，在 Sensor Box 中完成數據的融合，再將融合後的數據傳輸到計算平臺上進行自動駕駛算法處理。百度自動駕駛專用計算平臺 ACU（Apollo Computing Unit）定義了三個系列產品：MLOC（高精定位，MCU）、MLOP（高精定位+環境感知，MCU+FPGA）、MLOP2（高精定位+環境感知+決策規劃，MCU+GPU）。
▲百度 Apollo 的工控機計算平臺架構
▲ 百度 Apollo 的域控制器計算平臺架構
特斯拉：從 Mobileye ASIC 到英偉達 GPU。2014 年特斯拉發佈 Autopilot 1.0，搭載 1 個前置攝像頭、1 個後置倒車攝像頭（不參與輔助駕駛）、1 個前置雷達、12個超聲波傳感器，視覺芯片採用 MobileyeEyeQ3，主控芯片採用 NVIDIA Tegra 3。2016 年底特斯拉發佈 Autopilot 2.0，搭載 3 個前置攝像頭（不同視角廣角、長焦、中等）、4 個側邊攝像頭（左前、右前、左後、右後）、1 個後置攝像頭、1 個前置雷達（增強版）、12 個超聲波傳感器（傳感距離增加一倍），主控芯片採用NVIDIADrive PX 2，處理速度為 Autopilot 1.0 的 40 倍。
▲Mobileye EyeQ3 芯片架構
▲英偉達 Drive PX2 芯片架構
奧迪：Mobileye ASIC+英偉達 GPU+Altera FPGA+英飛凌 MCU 的多芯片集成方案。全新奧迪 A8 公開了自己的 zFAS 控制器方案。zFAS 共有四塊高性能的處理器：1）Mobileye 的 EyeQ3 負責視覺信息處理，包括交通標誌識別、行人識別、碰撞提醒、車道線檢測等；2）英偉達的 Tegra K1 SoC 負責 360°環視影像；3）Altera 的Cyclone 5 FPGA 負責傳感器融合、地圖融合、輔助泊車等；4）英飛凌的 Aurix 系列 MCU 用於交通擁堵控制、輔助駕駛等。
▲奧迪 A8 的計算平臺架構
在汽車主控芯片領域，GPU 仍將保持通用汽車主控芯片的主流地位，FPGA作為有效補充，ASIC 將成終極方向。當前人工智能及智能駕駛算法尚未定型，GPU 作為通用加速器，預計仍將在相當長一段時間內保持其汽車主控芯片的主流地位；FPGA 作為硬件加速器，料將成為 GPU 的有效補充；將來如果全部或部分智能駕駛算法得以固化，ASIC 將成為最優性價比的終極選擇。
▲汽車主控芯片趨勢圖
1、英偉達：GPU 壟斷優勢，從智能座艙到自動駕駛
英偉達收入淨利潤快速增長，汽車為長期動力。英偉達是 GPU 領域龍頭，常年保持超70%市佔率。英偉達 2018 財年（對應 2017 自然年）收入 97.1 億美元，同比+40.6%；淨利潤 30.5 億美元，同比+82.9%。
▲全球獨顯 GPU 市場份額(2009-2017)
▲英偉達營業收入（百萬美元）
▲英偉達淨利潤（百萬美元）
英偉達數字座艙計算機 Drive CX：利用先進 3D 導航、高分辨率數字儀表組、自然語音處理及圖像處理實現駕駛輔助功能。Drive CX 的內核是基於 Maxwell 架構的 Tegra X1 SoC，此外還有選配置為 Tegra K1 SoC。DRIVE CX 的主要功能包括：1）自然語言處理，通過語音識別完成地址查詢、呼叫聯繫人等功能；2）3D 導航和信息娛樂，為眾多應用程序提供高分辨率、高幀率的圖形顯示；3）全數字儀表組，通過儀表組或抬頭顯示 HUD 提供豐富的圖形顯示；4）環繞視覺，利用複雜的運動恢復結構（SFM）技術和先進的拼接技術，改善魚眼鏡頭的圖像渲染、減少重影現象，並可在高精細模型中渲染出一輛虛擬汽車，實現逼真的環繞視覺效果；5）對接 Android Auto，擁有 Android 智能手機或 iPhone 的駕駛員可以輕鬆訪問自己的移動設備，與地圖、搜索和音樂等應用進行互動。
