智能网联汽车的发展趋势图（智能网联汽车-我国汽车产业由大转强的关键）

一、智能网联成汽车产业新的战略制高点 ‍

智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。

智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。全球宏观经济增速放缓叠加环保政策趋严，传统燃油汽车产业发展明显放缓，进入下行通道。

在此严峻形势下，智能网联的装车率却稳步上升，为过去追求“动力、安全、舒适”的汽车产业带来了新的发展方向。

（一）智能网联汽车上升为多国的国家发展戓略

智能网联化成为汽车产业转型升级的关键，其激发了新一轮产业技术创新和盈利模式创新，并打破了原有固化的传统产业链，带来颠覆式的产业链条重构。

智能网联汽车主要可分为三个板块：

（1）路侧智能，即公安交管的智能交通系统，包括路侧前端和中心平台；

（2）通信平台，提供通信链路管道及平台服务，包括前端通信设备和中心V2X平台；

（3）汽车及车生活服务，包括发展自动驾驶的车企和智能车载终端研发推广企业。

同时智能网联为汽车产业创造了新的利润增长点，有望扭转当前车市下行的局面。

美国BCG预测，智能网联汽车从2018年起，将迎来持续20年的高速发展黄金期，到2035年将占据全球25%左右的新车市场，产业规模预计可超过770亿美元。

同时，智能网联车成为新一代信息技术革命下各高新技术产业如电子信息制造、大数据、人工智能、云计算、信息通信等跨界融合的产物，也上升成为了多个国家的国家发展战略。

（二）政策支持 多层次架构发展智能网联汽车

国内智能网联车产业发展模式和方向已较为清晰，万亿市场加速展开。智能网联新能源车一直被规为我国汽车产业转型升级，实现产业由大到强的突破口之一。

据IDC预测，2035年中国智能驾驶汽车产业规模将超过2000亿美元。目前，我国正仍政策扶持、 制定路测法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多个方面建立健全智能网联车产业的多层次多级别发展体系。

同时，在车路协同的路线下，加速对路侧的感知设备和5G通信网络等基础设施的建设。

除一系列政策支持外，我国智能网联车快速发展的驱动因素还有如下几点：

（1）汽车产业体系完善。

（2）互联网、信息通信领域涌现一批实力企业如BAT、华为等，并与传统汽车产业链上企业开展广泛合作。

（3）路网规模、5G通信、北斗卫星导航等基础设施较为完善，且国内正在加快“新基建”建设。

（4）产业资本充裕，汽车智能网联领域投融资活跃。

（5）市场需求旺盛，我国仍是全球最大汽车消费市场。

（三）采取车路协同智能汽车技术发展路线

智能汽车技术发展路径分为自主式和网联式，前者仅依靠车辆传感器，不依赖通信环境等基础设施，但所需传感器种类多、成本高、对硬件性能要求高等特点，实现产业化阻力较大；后者依靠车路协同通信，对自身搭载的传感器的种类和数量、硬件性能要求等较自主式智能汽车的要求低，但需要高速无线通信系统、智能化道路系统、交通信息网络、大数据平台等基础设施较为完善的条件下才能够大范围普及。

我国在智能汽车领域起步较晚，采用车路协同的技术发展路线，依托我国较为庞大的路网和5G通信规模以及具备国际领先水平的北斗卫星导航定位系统，统筹车、路、 人以及实时交通的动态信息，实现信息的互联互通。

1、车路协同技术门槛高，对技术和资源整合能力有较高要求

车路协同是指采用先进的无线通信和新一代于联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集不融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。车路协同是打造智慧交通、智慧城市的重要基础条件。

广义的车路协同是V2I（车辆不基础设施互联互通），包括车车协同（V2V）、车云协 同（V2N）、人车协同（V2P）。其背后是车端智能、云计算、大数据、通信、深度学习、高精度地图与定位和新基建（路端智能）等多板块的深度融合，技术门槛高，对参与各方的技术和资源整合能力提出了较高的要求。

