车联网产业专题报告
目录
一、车联网承前启后有机结合，引领未来智慧交通 (3)
1.1 车联网——物联网时代的标志体现 (3)
1.2 车联网发展承前启后，有机结合多个要素 (3)
1.3 车联网，着力解决现代交通痛点 (6)
1.4 智慧交通与无人驾驶相辅相成 (15)
二、5G 与V2X 技术相辅相成，合力打造智能汽车互联 (16)
2.1 5G 通信技术奠定车联网发展基石 (16)
2.2 V2X 是实现自动驾驶必要条件，C-V2X 或后来居上 (20)
三、先进国家带动产业动作频频，国内政策强势扶持产业 (29)
3.1 国外针对推进智能网联汽车发展动作频频 (29)
3.2 国内政策频出势头强劲，智能汽车互联先导区示范区并行32
四、车联网产业链增速稳定，2025 年前规模或超万亿 (37)
4.1 车联网市场空间巨大，产业链绵长稳定 (37)
4.2 车联网上游竞争激烈 (39)
4.3 车联网中游规模潜力巨大 (42)
4.4 车联网下游细分龙头有望先受益 (45)
五、投资策略 (47)
六、风险提示 (48)
一、车联网承前启后有机结合，引领未来智慧交通
1.1 车联网——物联网时代的标志体现
2019 年3 月，工信部部长苗圩曾表示，5G应用80%将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G技术应用可能是最早的应用。然而，无人驾驶汽车从2016 年起就开始饱受争议，因为每年都会出现以特斯拉为代表的无人驾驶汽车发生一起又一起的交通事故，严重的或造成人员伤亡。因此，车联网这一新概念逐渐进入管理者的视野。车联网是借助具备高速率、大容量、低延时、高可靠特点的5G 和新兴通信技术LTE-V2X，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，进而实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
1.2 车联网发展承前启后，有机结合多个要素
车联网的发展过程可以分为三个阶段。第一阶段是车载信息服务阶段。在第一阶段中，车辆具备基本的联网能力。通过2G/3G/4G 通信能力，不同类型的车辆获得不同信息服务，例如汽车通过2G/3G/4G 实现了实施远程控制、E-Call、B-Call、I-Call、车载宽带信息系统、网联娱乐系统、汽车私有云管理等服务。当前车联网处于第二发展阶段，即智能网联汽车阶段。在第二阶段中，通过V2X 技术,车路开始协同。车路协同主要是从联合感知开始，通过获取路侧
交通信息在车端进行融合、计算、决策，进而提供辅助驾驶或者有条件下的自动驾驶。车联网的未来发展将会进入第三阶段——智慧出行阶段。在第三阶段中，车路协同在智能交通和高级自动驾驶中广泛应用，在5G技术辅助下，车联网通过车路传感器信息交互，实现车路进行动态分布式协同计算的全路网的自动驾驶。根据以上根据阶段发展的描述，车联网的发展不是串行演进,而是并行演进，承前启后。
智能网联汽车采用的是V2X 技术，即车用无线通信技术。V2X技术是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X 代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、路侧交通基础设施和网络。V2X 交互的信息模式包括:车与车之间、车与路之间、车与人之间、车与网络之间的交互。V2V是指通过车载终端进行车辆间的通信。车载终端可以实时获取周围车辆的车速、位置、行车情况等信息，车辆间也可以构成一个互动的平台，实时交换
文字、图片和视频等信息。V2V通信主要应用于避免或减少交通事故、车辆监督管理等。V2I是指车载设备与路侧基础设施(如红绿灯、交通摄像头、路侧单元等)进行通信，路侧基础设施也可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息。V2I 通信主要应用于实时信息服务、车辆监控管理、不停车收费等。V2P是指弱势交通群体(包括行人、骑行者等)使用用户设备(如手机、笔记本电脑等)与车载设备进行通信。V2P通信主要应用于避免或减少交通事故、信息服务等。V2N 是指车载设备通过接入网/核心网与云平台连接，云平台与车辆之间进行数据交互，并对获取的数据进行存储和处理，提供车辆所需要的各类应用服务。V2N 通信主要应用于车辆导航、车辆远程监控、紧急救援、信息娱乐服务等。
