2020年AIoT车联网与智能化展望分析报告.pptx

2020年AIoT车联网与智能化展望分析报告,目录,第一章：智能网联共筑无人驾驶,第二章：自动驾驶解决方案围绕三个技术层面第三章：产业发展的关键问题 第四章：支撑技术助推无人驾驶第五章：渗透率稳步提高，市场空间值得期待 第六章：建议关注的标的第七章：风险提示,智能化+网联化自动驾驶无人驾驶,无人驾驶,智能交通系统 新生态,智能化,车的智能,网联化,路的智能,路面传感,车路协同,驱 动 催 生,中心控制系统,城镇化、汽车普及,交通拥堵、交通事故、交通管理效率低,5G、AI、云计算、大数据,政策规划,人均交通消费占比上升,在来自交通现状、政策规划、用户需求、技术的推动，尤其是5G、AI等技术大力推动下，逐步形成车路协同，融合 共同打造新一代智能交通新生态。图1：多因素助力无人驾驶,核心玩家多元化，产业链角色优势各异,优势：有综合整车控制能力、硬件、品牌和市场上占有率劣势：需提高AI等技术能力,第一阵营： 车上的ios,优势：AI、大数据等技术能力劣势：平台需要跨车型整合， 系统平台需突破互通性,第二阵营：车上的android,优势：拥有丰富客户数据，知 悉用户需求劣势：其他技术、硬件能力欠缺,第三阵营： 车上的wechat,无人驾驶领域的多元化的趋势：传统车企、造车新势力、科技公司、共享出行都在争夺这诱人的市场，核心玩家分三大阵营： 第一阵营是传统车企和造车新势力，国际上通用、丰田等汽车厂商，国内有上汽为首的七家本土品牌，同时还产生了特斯拉、小 鹏汽车等造车新势力，第二阵营是BAT为首的科技公司，第三阵营是共享出行。图2：核心玩家阵营图3：核心玩家优势及产业链角色,第一阵营第二阵营第三阵营造车新势力,传统车企,车企、计算平台、出行服务商是产业链中的核心玩家,中国移动 中国联通 华为中兴,四维图新 深动科技 高德地图 千寻位置 百度地图,激光雷达,芯片供应商,高精地图,其他传感器（毫米波、摄像头、超声波）,用户,出行解决方案,消费者,自动驾驶“大脑”,环境感知,车载&整车制造,传统车企,造车新势力,V2X-5G,V2X,计算平台,微软 百度 苹果,英特尔 地平线 高通,移远通信 移为通信 千方科技 佳都科技 中科创达 高新兴 鸿泉物联,威马汽车 小鹏汽车 特斯拉 蔚来,中国一汽 吉利汽车 上汽集团 北汽集团 宝马,滴滴 Lyft Uber OLA首汽共享汽车,注：标星为建议关注的标的,禾赛科技 镭神智能 Quanergy Velodyne,Bosch AutolivTexas instrumentsMagna三星,智能车载,锐明技术,图4：自动驾驶产业链&建议关注标的,第一章：智能网联共筑无人驾驶,1.1 11个国家部委联合印发智能汽车创新发展战略,智慧交通迎来了政策风口期：近日，11个国家部委联合印 发了智能汽车创新发展战略，明确了智能汽车的愿景 和主要任务，从中央到地方出台多项政策推进智慧交通发 展目标和动作，在移动互联背景下，以云计算、大数据等 技术创新为基础的智慧交通，有助于“交通强国”战略的 落地实现。,图5：十三五规划,图6：自动驾驶政策助力,时间十一五,一二五,十三五,发展,重要活动带动 的城市轨道交 通发展,完善国家公路网，加快城 际干线建设、科学制定城 市轨道交通技术路线。,迈入全面联网、业务协同、智能应用的新阶段。,投资逻辑概念业绩和市场规模提升交通运输信息化,关注点解决方案评估增量收益的大小大数据和信息安全,1.2L3即将实现量产，L5预计2035年实现,现阶段聚焦在L3阶段的突破，根据TinyMind预计2035年实现全自动自动驾驶。图7：无人驾驶发展趋势和标准,1.3 智能化：感知与定位+计算与决策+执行,智能化：包含三个层次，感知与定位+计算与决策+执行，与汽车电子最基本的“传感器-控制器-执行器”逻辑关系是一致的， 同时也包含了“智能座舱”层。智能座舱：通过网络通信与外界人、物、环境实现信息交互。