▲英偉達數字座艙計算機 Drive CX
英偉達自動駕駛汽車平臺 Drive PX：將深度學習、傳感器融合和環繞視覺相結合，力求改變駕駛體驗。Drive PX 的主要功能包括：1）傳感器融合，可以融合來自 12 個攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器的數據；2）計算機視覺和深度神經網絡，適用於運行 DNN（Deep Neural Network，深度神經網絡）模型，可實現智能檢測和跟蹤；3）端到端高清製圖，可快速創建並不斷更新高清地圖；4）軟件開發工具包 DriveWorks，包含了可供參考的應用程序、工具和庫模塊。
▲英偉達自動駕駛汽車開發平臺 Drive PX
2、英特爾：積極兼併收購，進軍自動駕駛專用芯片
英特爾傳統業務增長乏力，進軍汽車領域創造業績新增長點。英特爾曾經是世界上最大的半導體芯片製造商。據 PassMark 統計，2017Q1 英特爾佔據全球 CPU 行業的市場份額為 80%。近年隨著智能手機的興起與個人電腦市場的景氣降低，芯片主業收入增速明顯下降，公司營業收入被三星電子超越。公司曾嘗試生產了手機處理器但最後表現失利，並不得不解散了負責該業務的部門。近年來，英特爾通過大量收購積極佈局無人駕駛、物聯網、人工智能、VR 等新興領域，創造業績的新增長點，力圖實現從傳統芯片製造商向多元解決方案提供商轉型。
▲全球 CPU 市場份額(2004-2017)
▲英特爾營業收入（百萬美元）
▲英特爾淨利潤（百萬美元）
▲英特爾按業務類別拆分營業收入（百萬美元）
▲英特爾近三年收購動向
英特爾收購 Mobileye：全球視覺 ADAS 領導者。Mobileye 是全球視覺 ADAS 市場領導者之一，掌握 ADAS 市場 80%份額，擁有豐富的視覺 ADAS 產品。Mobileye 的專有軟件算法和 EyeQ 芯片能對視覺信息進行詳細分析並預測與其他車輛、行人、自行車或其他障礙物的可能碰撞，還能夠檢測道路標記、交通標誌和交通信號燈。截至 2017 年底，Mobileye的產品已經被用於 27 個整車廠的 313 款車型，當年出貨量 870 萬顆。2017 年 3 月英特爾以 153 億美元收購 Mobileye，打造英特爾車隊。車隊將包括各種汽車品牌和車型，以展示其多功能性和適應性。L4 級車輛將被部署在美國、以色列和歐洲進行測試。
▲Mobileye EyeQ5 將助力汽車實現 L4-L5 級無人駕駛
▲英特爾的“車到雲”系統方案
英特爾收購 Altera：自動駕駛 FPGA 芯片已經量產。目前全球 FPGA 市場主要被 Xilinx和 Altera 瓜分，合計佔有近 90%的市場份額，合計專利達到 6000 多項。Altera 的 FPGA產品共有四大系列，分別是頂配的 Stratix 系列（近萬美元）、成本與性能平衡的 Arria 系列（2000~5000 美元）、廉價的 Cyclone 系列（10~20 美元）、以及 MAX 系列 CPLD。英特爾2015 年宣佈完成對 Altera 的收購，幫助高速增長的數據中心與 IoT 業務。
▲2016 年 FPGA 市場份額分佈
3、高通：憑藉通信優勢，從信息娛樂到車聯網
高通傳統業務收入下滑，積極進行新興產業佈局。高通為全球智能手機 SoC 龍頭。在汽車領域，高通提供的解決方案包括：1）車載資訊系統，為汽車優化制定的蜂窩網解決方案；2）駕駛數據平臺，智能收集和分析來自不同汽車傳感器的數據，使汽車實現精準定位，監控和學習駕駛模式，感知周圍環境，已經準確與外界共享此平臺的信息；3）資訊娛樂，提供 3D 導航、在線媒體播放和駐車輔助支持，以及語音、人臉和終端識別等功能；4）電動汽車無線充電，推出 Qualcomm Halo WEVC 無線充電解決方案。
