智能网联汽车产业规模（智能网联汽车行业专题报告）

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智能网联汽车发展再度强化，无人驾驶时代有望开启

11 部委智能汽车发展政策重磅落地

11 部委联合印发《智能汽车创新发展战略》。2 月 24 日，11 部委联合发布《智能汽车创 新发展战略》正式稿，结合工信部于 2019 年 12 月发布的《新能源汽车产业发展规划 （2021-2035 年）》征求意见稿，传达出推动相关产业融合创新的发展逻辑，表现出各部 委间合力促进车联网发展的官方态度。《战略》明确提出，智能汽车不能独立发展，需要 与新能源汽车等其他战略方向融合创新，要将现有汽车产业参与者和其他产业企业培育成 新兴市场主体，加速车联网产业链成熟。

顶层设计为汽车产业指明发展方向，智能化、网联化、车路协同将带动传统汽车产业实现 三大转变：从机械产品向电子信息智能产品转变，从交通工具向智能移动空间和应用终端 转变，从单一从制造业向多产业（汽车制造业、电子产业、互联网产业、信息通信业、交 通产业）融合转变。故而对于产业链所有环节的企业---整车、零部件、互联网厂商、软件、 通信及交通基础设施企业而言，都必须转变传统思维，在新的产业生态体系中寻求新的定 位。

在技术端，由人工操作机械产品转向电子信息系统控制的智能产品。《战略》指出 2025 年发展目标为实现自动驾驶 L3 级规模化生产，L4 在特定环境中市场化应用。目前我国自 主品牌量产车自动驾驶技术水平接近 L2，国外先进自动驾驶水平接近 L3。本次文件指出 要“构建协同开放的智能汽车技术创新体系”，推进车载高精度传感器、车规级芯片、智 能操作系统、车载智能终端、智能计算平台等产品研发与产业化。

2019 年 11 月，罗兰贝格与 21 世纪经济报道联合发布了《中国智能网联发展报告》报告， 预计到 2030 年自动驾驶和智能汽车车端系统的市场规模将达到 5000 亿元，其中芯片、 传感器和软件算法将成为主要贡献者。核心部件价值将从通讯和传统低性能传感器转向计 算平台、算法和高精度传感器，尤其在算法领域，2020-2022 年有望实现快速增长。

在产业端，推广产业融合，加速车路协同，实现“人–车–路–网–云”一体化发展。智 能汽车产业发展包括汽车及电子技术的发展，和依靠智慧道路的建设，实现智能网联汽车 商用化。

此外还将推进高精度时空基准服务和智能汽车基础地图、网络安全、智能出行等新业态。 覆盖全国路网的道路交通地理信息系统、国家智能汽车大数据云控基础平台、车用高精度 时空基准服务能力等，以发展中国标准智能汽车为方向，以建设智能汽车强国为目标，推 动多个产业融合发展。

本次 11 部委的联合印发，体现了各部门将合力推动智能网联汽车行业加速发展，标志着 国家层对产业发展的高度共识和高度协同，强调了发展智能汽车对我国具有重要的战略意 义，有利于技术升级、产业链完善、资金落地的推进。

基础设施建设推进，推动智能网联汽车发展

疫情过后，关注信息化基建推进。据新华社报道，2020 年 2 月 24 日中央政治局会议召开， 会议着力强调了要发挥投资关键作用，加大制造业技术改造和设备更新，加快 5G 商用步 伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，凸显了 5G 对国民经济的 重要性。根据 C114 消息，2 月 22 日工信部召开加快 5G 发展、做好信息通信业复工复产 工作电视电话会议，会议强调，信息通信业是全面支撑经济社会发展的战略性、基础性和 先导性行业，制定和优化 5G 网络建设计划。

追溯 2003 年的“非典”时期，《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》（18 号 文）将房地产业定位为经济发展“支柱产业”，让房地产发展真正进入快车道。而在本次 疫情下，经济社会发展仍需要有新的动力，科技类相关的新型基础设施建设有望成为接下 来驱动 GDP 增长的重点，5G 作为国家战略首当其冲。

根据 2017 年 6 月信息通信研究院发布的《5G 经济社会影响白皮书》显示，在直接产出 方面，5G 商用将为 2020 年带动 4840 亿元的直接产出，2025 年、2030 年将分别增长到 3.3 万亿和 6.3 万亿；在间接产出方面，5G 将拉动各行业发展，2020 年、2025 年、2030 年分别带动 1.2 万亿、6.3 万亿和 10.6 万亿的间接产出。

通信技术向 5G 演进，将推动信息交互和智能决策算力升级。随着通信技术的不断演进， 汽车和交通相关服务由此前的信息服务，向安全与效率服务、以及车路协同和自动驾驶服 务演进，为汽车智能化、网联化的能力提供保障。

5G 道路信息化基础设施建设推进智能网联汽车发展。车联网作为万物互联时代的重要应 用，与 5G 结合已经成为行业发展的必经之路，无人驾驶等技术要求毫秒级的时延和接近 100%（99.9999%）的可靠性，只有通过 5G 网络的支持才能实现。我们认为加速推进 5G 网络建设是实现智能网联汽车的前提，同时伴随 5G 网络建设的优势地位，智能网联汽车 加速也成为推进汽车产业的首选。

