《計算機行業智能駕駛專題系列一：政策與產業共振車路協同產業加速-240704（28頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業智能駕駛專題系列一：政策與產業共振車路協同產業加速-240704（28頁）.pdf（28頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 證 券 研 究 報證 券 研 究 報 告告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 未經許可，禁止轉載未經許可，禁止轉載 行業研究行業研究 計算機計算機 2024 年年 7 月月 4 日日 智能駕駛專題系列一 推薦推薦（維持）（維持）政策與產業政策與產業共振共振，車路協同，車路協同產業加速產業加速 智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮。隨著自動駕駛技術的成熟和商業化的加速，汽車的核心價值部件由體現動力和操作系統的傳動系統轉向體現自動駕駛水平的智能軟件系統和處理芯片，在各項利好加持下，我國智能駕駛滲透率快速

2、提速，2023 年 L2 級自動駕駛滲透率達到 47.3%，2024 年 1 至5 月突破 50%。工信部于 2024 年 6 月 4 日發布消息，九家企業入圍智能駕駛試點，L3 級自動駕駛技術迎來發展熱潮。以特斯拉 FSD 為代表的單車智能自動駕駛技術目前已在北美成功商業化推廣，進入規模應用階段。高階智駕要實現商業化落地，需解決安全性、ODD 限制和經濟性問題。車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車。車路協同自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎上，將“人-車-路-云”交通要素有機地相聯系，從而滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求。VICAD 可

3、以全流程參與高級別自動駕駛感知、決策規劃和控制等過程，在 ODD 范圍內保證自動駕駛安全，遠高于人類駕駛水平，其并不會完全取代單車智駕，而是為單車智能車輛起到互補、冗余和強化的支撐和促進作用。美國單車智能技術領先全球，我國有望依靠通信技術、基建建設等優勢，通過車路協同技術發展實現自動駕駛領域的彎道超車。車路協同發展意義不僅僅在于加速自動駕駛的普及應用，提高交通安全和交通效率，其對產業的推動作用也至關重要，根據中國汽車工程學會測算，在中性預期情景下，預計 2025 年/2030 年我國車路云一體化智能網聯汽車產業總產值增量分別為 7295 億元/25825 億元，年均復合增長率為 28.8%。車

4、路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展。車路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展。自 2010 年前后，在國家科技重大專項和地方政府的推動下，我國已經開始了車路協同技術的初步探索和小范圍試點?！笆奈濉睍r期，我國政府進一步加大了對智慧交通基礎設施的建設力度，明確提出要推進車路協同技術的廣泛應用，各省內積極響應并出臺符合省內建設條件的車路協同發展政策及規劃，以匹配現代化經濟體系的建設需求，例如持續建設的國家級測試示范區、車聯網先導區和“雙智”城市也為車路協同發展奠定基礎。自 2024 年 5 月 31 日，北京市發改委批準建設北京市近百億的“車路云一體化”項目后，6 月

5、14 日，武漢市 170 億規模車路云示范項目公布，將顯著推動智慧道路蓋率及車載終端裝配率的提升。7月 3 日，工信部等 5 部門聯合公布了智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單，包含 20 個不同層級、不同類型的城市進行應用試點，有助于推動“車路云一體化”更廣泛地應用，之后應用試點城市預計將發布相應的“車路云一體化”的規劃并進行開工建設，整個行業將步入項目密集落地階段。車路協同產業鏈分布廣泛，正逐步邁向規?；逃秒A段。車路協同產業鏈分布廣泛，正逐步邁向規?；逃秒A段。我國車路協同的產業鏈涉及到車載設備和智能交通系統、道路基礎設施建設等多個環節，通過相互協作和協同發展以推動車路協同的實現

6、和應用。目前，我國車路協同行業偏基礎公共服務模式，而非市場化模式，成熟后可能會由運營方承擔，商業模式仍在探索階段。當前“車路云一體化”投資的主要看點在于建設階段，目前路側和車端基礎設施投資確定性最高。隨著物聯網、5G 通信、人工智能等前沿技術的飛速發展，RSU（路側單元）的性能和功能將得到顯著提升，據智研瞻預測，2024-2030 年 RSU 行業市場規模增長率在 7%-8%，2030 年 RSU 行業市場規模 81.84 億元，同比增長 7.72%。OBU（車載單元）滲透率的提高主要依靠整車廠商進行前裝模式推動，隨著 RSU 和 OBU 數量達到一定規模，后裝 OBU滲透率也會有所提升，通過

7、測算，我們預計到 2029 年 OBU 前裝市場空間約為 171 億元左右。投資建議：投資建議：“車路云一體化”首批 20 個試點城市已經揭曉，“車路云一體化”建設將由小范圍測試驗證階段正式邁入規?；涞亟ㄔO階段，并且將迎來項目密集落地，從而進一步加速高階自動駕駛的普及應用和商業化進程，交通信息化產業發展有望提速，建議關注：萬集科技、金溢科技、經緯恒潤、千方科技、建議關注：萬集科技、金溢科技、經緯恒潤、千方科技、高新興高新興、通行寶、通行寶等等。風險提示風險提示：政策推進不及預期、市場競爭加劇、項目進度不及預期。證券分析師：吳鳴遠證券分析師：吳鳴遠 郵箱： 執業編號：S036052304000

8、1 行業基本數據行業基本數據 占比%股票家數(只)334 0.04 總市值(億元)31,731.22 3.75 流通市值(億元)27,516.98 4.17 相對指數表現相對指數表現%1M 6M 12M 絕對表現-3.9%-20.3%-34.7%相對表現 0.1%-21.7%-24.8%相關研究報相關研究報告告 計算機行業周報（20240617-20240621）：車路云一體化項目不斷，規?；逃锰崴?2024-06-23 AI+專題系列點評（二十）：WWDC2024：蘋果AI 與 iOS 18 重磅發布 2024-06-17 計算機行業周報（20240611-20240614）：開發者大會召

9、開在即，關注鴻蒙產業鏈 2024-06-16 -43%-27%-11%5%23/0623/0923/1124/0224/0424/062023-06-282024-07-03計算機滬深300華創證券研究華創證券研究所所 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 未經許可，禁止轉載未經許可，禁止轉載 投資投資主題主題 報告亮點報告亮點 本報告自上而下對車路協同行業發展進行梳理闡述，重點講述車路協同產業在我國的重要意義及其必要性，探討了產業現狀及發展方向，指出在產業迎來變革加速落地的當下，產業鏈中企業迎來的投資機遇。投資邏輯投

10、資邏輯 隨著自動駕駛技術的成熟和商業化的加速，L3 級自動駕駛技術迎來發展熱潮，但是后續高階智駕要實現商業化落地，還需解決安全性、ODD 限制和經濟性問題，僅僅依靠單車智能很難實現，通過車路協同技術可以全流程參與高級別自動駕駛感知、決策規劃和控制等過程，在 ODD 范圍內保證自動駕駛安全，遠高于人類駕駛水平，其并不會完全取代單車智駕，而是為單車智能車輛起到互補、冗余和強化的支撐和促進作用。車路協同發展意義不僅僅在于加速自動駕駛的普及應用，提高交通安全和交通效率，其對產業的推動作用也至關重要，將會顯著拉動我國經濟。美國單車智能技術領先全球，我國有望依靠通信技術、基建建設等優勢，通過車路協同技術發

11、展實現自動駕駛領域的彎道超車。自 2024 年 5 月，全國各地車路云一體化項目招投標密集發布，有望推動車路協同產業進一步落地，2024 年將為我國車路協同產業元年。目前，我國車路協同行業偏基礎公共服務模式，而非市場化模式，成熟后可能會由運營方承擔，商業模式仍在探索階段。當前“車路云一體化”投資的主要看點在于建設階段，目前路側和車端基礎設施投資確定性最高。我們認為車路協同自動駕駛作為一系列先進信息通信、互聯網等多個領域技術的集大成者，在高等級智能道路的加持下，將成為建設新型智慧城市以及新一輪科技創新和產業競爭的高地。bUbUfVaYaV8XaYaY7N8Q9PsQnNoMrNfQqQtMjMp