,图8：感知与定位+计算与决策+执行感知与定位计算与决策,执行,1、车载芯片 FPGA/ASIC2、车载储存器（DRAM/NANDFlash/DOPFlash)人工智能（场景模型大数据 验证芯片实现）,动力 转向 制动 灯光,图9：智能化中的智能座舱,1.4 网联化：V2X实现车辆“云-管-端”三层次全面互联,网联化：即“通信与网络技术”，实现V2X（Vehicle to Everything）的车联网。“云”云端指综合平台，“管”主要指网络，针对于车内，逐步从CAN总线过渡到以太网；针对于车外，目前分为非蜂窝的DSRC 和蜂窝C-V2X两种通信标准。“端”，包含了车载OBU，主要是Tbox，还包含了路测单元RSU，以及手机APP。图10：无人驾驶网联化,1.5.1无人驾驶核心玩家多元化,无人驾驶领域的多元化的趋势：传统车企、造车新势力、科技公司、共享出行都在争夺这诱人的市场，核心玩家分三大阵营：第 一阵营是传统车企和造车新势力，国际上通用、丰田等汽车厂商，国内有上汽为首的七家本土品牌，同时还产生了特斯拉、小鹏 汽车等造车新势力，第二阵营是BAT为首的科技公司，第三阵营是共享出行。NR从十个维度对自动驾驶公司进行综合评价，维度包括技术、产能、产品质量等十个维度，横坐标为策略能力（strategy）,竖坐标为执行能力（Execution),将主流公司按等级分为四档。图11：主要核心玩家图12：主要核心玩家等级划分,1.5.2 高门槛、高投入、复杂性驱动市场各方通力合作，实现共赢,无人驾驶的高门槛、高投入和复杂性，驱动市场各方合 作收购，无人车产业三种玩家通力合作，通过投资、合 作等方式共同推进自动驾驶的进程。图13：无人驾驶三个阵营核心玩家通力合作,图14：无人驾驶三个阵营核心玩家通力合作,第二章：自动驾驶解决方案围绕三个技术层面,2.1 自动驾驶解决方案围绕三个技术层面,通信,定位,传感,信息融合,任务决策,轨迹规划,轨迹跟踪,异常处理安全控制,制动控制,驱动控制,转向控制,汽车,驾 驶 需 求,外 部 环 境 场 景,自动驾驶技术框架包括了车辆感知，车辆决策的自动驾驶算法和芯片技术，还有车辆控制所涉及到的线控技术。其中环境感知阶段中的定位环节目前有三种实现方式。图15：自动驾驶三个技术层面基本流程环境感知自动驾驶“大脑”车辆控制,2.2.1 定位方式一：以特斯拉为主导的SLAM机器识别,视觉传感器,传感器数据,实时增量式 的地图构建,闭合循环,特征追踪,特征提取,图像处理,机器学习,单目、双目（或多目）、RGBD、鱼眼、 全景等特殊 相机,非线性优化,其他车辆,(GNSS)数据和 地图,观测定位自身位置、 姿态、运动轨迹,导航与路径规划,智能转向,智能制动,物体行为预测,智能灯光,特斯拉更相信物理数据，认为图像比雷达更真实，从系统整体效益和特斯拉先进的算法角度选取了价格低廉的摄像头为主传感器特斯拉感知层方面以低精度定位+低精度地图+高准确率识别的模式实现自动驾驶。采用前置摄像头、前置雷达（相对廉价的毫米 波雷达）、12个超声波传感器来完成同时定位与地图的创建（SLAM）。图16：以特斯拉主导的机器识别共享原始全球 卫星导航系统,2.2.2 定位方式二：以通用/奔驰为代表的车企普遍采用的雷达法,超声波雷达 0.1m-3m 激光雷达 100m-200m 毫 米 波 雷 达 200m,雷达,图像和GPS技术,激光点云融合技术,预先记录好的3D 高分辨率地图,环境是否改变,比对,周边环境的信息高精地图,观测定位自身位置、 姿态、运动轨迹,导航与路径规划,智能转向,智能制动,卫星定位系统,智能灯光,雷达为主传感器是大部分车企采用的定位方式。通过激光雷达进行定位。雷达法以高精度定位+高精度地图+识别的模式在感知层方面实现自动驾驶。激光雷达高速旋转时发射激光测量与周边物体的距 离，再根据距离数据描绘出精细的 3D 地形图，并跟高分辨率地图数据相结合建模，帮计算机做决策。图17：雷达法定位实现自动驾驶,2.2.3 定位方式三：以大众为代表的车联网定位,城市交通道路RSU,无线测距技术,实时定位,接收信号强度值（RSSI） 到达时间（TOA） 到达时间差（TDOA） 到达角度（AOA） 到达频率差（FDOA）,GPS RFID传感器 摄像头,所有车辆位置、速度和路线等信息,自身环境和状态信息的采集,位置信息的交互共享,C-V2X,导航与路径规划,智能转向,智能制动,智能灯光,以高通为代表的车企采用的车联网定位的方式，目前基础建设还在发展中。