11 部委联合发布《智能汽车创新发展战略》也突出了智能交通体系的建设，主要体现在车 用无线通信网络建设，以及智慧化道路基础建设两大方面。具体将建设：

1. 广泛覆盖的车用无线通信网络。统筹公众移动通信网部署，在重点地区、重点路段建 立新一代车用无线通信网络，提供超低时延、超高可靠、超大带宽的无线通信和边缘 计算服务。在桥梁、隧道、停车场等交通设施部署通信网络，并建立信息数据库和多 维监控设施。

2. 智能化道路基础设施规划。智慧化道路基础设施建设将涵盖城市内及城际的智慧灯杆、 智能路标等一系列智能基础设施升级，《战略》指出要分阶段、分区域推进道路基础设 施的信息化、智能化和标准化建设，通过路、车设施的一体化发展，部分功能让“聪 明的路”来替代，中国公路协会自动驾驶工作委员会主任冉斌认为可以降低 90%至 95%的车载成本，从而实现车路协同驾驶商用变现。

充要条件具备，智能网联汽车有望迈入加速发展阶段

汽车销量寒冬期仍在持续。从乘用车的近一年的销售情况来看，自 2018 年 7 月开始，乘 用车销量增速开始呈现负增长趋势，且这一趋势仍在加剧，到 2020 年 1 月同比增速下滑 14.85%，销量寒冬期仍在持续。

为刺激消费，汽车业将加速智能网联化发展，参照智能手机发展，汽车产业也将面临洗牌 期。我们认为，目前来看，汽车整体销量增长乏力，为刺激消费，汽车企业或将加速向智 能网联化方向演进。在此背景下，参照智能手机的发展，汽车产业有望迎来产业洗牌期， 是各车企积极布局自动驾驶技术的动力之一，有助于促进整体汽车智能化、网联化渗透率 的提升。

参照智能手机的发展，11-12 年手机销量增速下滑的同时，智能手机占比迅速攀升。 2011-2012 年，我国手机产量增速下滑明显，但国内智能手机出货量占手机出货量的比重 提高非常迅速，从 2011 年 1 月到 2012 年 12 月，两年的时间由不足 16%提高到约 69%， 增长 53 个百分点。之后智能手机出货占比进一步提升，2014 年 12 个月出货量平均占比 为 86%，2015-2018 年，这个数字继续增长至 88%、93%、94%、94%。

汽车行业洗牌期或将来临，早投入换取先发优势，抢占自动驾驶高地，有望大幅提升车载 端联网渗透率。参照智能手机的发展，11-12 年手机销量增速下滑的同时，智能手机占比 迅速攀升，且 4G 网络加速了智能手机的更新迭代，也同时迎来了手机行业大洗牌。当前 汽车行业发展阶段可类比智能手机时代，整车厂有望谋求先发优势，推动智能网联汽车渗 透率提升。

积极建设智能交通体系，通信技术赋能交通出行，安全和效率提升仍是刚性需求。当前道 路的交通需求处于快速上升期，但道路的交通能力提升却有限，解决行驶安全和效率提升 仍是刚性需求。伴随 V2X 以及 5G 的发展，以自动驾驶为目标的车路协同技术来赋能交通 出行，是未来智能交通的发展方向。当前基于车的辅助驾驶已经商业化，基于道路的路侧 方向有较大发展和提升空间。

实现车路协同，将大幅改善道路交通能力，实现智能交通愿景。在 2019 年 4 月 2 日举办 的大唐高鸿车路协同高峰论坛上，中国智能交通产业联盟理事长王笑京提到，在欧洲的 C-ITS 示范工程测试中，将车路协同的智能交通系统应用于荷兰 A58 高速上，通过仿真测 试，道路通行能力提升 7-10 倍，根据荷兰国家应用科学院 TNO 于 2019 年年初对其进行 的实测数据显示，提升幅度在 1.7 倍，大幅改善道路交通能力。

车企加速推进技术升级，试点城市相继落地

车企积极布局智能网联车，抢占新消费刺激点。我国乘用车销量连续两年出现负增长，市 场进入新阶段，车联网、自动驾驶等作为下一代消费增长点，吸引了各路汽车厂商的目光。 目前国资车企在智能网联车上布局最为积极，一汽、上汽、广汽联合华为、百度、运营商 开发智能网联车，部分搭载车联网系统的车型已实现量产，积累了一定的先发优势。

未来规划明晰，配合上层设计刺激智能网联车产业高速发展。纵观各大国内外车企未来发 展规划，基本都计划在 2020-2022 年在国内投产、量产搭载车联网的商用车型，并投资建 设网联车试验场。结合年初发布的《智能汽车创新发展战略》，未来 V2X 有望与新能源等 技术相结合，引领产业革新。

智能网联示范点、先导区加速建设落成，带动商业化规模化。通过统计各地方市发改委、 工信局、交通局、公安局等发布智能网联汽车示范区/试点规划情况显示，目前全国已有 2 个国家级先导区、10 个国家级示范区，40 余个地方级测试示范点，满足车联网多场景多 环境的测试需求，推动智能网联汽车商业化落地。此外，高速公路是车联网最有可能先行 落地的场景，我国还有 8 个智能网联高速公路在进行试点工作。

当前进展：在地域上，约有 50 余个示范区/试点已覆盖全国所有一线城市及部分二线城市， 其中北京、天津、吉林、江浙沪、武汉等经济发达地区或传统汽车产业重镇普遍对车联网 试点更为积极，开始时间早，后续跟进投入大；在进展上，国家级示范区多数为分期建设， 在 2018 年或以前就已完成规划，目前一期建设基本落成，已发放牌照开展实际道路侧试， 地方级测试点和智能网联高速路侧试项目多数于 2019 年开始建设。