2、“三横两纵”发展车路协同

2020年《智能网联汽车技术路线图2.0》提出了智能网联车“三横两纵”的技术架 构。“三横”指车辆关键技术、信息交互关键技术与基础支撑关键技术。“两纵”指支撑智能网联汽车发展的车载平台与基础设施。基础设施包括交通设施、通信网络、大数据平台、定位基站等，将逐步向数字化、智能化、网联化和软件化方向升级，支撑智能网联汽车发展。

二、万亿市场正开启，传统汽车产业生态重构 ‍

智能网联成为如今汽车产业的市场热点，汽车产业的关键词也仍传统的追求动力、安全和舒适，向实现智能美好出行转变，为用户体验带来了质的改变。

常规的汽车是机电一体化产品，智能网联车则是机电信息一体化产品，需要汽车、交通设施、信息通信基础设施包括4G、5G、地图与定位、数据平台等多产业跨界融合，行驶过程中通过电脑系统实现车流揣测、道路分析等实现自动驾驶。

在智能网联化、多产业跨界融合的过程中，传统汽车产业的生态包括产业链、价值链、业务模式、商业模式等将发生颠覆式的变化。

智能网联汽车发展前景广阔，市场空间或达万亿。工信部表示，智能网联汽车将迎来持续20年的高速发展，到2035年将占全球 25%的新车市场。

根据《智能汽车创新发展战略》和《智能网联汽车技术路线图》，2025年将实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用，智能汽车新车装配率将达到80%。

据IDC预测，2035年全球智能驾驶汽车产业规模将突破1.2万亿美元，中国智能驾驶汽车产业规模将超过2000亿美元。

（一）新型网状生态链下，核心地位由整车企业向两端转移

市场参不主体众多。随传统汽车的零部件、主机厂、整机厂、4S 店等市场参与者外， 芯片供应商、智能驾驶解决方案和操作平台提供商、第三方出行服务商等的产业链地位的重要性在日益凸显。

目前，市场主要参与主体包括整车厂商、传感器厂商、芯片厂商、 电子通讯提供商、平台运营商、内容服务商及底层支持服务商等多种角色。

未来汽车产业生态将形成“四横、三纵、十模块”的网状结构。

根据中国汽车技术研究中心研究预测，智能网联汽车将呈四横、三纵、十模块的产业结构。其中三纵是指车、路、人（服务）三个产业链条，即以出行工具为龙头的自动驾驶汽车产业链条，以智能化道路为载体的道路配套产业链条，以服务平台为主导的车联网服务链条。新进入者与传统汽车产业参与者也将围绕以上三个产业链条重构汽车生态，汽车也将由原来相对垂直的产业链变迁为网状生态链。

产业生态回稳中价值链将重构，产业链核心价值由整车制造企业向产业链两端转移， 即核心软硬件提供商和运营服务商。目前，汽车的产品属性正逐步从“配备电子产品的机械产品”向“配备机械功能的电子产品”转移，汽车成为软件、人工智能识别和操作系统、激先雷达、芯片等电子产品的载具。其中：

（1）汽车的核心技术壁垒将从传动系统向软件、电子设备、操作系统等转移。

汽车正在逐步由机械驱动向软件驱动过渡，算法、算力和电子电气架构将成为相关企业技术创新的角逐点以及决定企业话语权强弱的关键因素。芯片、计算平台、操作算法和传感器将成为“软件定义汽车”下癿核心零部件。

图表16：“软件定义汽车”总览

（2）数据成为汽车价值再创造的核心生产资料，智能网联车产业或成为数字化平台经济。

智能网联下，汽车成为新的智能移动终端，由此产生的海量数据构筑了汽车产业的又一壁垒。基于数据分析为用户提供更高附加价值的产品或服务，增加用户的转移成本，增强用户粘性，形成“智能网联车-用户-平台”的数据闭环。

