2020年 中国车路协同行业精品报告（下）
中国车路协同行业产业链基础层分析——路侧单元分析
车路协同平台层起到承接应用层和基础层的作用，在此层面，平台层服务商通过提供模拟仿真服务、高精地图服务、MEC开源服务等服务，为车路协同提供技术支持。
车路协同平台层定义
平台层是运行于基础层之上的一个以软件为核心，为应用层提供开发、运行和管控环境即中间件功能的层次。平台层需解决的问题是如何基于基础层的资源管理能力提供一个高可用的、可伸缩的且易于管理的云中间件平台。从架构而言，平台层位于基础层与应用层之间，它利用基础设施层的能力，面向上层应用提供通用的服务和能力。在平台服务层面，平台层服务商通过提供模拟仿真服务、高精地图服务、MEC开源服务、自动驾驶服务等服务，为车路协同提供技术支持和应用落地支撑，可有效提升车路协同系统的安全性和效率。
中国车路协同行业产业链应用层分析——高精地图服务
高精地图在智能驾驶，尤其是无人驾驶领域具有不可替代性，因而未来随着车路协同发展、自动驾驶等级提升，中国高精地图市场将具备38%的市场空间增长潜力。
与普通地图相比，高精地图的精度更高（可精确至厘米级别，而一般商用GPS精度为5米）、数据维度更多（包括道路信息和周围静态信息、数据高度动态化，其数据更新频率约为1秒）。此外，通过将车辆传感器收集的信息与高精地图数据进行对比，高精地图可确定车辆所处的位置与方向，并在决策过程中辅助汽车提前避让危险。
高精地图功能
高精地图具备地图匹配、辅助环境感知和路径规划三大功能，是智能驾驶的核心技术之一：
• 地图匹配：高精地图能将车辆位置精准定位在车道上，从而提高车辆定位精度，以实现地图匹配；
• 辅助环境感知：高精地图能弥补传感器对环境探测的感知局限，实现实时状况的监测和反馈；
• 路径规划：当交通信息发生实时变化时，高精地图能在云计算的辅助下对最优路径做出实时更新，实现最优路径规划。
高精地图行业发展预测
在中国，受制于国家测绘法的限制（地图产业涉及到国家机密），截至2019年，拥有“导航电子地图资质”的企业只有高德、凯立德、四维图新、易图通、华为等21家。结合高精地图在智能驾驶中的重要地位，我们预测未来随着车路协同行业的发展，中国高精地图的市场规模将会以38%的年复合增长率从2020年的120亿元增至2025年的600亿元。
中国车路协同行业应用场景分析
高速公路/封闭园区道路将是车路协同行业最先实现商业化落地的应用场景，是否布局该场景成为判断企业是否具备投资价值的重要参考指标。
车路协同应用场景
车路协同应用场景丰富，涵盖交叉路口应用、智慧公交应用、货运车队应用、封闭场景应用等多个应用，并覆盖智慧交通、自动驾驶和运营服务等三个领域。
车路协同商业化落地场景分析
车路协同应用的道路类型总体可归纳为城市道路、乡村道路、高速公路及封闭园区道路四大类。在评估车路协同技术的落地可能性时，市场需求、可预期的安全风险及政策风险是关键的考量指标。
因此，高速公路/封闭园区道路将是车路协同行业最先实现商业化落地的应用场景。而车路协同企业是否布局高速公路/封闭园区道路相关产品是判断该企业在短期内能否实现商业化，从而在激烈的行业竞争中脱颖而出的重要参考标准。
中国车路协同行业政策分析
2020年2月，发改委等11个国家部委联合盖章出台《智能汽车创新发展战略》，推动智能汽车测试运行及示范应用、创建国家车联网先导区，该政策利好车路协同行业发展。
中国车路协同行业相关政策分析
车路协同可有效提高国家交通智能管控效率，同时也有利于加快自动驾驶进程的实现。车路协同可通过更好地检测汽车流量，并通过最优化红绿灯控制，提高道路通行效率（可提高10%），从而达到节能减排目的（可降低10%-15%的油耗），因而其发展属于国家战略层面，具备国家政策支持。早在2011年科技部就将“智能车路协同关键技术研究”列入863计划重要课题，此后，中国政府在2017-2020年集中发布了多个车联网（狭义上车联网等同于车路协同）相关政策，进一步完善车联网标准体系建设、推动智慧公路示范项目和车联网先导区的试点应用。