综上，V2X 将“人、车、路、云”等交通参与要素有机地联系在一起，不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息，促进自动驾驶技术创新和应用;还有利于构建一个智慧的交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展。百度认为，2020 到2035年是我国车路行一体化融合加速并领先全球的关键阶段，百度将利用人工智能、大数据、自动驾驶、车路协同、高精地图等新一代信息技术，打造车路
智行交通引擎，推动基础设施智能化、交通运输装备智慧化和出行服务便捷化，致力于G 端行业治理痛点解决、B 端产业生态建立以及C 端多样化精准服务满足，推动未来交通真正迈入智能化、一体化新阶段。
1.3 车联网，着力解决现代交通痛点
1.3.1 智能网联汽车节省停车时间停车问题或已经间接阻碍经济发展。根据世界银行数据显示，2018 年，全球城市人口占总人口比重达到55.27%。根据联合国预计，到2050年，全球将有68％的人口生活在主要的大城市中。汽车是城市居民主要城市交通工具之一。停车则成为车主出行必不可少的一环。汽车保有量每年也只增不减，然而现有停车位数量远不及停车位需求量，停车位需求量从2015 年约
2.25 亿升至2020 年的约
3.75亿个，停车位数量仅从2015 年的约7500 万个升至约1.2 亿个，年均停车位数量只有停车位需求数的30%。明显的车位供不应求情况间接影响了经济发展。据INRIX Research 调查显示，在美国平均每个司机每年因不必要的停车时间浪费345美元，在全国范围内每年造成超过730亿美元的损失。此外，接受调查的驾驶员中有40％认为，为了避免找不到停车位的麻烦，他们选择不去实体商店购物。
发展智慧停车已迫在眉睫。近几年，国家出台一系列法律法规，规范停车行业，扶持停车行业快速发展。2015 年8 月份，国家将停车场建设重点放在智能化停车建设方面，大力推动智慧停车系统、自动识别车牌等高新技术的应用，积极引导车位自动查询、电子自动收费通行等新型管理形态的发展，提高停车资源的使用效率。故2015 年被称为停车政策元年，除了国家出台的一系列政策以外，全国各地政府为了响应中央政府的号召，全国各地停车政策也相继出台。
停车服务是车联网的必要选项。智慧停车是指将无线通信技术、移动终端技术、GPS定位技术、GIS技术等综合应用于城市停车位的采集、管理、查询、预订与导航服务，实现停车位资源的实时更新、查询、预订与导航服务一体化，实现停车位资源利用率的最大化、停车场利润的最大化和车主停车服务的最优化。简单地说，智慧停车的"智慧"就是"智能找车位+自动缴停车费"。通过集采集端、客户端、管理端为一体的云平台将传统的停车业务框架升级到智慧停车业务框架的过程中，智能交通系统的普及驱动智慧停车发展。智慧停车业务将停车位的数据接入车联网，才能为车主实时提供车位信息及最合理停车方案。停车服务为车主的日常停车、错时停车、车位租赁、反向寻车、停车位导航提供服务。智慧停车营造停车新生态，省时省力便民利民
将会水到渠成。
根据博世预测，到2025 年，互联效应将会影响每一位驾驶者。社区停车和主动停车场管理等理念将省去长达3.8亿公里用于寻找车位的绕行路程，同时高度自动化的驾驶还能够节省燃油。美、中、德三国的互联停车功能将节省驾驶时间约7千万小时，相当于4 万名员工1年的工作小时数。所以智慧停车能节省我们的时间并减少停车带来的烦恼，解决停车难的燃眉之急。智慧停车作为刚兴起的停车行业，被赋予蕴藏万亿级市场的潜力，是解决停车难的一把利剑，能盘活停车位的资源，将停车位的信息整合起来，对缓解交通拥堵、解决停车难问题发挥着不可撼动的作用。智慧停车是智慧交通的重要部分，智慧停车的推行必将产生一组庞大的停车数据及用户数据，将这些数据接入车联网将产生不可估量的价值。1.3.2 智能网联汽车提高交通效率交通拥堵问题已经成为城市治理的“老大难”问题。目前我
国大多数城市都存在不同程度的交通拥堵情况。在全国六百多个城市中，有三分之二以上的城市都会在交通高峰时段出现机动车车速下降，交通拥堵严重的现象，在大中城市，交通拥堵尤为明显。根据《2018 年年度中国主要城市交通分析报告》显示，中国所有超大城市、部分特大型和大型城市拥堵延时指数均超过1.5（即因为交通拥堵，公众需花费非拥堵状态下1.5倍以上的时间到达目的地）。其中，北京拥堵程度排名居首，拥堵延时指数2.032，人均年拥堵时间为174 小时。按照北京市统计人口2154 万来计算，每年北京市市民因为交通拥堵合计损失时间约为37.48亿小时。按照上海市统计人口2428万来计算，每年上海市市民因为交通拥堵合计损失时间约为36.66亿小时。