此外，数据的归属权也将改变现有的企业间合作方式。 与之相对应的，利润也将在整个产业链上重新分配，打破原先由主机厂和Tier1的价值壁垒，呈现微笑曲线，产业价值向两端转移，即掌握核心技术的核心软硬件提供商和掌握主要用户使用数据的运营服务商。前者由技术创新驱劢，以产品的成本优势和性能优势为核心竞争力；后者由不断迭代的用户使用数据驱动，以海量的用户数据带来的网络效应和平台效应为核心竞争力。

（二）ODM或将成汽车产业新的生产模式

生产者与设计者一同参与产品设计的ODM模式或成为未来汽车产业的生产模式。

主要基于以下几方面原因：

（1）传统汽车制造企业的产能过剩，造车的生产资质门槛降低。

据相关部门统计，目前我国汽车年产能已达到四、五千万辆，而2020年汽车销量才2500余辆。另外，2018年工信部发布的《道路车辆生产企业及产品准入管理办法》中明确规定：允许符合规定条件的研发设计企业借用生产企业的生产能力申请道路机动车辆生产企业及产品准入。这为造车新势力降低了生产资质的门槛。

（2）ODM模式有利于最大化发挥两者的协同效应和规模效应。

汽车整车开发流程复杂、开发周期长，且制造过程中涉及到零部件众多，生产制造工程庞大。因此，传统整车制造企业在生产制造、供应链整合等方面存在比较优势。而造车新势力则在智能化、网联化、互联网营销等方面存在比较优势，两者结合能够产生协同效应。此外，智能网联车的销量虽然较小，不具备规模效应，与常规车生产相结合，能够摊薄制造成本增厚利润。

3）智能网联汽车的竞争趋于白热化，留给新势力和车企布局的时间窗口正在缩短。

国内，跨界战略合作缩短了整车开发周期，且类似的合作正在增加。例如，2020年11月，上汽、张江高科和阿里巴巴集团打造百亿级“智己汽车”项目。一个半月后，发布高端智能纯电动汽车品牌IM智己，亮相两款量产定型的智能纯电轿车和智能纯电SUV。前者今年4月接受全球预定，年底上市，明年交付；后者预计2022年上市，大大缩短了汽车从研发到量产上市的时间。

另一方面，国际主机厂巨头也加大了投入，如通用收购自动驾驶公司Cruise；大众与微软打造“大众汽车云”；宝马联合Intel和 Mobileye共同研发自动驾驶技术。

（4）智能网联下复合型、交叉型从业人员供给严重不足，人才流动性加大，企业间 合作是最大化发挥人力资源的途径。

据统计，2019年汽车行业从业人员约551万人，研发人员总数约为55.1万人，智能网联汽车在岗研发人员约为5.33万人，仅占9.67%。

中国汽车工程学会发布的《智能网联汽车产业人才需求预测报告》中显示：目前，智能网联研发人员已从传统车辆、机械为主的从业分布向计算机、电子信息、自动化类倾斜。关键技术环节研发人员紧缺。

报告预测，2025年人才缺口为4.0万人（快速发展情境下），是目前智能网联汽车研发人员存量的69.4%。在此背景下，人才流动性加大，不利于相关企业智能网联的稳定发展，企业间合作才是最大化发挥人力资源的途径。

传统整车企业与新势力共同参与研发设计，并由整车企业生产制造，ODM或将是机会成本较低、初始资本投入较低、实现企业智能网联技术稳定发展的可行之路。

目前，蔚来与江淮汽车已实现十万辆汽车生产，滴滴与比亚迪联合设计并由比亚迪负责制造定制网约车，今年一季度已销售了5000辆，北汽新能源也与全球著名代工豪华车企业麦格纳组建北汽麦格纳公司。

（三）商业模式仍处于初期，先商用后私用或成可行发展路径

传统汽车产业链条可大致归纳为：由零部件厂商供应零部件给整车企业，再由后者向销售网络中的经销商提供汽车产品，经销商从事销售、维修等服务，再配以金融服务 商提供如车贷、车险之类的汽车金融服务。

智能网联下，产业链条更加复杂，衍生出系统软件开发商、自动驾驶技术方案提供商、网络运营服务商、内容提供商等。市场参与方更加关注对汽车后市场的开发，即对用户的后续维护与运营，数据、软件和增值服务成为主要的抓手，实现数据变现、服务变现，发展与用户可持续的合作关系。