12、PmR7NrQmMuOmRtMvPpPtM 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 3 目目 錄錄 一、一、智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮.5（一）自動駕駛多方面賦能交通產業升級，我國滲透率快速提升.5（二）L3 級自動駕駛迎來熱潮，未來幾年內有望實現更廣泛應用和發展.6（三）自動駕駛分為單車智能和車路協同，單車智駕已成功商業化推廣.7（四）高階智駕要實現商業化落地，需解決安全性、ODD 限制和經濟性問題.8 二、二、車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車

13、車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車.9（一）車路協同將“人-車-路-云”相聯，滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求.9（二）單車智能局限性強，車路協同起到彌補、冗余和強化的支撐和促進作用.13（三）美國自動駕駛技術領先，我國有望通過車路協同實現彎道超車.16 三、三、車路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展車路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展.18（一）我國大力推動智能汽車和車路協同領域發展，相關政策不斷發力.18（二）車路云一體化招投標密集發布，推動智能網聯汽車高質量發展.21 四、四、車路協同產業鏈分布廣泛，正逐步邁向規?；逃秒A段車路協同產業鏈分布廣泛

14、，正逐步邁向規?；逃秒A段.23（一）車路協同產業鏈分布廣泛，商業模式處于探索階段.23（二）車路協同邁向規?；逃玫臅r代，路側和車端基礎設施投資確定性較高.24 五、五、投資建議投資建議.25 六、六、風險提示風險提示.26 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 4 圖表目錄圖表目錄 圖表 1 自動駕駛賦能交通產業升級.5 圖表 2 自動駕駛分級.6 圖表 3 2021-2023 國內乘用車 NOA 滲透率.6 圖表 4 自動駕駛發展階段.7 圖表 5 進入智能網聯汽車準入和上路通行試點聯合體基本信息.7 圖表 6

15、FSD V12 完全端到端策略.8 圖表 7 FSD 累計里程.8 圖表 8 自動駕駛車輛與不同交通要素協同關系.10 圖表 9 車路云一體化系統架構.11 圖表 10 基于 VICAD 的交通全要素一體化系統模型.11 圖表 11 VICAD 感知、決策、控制的一體化.12 圖表 12 C-ITS 與 VICAD 融合應用.12 圖表 13 不同級別自動駕駛對網聯化的需求.13 圖表 14 車路協同感知適用的場景.14 圖表 15 VICAD 加速實現無人化自動駕駛落地.15 圖表 16 自動駕駛的道路智能化技術分級.15 圖表 17 2023 年各國大模型數量.16 圖表 18 我國與美國

16、車路協同基礎設施對比.17 圖表 19 車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測.17 圖表 20 我國車路協同政策發展歷程.18 圖表 21 車路云一體化相關政策.18 圖表 22 17 個智能網聯汽車測試示范區+7 個車聯網先導區+16 個“雙智”試點城市.19 圖表 23 各省市車路協同行業“十四五”發展目標.20 圖表 24 智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單.20 圖表 25 “車路云一體化”招投標情況.21 圖表 26 車聯網體系架構.22 圖表 27 車路協同產業鏈.23 圖表 28 車路云一體化系統商業閉環示意圖.24 圖表 29 全球 V2X 市場規模（億美元）.2

17、4 圖表 30 中國 V2X 市場規模（億美元）.24 圖表 31 RSU 中國行業市場規模預測（億元）.25 圖表 32 前裝 OBU 市場空間預測.25 圖表 33 車路協同產業相關公司.26 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 5 一、一、智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮智能駕駛滲透率持續提升，高階智駕迎來發展熱潮（一）（一）自動駕駛多方面賦能交通產業升級，我國滲透率快速提升自動駕駛多方面賦能交通產業升級，我國滲透率快速提升 在產業政策的刺激下推動汽車行業向網聯化、智能化、共享化、電動化轉型。在產業

18、政策的刺激下推動汽車行業向網聯化、智能化、共享化、電動化轉型。自動駕駛作為這場革命中的關鍵技術，將從安全、效率、商業模式等多方面賦能交通產業升級。根據清華大學教授張亞勤的走向自動駕駛演講：自動駕駛將會提升交通安全：自動駕駛減少交通事故，美國當前人為失誤事故占比為 92%，而人工智能的介入可以大幅降低人為事故隱患。自動駕駛將會提升交通系統的出行效率：自動駕駛預計平均每天為每位司機節省約60 分鐘時間。自動駕駛將會創造巨大的商業價值：張亞勤預測，2030 年自動駕駛預計為乘用車帶來 1.5 萬億美元的新市場。如此巨大的商業價值意味著全新的機會，這些機會來自于新的芯片、新的操作系統、新的軟件、新的服

19、務以及新的產品。圖表圖表 1 自動駕駛賦能交通產業升級自動駕駛賦能交通產業升級 資料來源：張亞勤走向無人駕駛 SAE 自動駕駛標準將自動化技術分為六個等級，從完全依賴人工駕駛到完全自動駕駛。自動駕駛標準將自動化技術分為六個等級，從完全依賴人工駕駛到完全自動駕駛。SAE（國際汽車工程學會）自動駕駛標準是目前被國內外廣泛接受的自動駕駛級別劃分標準，將自動駕駛技術分為六個等級，從 Level-0 到 Level-5，分別對應不同的自動化程度。具體來說，Level-0 代表無自動化，Level-1 為單一功能自動駕駛，Level-2 為部分自動化，Level-3 為有條件自動化，Level-4 為高度

20、自動化，而 Level-5 則代表完全自動駕駛。該標準成為全球汽車產業廣泛引用和參考的標準，不僅在美國得到了廣泛應用，還被包括我國在內的許多國家和地區所采納和參考。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 6 圖表圖表 2 自動駕駛分級自動駕駛分級 資料來源：SAE 在各項利好加持下，我國智能在各項利好加持下，我國智能駕駛滲透率快速提速駕駛滲透率快速提速。2023 年，乘用車 L2 級（自動駕駛）滲透率達到 47.3%，2024 年 1 至 5 月突破 50%，部分功能接近 L3 級智能駕駛水平。國內城市 NOA 技術（導

21、航輔助駕駛）近年來蓬勃發展，成為智能駕駛領域的熱點。根據蓋世汽車研究院預測，預計到 2025 年，國內搭載城市 NOA 功能的車輛數量將超過 300 萬輛。這一市場趨勢被認為是智能駕駛技術發展的重要里程碑，提升了車輛的智能化水平，為車企提供了新的競爭優勢和數據訓練方式。國內城市 NOA 技術正處于快速發展階段，多家車企積極投入，推動該技術的普及和應用。圖表圖表 3 2021-2023 國內乘用車國內乘用車 NOA 滲透率滲透率 資料來源：佐思汽研，轉引自軒轅獎（二）（二）L3 級自動駕駛迎來熱潮，級自動駕駛迎來熱潮，未來幾年內未來幾年內有望有望實現更廣泛應用和發展實現更廣泛應用和發展 讓人類信

22、任自動駕駛，還需要不斷提升讓人類信任自動駕駛，還需要不斷提升 L3 級以上的自動駕駛能力。級以上的自動駕駛能力。L3 能夠提供有限條件下的自動駕駛，但仍假設人類能夠隨時接管。從 L4 開始，人類不需要隨時接管自動駕駛，而最高級的 L5 甚至不提供人類參與駕駛的能力。是否選擇自動駕駛，不僅是技術問題，更是公共安全與社會接受度的問題。與此同時，道路智能也在發展，從車端與路側必要的信息交互到進一步的協同感知，一直到交通作為整體的協同決策控制，路側可以幫助車端逐步擁有越來越強的能力，以避免嚴重自動駕駛事故的發生。更近一步，智能 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批

23、文號：證監許可（2009）1210 號 7 化的道路可以實現規劃層面的協同，減少變道和擁堵。隨著自動駕駛的普及和道路智能的發展，道路和交通流協同設計將為出行者提供更全面的服務。圖表圖表 4 自動駕駛自動駕駛發展階段發展階段 資料來源：張亞勤走向無人駕駛 九家企業入圍智能駕駛試點，九家企業入圍智能駕駛試點，L3 級自動駕駛技術迎來級自動駕駛技術迎來發展發展熱潮。熱潮。根據工業和信息化部于2024 年 6 月 4 日發布的消息，比亞迪、廣汽集團、蔚來、上汽、一汽等九家汽車生產企業獲批進入智能網聯汽車準入和上路通行試點，成為全國首批開展 L3 自動駕駛上路通行試點的車企。這些企業涵蓋了乘用車、客車以