中国车路协同行业驱动因素分析
中国道路智能分级清晰，并已开启5G商用，将从路端及通信技术两个方向推动中国车路协同行业的升级与发展。
中国道路智能分级清晰，对智慧道路建设形成明确指引
2019年9月，中国公路学会自动驾驶工作委员会、自动驾驶标准化工作委员会发布《智能网联道路系统分级定义与解读报告》（征求意见稿），将交通基础设施系统分为 L0 -L5六级，其中：
• L1级道路具有基本的感知和预测功能，可支持低空间和低解析度的交通信息服务、辅助驾驶和交通管理，是初步的信息化智能化和自动化道路；
• L2级道路是在部分的信息化基础之上支撑的具有部分智能化和自动化功能的道路，其具备较强的感知与预测功能，能够支撑主动管理和辅助驾驶；
• L3级是在高度的信息化基础之上，实现有条件（专用道路或较封闭道路可实现高度自动驾驶，但特殊情况仍需驾驶员参与）智能化和自动化功能的道路，对应车端L1.5等级；
• L4级是支撑高度智能化和自动化功能的道路，当发生紧急事故时，智能网联道路系统可直接接管车辆，且不需要驾驶员介入；
• L5级对应汽车自动驾驶等级L5，仍需30-50年才可实现。明确清晰的智能网联道路定义将为车路协同系统“路端”端口建设提供理论支撑和技术方向，促进车路协同行业发展。
5G商用将加速V2X技术落地
5G网络移动通信技术深入融合既有无线接入技术和新型无线接入技术，相对4G网络在吞吐率（>10Gbps）、时延（<1ms）、可接入设备数量（>1000k）、移动性（>500km/h）、可靠性（>99.9%）及能耗等性能方面表现更佳，以上优势可满足车路协同系统的低延时、高吞吐率等性能需求，如智能汽车的每个部件都会产生数据，单车每秒产生的数据可达1GB，这就需要在一秒内将1GB数据同步传输到云端，以便实时掌握车辆运行状态，并在极短时间内进行大量的数据处理，及时做出决策。5G性能上的优越性使得V2X成为可能，而V2X作为车路协同系统中最核心的基础技术，其技术的快速发展将促进中国车路协同系统的不断普及与推广。
中国车路协同行业发展痛点分析
中国车路协同行业面临商业模式未成熟、用户需求不强烈、大规模验证尚未完成及行业缺乏统一标准等八大痛点，将制约行业的规模化与商业化。
车路协同是无人驾驶的必要条件（在实现L5全自动驾驶之前，车路协同可助推自动驾驶在一些区域或者特定的场景中迅速落地，极大降低自动驾驶车辆传感器成本，以及整个决策控制系统实现的难度），是智慧交通的助推器（车路协同体系将使得交通系统在数据收集能力、主动影响能力上大幅提高），其重要性不言而喻。但中国车路协同行业的推广落地依然面临商业模式未成熟、用户需求不强烈、场景挖掘有待深入、营运管理主体及模式未定、大规模验证尚未完成、车路协同效果在低阶自动驾驶阶段不佳、行业缺乏统一标准和基础设施建设不完善等八大痛点。
中国车路协同系统路侧单元建设规模推测
在保守和乐观预计两种情况下，RSU建设规模分别达到711.3亿和1,147.9亿，对应年均市场规模分别达到约88.9亿元和287.0亿元。
车路协同RSU建设规模推测
截至2019年年底，中国RSU价格区间为1-20万人民币（价格受其采用的核心模组类型及外接集成设备的种类和数量影响）。基于以下价格、数量及回传成本假设，可分别推算出车路协同RSU在保守推进和迅速推广两种情况下的建设规模估值：
中国车路协同行业市场规模
在国家利好政策和5G商用的驱动下，中国车路协同行业市场规模将于2024年达到1,841.1亿元人民币，其中，路端将是前期行业的主要增长领域。
车路协同市场规模推导逻辑
车路协同自动驾驶产业涉及面广、产业链长、跨界融合特征突出，涵盖芯片、模组、产品、各个层次软件、感知设备、集成设备、系统集成、车载设备、路侧系统、云管理等，其服务的客户也各有不同，包含驾驶员、车企、车队运营企业、运营管理企业、政府交管部门、高速公路等。因而该行业的市场规模难以计算，此报告将其简化为路端建设规模与车端前装规模的总和，并仅对中性预估情况下的中国车路协同行业市场规模加以分析。