智能网联汽车商用化初见成效，To B 端智能网联车或将最先实现大规模应用。

当前，私人乘用车实现高级别自动驾驶的难度仍然较大：

（1）道德伦理、法律法规仍存在多层面问题；

（2）私人出行领域仍存在较多长尾复杂路况，仍需要海量的行驶数据对自动驾驶技术进行迭代升级。

（3）用户接受先进的自动驾驶技术配置需要时间，而用户培育是 一个缓慢的过程。而商用车的行驶环境则较为简单、作业流程标准化程度较高，市场推广难度较低，同时能够降低用车企业的运营成本，具备经济实用性。

智能网联商业化路径为：先封闭后开放，先商用后私人。

大量自动驾驶公司开始专注于短周期内易实现的应用场景，例如半封闭道路的营运车辆，封闭园区、码头、矿山、港口等场景的低速货运等，同时通过技术迁移逐步扩展到部分高速公路和城区开放道路的应用场景。

以北京为例，滴滴智慧交通和北京首都国际机场公安分局交通支队合作，调优信号灯、创新网约车管理，项目落地以来，首都机场重点路口通行效率提高20%以上，高峰拥堵时间缩短1个小时以上。

滴滴与比亚迪联合定制的网约车今年一季度已销售了5000辆。有了一定的可持续商业模式消化企业前期的高额研发投入，企业才更有信心加大投入研发，从而加速乘用车智能网联的到来。

（四）“智能网联 新能源车”将成为汽车产业下一个爆发点

智能网联技术在新能源汽车上应用的重要性进一步凸显。电动化、网联化、智能化已成为汽车产业的发展潮流和趋势。新能源汽车融合新能源、互联网、大数据、人工智 能等多种变革性技术，推动汽车从单纯交通工具向移动智能终端、储能单元和数字空间转变。

《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》明确以新能源汽车为智能网联技术率先应用的载体。

这意味，未来，新能源汽车的发展与先进智能网联技术的应用将同频共振。

智能网联新能源车将成为汽车产业下一个爆发点。主要基于以下几点因素考虑：

（1）市场对汽车的智能网联功能存在较为强劲的需求。一方面，换购对新车销售的 贡献度日益凸显，用户换购在“动力、安全、舒适”成为需求标配后，更注重汽车的使用体验和售后服务质量，而智能网联汽车深化人机交互、丰富汽车后市场与以上需求不谋而合。

另一方面，“90后”正成为汽车消费主力军，首次购车更加注重汽车的功能性。懂车帝联合中国汽车流通协会发布《“后浪时代”：90后汽车用户洞察报告》指出，截止 2020年9月，90后用户占比超过4成，且更加偏重汽车的功能性。同时，百度大数据显示，自动驾驶 Apollo Go用户画像中18-34岁占比高达53.4%，充分表明年轻群体对智能网联功能的旺盛需求。

（2）新能源车是绿色经济下的必然，智能网联与电驱动结合，兼具技术适配和环保。搭载智能网联的设备对传统燃油车是增加油耗，对电动汽车则是增加功耗。且新的研究显示，基于内燃机车辆上，用电产生的温室气体排放负荷较高，网联汽车子系统的负荷大约比纯电动车多两倍，计算平台增加重量和功率需求会产生径大影响，同时会大幅增加一次能源的使用。

图表25：新能源车渗透率持续上升

图表26：新能源车搭载智能网联先进配置癿渗透率较高

因此，满足智能网联这一新的功能性消费者偏好，且符合绿色经济发展的大势所趋， 智能网联新能源车将成为汽车产业下一个爆发点。

三、智能网联将成我国汽车产业由大转强的关键点‍

目前，我国智能网联汽车产业发展基本与全球先进水平处于“并跑”阶段。

近日， 工信部运行监测协调局局长黄利斌介绍，我国智能网联汽车产业发展已取得积极成效， 基本与全球先进水平处于“并跑”阶段。2020年我国L2级智能网联乘用车的市场渗透率达到15%，L3级自动驾驶车型在特定场景下开展测试验证。高精度摄像头、激先雷达等感知设备已达到国际先进水平，为多款主流车型供货，智能驾驶（MDC）计算平台、 车规级AI芯片在多个车型上进行装车应用。