未来预期：根据各地方市发改委、工信局、交通局、公安局等部门发布的规划文件显示， 国家级示范区在 2020 年及以后将普遍进入大规模建设阶段，后期工程有望落地，2021 年 至 2022 年进入全区域覆盖阶段、半开放甚至全开放测试阶段，探索商业化运营模式。通 过统计各地方对于智能网联示范区/试点的规划，大多地方级测试点计划于 2022-2023 年 完成车联网先导区基础设施建设和改造，打造全国城市级大规模智能网联汽车应用示范区， 打造城市级智能网联生态体。未来随着技术进一步成熟，将有更多城市建设智能网联汽车 示范区，现有示范区也有望连接融合成为更大的规模的试点示范区。

智能驾驶推动技术升级，聚焦核心竞争力

智能驾驶产业链包括感知系统、决策系统、执行系统

智能驾驶产业链核心环节包括感知系统、决策系统、执行系统，分别承担环境感知、精准 定位、规划和决策以及控制执行等多个环节。

感知系统：智能驾驶的智慧之眼

主要为智能网联汽车获取更准确、更全面的信息。主要包括摄像头、雷达、高精度地图和 高精度定位等。

1）摄像头、雷达等传感器：

目前超声波雷达的应用已经相对成熟，摄像头、毫米波雷达和激光雷达正随着自动驾驶技 术的发展实现活跃的技术创新。由于各传感器特点不同，各有优劣势，因此多传感器融合 将成为未来趋势。

传感器参与厂商：博世、大陆、德尔福、Velodyne 等国际厂商，以及欧菲科技、舜宇光 学（摄像头），巨星科技、禾赛科技（激光雷达）等国内厂商均在积极布局智能网联传感 器市场。

目前，智能驾驶解决方案主要有两条技术路线：视觉优先路线、多传感器融合路线。 视觉优先路线由“宝马英特尔联盟”提出，该路线倾向于采用低成本的摄像头方案，联盟 还包括菲亚特克莱斯勒、德尔福、大陆、麦格纳、滴滴出行等企业。 多传感器融合路线由“丰田英伟达联盟”提出，该路线更倾向于高成本激光雷达以及毫米 波雷达、超声波雷达、摄像头等多种传感器的融合运用，以应对自动驾驶复杂的应用场景， 联盟企业还包括大众、戴姆勒、博世、采埃孚、Uber 等。

车载摄像头分析：车载镜头多方位拓展扩容车载市场空间

随着驾驶智能化程度不断提升，智能驾驶对于车载摄像头的需求也逐步从后视向侧视、环 视、前视、内视多个方位拓展，用于捕捉外部环境中的车辆、行人、车道线、路标等信息， 以及识别车内驾驶员状态。由于后视摄像头多用于倒车环境监测，其画面覆盖范围小且工 作时间短，而侧视、环视、前视、内视等镜头需要提供稳定的拍摄内容、排除外界干扰并 保持长期工作，因此非后视摄像头对于镜头的质量、性能等都相对于普通摄像头有更高的 要求。

通常，一套完整的 ADAS 系统需包括 6 个摄像头（1 个前视，1 个后视，4 个环视），而 高端智能汽车的摄像头个数可达到 8 个。例如，根据电子发烧友网，特斯拉 Autopilot 搭 载了 3 个前视，2 个侧视和 3 个后视用于视觉感知。随着汽车智能化程度不断提升，根据 Yole 数据，2023 年全球平均每辆汽车搭载摄像头将从 2018 年的 1.7 颗增加至 3 颗，但距 离完整 ADAS 系统所需的摄像头个数仍有差距。据高工智能产业研究院预测，2020 年我 国后视摄像头（1 颗）渗透率为 50%，前视摄像头（1 颗）渗透率为 30%，侧视摄像头（2 颗）渗透率为 20%，内置摄像头（1 颗）渗透率仅有 6%。从不同类型车载摄像头渗透率 来看，我国智能驾驶车载摄像头市场，尤其是高规格车载镜头仍有很大发展空间。

尽管全球汽车需求疲弱，但随着汽车智能化推动单车车载摄像头数量提升，TSR 预计全球 车载摄像头总出货量将由2018年的1.09亿颗增加至2021年的1.43亿颗，对应2019-2021 年 CAGR 为 6.9%。舜宇光学作为全球车载市场龙头企业，2018 年车载镜头出货 3395 万 颗，占全球车载摄像头总出货的 37%；2019 年舜宇车载摄像头同比增长 25%至 5010 万 颗，创历史新高，表明终端车载摄像头需求仍在不断增长。

考虑到车载摄像头，尤其是侧视、环视、前视、内视等镜头对性能要求较高因而对质量要 求更高，据 Allied Market Research 数据，2017 年全球车载摄像头市场规模约 114 亿美 元，2025 年将有望达到 241 亿美元，对应 2018-2025 年复合增长率为 9.7%。中国作为 智能驾驶发展尚在初期的地区，根据 QYResearch 预测，2023 年中国汽车驾驶辅助系统 （ADAS）市场规模将超过 1200 亿元，对应 2018-2023 年复合增速为 37%，其中前装市 场规模约为 950 亿元，后装市场规模约为 250 亿元。