▲全球智能手機 SoC 市場份額(2016-2017)
▲高通營業收入（百萬美元）
▲高通淨利潤（百萬美元）
▲高通的新興產業佈局
高通推出車載信息娛樂系統解決方案。驍龍汽車平臺信息娛樂系統現分為極簡（Select）、高端（High）和頂級（Premium）方案。極簡方案可以支持 3 個顯示屏，包括信息娛樂系統、儀表和抬頭顯示（HUD）；高端層級可以支持多達 4 個顯示屏，副駕駛或後座娛樂可以擁有單獨的屏幕，同時還支持頂級音頻、低時延無線傳輸高清視頻、環視處理，深度學習與計算機視覺處理可分辨附近的障礙物和行人；頂級方案可以支持多達 6 個顯示屏，包括儀表、信息娛樂系統、HUD、副駕駛、後座（兩個不同的屏幕）。2017 年 CES 展上，參展的瑪莎拉蒂硬件上搭載定製的驍龍汽車解決方案，包括驍龍汽車級處理器、Gobi3G/4G LTE 無線調制解調器、Wi-Fi 和藍牙模塊等。另一輛參展車克萊斯勒 Portal，安裝了松下車載娛樂概念系統，此係統將以最新版本的安卓汽車以及高通公司驍龍芯片為工作基礎 。
▲驍龍 602A 汽車處理器
高通推出車聯網芯片組，支持 LTE 及 DSRC 車聯網驍。驍龍 X5 LTE 支持 LTE 車聯網，速度可達 4 類，下行速率為 150 Mbps，上行速度為 50 Mbps。驍龍 X12 LTE 支持速度高達10 類，支持下行速率高達 60 MHz 3x CA（450Mbps）到網絡上行鏈路中的 40MHz 2x CA（100Mbps）。驍龍 X16 LTE 調制解調器支持高達 1 Gbps 的峰值下載速度，有助於滿足下一代智能網聯汽車的連接需求和使用案例，包括高清地圖更新、實時交通和路況信息的連接導航、軟件升級、Wi-Fi 熱點和多媒體流。此外，高通於 2017 年 9 月推出了基於第三代合作伙伴計劃（3GPP）版本 14 規範的全球首款蜂窩車到車（C-V2X）商用解決方案，高通9150 C-V2X 芯片組。該芯片組包括運行智能交通系統（ITS）V2X 堆棧的應用處理器以及硬件安全模塊（HSM），預計在 2018 年下半年上市，最早於 2019 年實現量產並向車廠供貨。C-V2X 同時支持 DSRC 和 LTE 通信，為車輛提供周圍環境信息、非視距（NLOS）場景下的信息。
二、功能芯片：技術較為成熟，格局穩中有變
功能芯片市場較為成熟、格局較為穩定。據 Strategy Analytics 統計，2016 年全球車載MCU 安裝量超 25 億，平均每輛汽車安裝 25~30 個 MCU。2016 年全球汽車 MCU 市場 TOP5分別為恩智浦（14%）、英飛凌（11%）、瑞薩電子（10%）、意法半導體（8%）、德州儀器（7%）。相比於消費芯片及一般工業芯片，汽車芯片的工作環境更為惡劣：溫度範圍可寬至-40~155℃、高振動、多粉塵、電磁干擾等。由於涉及人身安全問題，汽車芯片對於可靠性及安全性的要求也更高，一般設計壽命為 15 年或 20 萬公里。“車規級”芯片需要經過嚴苛 的認證流程，包括可靠性標準 AEC-Q100、質量管理標準 ISO/TS 16949、功能安全標準 ISO26262 等。一款芯片一般需要 2~3 年時間完成車規認證並進入整車廠供應鏈；而一旦進入之後，一般也能擁有長達 5-10 年的供貨週期。高安全與高可靠性標準、長供貨週期、與中下游零部件廠商和整車廠長久的合作關係是目前汽車芯片格局穩定的主要原因。
▲汽車級芯片 vs 消費類、工業級芯片
▲全球主要汽車 MCU 公司概況
▲2016 年全球汽車 MCU 市場份額