24、及貨車三大類，顯示出試點的廣泛性和多樣性。此次試點的實施將分為五個階段，包括試點申報、產品準入試點、上路通行試點、試點暫停與退出、評估調整。這意味著，盡管這些企業已經通過了初步遴選，但實際的自動駕駛功能是否能夠量產和上路通行還需要經過進一步的測試和評估。九家企業的入圍不僅展示了中國在智能駕駛領域的快速發展，也為未來自動駕駛技術的規?；瘧玫於嘶A。隨著試點工作的推進，L3 級自動駕駛技術有望在未來幾年內實現更廣泛的應用和發展。圖表圖表 5 進入智能網聯汽車準入和上路通行試點聯合體基本信息進入智能網聯汽車準入和上路通行試點聯合體基本信息 汽車生產企業汽車生產企業 使用主體使用主體 車輛運行所在

25、城市車輛運行所在城市 產品類別產品類別 重慶長安汽車股份有限公司 重慶長安車聯科技有限公司 重慶市 乘用車 比亞迪汽車工業有限公司 深圳市東潮出行科技有限公司 廣東省深圳市 乘用車 廣汽乘用車有限公司 廣州祺宸科技有限公司 廣東省廣州市 乘用車 上海汽車集團股份有限公司 上海賽可出行科技服務有限公司 上海市 乘用車 北汽藍谷麥格納汽車有限公司 北京出行汽車服務有限公司 北京市 乘用車 中國第一汽車集團有限公司 一汽出行科技有限公司 北京市 乘用車 上汽紅巖汽車有限公司 上海友道智途科技有限公司 海南省儋州市 貨車 宇通客車股份有限公司 鄭州市公共交通集團有限公司 河南省鄭州市 客車 蔚來汽車科

26、技（安徽）有限公司 上海蔚來汽車有限公司 上海市 乘用車 資料來源：工信部、華創證券（三）（三）自動駕駛自動駕駛分為分為單車智能和車路協同單車智能和車路協同，單車智駕已成功商業化推廣，單車智駕已成功商業化推廣 自動駕駛分為單車智能和車路協同兩種路線，各有不同。自動駕駛分為單車智能和車路協同兩種路線，各有不同。自動駕駛目前有單車智能自動 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 8 駕駛（Autonomous Driving，AD）和車路協同自動駕駛（Vehicle-Infrastructure Cooperated Aut

27、onomous Driving，VICAD）兩種技術路線。其中 AD 主要依靠車輛自身的視覺、激光雷達等傳感器、計算單元、線控系統進行環境感知、計算決策和控制執行。VICAD 在 AD的基礎上，通過先進的車、道路感知和定位設備（如攝像頭、雷達等）對道路交通環境進行實時高精度感知定位，按照約定協議進行數據交互，實現車與車、車與路、車與人之間不同程度的信息交互共享（網絡互聯化），并涵蓋不同程度的車輛自動化駕駛（車輛自動化），以及考慮車輛與道路之間協同優化問題（系統集成化）。通過車輛自動化、網絡互聯化和系統集成化，最終構建一個車路協同自動駕駛系統。VICAD 不僅可以提供更安全、更舒適、更節能、更環

28、保的駕駛方式，還是城市智能交通系統的重要環節，也是構建新型智慧城市的核心要素。以特斯拉以特斯拉 FSD 為代表的單車智能自動駕駛技術目前已在北美成功商業化推廣。為代表的單車智能自動駕駛技術目前已在北美成功商業化推廣。特斯拉利用多攝像頭和神經網絡實現高級駕駛輔助功能，并持續優化技術挑戰，包括算法、路測、云計算、數據標注、仿真訓練和系統軟件等。FSD V12 版本通過視頻數據優化參數以實現自學駕駛，并采用端到端整合策略，提高性能，降低成本，同時，利用最新的深度學習技術，實現了從感知到決策的直接映射。FSD V12 版本已在北美開始商業化推廣，并在2024 年 4 月 24 日，特斯拉宣布其 FSD

29、 用戶的累計行駛里程已超過約 13 億英里，標志著特斯拉自動駕駛技術進入規模應用階段。圖表圖表 6 FSD V12 完全端到端策略完全端到端策略 圖表圖表 7 FSD 累計里程累計里程 資料來源：愛卡汽車 資料來源：特斯拉2024Q1財報（四）（四）高階高階智駕智駕要實現商業化落地，需要實現商業化落地，需解決解決安全性、安全性、ODD 限制和經濟性限制和經濟性問題問題 盡管目前自動駕駛技術已取得巨大的進步，自動駕駛的商業化進程也初見成效，但距離盡管目前自動駕駛技術已取得巨大的進步，自動駕駛的商業化進程也初見成效，但距離自動駕駛的大規模普及應用，還有很長的路要走。自動駕駛的大規模普及應用，還有很

30、長的路要走?？偨Y來看，影響自動駕駛走向規模商業化落地的因素主要集中在安全性、運行設計范圍（ODD）和經濟性三個方面。1）安全性：在低等級自動駕駛方面，車輛輔助駕駛系統的功能仍然存在特定場景下應對能力不足和失效的風險，以自動緊急剎車為例，在夜間、下雨天、打傘等特殊天氣或高精度定位（如隧道、城市橋梁等）方面，也較容易出現系統失效的現象。并且，車輛對靜止交通設施和靜止交通參與者的準確識別和實時干預控制也存在一定困難。2）運行設計范圍（ODD）：自動駕駛 ODD 是指自動駕駛系統設計時確定的適用于其功能運行的外部環境條件，例如：道路條件（高速公路、無信號燈十字路口、山區道路 智能駕駛專題系列一智能駕駛

31、專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 9 等）、環境條件（天氣和日照狀況等）、其它（地圖信息、收費站、水洼、低垂的植物、道路結冰、遺撒的物體、特種機械和違反交通規則的人類行為）。限制 ODD 是保證車輛安全的重要手段，但不利于自動駕駛的連續運行，其本質原因是自動駕駛存在感知長尾、混行交通博弈、極端場景等一系列問題難以克服，無法在所有場景下保證成功應對。在日常的駕駛環境中，已能實現單車自動駕駛，但受車端傳感器物理特性、車端算力等限制，車輛在惡劣天氣、遺撒物體、鬼探頭等長尾場景中的感知能力，仍然需要持續提升。在這些場景中，路端可以發揮其穩定性和全局

32、性等優勢，提供高性能交通信號數據、全量感知數據、為單車智能自動駕駛系統提供支持，減少因為感知不足帶來的 ODD 限制。除感知外，單車智能自動駕駛車輛還需要面對混行交通博弈等挑戰，從交通全局的角度看，依靠個體智能無法取得最優的效果，因此需要車與路的統一協調管理，才能更好地權衡自動駕駛車輛的安全與效率。3）經濟性：自動駕駛要實現規模商業化落地，形成一個健康的商業閉環，就必須降低成本。如今，激光雷達、芯片的價格正在不斷降低，這是整個產業鏈共同努力的結果，特別是國產企業在這方面做出的積極貢獻。為了進一步降低成本，還需要持續加強軟硬件一體化自主研發，并在設計制造、生產管理和質量管控工藝上投入更多精力打磨

33、優化，量產規模越大，規模效應就越明顯，成本就壓得更低。高階高階自動駕駛要實現商業化落地，需找到安全性、自動駕駛要實現商業化落地，需找到安全性、ODD 限制和經濟性的平衡點，限制和經濟性的平衡點，從從本質本質上提升自動駕駛的能力。上提升自動駕駛的能力。在一定的自動駕駛能力條件下，安全、ODD 和經濟性這三個方面存在矛盾關系。例如，為提高自動駕駛安全性，必須通過限制 ODD 并針對性調優逼近系統上限，才能實現小規模商業化落地；或使用較昂貴的設備來提升單車智能自動駕駛的安全性，但這樣會損失自動駕駛的經濟性。自動駕駛要實現規模商業化落地，需要進一步探索找到安全性、ODD 限制和經濟性的平衡點，從本質上

