计算机行业市场前景及投资研究报告：汽车智能化，出台政策，车路云一体化落地.pptxVIP

证券研究报告|2024年06月19日汽车智能化系列专题之决策篇（4）：各地陆续出台政策，车路云一体化落地加速

报告摘要?车路云一体化是自动驾驶的重要分支。车路云一体化系统有机结合“人、车、路、云”等交通参与要素，可达成数据信息高效交互。车路云一体化有三大优势：1）通过路侧感知模块和算力辅助端侧智驾，解决目前端侧算力不足的问题；2）建立城市级车路云一体化数据联通体系，有助于解决数据孤岛问题；3）辅助作用单车智能实现自动驾驶，有助于解决长尾问题、突发事件和超视距问题。?政策暖风频吹，我国车路云一体化系统产业链已初步形成，但商业模式仍处于探索阶段。构建车路云一体化为我国重要战略，政策密集发布，产业生态正在逐步建立。据工信部联合五部委发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，2024-2026年间，车路云试点城市将100%安装C-V2X车载终端，同时公交车、公务车等车型C-V2X车载终端搭载率将高达50%。但是，车路云一体化也面临系统架构不完善、协同机制不明确、商业模式不清晰等问题。?车路协同正处于规模化与市场化进程加速阶段，行业潜力巨大。我国车路协同产业以政府推动为主，随着汽车产业的电动化、智能化、网联化发展，根据《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，预计到2025年V2X全产业增加或达7000+亿，智能网联汽车板块价值量位于产业链前列，预计2030年我国智能网联汽车的产值增量为20266亿元。?投资建议：建议关注万集科技、千方科技、四维图新。?风险提示：技术研发不及预期；市场需求不及预期；政策落地不及预期。

目录V2X具备多维度优势，是自动驾驶重要技术路线010203政策推动产业链布局，行业生态已初步形成国内布局:试点城市先行，逐步向全国打通相关标的04

1.1车路云一体化助力实现“人-车-路-网-云”的数字化信息交互?车路云一体化系统有机结合“人、车、路、云”等交通参与要素，可达成数据信息高效交互。根据《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南1.0》，车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能及舒适运行的信息物理系统，其组成要素包括车辆及其他交通参与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网，其中车辆及其他交通参与者是动态交通数据的核心数据源。?V2X是车路协同的核心环节，C-V2X为我国主流的技术路线。V2X（VehicletoEverything）无线通信技术指将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，目前包括车与车通信（V2V,VehicletoVehicle）、车与人通信（V2P,VehicletoPedestrian）、车与交通路侧基础设施通信（V2I,VehicletoInfrastructure）和车与云端网络通信（V2N,VehicletoNetwork）等。从技术路线看，V2X主要有C-V2X和DSRC-V2X两种。其中，DSRC-V2X由美国主推，基于以ETC为代表的专用短程通信技术（DedicatedShort-RangeCommunications，DSRC），而我国主推以移动蜂窝通信技术为基础的C-V2X技术（“C”即Cellular），基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进。图：车路云一体化系统架构图：V2X通信典型场景资料：《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南1.0》，国信证券经济研究所整理资料：EEPW电子产品世界网，国信证券经济研究所整理

1.2车路云一体化为解决端侧算力不足的有效手段?通过路侧感知模块和算力辅助端侧智驾，车路云一体化建设可缓解目前可端侧算力不足问题。以L0-L5划分自动驾驶等级，目前L2已处于商业化落地阶段，而L3及以上智能驾驶系统仍因算力不足等问题面临发展瓶颈。一方面，智能驾驶系统升级致传感器数量增加及分辨率的提升极大扩展了数据处理需求，叠加算法模型的复杂度大幅提升驱动算力需求迅速增长，另一方面受限于车端物理环境，芯片制程等问题端侧算力有限。然而，在车路云一体化建设框架下，借助激光、毫米波等路侧感知设施，单车装载的传感器和高算力芯片数量将减少，车辆共用环境中的算力和感知设备；同时，边缘计算设施具备对各项数据存储、分析的能力，也可进一步降低端侧算力需求。图：路侧智能基础设施交互框架图表：路侧智能基础设施构架组成要素子要素具体内容构成/要求路侧通信设施包括基于EUHT的路侧通信设备、基于C-V2X的路侧通信单元等用于对道路交通运行状况、交通参与者、交通事件等进行检测识别，包括摄像路侧感知设施边缘计算设施机、毫米波、激光及其他路侧感知设施