功能芯片市場格局亦存變數：1）傳統功能芯片廠商在保持原有份額的基礎上，積極拓展主控芯片，如恩智浦 Bluebox、英飛凌 Aurix、瑞薩 R-Car 等；2）功能芯片廠商之間通過兼併收購整合優勢，如恩智浦收購飛思卡爾、英飛凌意圖收購意法半導體等；3）半導體巨頭亦希望通過收購功能芯片廠商獲取車載技術及渠道經驗，如英特爾收購 Mobileye，高通曾意圖收購恩智浦等。
恩智浦：提供完整汽車半導體解決方案，Bluebox 平臺支持 L4 級自動駕駛。
汽車電子佈局：恩智浦汽車半導體產品覆蓋 MCU 和 MPU、車載網絡、媒體和音頻處理、智能電源驅動器、能源與電源管理、傳感器、系統基礎芯片、駕駛員輔助收發器、汽車安全等。
自動駕駛平臺：恩智浦 BlueBox 是一款自動駕駛開發平臺，集成了 S32V234 汽車視覺和傳感器融合處理器、S2084A 嵌入式計算處理器、S32R27 雷達微控制器。BlueBox 可完成多傳感器融合（毫米波雷達、視覺、激光雷達、車聯網），支撐 L4級自動駕駛，功耗小於 40W，算力達 90,000 DMIPS（Dhrystone Million Instructions executed Per Second，百萬條指令每秒）。
視覺芯片：S32V234 視覺處理器，擁有 CPU(4 顆 ARM CortexA53 和 1 顆 M4)、3D GPU(Vivante GC3000)和視覺加速單元(2 顆 APEX-2vision accelerator)，支持
4 路攝像頭。可用於前視攝像頭、後視攝像頭、環視系統、傳感器融合系統等，能實時 3D 建模，計算能力為 50GFLOPs。同時，S32V234 芯片預留了支持毫米波
雷達、激光雷達、超聲波的接口，可實現多傳感器數據融合，最高可支持 ISO26262ASIL-C 標準。
雷達芯片：S32R27 雷達處理器，採用兩個 e200z7 32 位 CPU 和兩個 32 位鎖步模式 e200z4，能夠支持自適應巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點探測等功能。
▲恩智浦營業收入（百萬美元）
▲恩智浦淨利潤（百萬美元）
▲恩智浦 Bluebox 自動駕駛開發平臺
英飛凌：覆蓋集成電路與功率半導體，視覺及雷達芯片支持 ADAS 功能。
汽車電子佈局：英飛凌汽車半導體產品覆蓋車身半導體、汽車安全、底盤總成、動力總成、混合動力汽車和電動車、有源天線等。
自動駕駛平臺：英飛凌推出 Aurix 自動駕駛域控制器，可完成傳感器信號融合（雷達、攝像頭、超聲波和激光雷達）、計算最佳駕駛策略，並觸發汽車中的執行器，支持增強型 ADAS 功能，如交通輔助、自主避障等。
視覺芯片：可實現車道偏離預警、前向碰撞預警、交通標誌識別、行人識別等 ADAS功能。
雷達芯片：1）77GHz 遠程雷達系統，採用 SiGe（硅鍺）技術保證高頻功能和耐用性，可用於避撞系統；2）24GHz 近/中程雷達系統，同樣採用 SiGe（硅鍺）技術，可用於盲點監測系統。
車內 3D 攝像頭芯片：英飛凌推出 3D 圖像傳感器芯片 Real3 系列產品，採用飛行時間（ToF）相機測量 3D 環境，可識別駕駛員行為並將此信息傳遞給 ADAS，還可以提升 HMI 體驗如手勢識別等 。
▲英飛凌營業收入（百萬歐元）
▲英飛凌淨利潤（百萬歐元）
▲英飛凌 Aurix 自動駕駛控制器架構圖
瑞薩：多品類車載 MCU 和 SoC，R-Car 平臺支持 L4 級自動駕駛。
汽車電子佈局：瑞薩汽車半導體產品覆蓋片上系統（SoC）、電源管理、電池管理、功率器件、通信器件、視頻和顯示等。
自動駕駛平臺：瑞薩推出自動駕駛 SoC R-Car，採用 ARM CPU 和 PowerVR GPU，可擴展的硬件平臺可覆蓋入門級（R-Car E 系列）、中級（R-Car M 系列）及高級（R-Car H 系列），支持多種開源軟件（安卓、QNX、Linux、Windows、Genivi等）。此外，還有車外攝像頭芯片（R-Car V 系列）、車內攝像頭芯片（R-Car T 系列）、智能座艙芯片（R-Car D 系列）、車聯網芯片（R-Car W 系列）等。