根据《2019年年度中国主要城市交通分析报告》数据显示，汽车保有量和高峰拥堵延时指数呈正相关关系。随着国民经济持续发展和人民生活水平不断提高，汽车成为家中必备的一种交通工具，故在汽车保有量的增长难以抑制的情况下，我们需要利用车联网来实现高效便
捷的交通。
车联网结合多种技术解决城市拥堵痛点。车联网可以利用GPS 技术、惯导技术、车载摄像头、雷达及激光雷达实现高可靠高精度的定位服务和全工况、无盲区的感知外部信息，并可以利用实时的交管信息基于AI 技术和数字化的道路基础设施实现城市智能交通控制技术、交通分析研判技术和车路协同技术在治堵等多交通领域的应用。交通控制技术主要是利用交通控制设施对交通流进行组织优化，并通过调节、诱导、分流来保障交通安全顺畅进行。其中，比较典型的是使用AI 技术来控制交通信号灯，如根据交通流量控制信号灯时长来保证交通流畅。近年来，随着大量非结构化数据的充分利用，交通分析研判技术已经能实现跨区域、跨部门、跨行业的信息共享和深度挖掘。基于各类交通数据，同时融合车辆和道路信息，交通分析研判技术能为交通相关部门以及相关企业如物流公司等，提供辅助决策支持，具有精准、科学、高效的特点。车路协同技术也采用先进的无线通信和互联网技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，在全时空动态交通信息采集与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，从而保障在复杂交通环境下提高路网运行效率。
1.3.3 智能网联汽车降低事故发生几率，减少进而带来的财产损失道路交通安全问题对社会造成严重生命与经济问题。根据世界卫生组织统计，全球每年约有135万人的生命因道路交通事故而终止；还有2000 万至5000 万人受到非致命伤害，而且道路交通伤害是5-29 岁的儿童和年轻人的主要死因。中国每年的交通死亡人数接近30 万人，这意味着每天因车祸死亡达800 多人，平均不到两分钟就有一个人成为路上亡魂。道路交通碰撞的损失占大多数国家国内生产总值的3%。道路交通伤害给个人、家庭和整个国家带来巨大经济损失。以车联网技术有望降低交通事故发生率。疲劳驾驶、超速、在酒精和其它精神活性物质影响下驾驶、分心驾驶等已经成为造成交通事故的几大核心原因。以疲劳驾驶为例，我国每年就有高达9万多人因疲劳驾驶相关交通事故死亡或重伤，因疲劳驾驶导致的特大交通事故更是高达40%以上。单纯依靠法律法规来提升道路安全似乎已
经到达了一个瓶颈，技术进步将有望进一步降低甚至杜绝交通事故的发生。根据《中国自动驾驶安全读本》显示，自动驾驶汽车拥有全方位的感知系统、智能的决策系统和精确的执行系统，不会出现违反交通规则、疲劳驾驶、酒后驾驶、疏忽大意等情况，能极大减少甚至消除这些人为因素产生的道路交通风险。车联网不仅能降低交通事故发生的概率，还能提升交通事故后救援速率。根据交通部调查，每年交通事故死亡人数当中，有60%的人是因为救援不及时而导致死亡。因此国家需要打造车联网来降低事故率，由原来的被动救援，变为主动救援来降低死亡率。据华为预测，车联网的“车路协同”模式有着预测和规避风险的强大技能，可以将交通事故发生几率降低80%。
1.3.4 智能网联汽车节约资源、绿色出行汽车在运行过程中不仅消耗着能源，同时也会对大气环境造成污染，特别是如拥堵与寻找停车位等低效汽车碳排放。针对低效碳排放问题，提高传统内燃机效率已经较为困难；然而，基于精准定位、3D地图在内的智能网联技术，智能网联汽车为低效碳排放提供了积极方案。智能网联给汽车的动力系统带来了全新概念，以德尔福科技公司为例，公司计划通过智能网联，通过云端场景预知来实现降低油耗、降低排放的目的。利用智能网联来探索节能减排已成为新的市场蓝海。
智能网联汽车在连续交叉路口通行系统中，通过获取交通信号灯信息、位置信息、车流汇入信息等，车载单元计算出优化的车速，控制电子油门和制动系统，从而可实现在控制车速、保证安全前提下的高效通行并降低油耗。这样，整个系统可在保障车辆通行效率的前提下，提高车辆燃料经济性，减少尾气排放。根据博世预测，到2025年，互联交通功能将减少中、美、德近40 万吨二氧化碳排放量，相当于德国黑森林国家公园3年内所能吸收分解的二氧化碳总量。根据麦肯锡咨询集团预计，无人驾驶汽车的采用将帮助每年减少3 亿吨二氧化碳排放。随着新能源汽车渗透率的提升，节能环保已成为车联网的闪光点之一。