车载显示为人机交互重要窗口，高清多屏趋势下市场规模不断扩大

随着科技时代智能驾驶的发展，消费者对于汽车智能化的需求也在不断提升，车载显示屏 便是实现这一人机交互功能的重要窗口，用于车载导航系统、控制面板、后座视频播放等 等。根据 IHS Markit 数据，2009 年全球车载面板出货量仅有 0.18 亿片，而至 2018 年， 全球车载显示面板出货量已达到 1.62 亿片，同比增长 9.4%，对应 2010-2018 年复合增速 高达 27.6%。并且，中控显示面板已成为车载面板中最重要的应用，2018 年中控显示面 板出货量占比为 48%，仪表板显示次之（38%）。

受宏观经济疲弱影响，根据 Wind 数据，2018 年全球乘用车销量同比下降 2.8%，且疲弱 趋势持续，但随着用户对于屏幕交互要求提高，车载显示也在向着触控、高清、大屏、多 屏等趋势发展。根据 IHS Markit 数据，虽然车载显示面板出货量不及手机面板出货量的 10%，但由于车载面板产品质量要求高、相应单价也高，目前车载显示面板市场规模仅次 于手机显示面板市场。Global Market Insights 预计 2019 年全球汽车显示屏市场规模约为 150 亿美元，2025 年有望增长至 300 亿美元，对应 2020-2025 年年复合增速达到 12%。

2）高精度地图：

高精度地图，即是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别， 数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。高精度地图 将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为两类：第一类是道路数据， 比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。第二类是车道周边的固定对象 信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节， 还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

高精度地图用于自动驾驶的地图匹配、路径规划、特定情况下的自动驾驶，是智能驾驶产 业链中不可缺少的一个环节。从角色定位来看，高精度地图在智能驾驶的作用，已经逐步 脱离单纯地图数据导航的作用，而更多的是与其它传感器融合在一起，发挥环境感知的作 用。高精度地图提供的先验信息能够弥补一般传感器在特定环境下的信息缺失。

高精度地图的主要厂商包括国外的 HERE、TOMTOM 以及国内的四维图新、百度和高德 等。

3）高精度定位

L3 级以上智能驾驶需要厘米级的高精度定位技术。现有的定位技术手段包括卫星导航、 惯性导航和环境特征匹配。智能驾驶中的高精度定位技术，有绝对定位和相对定位之分。 常见的激光雷达、摄像头、超声波雷达、毫米波雷达，都属于相对定位范畴；而 GNSS（全 球卫星导航系统）定位结合 IMU（惯性测量单元）惯性传感器的融合定位，能得到车辆所 处的经纬度信息和当前的姿态信息，反映的是车辆在地球坐标系中的绝对位置，属于绝对 定位。

人口稠密地区的L3级以上自动驾驶的最佳定位技术方案有两种，一种是 4G/5G定位方案， 另一种是汽车传感器融合定位方案（radar camera lidar map）。在人口稀少地区，不适 合大规模铺设 5G 基站，将主要依靠卫星定位技术，GNSS 定位的主要优势是成本低、精 度高。

“GNSS RTK”—“地基增强”可以实现特定区域内的高精度定位需求。GNSS 的定位 精度在米级，离自动驾驶的要求甚远。卫星定位要做到厘米级，就需要做 GNSS 校正，纠 正电离层导致的定位错误，通常采用 RTK（Real Time Kinematic 载波相位差分）的方式。 随着技术的不断发展，RTK 技术已由传统的 1 1 或 1 2 发展到了广域差分系统，有些城 市建立起 CORS（Continuous Operational Reference System）系统，大大提高了 RTK 的测量范围，将定位精度提升到厘米级。通过在地面大量建立固定的参考站(CORS 站)来 校正卫星定位测量时的误差，叫做“地基增强”。

“星基增强”可以满足更大范围的高精度定位需求。地基增强的精度虽然很高，但覆盖范 围却有一定限制。定位目标必须处在通信信号覆盖的范围之内，但在通信信号难以覆盖的 高空、海上、沙漠和山区，则形成了大范围的定位盲区。为了解决更大范围的高精定位需 求，人们把从参考站获取到的校正参数上传至卫星，再通过卫星向全球播发。这样，用户 终端不必再受到通信能力的限制。这种校正方式叫星基增强。

著名的马斯克“星链计划” ：马斯克旗下卫星发射公司 SpaceX 提出著名的 Starlink（星链） 计划，计划投资 100 亿美元，发射 4400 多颗卫星（后调整为在距离地球表面 550 公里的 轨道中部署 1584 颗卫星），旨在从近地轨道提供稳定的全球互联网覆盖。2019 年 2 月， SpaceX 向美国联邦通信委员会提交一份申请，请求获得建造和运营 100 万个地面站的许 可。地面站的作用是向卫星发射信号，同时接收由终端用户或其他地面站转发来的信号， 以供终端用户联入“星链”。Starlink 具备高精度、高可用、高可靠优势，不仅能提供宽带 互联网服务，可进行通信，也能用作厘米级定位增强、导航服务。因此可用于高精度定位， 服务于自动驾驶等行业。

从“地基增强”走向“星基增强”。地基增强系统（CORS）有很多技术缺陷，除了通讯 受限，还有框架不统一，并发压力大，维护成本高等问题，从地基增强走向星基增强是必 然。未来想要实现所有场景所有地区的无人驾驶，必须要具备任何地区的厘米级绝对定位 能力。只有星基增强系统才能快速实现极低成本的全球覆盖，且能够同时支持几十亿用户。 星基与地基增强技术的一体化、通信与导航功能的一体化已成为卫星导航和定位系统建设 方向。

高精度定位参与者主要有：博通、联发科、Ublox、NovAtel、SiRF、Telechips、Atmel、 北斗星通、合众思壮、七维测控、北斗天汇、华力创通、中海达、千寻位置等。