大部分车企也纷纷采用与C-V2X融合的方式。通过车联网方法进行定位的车辆通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，在由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨 大交互网络中完成自身环境和状态信息的采集。在互联网信息库中，所有车辆将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器，实现 位置信息的交互共享。图18：车联网实现自动驾驶,2.3传感器融合是实现车辆环境感知的主流方式,面对不同驾驶等级，各家车企相对应的传感器选择和数量有所不同，但随着汽车智能化的提升，其选取搭载的传感器种类将不再 单一化，雷达+摄像头融合正越来越普遍。L2以下传感器方案主要以“摄像头+雷达”为主，L3则开始增加激光雷达进行测距，而L4以上级别车辆激光雷达已整车布置。,图19：传感器数量,图20：不同车型传感器方案,2.4智慧大脑是无人驾驶的控制中枢,片面的数据采集,独用的基 础设施,基础的统 计分析,系统,平台,数据,基础设施,个性的服务管理,智慧的计算平台,完备的数据采集,完善的技术设施,要 求,支 持,构建全新的数据模型与计算模型,城市交 通大脑,发送指令,实现智能化的业务服务 连接发送,图表21：城市交通大脑解决方案,现在孤立的业 务系统,机会,城市大脑解决方案能够链接现在孤立、片面、独用以及基础的单元，基于智慧的计算平台与完备的数据采集构建全新的数据 模型与计算模型，让系统层面的指令更加智能化，让基础设施的数据采集更完备。,第三章：产业发展的关键问题,3.1 安全问题原因多样,事故率呈明显上升趋势,2018年12月,2018年5月,Waymo与一 辆2006款奥 德赛碰擦,2018年3月,Uber自动驾 驶汽车与一 名女子碰撞 致死,自动驾驶汽车发展初衷在于给予人类更加安全、便利的交通工具，而同样是从事自动驾驶的谷歌、waymo、Uber等也都在路测发 生过不同程度的交通意外。根据加利福利亚州管理局2018年数据显示，自动驾驶汽车碰撞事故次数激增，2018年以来发起了49起事故，其中追尾事故占比超过50%，其他事故包括侧面碰撞、与物体或行人发生碰撞。图22：事故频频发生图23：自动驾驶碰撞次数统计（2018年）,29,11,4,1,1,1,1,1,0,5,10,15,20,25,30,35,GMGruise,Waymo,Zoox,Apple,Toyota,Aurora,Jingchi,Dive.ai,Cruise自动 驾驶车刮蹭 摩托车,特斯拉轿车 在定速状态 时直接撞上 道路清扫车,2016年 1月2017年8月2017年12月,特斯拉驾驶 员忽视系统 提醒，司机 死亡,Waymo,普 通车避让前 车突然转向， 测试员轻伤,3.2 安全问题问责方界定不妥会限制无人驾驶发展,传感器组合缺陷，存在环境识 别漏洞算法训练不足，导致行驶过 程中的识别漏洞驾驶员没有及时进行人工干预， 造成事故发生,图24：出现车祸的原因,由于无人驾驶模式的复杂性，导致出现安全问题原因多样，在不同情况的交通事故中，赔偿责任的承担主体和归责原则也存在 较大的差异。若法律责任对于无人驾驶汽车而言要求过严，难免会限制无人驾驶技术的发展。,图25：对事故问责方的界定,3.3 无人驾驶实现环境需逐步延展,无人驾驶实现的环境需要逐步渐进延展，由点及面，由简单路况到复杂路况。,图26：我国智能网联汽车测试示范区分布情况（2019年）,图27：测试环境由简到复，实现难度攀升封闭园区高速公路,城市一般道路,3.4 客户意愿付费明显下滑,图28：消费者为先进汽车技术买单的总体预期价格,图29：不愿意为超过500美元的先进车辆技术付费的消费者比例,自2014年以来，消费者愿意为技术付出的金额大幅减少，即使是倾向于为新技术买单的日本消费者，愿意为 先进汽车技术支付的消费金额也下降48%。消费者倾向于将高配置的先进技术功能变成汽车的标准配置，而不抬高汽车价格。