中国车路协同行业发展节奏判断——未来3-5年将是行业爆发增长期
基于技术方面、国家层面及应用落地层面的基本情况，中国车路协同行业将从示范应用阶段逐步向规模应用阶段跨越，而未来3-5年将是行业爆发增长期。
中国车路协同行业发展节奏预测
车路协同的产业链受益顺序为“路网—运营—车端”。判断逻辑如下：
• 类比法：车路协同的行业逻辑与通信网的产业逻辑基本一致，只有基础设施完善才能带来产业终端的普及以及运营和应用的推广。4G产业链的受益顺序基本遵循“电信设备—终端—运营商及应用服务商”的顺序演进。
• 结合行业情况具体分析：•
路网：路端设备与通信技术是车路协同的核心组件与技术，制约着车路协同行业的发展，因而发展车路协同的首要任务即推动路端建设和5G商用。此外，以上两个领域的利润空间巨大，如路端毛利率可达70%-80%，利润将驱动企业进入该领域；•
运营：5G在车路协同的应用将大幅提升流量的消耗，运营商将会受益，且车路协同基础设施运营具有寡占性，行业利润将维持在较高位置，驱使企业积极参与。但由于车路协同行业尚未成熟，其运营商业模式需要等待行业基础设施完善之后，再做进一步的探索；•
车端：各大整车厂单车智能发展已陷入技术瓶颈，且L4级智能汽车单车造价高达70-80万元人民币，而其毛利率不足15%，发展空间较小。此外，车路协同在低阶自动驾驶阶段效果不佳，车端受益时间将滞后于车路协同大规模商业化实现时间。
参考通信网的产业链受益顺序，并结合车路协同行业具体情况，我们预计车路协同产业链将遵循“路网—运营—车端”的顺序向前发展。
中国车路协同行业风险分析
中国车路协同行业仍处于协同感知阶段，企业应通过搭建产业联盟，提升生态聚合能力、垂直场景解决能力、模块化复 制能力来抵御行业发展不及预期风险。
中国车路协同行业发展阶段
东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长、中国公路学会自动驾驶工作委员会主任委员冉斌将车路协同发展划分为四个阶段：
中国车路协同行业风险分析
在行业迈向协同决策与协同控制等更高阶段前，存在以下风险：
5G-V2X标准尚未落地，当前项目中的LTE-V标准或有待升级而影响投资进度；
V2X设备单价下降速度超出市场预期；
V2X试点项目推进速度低于市场预期。
受支持政策频繁出台及5G开启商用影响，中国车路协同行业发展逐渐提速，包括传统汽车制造商、互联网企业、ICT企业在内的各大参与者均积极入局，其中，多家互联网企业跨界进入该领域，主要因为车路协同除具有统筹车、路、人以及实时交通的动态信息，实现信息的互联互通的价值外，还具有流量入口的价值。车路协调是政策型导向行业，其主要参与者的入局时间集中在中国车路协同的政策爆发期（2016-2019年），而受益于《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》、《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》、《交通运输部办公厅关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》等一系列利好政策的发布，2018年成为中国车路协调参与主体的集中入场时间。
中国车路协同参与者分析
中国车路协同行业重点项目分析
中国积极推进智能网联汽车测试示范区建设工作，并已成功运营顺义智能网联汽车示范区等多个项目，表明中国企业已具备车路协同方案落地能力。
中国企业已具备车路协同方案落地能力
中国车路协同行业企业排名
本报告从落地可行性、参与项目数量、产业联盟能力、技术情况等四个维度对中国车路协同行业企业进行评分，华为和金溢科技位列前二。
中国车路协同企业排名评价标准
