智能汽车独角兽系列报告一：蘑菇车联：首创“车路云一体化”系统方案，赋能智能网联汽车规模上路 .pdf

证券研究报告

【中邮汽车】智能汽车独角兽系列报告一

蘑菇车联：首创“车路云一体化”系统方案，赋能智能网

联汽车规模上路

首席分析师：白宇SAC编号：S1340523040001

投资评级：强于大市

中邮证券

2023年12月15日

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一、智能网联汽车加速落地，车路云一体化成最佳方案

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数据是智能驾驶技术优化的关键

◼当前智能驾驶发展路线趋于统一，数据、算法、算力成为智能驾驶发展的核心要素。数据的数量和质量是决定智能驾驶算法模型能否进一

步优化提升的关键。

图表1：特斯拉数据引擎

资料来源：TeslaAIDay（2022），中邮证券研究所

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数据与长尾问题是影响自动驾驶落地的关键

◼数据问题是制约自动驾驶落地的关键要素之一。2023年，美国兰德公司的研究，自动驾驶汽车需要在真实或者虚拟环境中至少进行110亿

英里（177亿公里）的里程测试，才能证明自动驾驶系统比人类驾驶员更可靠。

◼安全长尾问题是制约自动驾驶落地的关键要素之一。长尾问题是制约高等级自动驾驶落地的主要因素之一：解决了90%的自动驾驶问题，

但剩余的10%问题可能需要百倍的精力才能攻克，也是制约自动驾驶规模落地的难点。

图表2：特斯拉自动驾驶数据处理路径图图表3：自动驾驶长尾问题示意图

资料来源：TeslaAIDay，亿欧智库，中邮证券研究所资料来源：亿欧智库，中邮证券研究所

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车路云一体化智能网联汽车规模上路的最佳方案

图表4：车路云一体化系统方案

◼“车路云一体化”是“单车智能+

车路协同+AI云平台全局协同”有

机融合的系统级方案。“车路云一

体化”充分融合了车端、路端、云

端信息，车路云三端协同分析，协

同决策，突破单车智能自动驾驶瓶

颈，实现多重冗余+全局管控，大

幅提升无人驾驶安全性、稳定性和

可靠性，助力交通数字化转型。

◼通过AI数字道路基站建设，全面收

集城市交通数据信息，数据赋能，

助力自动驾驶多场景规模落地。

资料来源：蘑菇车联，中邮证券研究所

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车路云一体化实现多源数据收集

◼车路云一体化，可以以更高效率，更低成本，更多维度收集全局数据。面向车路云一体化的数据具有体量大、类别多、

流动大、非结构化程度高的特点，路侧设备对交通数据的采集范围和时长远高于车辆采集，其效率更高、成本更低，数

据的体量和丰富度也远高于车辆，依托路侧收集的海量实时全面的数据，可有效赋能自动驾驶算法模型进行训练迭代。

图表5：路侧设备实时收集数据