,第四章：支撑技术助推无人驾驶,4.1无人驾驶：5G网络连接让自动驾驶趋于更智能更安全,5G后自动驾驶的变化,车载方面,整体算力更强，提升自动驾驶的感知能力，降低功耗，提升续航能力,5G与娱乐车载系统结合，用户体验度更高,5G网络速度，可以实时将道路、环境及车况通过V2X、V2I、V2V通路实时共享,感知层,计算层,4G,网络需求：大连接、低时延,5G,图33：5G下自动驾驶的变化,5G可帮助自动驾驶弥补车端的感知能力和算力，以及通信交互不足，让自动驾驶更智能更安全：4G网络速度并不能满足自 动驾驶，5G的传输速度比4G快百倍以上，能够为自动驾驶汽车提供更丰富的信息，让自动驾驶汽车在紧急时刻做出精准决 策，保证使用和用户的安全性，5G网络连接让自动驾驶更加趋于更快、更智能、更安全。图32：5G下自动驾驶的变化,219.6,260.2,305.8,414.4,18.5%,17.5%,355.616.3%,16.5%,0.0%,5.0%,10.0%,15.0%,0,100,200,300,400,501.250020.9%20.0%,2016,2017,20182019E,2020E,2021E,规模,增速,图表35：云计算的市场规模（亿美元）及同比增速（%）60025.0%,4.2云计算：底层技术融合创新助力5G应用加速落地,云计算：指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理 和分析这些小程序得到结果并返回给用户可以极大的提高计算能力。由于5G明显提升了网络响应效率、可靠性和单位容量， 所以大量的本地计算业务完全可以迁移到云端，从而使云计算可以充分发挥自身的优势。根据Gartner的数据，包括公有云广告的收入，全球公有云服务市场预计将在2019年增长16.33%，市场空间约为355.6亿美元， 高于2018年的305.8亿美元。基础设施即服务（IaaS）将成为市场增长最快的部分，预计2019年将增长27.6%，达到395亿美元， 高于2018年的310亿美元。根据华为的观点，未来50%的数据处理将来自于边缘计算，当前基本来自于集中式IDC的云计算。,图表34：云计算技术体系结构,4.3大数据：为5G数据化时代提供充足燃料,数据量,单一式大数据处理平台,数据体量小,人与人的关联,产生的数据是4G的100倍,多维度，人与物、物与物、人与物之间的连接,混搭式大数据处理平台,数据维度,平台,2G、3G、4G,5G,大数据与5G：大数据在传统行业的应用过程中，尤其是5G时代下，数据产生的速率将呈现以指数倍的增加，产生规模庞大的 数据，也对数据时效性与传输速率提出了更高的要求，5G的实现能弥补4G移动通信的不足，满足了大数据产业对于海量数据 传输、存储、处理的需求。大数据与其他技术：物联网、云计算、大数据和人工智能四位一体发展，彼此相互支撑。5G时代下的大数据变化：数据量将会急剧膨胀，数据维度进一步丰富，平台要求大幅提升。图表36：四位一体看大数据技术,人工智能,物联网,大数据,云计算,计算,学习,反馈,计算,存储,采集,控制,数据来源:国脉电子政务网，东吴证券研究所 图表37：5G时代下对大数据提出更高的要求,4.4云服务平台：加快技术融合，实现信息的智能化、高效化处理,云服务平台使得无人驾驶汽车在不同场景下的路测学习所得的知识能够有效地进行复制和分享，一台无人驾驶汽车所学 的知识能快速被其他所有无人车所掌握。无人驾驶时代，人们希望通过更为简单的语音或肢体动作进行信息交流和指令传达，人机交互技术的不断发展，将推动“汽车即是服务”理念的快速实现。云服务平台能够加速底层技术融合，快速实现信息的智能化与高效化处理。,图表38：云服务平台为数据分析与计算提供基础,图表39：人机交互技术助力信息高效处理,指令输入,主要人机交互方式,触摸识别 语音识别 动作感应图像识别自定义设 置,执行指令,人机交互技术 转为机器语言,目 的 地,通 信,娱办乐公,云平台,无 人 车,路 测,无 人 车,路 测,无 人 车,路测,路 测,同时进行不同地区、不同场景的路测并将数据上传至云平台作为深度学习的训练样本,4.5安全：安全调度为无人驾驶保驾护航,无人驾驶中的安全主要分为两个层面：1、保证行车安全：基于完备的数据分析，做到及时、有效、准确的智能调度。