34、提升自動駕駛的能力水平。二、二、車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車車路協同助力高階智駕發展，我國有望實現彎道超車（一）（一）車路協同車路協同將“將“人人-車車-路路-云”云”相聯，相聯，滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求 V2X 疊加通信技術疊加通信技術，可以滿足不同等級自動駕駛車輛需求。，可以滿足不同等級自動駕駛車輛需求。車路協同自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎上，借助 V2X 和通信技術，將“人-車-路-云”交通要素有機地聯系在一起，V2X（vehicle-to-everything）是一種讓車輛能夠與周圍環境中的各種實體進行數據交換的通信技術，

35、這些實體包括其他車輛（V2V）、行人（V2P）、道路設施（V2I）和網絡（V2N），通過全方位協同配合，從而滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求（如輔助駕駛、高等級自動駕駛），實現自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標，有效提高交通效率，改善汽車駕駛感受，從而為用戶提供智能、舒適、安全高效的綜合服務。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 10 圖表圖表 8 自動駕駛車輛與不同交通要素協同關系自動駕駛車輛與不同交通要素協同關系 資料來源：Rohde&Schwarz官網 車路云一體化系統是通過新一代信息與通信技術將人、車、

36、路、云的物理空間、信息空車路云一體化系統是通過新一代信息與通信技術將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統協同感知、決策與控制，實現智能網聯汽車及交通系統安全、間融合為一體，基于系統協同感知、決策與控制，實現智能網聯汽車及交通系統安全、高效、節能及舒適運行的信息物理系統高效、節能及舒適運行的信息物理系統。該系統的主要組成要素為車輛及其他交通參與者、路側基礎設施、云控平臺、相關支撐平臺、通信網等。車輛及其他交通參與者：作為動態交通數據的核心數據中心，車輛駕駛人與網聯汽車可接收來自路側或云控基礎平臺提供的感知、決策和控制服務。路側基礎設施：包括感知、通信、計算類基礎設施及交通附屬設

37、施，為云控基礎平臺采集來自車輛、道路以及其他交通相關系統的動態交通數據，并向車輛及交通參與者提供交通相關信息。云控平臺：由一個云控基礎平臺及其所支撐的多個應用平臺組成，基于車輛與交通等相關數據的采集、存儲與處理，提供應用需求支撐，賦能產業發展。相關支撐平臺：提供交通相關信息，如高精度地圖信息、衛星導航定位增強信息、區域氣象預警信息、交通路網監測與運行監管信息等。通信網：包括 C-V2X 網絡、承載網、衛星通信以及其他專有網絡，為系統各組成部分之間的數據傳輸與信息交互提供安全、可靠與時延要求保障。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）

38、1210 號 11 圖表圖表 9 車路云一體化系統架構車路云一體化系統架構 資料來源：國家智能網聯汽車創新中心等智能網聯汽“車路云一體化”規模建設及應用參考指南（1.0版）車路協同自動駕駛（車路協同自動駕駛（VICAD）的本質是給每輛車開了）的本質是給每輛車開了“上帝視角”，它不僅能幫助車輛“上帝視角”，它不僅能幫助車輛保障安全，還能高效分配道路時空資源，讓所有交通要素各行其道。保障安全，還能高效分配道路時空資源，讓所有交通要素各行其道。VICAD 實現的基礎是通過集成先進的感知、計算、通信、決策控制等技術，構建一套能夠連通信息空間與物理空間，基于數據的自由流動構建狀態感知、實時交互、科學決策

39、、精準執行的閉環賦能體系。面向自動駕駛和智能交通應用，VICAD 具有以下核心特征和優勢：1）交通全要素的一體化：車路協同系統中的人、車、路和環境所對應的交通要素通過傳感器的采集和融合處理，成為具有自主身份且可具備信息交互功能的數字孿生體。物理實體和數字孿生體之間可以通過有效信息流和決策控制流完成信息傳遞和決策控制閉環，例如車輛的遠程操控、道路信號燈的優化控制、道路可變標識控制等；不同物理實體之間，在全局調度下呈現出更加高效、更加秩序化的交通運行態勢。圖表圖表 10 基于基于 VICAD 的交通全要素一體化系統模型的交通全要素一體化系統模型 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面

40、向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 12 2）計算、感知、決策、控制的一體化：單車智能駕駛由車輛自身完成“感知-決策-規劃-控制-執行”全過程，而在 VICAD 模式下，車輛、路端或云端都可能承擔部分或全部“感知-決策-規劃-控制-執行”功能，基于車路云一體化計算和互聯，實現一體化感知、決策規劃和控制。在一體化計算方面，基于低時延、高可靠網絡的傳輸互聯，通過 VICAD 可以充分發揮路端和云端算力充裕、易部署調度等優勢，對車端感知能力和算力進行有效分擔，突破單車算力極限，實現

41、全系統算力的合理分布分配和優化均衡。在一體化感知方面，一體化感知可以通過車車、車路、車云協同感知的綜合作用，擴展自動駕駛車輛感知能力。一體化決策規劃和控制方面，一方面可以幫助車輛克服全局優化類場景和極端場景，進一步提升自動駕駛的安全性、擴展自動駕駛 ODD，提高車輛的自動駕駛能力；另一方面還能通過對交通環境的控制，為車輛創造安全秩序化的駕駛環境，提高交通整體運行安全性和效率。圖表圖表 11 VICAD 感知、決策、控制的一體化感知、決策、控制的一體化 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 3）數據驅動的自動駕駛跨行業的應用一體化：傳統交通

42、系統和車輛中大量的數據都是隱性存在的，沒有被充分利用和挖掘出其背后潛在的價值。VICAD 的核心目標是利用一套車路云基礎設施與基礎能力體系，能夠將數據源源不斷地從物理空間中的隱性形態轉化為信息空間的顯性形態，通過數據驅動同時賦能自動駕駛、智能交通，甚至共享出行、智慧城市等更多行業，支持不斷迭代和創新發展。圖表圖表 12 C-ITS 與與 VICAD 融合應用融合應用 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 13 （二）（二）單車

43、智能局限性強，單車智能局限性強，車路協同車路協同起到起到彌補、冗余和強化的支撐和促進作用彌補、冗余和強化的支撐和促進作用 單車智能駕駛局限性強，單車智能駕駛局限性強，AI 模型也無法解決感知盲區隱患。模型也無法解決感知盲區隱患。L1-L2 的傳統 ADAS 系統覆蓋的場景較為簡單，但是對于 L3 及以上的高等級自動駕駛，在復雜的城市道路中，傳統 ADAS 無法窮盡每一種路況下發生的每一種可能，規則模型勢必將被基于人工智能的自動駕駛算法替代，讓 AI 學習人的駕駛習慣，提高場景的豐富度。但就算是人工智能算法替代規則模型，單車的智能化仍存在遮擋物和感知盲區的問題，存在安全隱患，且對車載傳感器和計算

44、平臺要求高，成本高企。圖表圖表 13 不同不同級別自動駕駛級別自動駕駛對網聯化的需求對網聯化的需求 資料來源：德勤新基建下的自動駕駛：單車智能和車路協同之爭 VICAD 可以全流程參與可以全流程參與高級別高級別自動駕駛感知、決策規劃和控制等過程，在自動駕駛感知、決策規劃和控制等過程，在 ODD 范范圍內保證自動駕駛安全，遠高于人類駕駛水平圍內保證自動駕駛安全，遠高于人類駕駛水平。動態管理和擴展自動駕駛 ODD，優化自動駕駛運行環境，實現無接管連續運行，具體包括：1）通過車路協同感知解決自動駕駛感知長尾問題：發揮路端和云端感知優勢，與不同等級網聯自動駕駛車輛進行協同感知，解決超視距、盲區、遮擋等

45、一系列感知長尾問題；2）通過車路協同感知和地圖動態更新解決自動駕駛地圖實時性問題：在車路協同感知的基礎上，還可以通過分鐘級自動駕駛地圖更新，幫助不同等級網聯自動駕駛 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 14 車輛應對交通標志標線、信號燈等一系列自動駕駛地圖要素變更帶來的問題；3）通過車路協同決策規劃解決全局路徑優化、混行沖突及阻塞問題：通過車路協同路徑規劃，為不同等級網聯自動駕駛車輛提供全局路徑規劃服務；通過車路協同行為決策與運動規劃，解決自動駕駛博弈、阻塞等典型混行場景問題；4）通過車路協同控制解決復雜特殊場景問題