千寻位置：根据公司官网介绍，公司成立于 2015 年 8 月的千寻位置，由中国兵器工业集 团和阿里巴巴集团共同发起成立。千寻位置基于北斗卫星系统（兼容 GPS、GLONASS、 Galileo）基础定位数据，利用遍及全国的超过 2400 个地基增强站及自主研发的定位算法， 通过互联网技术进行大数据运算，为遍布全国的用户提供精准定位及延展服务。

决策系统：替代人类进行规划与决策

决策系统相当于智能驾驶的“大脑”，通过处理感知环节搜集的信息，做出行为预测、路 径规划和行为决策等。决策系统主要包括智能计算平台、操作系统、芯片和算法。

1）智能计算平台：全球智能网联汽车决策系统竞争的焦点

车载智能计算平台是传统 ECU（Electronic Control Uni，电子控制单元）逐步向智能高速 处理器转变的新一代车载中央计算单元，包括芯片、模组、接口等硬件以及驱动程序、操 作系统、基础应用程序等软件。

车载智能计算平台是智能汽车电子电气架构的核心，主要完成汽车行驶和信息交互过程中 海量、多源、异构数据的高速计算处理，运用 AI、大数据、云计算等新技术，实时感知、 决策、规划，并参与全部或部分控制，是 L3 级及以上智能驾驶的必要解决方案。目前， 全球芯片厂商、汽车零部件厂商、整车企业以及互联网企业都是其中的重要参与者。

2）操作系统：

车载操作系统包括智能驾驶操作系统和车控操作系统。其中智能驾驶操作系统为全功能量 级操作系统，提供智能驾驶软件系统调度以及高性能计算的管理。车控操作系统为轻量级 操作系统，负责车辆的 MCU 级实时安全控制机安全控制算法的调度管理。两者相比，车 控操作系统对实时性要求更高。

智能网联操作系统格局：Windows CE 最先推出，性能稳定；QNX 市占率最高，功能安 全性初中； Linux 基于开源代码，适用于个性化定制；英特尔-风河提供端到端的解决方案； Android 具有庞大的手机用户群体，强势推出车规版操作系统。

国内互联网巨头也在积极抢占汽车操作系统的高地。主要代表企业有：百度的 Apollo、阿 里的 AliOS、华为的鸿蒙。

百度 Apollo：百度 Apollo 已形成自动驾驶、车路协同、智能车联三大开放平台,在自动驾 驶、智能网联、智能交通领域拥有业内领先的解决方案。根据阿波罗官网资料显示，Apollo 已经完成了八大版本的迭代升级,其中最新发布的 5.5 版本已经全球首次开放“点到点城市 自动驾驶”能力。截至目前,百度 Apollo 开放平台拥有来自全球 97 个国家的 36000 名开 发者,177 家生态合作伙伴,开源了 56 万行代码。在自动驾驶路侧方面,Apollo 已获自动驾 驶路侧牌照数已超过 150 张,在 23 个城市开展路侧,测试里程超 300 万公里。目前,百度 Apollo 已经和长沙、保定、沧州、雄安、重庆等多个城市展开合作,助力当地完成智能交通、 智能城市建设。其中百度 Apollo 车路协同的 Robotaxi 车队已在 2019 年 9 月开启了长沙 市的试运营。

3）车载 AI 芯片：ASIC 专用芯片占主导，传统芯片厂商具备明显技术优势。

L3 级以上智能驾驶汽车需要处理大量的数据，因此需要强大的计算和数据传输能力。在 没有专用的智能驾驶芯片时，CPU、GPU 和 FPGA 都充当了临时过渡的角色。但随着技 术的发展，ASIC 脱颖而出，成为车载 AI 芯片的主流方案。由于 ASIC 的性能、能耗和大 规模量产成本均显著优于 GPU 和 FPGA，定制化的 ASIC 芯片可在相对低水平的能耗下， 将车载信息的数据处理速度提升更快。根据 Gartner 公司预测，到 2021 年，全球无人驾 驶车辆所用芯片的年收入应增加一倍以上，市场规模会达到 50 亿美元。

在智能驾驶芯片领域，传统芯片企业仍具备明显技术优势。整个国际市场基本被 Mobileye 和英伟达所掌控。国内外大部分 L2、L3 自动驾驶汽车采用的芯片多数为 Mobileye 的 Eye Q3 或 Eye Q4，少数车型使用英伟达的 Xavier；至于 L4 级以上的自动驾驶车型大都采用 英伟达的 Drive PX 2 AI 芯片。（信息来源：半导体投资联盟）

国内厂商也积极布局：

华为昇腾系列芯片： 2018 年 10 月华为发布了能够支持 L4 级别自动驾驶能力的计算平台 ——MDC600（涵盖芯片、操作系统和开发框架的使能自动驾驶的移动数据中心），并宣 布与奥迪达成战略合作，这款芯片将集成在奥迪的汽车上，助后者实现自动驾驶能力。 MDC 智能驾驶计算平台：已过车规级。2020 年 2 月 13 日，华为官方宣布，其 MDC 智 能驾驶计算平台获得了德国莱茵 TV 集团颁发的 ISO 26262 功能安全管理认证证书。该标 准是全球电子零部件供应商进入汽车行业的准入门槛之一。