国内汽车产业有望在新一轮汽车变革中实现赶超。当前，国内多项智能网联汽车产业政策落地，5G进入商用，C-V2X开始产业化，单车智能转向协同智能。同时，我国 在多项关键技术领域的专利数量国际领先，国际主机厂巨头纷纷搭载国内自动驾驶平台。 麦肯锡预测，智能网联汽车产业生态链在2025年的经济规模可达到1.9万亿美元，而中国将是全球智能网联汽车产业发展的重要推动者和受益对象。

（一）国内技术专利数量国际领先，决策规划、云平台、环境感知技术优势明显

智能网联汽车的主要功能包括：环境感知、环境识别、车辆定位、路程规划、驾驶决策和地图建模等，需要通过智能网联汽车的电子化、智能化、网联化和信息共享化技 术来实现，其关键技术涉及环境感知技术、智能决策技术、控制执行技术、V2X通信技术、云平台与大数据技术、信息安全技术、高精度地图与高精度定位技术等。

据国家知识产权局统计，智能网联车关键技术的申请专利从2015年起爆发式增长， 2007年至2017年期间与利数量翻了14倍。专利申请呈现出明显的地区差异性，中国、 美国、日本均超过1万件，三国之和占全球总专利申请量2/3。中国、美国和日本为智能网联汽车领域的主要技术原创国和目标市场国。外国在中国有较多的专利布局，而中国在海外布局的专利数量相对较少。

此外，中国和美国是智能网联汽车领域的七大关键技术的主要技术来源国。中国在决策规划、云平台、环境感知三项关键技术上优势明显，在车联网方面与美国差距不大， 在先进传感器、车载计算平台、高精度地图领域与美国仍有较大差距。

其中，通用汽车在各关键技术领域的申请量均排名全球前十，综合实力遥遥领先；其次是福特、丰田和百度，均有六大关键技术处于全球前十，其中福特在先进传感器、 环境感知、云平台、车载计算平台领域处于领先地位，百度在决策规划领域排名第一；谷歌的实力也不容小觑，在高精度地图、先进传感器、车载计算平台和环境感知领域具备较强的研发实力。

（二）新进入者涌现加速产业化进程

产业发展初期，新进入者涌现，主要由市场格局较为分散的中下游应用端切入智能网联车产业。

智能网联汽车产业发展初期，多数企业涌入自动驾驶解决方案、数据增值 等市场格局较为分散的中下游细分行业，仅自动驾驶解决方案这一细分行业就有百余家企业。上游如毫米波雷达、激先雷达、摄像头、芯片等细分行业已发展较为成熟，传统国际零部件巨头占有绝对优势，对国内新进入者造成较高的进入壁垒。

因此，国内初创企业主要由中下游应用端切入智能网联车产业。

互联网科技巨头纷纷加盟汽车新生态，产业化进程加速。越来越多的车企和互联网企业在车联网、自动驾驶解放方案、高精度定位与地图融合等领域布局，以BAT、华为、为代表的企业与整车制造企业积极开展合作，探索可行的商业模式，产业化进程加速。

（三）智能网联车渗透率持续提升，国产智能网联车品牌力提升

2020年3月工信部发布自动驾驶等级中国标准——《汽车驾驶自动化分级》，基于驾驶自动化系统在执行动态驾驶任务中的角色分配，以及有无设计运行条件限制，自动 驾驶汽车以5个要素为主要依据，被划分为0-5共6个不同的等级。

L2级智能网联车持续渗透，新能源汽车智能网联化程度较高。当前我国的L4级别自动驾驶技术处于研发及测试阶段，智能网联车辆的量产正在仍L2向L3过渡。L2级智能网联乘用车呈现平稳上升的趋势，相对于燃油汽车，新能源车的智能网联化程度更高。