46、：針對自動駕駛復雜特殊場景，例如“脫困”、泊車等，可以通過 VICAD 直接控制不同等級網聯自動駕駛車輛，幫助車輛成功應對這些場景，降低安全風險；針對復雜無序交通環境，還可以通過車路協同控制對交通基礎設施、交通運行狀況等進行有效干預和控制，優化自動駕駛整體交通環境，間接控制車輛，為車輛營造安全、簡單、秩序化的交通環境。圖表圖表 14 車路協同感知適用的場景車路協同感知適用的場景 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 車路協同不會完全取代單車智駕，而是為單車智能車輛起到互補、冗余和強化的支撐車路協同不會完全取代單車智駕，而是為單車智能車輛起

47、到互補、冗余和強化的支撐和促進作用。和促進作用。VICAD 并不是要完全取代車端的自動駕駛系統，而是同時運行在路端和云端的自動駕駛系統，發揮路端和云端的優勢，為 L4 不同等級網聯自動駕駛車輛提供互補、冗余和強化的支撐和促進作用?；パa：感知端，路端和云端感知可以充分發揮感知范圍廣、長時間連續觀測、容易工程化等優勢，與車端感知進行感知互補，實現遮擋、超視距、動靜態盲區等協同感知，從而提升車輛的感知能力。定位端，在極端環境行駛時，經常出現定位不準的問題，路端通過感知定位等多種定位方式，可以為車輛提供定位互補，輔助車輛實現高精度定位。強化：單車智能駕駛時，在識別信號燈時遇到炫光、頻閃、盲區等問題，通

48、過路端系統與低復雜度信號控制機對接信息，加強了智能駕駛的識別功能。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 15 圖表圖表 15 VICAD 加速實現無人化自動駕駛落地加速實現無人化自動駕駛落地 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 不同等級智能駕駛汽車需要不同能力等級的道路支撐，以實現規模商業化不同等級智能駕駛汽車需要不同能力等級的道路支撐，以實現規模商業化。雖然 VICAD已成為我國發展高等級自動駕駛的明確技術路線，但不同等級的自動駕駛車輛要實現規模商業化發展，對

49、道路的能力具有不同的要求，其中 L2 及以下等級車輛駕駛和責任主體是駕駛員，道路所需的能力以感知為主，而 L3、L4 高等級的車輛要想實現規模商業化，則需要較高能力的智能道路。圖表圖表 16 自動駕駛的道路智能化技術分級自動駕駛的道路智能化技術分級 資料來源：清華大學智能產業研究院、百度Apollo面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望2.0 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 16 （三）（三）美國自動駕駛技術領先，我國有望通過美國自動駕駛技術領先，我國有望通過車路協同實現彎道超車車路協同實現彎道超車 美國依托其美國

50、依托其 AI、芯片等優勢，、芯片等優勢，我國我國僅依靠單車智能較難超過僅依靠單車智能較難超過。美國在人工智能領域原始積累早，在生成式 AI、AI 芯片和頂尖 AI 研究人員方面擁有無可匹敵的優勢，為美國車企在智能駕駛領域創造了舒適的技術環境。據美國蘭德智庫估算，一套自動駕駛系統量產需要積累 170 億公里以上的數據來優化其自動駕駛系統，谷歌旗下自動駕駛公司Waymo 已經耗時 10 年進行測試，累計模擬測試 100 億英里，行駛行程 2,000 萬英里，而我國現有測試場容量有限，并且測試設備昂貴、測試效率不高，僅基于路測數據搭建仿真測試平臺，我國僅靠單車智能的賽道追趕仍有難度。圖表圖表 17

51、2023 年各國大模型數量年各國大模型數量 資料來源：斯坦福2024年人工智能指數報告 我國我國有望依靠有望依靠通信技術、通信技術、基建建設等優勢，基建建設等優勢，通過車路協同實現自動駕駛領域的彎道超車。通過車路協同實現自動駕駛領域的彎道超車。對于我國，以華為為代表的通信企業在 5G 技術方面世界領先，且 4G 和 5G 基站數量多，覆蓋廣，我國政府大力推行 5G 網絡、智能交通基礎設施等新型基礎設施建設，在道路的改造方面堅決推行 5G LTE-V2X 技術標準，支持 LTE-V2X 向 5G-V2X 平滑演進。從我國的道路情況來看，我國高速公路總里程世界第一，公路總里程和公路網密度快速增加，

52、且收費公路里程遠高于美國，可見我國路側設備 RSU 的數量和分布范圍大于美國，這些基礎設施建設方面的特殊性將有力推動車路協同的發展。而在新基建的推動下，車路協同有望進入快速發展階段，降低自動駕駛的復雜度和車載成本，彌補中國在單車智能發展方面的不足，成為中國特色的發展道路，甚至超越美國率先實現 L4-L5 級高等級自動駕駛技術的大規模商業化落地。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 17 圖表圖表 18 我國與美國車路協同基礎設施對比我國與美國車路協同基礎設施對比 資料來源：德勤新基建下的自動駕駛：單車智能和車路協同之爭

53、 車路協同車路協同其意義不僅僅在于加速自動駕駛的普及應用，提高交通安全和交通效率，其對其意義不僅僅在于加速自動駕駛的普及應用，提高交通安全和交通效率，其對產業的推動作用也至關重要。產業的推動作用也至關重要。VICAD 可以帶動智能裝備、地圖定位、云計算、通信、安全等相關產業協同發展，在當前以單車智能和車云結合的架構中，安全問題無法得到有效的解決，而通過 VICAD 可以更加系統化整合跨行業資源，為跨行業融合發展提供動力。在通信方面，VICAD 是 5G、C-V2X 通信的重要應用場景，將加速通信技術演進和產業發展。我國在 5G、C-V2X 等先進通信技術領域已經從跟跑走到了領跑地位，確立了在標

54、準和專利方面的全球領先優勢，目前亟需一個體量充分、市場前景廣闊的應用場景，支撐通信行業加速迭代創新。另一方面，萬物互聯的物聯網時代已經不可阻擋，以人工智能為核心驅動力的自動駕駛技術也逐漸成為交通行業最大的變革因素，智能交通體系即將迎來以自動駕駛為核心驅動技術的“智能交通物聯網”時代。根據中國汽車工程學會分別對智能網聯汽車、智能化路側基礎設施、云控平臺和基礎支撐四大領域的產值增量進行測算，在中性預期情景下，預計 2025 年/2030 年我國車路云一體化智能網聯汽車產業總產值增量分別為 7295 億元/25825 億元，年均復合增長率為 28.8%。圖表圖表 19 車路云一體化智能網聯汽車產業產

55、值增量預測車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測 資料來源：中國汽車工程學會車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 18 三、三、車路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展車路協同政策推動產業建設，招投標密集發布加速行業發展（一）（一）我國大力推動智能汽車和車路協同領域發展我國大力推動智能汽車和車路協同領域發展，相關政策不斷發力，相關政策不斷發力 我國大力推動智能汽車和車路協同領域發展我國大力推動智能汽車和車路協同領域發展。自 2010 年前后，在國家科技重大專項和地

56、方政府的推動下，我國已經開始了車路協同技術的初步探索和小范圍試點?！笆奈濉睍r期，我國政府進一步加大了對智慧交通基礎設施的建設力度，明確提出要推進車路協同技術的廣泛應用，許多城市開始積極實施車路協同系統，包括智能交通信號控制、車輛與路側設施的聯網等。未來國家將重點發展車輛自動駕駛等新一代車路協同技術，將加強標準完善，推動車路協同技術在更廣泛領域的應用，服務智慧交通建設。圖表圖表 20 我國車路協同政策發展歷程我國車路協同政策發展歷程 資料來源：前瞻產業研究院、華創證券 近年來近年來，我國車路協同我國車路協同相關相關政策政策持續助力持續助力產業發展加速。產業發展加速。我國車路協同政策涉及智慧交通

57、、車聯網等多個領域，政府層面持續出臺相關政策法規推進車路協同行業快速發展，以匹配現代化經濟體系的建設需求，一系列政策意見的出臺，都給車路協同行業的發展帶來比較好的政策環境。其中，智慧交通將更進一步發揮“新基建”的重要支撐作用；車聯網政策主要集中于大力推動車聯網基礎實施建設、商業化應用、相關的 5G，V2X 等高新技術發展、信息安全保障等幾方面。圖表圖表 21 車路云一體化相關政策車路云一體化相關政策 時間時間 政策名稱政策名稱 主要內容主要內容 2024 年 6 月 四部門有序開展智能網聯汽車準入和上路通行試點 首批確定由 9 個汽車生產企業和 9 個使用主體組成的聯合體，將于 7 個城市展開