目前，已通过 ISO 26262 功能安全认证的自动驾驶芯片仅有 Mobieye 的 EyeQ 系列、英 伟达的 Xavier 及华为的昇腾 310（信息来源：公司官网信息） 。特斯拉自研的 FSD 芯片 通过 AECQ100 认证，而不是 ISO 26262。值得一提的是，华为和英伟达虽然都有自动驾 驶芯片通过了 ISO 26262 认证，但两者区别在于，英伟达通过这一认证的仅有 Xavier 芯 片，而华为通过认证的是整个 MDC 计算平台。

地平线征程二代—中国首款车规级 AI 芯片。根据央广网信息，地平线 2019 年 8 月正式 量产中国首款车规级人工智能芯片——征程二代，已同奥迪、博世、上汽、广汽、长安、 比亚迪等国内外顶级 Tier 1 和汽车厂商达成合作。

执行系统：直接决定车辆运行特性和乘坐舒适性

执行系统包括对加速、制动、转向等功能的控制。其中，线控制动是执行系统的核心功能。 目前全球领先的 Tier1 厂商在线控制动领域占据主导地位，且在底盘控制接口方面不对外 开放，形成了一定程度的行业壁垒。博世推出的 ibooster 线控制动系统，产品已批量应用 于大众、奥迪、特斯拉以及凯迪拉克等品牌的车型。日立、大陆、天合也分别推出了 EACT、 MK CI、IBC 线控制动系统。中国京西重工、万向集团、武汉元丰、伯特利、易立达等企 业正加速布局。（信息来源：赛迪智库）

智能驾驶发展阶段：2020 年有望成为 L3 级量产关键时点

根据国际汽车工程师协会（SAE）制定的标准，汽车智能化可根据驾驶操作、环境监测、 回退性能、系统接管四个方面的自动化程度分为 L0-L5 五个等级，其中 L3 等级及以上要 求汽车在完成综合辅助功能的同时具备环境感知能力。目前，海外已有部分车企能够实现 L3 智能驾驶方案，但国产品牌仍停留在 L1 至 L2 之间，距离自动驾驶仍有很大升级空间。

从国际车厂推进自动驾驶的时间节点来看，2020 年将是 L3 开始量产的关键年份。

车联网 V2X 是推动无人驾驶的核心

车联网 V2X 展现主角地位

车联网 V2X，利用通信实现数据感知。车联网通信作为移动网络派生发展出来的新的分支， 在通信技术要求和应用场景特点上有其独特性。一般而言，车联网通信通常统称为 V2X， 根据通信对象的不同可分为 V2V（车-车）、V2I（车-基础设施）、V2P（车-人）、V2R（车 -路）等方式。

车联网是自动驾驶感知层的不可替代环节。当前的自动驾驶大多依靠雷达、摄像头、定位 等手段实现感知层信息的输入，但依靠以上技术远远不够，信息的实时交互能力和广度都 无法突破，在这一背景下车联网成为自动驾驶感知层的不可替代的环节。

车联网可以通过通信手段，提供更远距离信息交互能力和远程控制功能，且不受环境、气 候、遮挡等外部条件影响保障了信息的可靠性。同时，车联网实现了信息丰富性，信号灯、 路面状况、行人、以及非视距的全方位信息为自动驾驶提供决策判断，并且在群体信息并 发时可提供更高的算力支持和更加优化的解决方案。

处于行业发展初期，技术和标准加速完善

3GPP对车用无线通信进行了一系列的研究和标准化规范工作，目前已取得了一定的进展。 3GPP 将 C-V2X 的标准化工作分为 3 个阶段。

第一阶段：支持 LTE-V2X 的 3GPP R14 版本。2015 年 2 月，3GPP SA1 工作组设立了 “LTE 对 V2X 服务支持研究”的专题，2015 年 6 月，3GPP RAN1 工作组设立”基于 LTE 网络技术的 V2X 可行性服务研究“专题标志着 LTE-V2X 技术标准化研究的正式启动，我 国的华为和大唐是 LTE-V2X 标准的重要参与者。2017 年 3 月 LTE-V2X 的标准制定完成， 并作为 3GPP R14 的重要特性发布。

第二阶段：支持 LTE-V2X 增强（LTE-eV2X）的 R15 版本。2016 年 6 月，3GPP SA1 开 始进行 LTE-Ev2x 业务需求研究工作，2017 年 3 月，有大唐、华为和 LGE 三家公司联合 牵头 3GPP V2X 第二阶段的标准研究，2018 年 6 月，支持 LTE-V2X 增强（LTE-eV2X） 的 R15 版本标准正式发布。

第三阶段：支持 5G NR-V2X 的 R16 版本。2017 年 3 月，3GPP RAN 开始进行 V2X 新 型应用评估方法研究。2018 年 6 月支持 5G-V2X 的 3GPP R16 版本标准宣布启动研究工 作，将于LTE-V2X/LTE- eV2X形成互补关系。 R15 Late Drop标准冻结时间由原计划2018 年 12 月推迟至 2019 年 3 月，对后续 R16 版本的冻结产生影响。根据 3GPP 更新时间显 示，预计由原计划的 2019 年 12 月推迟至 2020 年 1-2 季度。

加快推进标准研制进程，工信部发布 2019 年智能网联汽车标准化工作要点。智能网联汽 车已经成为汽车行业发展的必然方向。完善的标准体系是智能网联汽车发展的重要保障。 2019 年 5 月 15 日，工信部装备工业司组织全国汽标委编制了 2019 年智能网联汽车标准 化工作要点，全面开展自动驾驶相关标准研制。旨在积极创新、探索标准化工作新模式， 动态完善、统筹推进标准体系建设，加快重点领域关键急需标准制定，加强国际标准法规 协调与产业协作，推动我国国家标准向高质量国际标准提升，为全面建设汽车强国提供坚 实支撑，抢占未来产业发展制高点。