2、保 证数据安全：数据上云，做好数据管理、存储以及分析安全，为保证行车安全，综合交通运行调度指挥系统主要包括城市交通运力协同指挥子系统、交通灾害应急指挥子系统、应急指挥车辆子系统、应急处置子系统等。,城市交通 运力协同 智慧子系 统,应急指挥 车辆子系 统,应急处置 子系统,交通灾害 应急指挥 子系统,图40：智能网联汽车计算与网络系统,图41：综合交通运行调度指挥系统,第五章：渗透率稳步提高，市场空间值得期待,5.1 交通现有痛点让自动驾驶成为必要,2015,20172016交通事故发生数总计（次）,20142013交通事故死亡人数总计（人）,交通事故直接财产损失总计（万）,近年来，我国国内城市交通拥堵情况越发严重。根据高德地图交通大数据显示，2018年我国十大拥堵城市中北京、广州 包揽一、二名，而哈尔滨排在第三名。城市化进程的快速推进，使得除了一线城市外的部分二、三线城市出现道路交通 拥堵现象。智能交通是解决目前交通现状建设的必然需要。图41：国家统计局2014-2017交通事故总计图42：2018年“中国十大堵城”排行榜450000400000350000300000250000200000150000100000500000,据bigbang统计，运营自动驾驶的出租车比私人汽车每公里的价格上要便宜50%。美国能源部旗下的劳伦斯伯克利国家实验室（Berkeley Lab）与加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的研究发现,共享自动 驾驶电动车（SAEVs）的服务成本为$0.29-$0.61，要远低于当前曼哈顿的出租车服务成本。,5.2 自动驾驶成本低于人工服务成本,图43：自动驾驶与私家车运营成本对比,图44：共享自动驾驶电动车的服务成本为$0.29-$0.61,图45：无人驾驶渗透率（%）,目前L1和L2技术已相对成熟，L3技术即将量产。2040年未来所有新车都将配备自动驾驶功能，其中L4、L5级自动驾驶渗 透率将达50%。据前瞻产业研究院统计：2016年全球无人驾驶汽车市场规模为40亿美元，到2018年全球无人驾驶汽车市场规模达到48.2 亿美元，到2021年，预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元;到2035年，预计全球无人驾驶汽车销量将达2100 万辆。,5.3 无人驾驶渗透率稳步提高，市场空间值得期待,0,20,40,60,80,100,120,2016,2020,2025,2030,2035,2040,L1/2,L3L4/5,6420,161412108,3020100,8070605040,2016,201720182019全球无人驾驶市场规模（亿美元）,20202021同比增速（%）,图46：无人驾驶市场空间（亿美元）,第六章：建议关注的标的,6.1 中科创达：全球领先的智能平台技术提供商,0.00%,10.00%,20.00%,30.00%,40.00%,14.0012.0010.008.006.004.002.000.00,2014201520162017营业收入(亿元，左轴),20182019Q3同比增长(%，右轴),-50.00%,0.00%,50.00%,100.00%,0.00,0.50,1.00,1.50,20182019Q3,2014201520162017归属于母公司股东的净利润(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),中科创达提供的产品和服务主要包括软件开发服务、联合实验室、软件产品及软硬件一体化解决方案。产品和服务最终面 向物联网智能终端：智能手机、智能车载系统、无人机、VR/AR、IP Camera、机器人、平板、智能电视、可穿戴设备等。中科创达拥有优质客户资源：主要客户包括全球主要的移动芯片厂商如高通公司、展讯科技、ARM、Intel、三星;全球领先 的移动智能终端厂商如华为、TCL、索尼、夏普、富士通、三星、联想等。