58、智能網聯汽車準入和上路通行試點 2024 年 1 月 關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知 推動智能化路側基礎設施和云控基礎平臺建設，提升車載終端裝配率，開展智能網聯汽車“車路云一體化”系統架構設計和多種場景應用，形成統一的車路協同技術標準與測試評價體系，健全道路交通安全保障能力，促進規?；痉稇煤托滦蜕虡I模式探索，大力推動智能網聯汽車產業化發展。2023 年 11 月 關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知 通過開展試點工作，引導智能網聯汽車生產企業和使用主體加強能力建設，在保障安全的前提下，促進智能網聯汽車產品的功能、性能提升和產業生態的迭代優化，推動智能網聯

59、汽車產業高質量發展。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 19 2023 年 7 月 國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）（2023 版）新版標準體系建設指南主要針對智能網聯汽車通用規范、核心技術與關鍵產品應用，構建包括智能網聯汽車基礎、技術、產品、試驗標準等在內的智能網聯汽車標準體系，指導車聯網產業智能網聯汽車領域的相關標準制修訂，充分發揮標準對車聯網產業關鍵技術、核心產品和功能應用的引領作用，與國家車聯網產業標準體系建設指南其他部分共同形成統一、協調的國家車聯網產業標準體系架構。2023 年 4 月 工業

60、和信息化部等八部門關于推進 IPv6 技術演進和應用創新發展的實施意見 支持交通基礎設施數字化、智慧化轉型，基于 IPv6 海量地址資源和高質量網絡傳輸等能力，研究推進智慧公路車路協同網絡建設，打造精準定位、高效安全的智慧交通數據網絡，鼓勵開展行業級自治域節點建設。2023 年 3 月 加快建設交通強國五年行動計劃（20232027 年）要完善科技創新科技體系，加強交通戰略科技力量、科技基礎能力建設，基本形成交通運輸數字政府體系框架，加快推進智慧交通建設。資料來源：中國政府網，華創證券 國家級測試示范區、車聯網先導區和“雙智”城市的持續建設為車路協同國家級測試示范區、車聯網先導區和“雙智”城市

61、的持續建設為車路協同發展發展奠定基礎。奠定基礎。在智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）規定中要求：“省、市級政府相關主管部門在轄區內選擇具備支撐自動駕駛及網聯功能實現的若干典型路段、區域，供智能網聯汽車開展道路測試或示范應用，并向社會公布。道路測試、示范應用路段和區域內應設置相應標識或提示信息”。創建車聯網先導區是推動車聯網應用發展的重要措施，將推動在現有測試示范基礎上進一步擴大應用范圍，推動實現車聯網“由點到面”的突破，不斷豐富應用場景、完善商業模式，為全國范圍規模應用奠定基礎。試點城市以加強智慧城市基礎設施建設、實現不同等級智能網聯汽車在特定場景下的示范應用為目標，堅持需求引領、

62、市場主導、政府引導、循序建設、車路協同的原則，不斷提升城市基礎設施智能化水平，加快智能網聯汽車產業發展。截至 2023 年底，我國共建設 17 個國家級測試示范區、7 個車聯網先導區、16 個智慧城市與智能網聯汽車協同發展試點城市，開放測試示范道路 22000 多公里，發放測試示范牌照超過 5200 張，累計道路測試總里程8800 萬公里，自動駕駛出租車、干線物流、無人配送等多場景示范應用有序開展。圖表圖表 22 17 個智能網聯汽車測試示范區個智能網聯汽車測試示范區+7 個車聯網先導區個車聯網先導區+16 個“雙智”試點城市個“雙智”試點城市 資料來源：賽文研究院2023年中國車路協同發展研

63、究報告 “十四五”時期是落實交通強國建設部署的關鍵階段，各省市政府機構均響應國家改革“十四五”時期是落實交通強國建設部署的關鍵階段，各省市政府機構均響應國家改革和發展措施。和發展措施。我國各省綜合各自交通運輸體系發展的現階段特點，并結合交通運輸部明確規劃編制體系，出臺了符合省內建設條件的車路協同發展政策及規劃。江蘇、湖南、天津、浙江、廣東和北京等省份均在“十四五”時期發布了推動車聯網建設的支持性政 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 20 策，政策內容均落實了“支持重點城市率先進行車聯網先導區建設”;此外，湖南、北京

64、和天津等省市均就車聯網與其他領域如工業互聯網、5G 和大數據進行融合協同發展的部署說明，積極推動車聯網應用。圖表圖表 23 各省市車路協同行業“十四五”發展目標各省市車路協同行業“十四五”發展目標 資料來源：前瞻產業研究院“車路云一體化”應用試點城市名單公布，涉及不同層級、不同類型的城市?！败嚶吩埔惑w化”應用試點城市名單公布，涉及不同層級、不同類型的城市。7 月 3 日，工信部等 5 部門聯合公布了智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單，其中包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春、南京、蘇州、無錫、杭州、合肥、福州、濟南、武漢、十堰、長沙、廣州、深圳、海南、成都等 20 個城市入選，

65、標志著“車路云一體化”進入規?；涞匕l展的新階段。此次入選的試點城市呈現三大共性特點：1）多數入選城市具有“雙智”試點和示范區的基礎，在政策保障體系支撐、智能基礎設施建設、場景示范應用等方面積累了豐富的實踐經驗和成果，后續升級改造時的投入成本將更低；2）入選城市普遍具有良好的汽車產業基礎，包括北京、上海、廣州、武漢、重慶、長春、沈陽、十堰等地均是我國重要的汽車產業基地，對推動汽車產業智能化轉型的積極性較高。深圳、海南、杭州、無錫等地在智能網聯汽車領域發展較快，在政策突破、產業聚集等方面具備一定優勢，可以為“車路云一體化”應用試點提供有力的政策和產業支撐；3）入選城市對“車路云一體化”應用試點有

66、著明確的目標和發展規劃，多數城市已建立跨部門協同工作組織機制，形成了由市政府領導、各部門分工協作、共同參與的工作專班，跨部門、跨領域統籌推進“車路云一體化”相關工作。不同層級、不同類型的城市進行應用試點，有助于推動“車路云一體化”更廣泛地應用，為其在全國范圍內的推廣提供實踐經驗和數據支持。圖表圖表 24 智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單 序號序號 城市城市 1 北京市 2 上海市 3 重慶市 4 內蒙古自治區 鄂爾多斯市 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 21

67、 5 遼寧省 沈陽市 6 吉林省 長春市 7 江蘇省 南京市 8 蘇州市 9 無錫市 10 浙江省 杭州-桐鄉-德清聯合體 11 安徽省 合肥市 12 福建省 福州市 13 山東省 濟南市 14 湖北省 武漢市 15 十堰市 16 湖南省 長沙市 17 廣東省 廣州市 18 深圳市 19 海南省 ?？?三亞-瓊海聯合體 20 四川省 成都市 資料來源：工信部、華創證券（二）（二）車路云一體化招車路云一體化招投投標密集標密集發布發布，推動，推動智能網聯汽車高質量發展智能網聯汽車高質量發展 車路云一體化招投標密集發布，車路云一體化招投標密集發布，產業產業建設提速。建設提速。自 5 月 31 日，北

68、京市發改委批準建設北京市近百億的“車路云一體化”項目后，6 月 14 日，武漢市 170 億規模車路云示范項目公布，將顯著推動智慧道路蓋率及車載終端裝配率的提升。此外，深圳、福州、鄂爾多斯等地相繼公示“車路云”一體化重大項目新建工程。2024 全球智能網聯汽車商業化創新論壇上，深圳市交通運輸局黨組成員、副局長徐煒表示：“重點任務之一是實現推動車路云。深圳將應該會成為第一批國家車路云一體化試點，包括接下來的交通部組織的交通基礎設施的數字化轉型升級的試點?！鳖A計后續 20 個應用試點城市將發布相應的“車路云一體化”的規劃并進行開工建設，整個行業將步入項目密集落地階段。圖表圖表 25 “車路云一體化