智能网联汽车技术标准体系不断完善。通过对比 2018 和 2019 年《智能网联汽车标准化 工作要点》的部署，可以发现我国智能网联汽车技术标准化工作已取得了一定的进展。在 先进驾驶辅助系统（ADAS）标准制定的工作中，信息感知类技术基本已由标准预研过渡 到立项阶段，辅助控制类标准进阶至自动控制系统标准预研。在自动驾驶相关标准的研制 工作中，将启动行业急需标准的预研，并组织编制智能网联汽车指导性文件。在汽车信息 安全标准的制定工作中，聚焦汽车信息安全应用类标准的立项，系统开展汽车整车及零部 件信息安全测试评价体系研究，启动车载硬件环境及操作系统相关标准体系规划及预研。

汽车网联标准化制定工作全面加速。汽车网联相关标准制定方面，工作基调已由尽快启动 转向协同开展。在完成 2018 年部署的基于 LTE-V2X 两种通信模式下，功能、性能和接口 标准化的可行性研究工作后，2019 年要点提出启动系统应用类标准的预研，并且确立了 推动智能网联汽车无线通信应用层技术要求、信息交互系统技术要求等标准立项的工作重 点。我们预期接口标准化，无线通信应用层技术要求、信息交互系统技术要求标准立项将 是未来工作开展的重点方向。

车联网产业链包括车载和道路信息化

从车载端来看，车联网 V2X 产业链四大环节，即网络层、终端层、平台层、应用层。终 端层两个关键趋势，即车辆联网设备（T-BOX、OBU）和路侧设备（RSU）渗透率提升， 其中 V2X 有望带来新基建需求，即路侧设备，实现车与路的信息交互。另外，目前主要 依托 4G 网络，未来 5G 网络赋能，需要网络切片和边缘计算等技术叠加，涉及运营商、 设备商等。平台层和应用层将随着网络和硬件能力的逐步提升，并行发展。

芯片：作为产品智能化的大脑，芯片不可或缺，在汽车网联化、智能化的过程中，将带来 大量的芯片需求。相关公司包括大唐电信、全志科技、闻泰科技等。

车规级通信模组：网联化的建立离不开模组，随着万物互联的推进，各种物联网应用的市 场规模扩大，带来对模组的需求。车联网是物联网领域中 ARPU 值最高的应用之一。相关 公司包括移远通信、广和通、高新兴、有方科技、日海智能等。

车载终端：车辆联网和数据传输通过终端产品实现。目前，主流的终端产品主要有后装 OBD、前装 T-Box、以及 UBI 终端，并得到了广泛的应用。通过对车辆运行数据、驾驶人 行为习惯、驾驶偏好等数据进行搜集和分析，实现对道路应急救援、车辆远程维修、整车 厂研发新款车型、汽车后市场服务、以及保险定价等的数据支撑。相关公司包括高新兴、 移为通信、万集科技、盛路通信、国脉科技、高鸿股份、索菱股份、兴民智通等。

传感器：车联网 V2X 的信息交互建立在数据搜集的基础上，这就需要大量的传感器。目 前，全球规模较大的传感器厂商有博世、意法半导体、德州仪器、安华高、惠普、Qorvo、 楼氏电子、应美盛等。

平台：平台集合了数据和应用的集中和分发，车联网众多应用场景的实现需要平台作为支 撑。目前，以华为为代表的通信设备商，以 BAT 为代表的互联网企业，以一汽等为代表 的整车厂，以及立足于行业应用的模组厂商等，都在建立各自的车联网平台。相关公司包 括高新兴、兴民智通、索菱股份、得润电子、宜通世纪、兴民智通、金龙汽车、广汽集团 等。

TSP：TSP 服务涵盖 TSP 服务平台、呼叫中心、内容聚合、数据中心与云平台等，向上 连接整车厂和智能终端，向下连接内容服务提供商，是产业链中较为核心的环节。相关公 司包括兴民智通（九五智驾）、启明信息、万安科技（飞驰镁物）等，其他 TSP 厂商还有 博泰、远特科技、钛马等。

行业应用：行业应用提供商是产业链中最贴近实际应用场景的环节之一，车联网应用场景 的设想将通过它们提供的应用、系统等软件加载到终端设备中才得以实现。车联网的成熟 必将伴随着各式各样行业应用的涌现和发展。相关公司包括高新兴、四维图新、北斗星通、 中海达、耐威科技、亚太股份、均胜电子、兴民智通、欧菲光等。

从路侧端来看，形成了数据交互终端、智能交通解决方案等领域。其中，RSU 路侧涉及 公司包括高新兴、千方科技、金溢科技、华为、中兴通讯等；智能交通交接方案厂商包括 高新兴、千方科技、海康威视、大华股份、佳都科技等。

V2X 市场规模可观

在车内装备中，2020 年前后装联网设备市场规模有望超过 210 亿。参考阿里云官网售价， 前装设备市场价约为 1000 元（其中 T-BoX 价格为 700-800 元，V2X 功能模块 200-300 元），后装联网设备市场价约为 150 元。根据工信部发布的《车联网产业发展行动计划》 中的目标，到 2020 年，联网车载信息服务终端的新车装配率达到 60%以上，总车联网渗 透率达到 30%。