▲瑞薩營業收入（億日元）
▲瑞薩淨利潤（億日元）
▲瑞薩 R-Car 硬件及軟件平臺
意法半導體：安全主導的半導體制造商，ADAS 產品覆蓋視覺、雷達、車聯網。
汽車電子佈局：意法半導體的汽車半導體產品覆蓋高級輔助駕駛系統 ADAS、車身舒適系統、底盤和安全系統、新能源汽車、娛樂系統、移動服務、動力系統、通信和網絡等。
視覺芯片：可用於前視、後視、側視、以及車內攝像頭的信號處理。此外，意法半導體與 Mobileye 合作開發 EyeQ 系列芯片，負責芯片製造技術、專用存儲器、高速接口電路和系統封裝設計，以及總體安全架構設計。
雷達芯片：1）77GHz 遠程雷達系統，STRADA770 單芯片收發器，可覆蓋76-81GHz，可用於自適應巡航 ACC、自動制動 AEB、碰撞預警 FCW、換道輔助LCA、行人檢測 PD 等功能；2）24GHz 短程雷達系統，STRADA431 芯片，包含一個發射器和三個接收器，適用於盲區檢測 BSD、換道輔助 LCA、泊車輔助 PA、倒車側方檢測 RCTA、碰撞緩解制動 CMB 等。
車聯網芯片：基於DSRC的 V2X解決方案，意法半導體和以色列V2X廠商 Autotalks於 2014 年開始合作研發 V2X 芯片組。在 2018CES 上展出的 V2X 解決方案整合了意法半導體的 Telemaco3 車載信息服務平臺和 Autotalks 的 CRATON2 芯片組。
▲意法半導體營業收入（百萬美元）
▲意法半導體淨利潤（百萬美元）
▲意法半導體 ADAS 系統
德州儀器：提供開放式 ADAS SoC 解決方案。
汽車電子佈局：德州儀器的汽車半導體產品覆蓋高級輔助駕駛系統 ADAS、信息娛樂系統與儀表組、車身電子裝置與照明、HEV/EV 和動力系統等。
自動駕駛平臺：德州儀器 ADAS 主要產品是 TDAx 系列，包括 TDA2x、TDA3x、TDA2Eco 三款 SoC，基於異構硬件和通用軟件架構，可提供可擴展的開放式 ADAS解決方案。TDA2x 於 2013 年 10 月發佈，主要面向中到中高級市場，配置了 2 顆ARM Cortex-A15 內核與 4 顆 Cortex-M4 內核、2 顆 TI 定浮點 C66xDSP 內核、4顆 EVE 視覺加速器核心，以及 ImaginationSGX544GPU，主要應用於前置攝像頭信息處理，包括車道報警、防撞檢測、自適應巡航以及自動泊車系統等。TDA3x於2014 年 10 月發佈，主要面向中到中低級市場，其縮減了包括雙核 A15 及SGX544GPU，主要應用在後置攝像頭、2D 或 2.5D 環視等，可支持車道線輔助、自適應巡航控制、交通標誌識別、行人與物體檢測、前方防碰撞預警和倒車防碰撞預警等多種 ADAS 算法。
傳感器芯片：包括攝像頭芯片（前視、後視、側視、環視）、雷達芯片（遠程、短程、多模式）、掃描激光雷達芯片、超聲波芯片，以及傳感器融合芯片等。
▲德州儀器營業收入（百萬美元）
▲德州儀器淨利潤（百萬美元）
▲德州儀器 TDAx 產品對比
智東西認為， 汽車從“功能機”進化為“智能機”，從“汽車電子”到“無人駕駛”。戰略看好智能駕駛產業鏈中汽車芯片為其中的核心元器件。從全球範圍看，佈局汽車芯片產業的巨頭公司包括：英偉達、英特爾、高通等；潛在的兼併收購標的包括：英飛凌等。國內公司從車載娛樂系統等安全等級要求較低的產品入手，有望逐漸從後裝滲透至前裝、從國產整車廠滲透至合資車廠。
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