69、”招投標情況“車路云一體化”招投標情況 城市城市 備案備案/申報日期申報日期 項目階段項目階段 建設內容建設內容 深圳 2024/6/16 備案 城市物流配送場景智能網聯汽車“車路云一體化”系統建設。武漢 2024/6/14 備案 建設全市統一的智能網聯汽車服務平臺、1.5 萬個智慧泊位、5.578km 智慧道路（經開區）改造，16 萬方智能網聯汽車產業研發基地（東湖高新區）、車規級芯片產業園、無人駕駛產業園。推動城市級智慧道路覆蓋率及車載終端裝配率的顯著提升建設。沈陽 2024/6/12 項目咨詢 沈陽市智能網聯汽車“車路云一體化”方案咨詢項目。深圳 2024/6/6 備案“車路云”一體化重

70、大項目新建工程。蘇州 2024/6/7 備案 蘇州新建元數字科技有限公司蘇州工業園區智能網聯車路云一體化系統建設項目。蘇州 2024/6/5 備案 天翼交通“車路云”一體化項目。十堰 2024/6/5 備案 十堰市智能網聯汽車“車路云”一體化應用項目。鄂爾多斯 2024/6/4 備案 新建智慧化路口數量為 36 個，新建智慧化路段點位為 49 個，道路單向總里程約為 30 公里（包含文化東西路）。建設內容：主要包括智能路側基礎設施建設、智能車載終端部署、城 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 22 市級服務管理平臺建

71、設、規?；痉稇?、高精度地圖安全應用建設、標準及測試評價體系建設、信息安全建設、云資源基礎設施及網絡專線建設、車路云一體化系統集成以及車路云一體化系統測試等內容。福州 2024/6/4 備案 福州智能網聯“車路云”一體化啟動區示范建設項目。北京 2024/5/31 招投標 在通州區、順義區、朝陽區、昌平區、密云區、懷柔區、海淀區、石景山區、豐臺區、門頭溝區、房山區、大興區、亦莊經開區共選取 2324 平方公里范圍內約 6050 個道路路口開展建設，以及除上述道路路口外本項目雙智專網網絡中心的建設和改造。武漢 2024/4/28 備案 建設支持開放、共享、迭代升級的產業平臺基地；涉及 106

72、公里道路車路協同智能化改造和811 公里測試道開放和多個封閉測試園區。為智慧交通和智能網聯汽車的重大綜合性裝備、零部件、出行服務等創新產品提供智能化、高端化應用場景平臺。資料來源：招標網、各地方政府投資項目在線審批監管平臺、華創證券“車路云一體化”應用試點有望加速推動智能網聯汽車高質量發展?！败嚶吩埔惑w化”應用試點有望加速推動智能網聯汽車高質量發展?！败嚶吩埔惑w化”是下一階段推動智能網聯汽車規?；a業化應用的關鍵所在，但還面臨智能化道路基礎設施投資模式與建設標準不清晰、車輛智能化與網聯化相互賦能效果不明顯、跨行業跨領域融合不充分等諸多挑戰。通過“車端、路端、云端”一體化發展的應用試點，有望加快

73、建設城市和道路基礎設施，促進提升車載終端搭載率提升，將推動智能網聯汽車產業高質量發展。車路協同行業將向著系統化、智能化、市場化等方向發展。在發展節奏上，隨著國家政策的出臺，車路協同核心技術將獲得進一步發展，車路協同行業將依照技術應用、標準建設、技術研發、示范應用路線向前推進，未來 3-5 年，行業或將進入黃金發展時期。圖表圖表 26 車聯網體系架構車聯網體系架構 資料來源：Wai CHEN等車聯網產業進展及關鍵技術分析 智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 23 四、四、車路協同產業車路協同產業鏈分布廣泛，正逐步邁向規

74、?；逃秒A段鏈分布廣泛，正逐步邁向規?；逃秒A段（一）（一）車路協同產業鏈分布廣泛，商業模式處于探索階段車路協同產業鏈分布廣泛，商業模式處于探索階段 我國車路我國車路協同協同產業鏈分布領域廣泛。產業鏈分布領域廣泛。我國車路協同的產業鏈涉及到車載設備和智能交通系統、道路基礎設施建設、數據處理和管理、服務提供商以及車輛制造和技術供應商等多個環節，這些環節需要相互協作和協同發展，以推動車路協同的實現和應用。將車路協同產業鏈分為基礎層、平臺層和應用層，分布領域廣泛。其中基礎層主要為設備與終端，主要包括芯片、攝像頭、雷達、云計算、高精地圖、軟件系統等領域；平臺層主要為平臺與運營環節；應用層主要為應用功能

75、及應用場景。圖表圖表 27 車路協同產業鏈車路協同產業鏈 資料來源：前瞻產業研究院、同花順、華創證券 產業架構逐漸成熟，商業模式仍在探索階段。產業架構逐漸成熟，商業模式仍在探索階段。目前，我國車路協同行業偏基礎公共服務模式，而非市場化模式。整個產業架構建設初期大概率仍由政府買單，成熟后可能會由運營方承擔，但商業模式仍在探索階段。由政府制定相關政策，引導、吸引以長期投資為目標的各類資本方成立特許運營主體，進行基礎設施的投資、建設與運營模式創新，并由云控基礎平臺采購其資源與數據，基于云控基礎平臺推進以交通動態數據為主的數據要素流通模式探索、以及面向產業發展的數據應用探索，以數據要素流通的方式推進跨

76、地區數據共享共用，實現用戶享受無感跨域服務。車輛通過在云控基礎平臺進行注冊并獲取服務，并提供車輛基礎動態信息以及可用于商業化的行駛動態數據。智能化道路基礎設施由投資建設主體進行運維與運營，云控基礎平臺應通過購買數據與服務或等價互換等模式獲取其感知結果數據。云控基礎平臺運營方獲取路側基礎設施感知數據及相關支撐平臺交通相關數據的方式，為網聯汽車、區域交通交管部門以及產業鏈其他企事業單位的應用需求提供服務。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 24 圖表圖表 28 車路云一體化系統商業閉環示意圖車路云一體化系統商業閉環示意圖

77、 資料來源：國家智能網聯汽車創新中心等智能網聯汽“車路云一體化”規模建設及應用參考指南（1.0版）（二）（二）車路協車路協同同邁向規?；逃玫臅r邁向規?；逃玫臅r代，路側和車端基礎設施投資確定性代，路側和車端基礎設施投資確定性較高較高 車路協同產業正在逐步車路協同產業正在逐步邁邁向規模向規?；逃玫狞S金時代。商用的黃金時代。根據 ICVTank 公布的數據，2019 年全球 V2X 行業市場規模為 900 億美元，中國 V2X 行業市場規模為 200 億美元，占全球市場約 22.2%。預計到 2022 年，全球市場規模為 1650 億美元，中國市場規模為 500 億美元，占全球市場約 30.

78、3%。乘著“十四五”的政策東風，我國車聯網市場有望迅速發展，行業規模不斷擴大。圖表圖表 29 全球全球 V2X 市場規模（億美元）市場規模（億美元）圖表圖表 30 中國中國 V2X 市場規模（億美元）市場規模（億美元）資料來源：ICVTank、轉引自前瞻產業研究院，華創證券 資料來源：ICVTank、轉引自前瞻產業研究院，華創證券 當前階段“車路云一體化”投資的主要看點在于建設階段，運營階段至少需要 3 年后，建設階段投資也集中于以下方面，目前來看，路側和車端基礎設施投資確定性較高：1）路側基礎設施：RSU、攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、邊緣服務器、交通信號機等；2）車端基礎設施：OBU、T-

79、BoX 等；3）云平臺基礎設施：AloT 平臺、云控平臺、應用服務平臺等。0%10%20%30%40%50%60%0200400600800100012001400160018002017201820192020E2021E2022E全球V2X市場規模（億美元）增速（%）0%20%40%60%80%100%120%01002003004005006002017201820192020E2021E2022E中國V2X市場規模（億美元）增速（%）智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 25 RSU 行業的發展前景廣闊，應用場

80、景多。行業的發展前景廣闊，應用場景多。隨著物聯網、5G 通信、人工智能等前沿技術的飛速發展，RSU 的性能和功能將得到顯著提升，不僅將滿足傳統領域的交通管理和服務需求，還將進一步拓展至自動駕駛、交通擁堵管理、交通安全監測等更多前沿領域，為智能交通和智能城市的構建提供堅實的支撐。此外，政策法規的支持也為 RSU 行業的發展提供了有力保障，政府可能會加大對智能交通系統的投資，推動RSU設備的廣泛應用。據智研瞻預測，2024-2030 年中國智能路側終端（RSU）行業市場規模增長率在 7%-8%，2030 年中國智能路側終端（RSU）行業市場規模 81.84 億元，同比增長 7.72%。圖表圖表 3