1.2019 年我国汽车销量为 2576.9 万辆，根据华泰证券研究所交运设备行业于 2020 年 3 月 2 日发布报告《多数车企 10 日复工，全年销量略受损》中预测，考虑到疫情影响， 预计 2020 年全年汽车销量增速或下滑至-3~0%。我们保守预计 2020 年全年汽车销量 同比下滑 3%，销量约为 2499.6 万辆，则前装联网车辆 1499.8 万辆，由此预测 2020 年前装联网设备市场规模为 149.98 亿元。

2. 根据公安部交通管理局 2020 年 1 月 8 日公布的数据显示，全国汽车保有量为 2.6 亿 辆，根据中商情报网发布的《2019 年中国车联网行业市场现状分析及发展趋势预测》 显示，2019 年中国车联网市场用户规模将近 3000 万辆，车联网渗透率仅为 11.5%。 按照 2020 年总车联网渗透率为 30%，则新增联网车辆约为 5552 万辆，剔除前装联 网车辆 1499.8万辆，则新增后装联网车辆约为 4052万辆，市场规模约为 60.78亿元。

在智能化道路基础设施规划建设方面，预计投资金额在千亿级别以上。RSU 设备升级将 包括信号灯、标志、摄像头、激光雷达等各种环境感知设备，涉及投资规模可观。根据国 家统计局数据显示，截止 2018 年，中国高速公路里程为 14.26 万公里，城市道路长度为 43.2 万公里。根据第五届智能网联汽车技术年会（CICV2018）会议，公安部交通管理科 学研究所表示，单个红绿灯设施的改造费用是 10 万，依此假设每公里智能化改造费用为 50 万元，则城市道路和高速公路智能化改造则预计需要投资 2873 亿元。

根据《战略》提出，到 2025 年智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展，车 用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在 部分城市、高速公路逐步开展应用。按照国家统计局数据，2018 年我国地级市数量占总 城市数量 43.6%，参照这一比重，假设 2025 年 V2X 道路智能化渗透率约为 50%，即 2020-2025年城市道路和高速公路智能化改造市场规模超过1400亿元，年均建设量为287 亿。

投资建议

11 部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，加速智能网联汽车发展。2 月 24 日，11 部 委联合发布《智能汽车创新发展战略》正式稿，《战略》指出，到 2025 年智能汽车的战 略愿景是：1）中国标准智能汽车体系将基本形成；2）实现自动驾驶 L3 级规模化生产， L4 级在特定环境中市场化应用；3）实现 LTE-V2X 等的区域覆盖，（5G-V2X）在部分城 市和高速公路逐步开展应用，高精度时空基准服务网络全覆盖。我们认为，《创新发展战 略》是智能汽车产业的纲领性文件，为后续配套政策的落地提供了框架和方向。作为 5G 应 用的重要领域之一，2020 年有望成为智能网联汽车产业落地的元年。

疫情过后，关注信息化产业基建推进。近期中央政治局会议和工信部会议，均强调加快 5G 商用步伐。我们认为在本次疫情下，科技类相关的新型基础设施建设有望成为接下来 驱动 GDP 增长的重点，5G 作为国家战略首当其冲。智能网联汽车与 5G 结合已经成为行 业发展的必经之路，一方面汽车制造企业推进产品技术升级，另一方面道路信息化有望加 速提升。

智能驾驶推动技术升级，聚焦核心竞争力。智能驾驶产业链核心环节包括感知系统、决策 系统、执行系统，分别承担环境感知、精准定位、规划和决策以及控制执行等多个环节。 其中，感知系统主要包括摄像头、雷达、显示屏、高精度地图和高精度定位等；决策系统 包括智能计算平台、操作系统、芯片和算法；执行系统中线控制动是执行系统的核心功能。 从国际车厂推进自动驾驶的时间节点来看，我们认为 2020 年或是 L3 开始量产的关键年 份。

车联网 V2X 是推动无人驾驶的核心。V2X 是自动驾驶感知层的不可替代环节，实现了信 息丰富性，信号灯、路面状况、行人、以及非视距的全方位信息为自动驾驶提供决策判断。 随着行业标准化推进，车联网 V2X 技术层有望加速演进。我们预计，在车内设备中，2020 年前后装联网设备市场规模超过 210亿，在 智能化道路基础设施规划建设方面，2020-2025 年城市道路和高速公路智能化改造市场规模超过 1400 亿元，年均建设体量约为 287 亿。

推荐标的：

1）智能驾驶：重点推荐中科创达（智能驾驶舱）、虹软科技（视觉 AI 算法， 布局了 DMS、 ADAS 等辅助驾驶）、水晶光电（光学元件），长信科技（中控屏模组）、硕贝德（车载天 线等）、顺络电子（车载变压器等），建议关注德赛西威（智能驾驶舱）、锐明技术（商用 车智能视频监控）、鸿泉物联（商用车智能增强驾驶系统）、 星网宇达（惯性导航）、得润 电子（汽车连接器）、立讯精密（汽车连接器等）、蓝思科技（中控屏盖板）；

2）车联网：重点推荐高新兴（车规级通信模组 T-Box RSU 智慧交通全产业链布局）、 移 远通信（车规级通信模组）、移为通信（车联网终端）、千方科技（车路协同），建议关注 广和通（车规级通信模组）、有方科技（车规级通信模组，OBD 终端）、万集科技（RSU 路侧产品）、金溢科技（RSU 路侧产品）、航天宏图（卫星遥感大数据）等。

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（报告来源：华泰证券）

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