图表33：2020年中国智能网联乘用车（L2级）销售情况

图表34：新能源车智能网联化程度较高

国产智能网联车表现良好，但仍存在较大的差距。

日本于2014年提出自动驾驶技术的孵化计划，其技术发展走在了世界前列，日系品牌汽车的智能网联渗透率也最高。

从销量数据看，前三均为日系品牉，且集中度较高，达42%，中国品牌车排名较为靠后。 这一定程度上说明国内车企在智能网联车上尚未有代表性的爆款车型，智能网联系统的产品性能和附加价值仍有待提高。

但国内车企大多在智能网联上有布局，其中销售智能网联汽车（L2 级）的车企中一半以上为中国品牌。

三、关注三个细分赛道；BATH 入局出圈 ‍

（一）结合产业发展，关注三个细分赛道

当前，网联化进展较缓慢，“单车智能”更易获得较快发展。一方面，车路协同的基 础设施建设，包括路侧RSU、激先雷达、摄像头等感知设备、信号灯网联化改造等，需要高昂的资金投入。

且涉及用地、取电、施工等需要获得政府部门审批；另一方面，目前车辆的外部信息交于（V2X）设备的装配率低。因此，网联化的发展进程较慢，智能网联汽车目前着重发展“单车智能”的技术路线。

参考智能手机得以大规模应用的历程：产品力提升（性能改良/成本降低）后，用户 规模逐渐积累，智能手机渗透率达到一定程度后，基础设施开始快速完善，之后渗透率提高与基础设施完善相辅相成，最后智能手机达到高渗透率。

因此，智能网联车仍“单车智能”演进到“车路协同”，并得以大规模应用过程中，最先受益的是提升产品力的通用设备，其次是通信基础设施建设商，最后是内容服务商和数据增值商。

基于此，以下三条赛道，并在智能网联的渗透率水平进行赛道的切换。

（1）单车智能的通用设备，包括硬件端的车载智能识别设备如激先雷达、软件端的车载操作系统以及高精度地图（涉及国家安全，有资质的企业具备深护城河）。

（2）路侧基础设施，如通信基站、RSU设备等。

（3）提升用户体验、丰富汽车后市场的智能座舱/车载信息娱乐产品。

其中，车载智能识别系统可能最先迎来爆发；车载操作系统属于人车交互的关键环节，因资金投入高、研发周期长等特征，距爆发仍有较大距离，但国内企业（以BAT 为代表）取得了较好发展，因此最可能在车载操作领域抢占智能网联汽车产业核心环节的话语权；智能座舱/车载信息娱乐产品能够通过OTA在线升级实现数据、内容变现，为企业带来持续现金流。

（二）BAT为传统汽车制造业赋能，华为致力成为Tier1

BAT：基于车载系统，立足生态赋能汽车产业。

车载操作系统对下管理硬件，对上提供软件运行的支撑环境，提供人车交互接口。操作系统能够调动、管理整车硬件资源，适配性强，可以快速实现跨品牌车型落地。同时，专属的操作系统能够为汽车场景孕育统一的生态。

不同于手机系统，汽车的操作系统既要具备“上下层打通”能力，包括管理处理器芯片、边缘计算设备与各种传感器；二是“横向贯通”能力，支持智能硬件实现跨应用、跨终端、跨系统的无缝数据覆盖不连续的智能服务。同时汽车级的系统在可靠性、成本、开发周期和交互上都有更高的要求，车联操作系统的层级也较手机系统更复杂。

图表38：完整车载操作系统层级

1、阿里：侧重车联网，以云计算能力为核心优势的 AliOS 竞争力较强

阿里云、AliOS、达摩院、高德、支付宝、千寻位置、斑马智行成为实现阿里智能网联发展的重要载体。阿里采用自动驾驶车 路侧“感知基站” 云控平台，以实现云端、 路端、车端一体的智能。