1.4 智慧交通与无人驾驶相辅相成
根据《智能网联道路系统分级定义与解读报告》，我国道路系统建设还在初级阶段。目前国内绝大部分的道路都属于L0 级(无信息化/无智能化/无自动化)，即交通基础设施无检测和传感功能，由驾驶员全程控制车辆完成驾驶任务和处理特殊情况。目前L1级（初步数字化/初步智能化/初步自动化）是各大企业现阶段预期实现目标，信息感知、数据汇聚、数据融合、模型计算、智能调配，支持的自动驾驶均属于L1 级范畴。要实现车联网（车路协同）需要交通基础设施达到L2 级(部分网联化/部分智能化/部分自动化)，即交通基础设施具备复杂传感和深度预测功能。L3级是指交通基础设施具备高度的网联化和有条件的智能化；即基于部分智能汽车互联的硬件设施前提下，货运可以带有一定的自动驾驶功能；车队在局部或特定条件下实现自动驾驶。L5（基于交通基础设施的完全自动驾驶）指在所有场景下完全感知、预测、决策、控制、通讯等功能，并优化部署整个交
通基础设施网络，实现完全自动驾驶。完全自动驾驶所需的子系统无需在自动驾驶车辆设置备份系统，提供全面主动安全功能。遇到特殊情况，由交通基础设施系统进行控制，不需要驾驶员参与。这种机动车的完全自助交通也是要完全基于车联网基础设施框架下才能实现的。
二、5G 与V2X 技术相辅相成，合力打造智能汽车互联
2.1 5G 通信技术奠定车联网发展基石
2.1.1 车联网，5G相对4G 大有作为因为5G具有上行大带宽,下行低时延高可靠的特点，所以相对于4G,5G适用于远程驾驶。开始是由远程控制的车辆将实时音视频、声音、震动、味道等经视频编码后通过5G传到云端，再经视频解码后传给人。在人收到前方传来的信号后，通过直接控制或者远程指示下达车辆控制指令，经5G 传输给远程驾驶车辆，进而实时进行机械控制。相对4G，因5G 上行宽带最高可达10G，可在每平方公里内支持至少800 辆车的数据传输。也正是因5G 的下行时延小于5ms，可支持车辆以60km/h 的速度行进，真正地满足了人们的日常所需。安全保障作为出行的刚需，5G 较为可靠。不仅如此，5G 还可以让我们身临其境，获取丰
富的驾驶感知信息。
2.1.2 5G 助推汽车广域移动传感网形成5G初期发展以eMBB 为主，后续逐步支持mMTC 和URLLC。eMBB 是增强移动宽带，主要针对的是大流量移动宽带业务。mMTC 是超高可靠超低时延通信，可在无人驾驶等业务应用(3G响应为500ms，4G 为50ms，5G 要求0.5ms);mMTC是大规模物联网，针对大规模物联网业务。5G 可实现高密度接入，最高可达每平方公里一百万个连接数密度，峰值速率在特定场景下可高达20Gbps,毫秒级的端到端时延,每平方公里数十Tbps 的流量密度,支持最高1Gbps 的用户体验速率，每小时500Km 以上的移动性能和数十Gbps的峰值速率。
2.1.3 5G 助力车联网走向智能时代车联网早在2G、3G、4G 时代已经有所应用，但只能实现部分较为简单的信息娱乐功能。从1980 年的1G 到1990年的2G,再到21 世纪的3G，到如今的4G、5G，随着通信技术推陈出新，车联网也从最初的传统汽车时代升级到拥有车内网、车载通信、车际网以及未来的车载互联网。近几年，从2009-2014 年的网联阶段发展到2015 年至今的智能阶段，再到未来2025 年后汽车实现自动驾驶。其中，车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。
车联网最终目标是要实现汽车完全智能，使汽车具备认知和自动驾驶能力，实现真正的无人驾驶，完全解放驾驶者双手。5G的性能目标是提高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。基于5G诸多特点，应用云计算、人工智能、大数据等新兴技术，万物互联触手可及。应用新兴的5G 和V2X 技术搭建一个完备的无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态的重要一环。
2.1.4 5G 分布式网络助力全时空自动驾驶自动驾驶对网络的实时性、移动性和QoS 保障要求极高，基于高网络能力的保障下当前主流车企/巨头互联网公司锁定自动驾驶应用的三大前景场景：1、高速公路行驶：高速公路道路环境相对封闭/稳定、行驶占据一半以上驾驶总时间，引入自动驾驶可缓解疲劳2、自动代客泊车：停车位资源紧张、停车取车难耗时多，引入自动驾驶可节约时间3、物流低速运输：封闭园区/港口/矿场及工厂等按照固定路线低速物流运输，