81、1 RSU 中國中國行業市場規模預測行業市場規模預測（億元）（億元）資料來源：智研瞻產業研究院、華創證券 OBU 滲透率的提升依靠整車廠推動，市場規模滲透率的提升依靠整車廠推動，市場規模有望有望持續提升。持續提升。OBU 滲透率的提高主要依靠整車廠商進行前裝模式推動，隨著 RSU 和 OBU 數量達到一定規模，后裝 OBU 滲透率也會有所提升。根據中汽協預測我國汽車 2024 年銷量將超過 3100 萬輛，之后每年以1%的增速穩定增長，假設 OBU 自 2024 年開始小規模前裝之后，滲透率由 1%持續提升至 75%，預計 OBU 單價由于行業競爭激烈持續下降，從 2024 年的 1500 元

82、降至 700 元，預計到 2029 年 OBU 前裝市場空間為 171 億元左右。圖表圖表 32 前裝前裝 OBU 市場空間市場空間預測預測 日期日期 汽車每年銷量（萬輛）汽車每年銷量（萬輛）新車新車滲透滲透率（率（%）前裝前裝 OBU 數量（萬個）數量（萬個）前裝前裝 OBU 價格（元）價格（元）OBU 市場市場空間空間（億）（億）2024E 3100 1%31 1500 5 2025E 3131 10%313 1200 38 2026E 3162 20%632 1000 63 2027E 3194 40%1278 900 115 2028E 3226 60%1936 800 155 202

83、9E 3258 75%2444 700 171 資料來源：中國汽車工業協會、華創證券預測 五、五、投資建議投資建議“車路云一體化”首批 20 個試點城市已經揭曉，“車路云一體化”建設將由小范圍測試驗證階段正式邁入規?；涞亟ㄔO階段，并且將迎來項目密集落地，從而進一步加速高階自動駕駛的普及應用和商業化進程，交通信息化產業發展有望提速，建議關注：萬集建議關注：萬集科技、金溢科技、經緯恒潤、千方科技、科技、金溢科技、經緯恒潤、千方科技、高新興高新興、通行寶、通行寶等等。6.60%6.80%7.00%7.20%7.40%7.60%7.80%01020304050607080902024年2025年20

84、26年2027年2028年2029年2030年RSU中國行業市場規模（億元）同比增長率（%）智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 26 圖表圖表 33 車路協同產業相關公司車路協同產業相關公司 公司名稱公司名稱 城市城市 相關業務相關業務 市值市值（億元）（億元）YTD 營業收入（億元）營業收入（億元）歸母凈利潤歸母凈利潤 PE_TTM PS_TTM 2021 年年 2022 年年 2023 年年 2021 年年 2022 年年 2023 年年 四維圖新 北京市 高精地圖 147-30%30.60 33.47 31.2

85、2 1.22-3.36-13.14-4.78 千方科技 北京市 云平臺 138-22%102.81 70.03 77.94 7.24-4.83 5.42 42.96 1.80 易華錄 北京市 云平臺 124-45%20.20 16.04 7.65-1.67 0.12-18.90-21.63 東軟集團 沈陽市 云平臺 98-12%87.35 94.66 105.44 11.73-3.43 0.74 135.63 0.94 通行寶 南京市 云平臺 79-4%5.93 5.97 7.42 1.88 1.51 1.91 40.72 10.43 萬集科技 北京市 車載設備、路側單元、云平臺 79 25%

86、9.45 8.73 9.09 0.43-0.29-3.86-8.25 高新興 廣州市 路側單元 78 11%26.73 23.33 17.99 0.43-2.72-1.03-4.36 經緯恒潤-W 北京市 感知系統 68-51%32.62 40.22 46.78 1.46 2.35-2.17-1.40 金溢科技 深圳市 路側單元 59 63%3.02 4.91 5.12-1.93 0.19 0.49 93.58 11.62 啟明信息 長春市 云平臺 50-28%10.51 15.41 12.43 0.40 0.73 0.29-4.32 多倫科技 南京市 路側單元 48-25%7.15 7.40

87、 5.31-1.71 0.51-2.32-8.85 資料來源：Wind、華創證券（數據更新截至2024年7月3日）六、六、風險提示風險提示 政策推進不及預期、市場競爭加劇、項目進度不及預期。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 27 計算機組團隊介紹計算機組團隊介紹 首席研究員、組長：吳鳴遠首席研究員、組長：吳鳴遠 上海交通大學碩士，曾任職于東方證券、興業證券研究所，所在團隊于 20202022 年連續三年獲得新財富最佳分析師第三名，2023 年加入華創證券研究所。研究員：胡昕安研究員：胡昕安 工學碩士，曾任職于?？低?/p>

88、視，2023 年加入華創證券研究所。助理研究員：周志浩助理研究員：周志浩 西安交通大學金融工程學士，克拉克大學金融學碩士，曾任職于眾安保險權益投資部，2024 年加入華創證券研究所。助理研究員：張宇凡助理研究員：張宇凡 香港大學會計學碩士。2023 年加入華創證券研究所。助理研究員：周楚薇助理研究員：周楚薇 香港中文大學經濟學碩士。2024 年加入華創證券研究所。智能駕駛專題系列一智能駕駛專題系列一 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 29 華創行業公司投資評級體系華創行業公司投資評級體系 基準指數說明：基準指數說明：A 股市場基準為滬深 300 指數，

89、香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普 500/納斯達克指數。公司投資評級說明：公司投資評級說明：強推：預期未來 6 個月內超越基準指數 20%以上；推薦：預期未來 6 個月內超越基準指數 10%20%；中性：預期未來 6 個月內相對基準指數變動幅度在-10%10%之間；回避：預期未來 6 個月內相對基準指數跌幅在 10%20%之間。行業投資評級說明：行業投資評級說明：推薦：預期未來 3-6 個月內該行業指數漲幅超過基準指數 5%以上；中性：預期未來 3-6 個月內該行業指數變動幅度相對基準指數-5%5%；回避：預期未來 3-6 個月內該行業指數跌幅超過基準指數 5%以上。分析師聲分析師聲

90、明明 每位負責撰寫本研究報告全部或部分內容的分析師在此作以下聲明：分析師在本報告中對所提及的證券或發行人發表的任何建議和觀點均準確地反映了其個人對該證券或發行人的看法和判斷；分析師對任何其他券商發布的所有可能存在雷同的研究報告不負有任何直接或者間接的可能責任。免責聲明免責聲明 本報告僅供華創證券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告所載資料的來源被認為是可靠的，但本公司不保證其準確性或完整性。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司在知曉范圍內

91、履行披露義務。報告中的內容和意見僅供參考，并不構成本公司對具體證券買賣的出價或詢價。本報告所載信息不構成對所涉及證券的個人投資建議，也未考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需求?？蛻魬紤]本報告中的任何意見或建議是否符合其特定狀況，自主作出投資決策并自行承擔投資風險，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。本報告中提及的投資價格和價值以及這些投資帶來的預期收入可能會波動。本報告版權僅為本公司所有，本公司對本報告保留一切權利。未經本公司事先書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表、轉發或引用本報告的任何部分。如征得本公司許可進行引用、刊發的，需在

92、允許的范圍內使用，并注明出處為“華創證券研究”，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。證券市場是一個風險無時不在的市場，請您務必對盈虧風險有清醒的認識，認真考慮是否進行證券交易。市場有風險，投資需謹慎。華創證券研究所華創證券研究所 北京總部北京總部 廣深分部廣深分部 上海分部上海分部 地址：北京市西城區錦什坊街 26 號 恒奧中心 C 座 3A 地址：深圳市福田區香梅路 1061 號 中投國際商務中心 A 座 19 樓 地址：上海市浦東新區花園石橋路 33 號 花旗大廈 12 層 郵編：100033 郵編：518034 郵編：200120 傳真：010-66500801 傳真：0755-82027731 傳真：021-20572500 會議室：010-66500900 會議室：0755-82828562 會議室：021-20572522