阿里云搭建智慧高速亍=云控平台；AliOS搭建车路云协同计算系统，斑马智行研发自 动驾驶解决方案，以完成达到系统级的软硬一体创新；达摩院，研制路测要安装的感知硬件。同时，高德、千寻提供高精度地图，支付宝解决支付场景，菜鸟联盟和ET城市提供场景支持。

AliOS在车载操作系统中竞争力较强。2016年7月6日，汽车版YunOS操作系统（后为 AliOS）首款于联网汽车荣威RX5。2016年，上汽乘用车销量劲增89%，仅是RX5贡献半年销量的结果。RX5量产成功吸引了更多车厂的合作。2017年底，阿里与福特达成协议，AliOS将搭载在所有在中国销售的福特及林肯品牉整车(包括进口及本地生产)及在中国生产的自主品牌电动车上，这是第一次有全球的汽车巨头使用中国的操作系统。目前，已有包括福特、上汽荣威、名爵、东风雪铁龙、新宝骏在内的10多个汽车品牌、40多款车型、超过100万辆智能汽车搭载了基于AliOS的斑马智行。

2、百度：侧重于单车智能，目前百度的自动驾驶技术较为领先

侧重于单车智能，目前百度的自动驾驶技术较为领先。百度的Apollo为开放软件平 台，为车企和其他相关企业提供自动驾驶解决方案。Apollo已形成自动驾驶、车路协同、 智能车辆三大开放平台，在软件、硬件、云端服务等层面均有布局。Apollo的硬件架构则采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达、超声波雷达等，以 NVIDIA Drive PX2 或 Xavier 作为主要计算平台，在工业PC 机上运行各种算法模块，通过线控技术控制车辆行驶。

截止2019年底，百度自动驾驶全球专利申请超过1800余项，在美国测试里程为 10.33万英里。在中国获得了唯一的最高级T4牌照，及120张载人测试牌照，测试里程超过300万公里，在北京测试里程89.39万公里；拥有生态合作伙伴177家，几乎囊括全球所有的主流汽车制造商（宝马、戴姆勒、大众、丰田、福特、现代等；一汽、北汽、 长城、吉利、奇瑞等）、一级零部件供应商（博世、大陆、福尔德、法雷奥、采埃孚等）、 芯片公司、传感器公司、交通集成商、出行企业等，覆盖从硬件到软件的完整产业链， 拥有全球开发者36000名。目前已发布 Apollo 6.0 和 Apollo 第五代自动驾驶套件。

3、腾讯：侧重信息娱乐生态构建，看好车载信息娱乐产品

TAI侧重信息娱乐生态构建，看好车载信息娱乐产品TAI。腾讯拥有庞大的内容服务资 源，涵盖社交、文娱、传媒、音视频、小程序等多个板块，内容业务具有强延展性。目前，腾讯出行生态头部伙伴已超过300家。腾讯从自身优势和特点出发，以产业连接器的角色联合产业链相关企业，共同研究搭建了包括基础设施、平台服务、业务应用三方面的汽车后市场生态。

随着单车智能向车-路-云协同演进，现有的车载系统竞争格局或将发生改变，看好以 云计算为核心优势的 AliOS和以内容服务为比较优势的TAI。

4、华为：致力于成为汽车电子产业链的 Tier1

致力于成为汽车电子产业链的Tier1。华为对车载模块的开发约始于2009年，仍 2011年加大投入，2013年成立华为车联网业务部。

华为与BAT的路线存在较大差异， 与后者并未构成直接竞争关系。互联网巨头重心在于车载系统方面，华为依靠自身在通信技术和硬件制造上的传统优势，侧重于车联网平台基础设施上，其主要以OceanConnect物联网平台为核心，聚焦构建连接和 ICT 基础设施，为车企提供相关服务，扮演汽车电子产业链的 Tier1 系统集成厂商的角色。

目前，华为已完成从解决方案到车载终端、云平台、芯片、模组、地图等方面全方位布局，构建了整个智能汽车产品链。

四、风险提示 ‍

法律法规风险、数据安全风险

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作者：粤开证券 陈梦洁

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