2019年前三季度营业收入总额为12.74亿元，同比增长42.68%，主要原因是智能硬件、智能汽车业务保持高速增长，智能系 统软件业务在5G等新技术的普及下也持续增长；归母净利润为1.55亿元，同比增长50.73%。风险提示：物联网发展不及预期。图47：2014-2019Q3营业收入（亿元）及同比增长率(%)图48：2014-2019Q3归母净利润（亿元）及同比增长率（%）16.0050.00%2.00150.00%,6.2 移为通信：业界领先的无线物联网设备和解决方案提供商,移为通信作为中国M2M(机器与机器通信)设备的主要出口供应商之一，移为通信系列产品获得了CE，FCC及PTCRB等认证。公司的M2M终端设备,应用于车辆管理、移动物品管理、个人追踪通讯三大领域。2019年中报显示车载追踪通信产品营收为1.50亿元，占总营收56.17%。2019年前三季度营业收入总额为4.33亿元，同比增长42.21%；归母净利润为0.99亿元，同比增长20.36%。风险提示：车联网发展不及预期；5G商用不及预期。,-20.00%,-10.00%,0.00%,10.00%,20.00%,30.00%,40.00%,0.00,1.00,2.00,3.00,4.00,图49：2014-2019Q3营业收入（亿元）及同比增长率(%)5.0050.00%,20182019Q3,2014201520162017营业收入(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),-20.00%,0.00%,20.00%,40.00%,60.00%,0.00,0.20,0.40,0.60,0.80,1.00,1.20,图50：2014-2019Q3归母净利润（亿元）及同比增长率（%）1.4080.00%,20182019Q3,2014201520162017归属于母公司股东的净利润(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),6.3 移远通信：全球首个符合3GPP R13标准的NB-IoT模组厂商,移远通信是专业的物联网(M2M)技术的研发者和无线模块的供应商，提供物联网无线通信模块解决方案的一站式服务。公司在物联网应用领域品牌优势明显，客户包括新大陆、福建联迪，Ingenico、华立科技、新联电子、友迅达、Baylan、Itron、杭州中导、慧视通、Autofon、Inosat、Honeywell等。2019年前三季度营业收入总额为28.55亿元，同比增长53.32%；归母净利润为0.93亿元，同比下降15.32%。风险提示：车联网发展不及预期；5G商用发展不及预期。,0.00%,50.00%,100.00%,150.00%,0.00,5.00,10.00,15.00,20.00,图51：2014-2019Q3营业收入（亿元）及同比增长率(%)30.00200.00%25.00,20182019Q3,2014201520162017营业收入(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),-100.00%,0.00%,100.00%,200.00%,300.00%,0.00,0.50,1.00,1.50,图52：2014-2019Q3归母净利润（亿元）及同比增长率（%）2.00400.00%,20182019Q3,2014201520162017归属于母公司股东的净利润(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),6.4 高新兴：中国领先的智慧城市物联网应用与服务提供商,高新兴长期致力于感知、连接、平台等物联网核心技术的研发和行业应用的拓展,从下游物联网行业应用出发,通过并购 上游通用无线通信模块公司和超高频RFID专项连接公司,实现物联网纵向一体化战略布局。目前,公司已形成从底层数据 收集层,到网络连接层,再到平台和行业应用层的全布局。2019年中报披露，在交通行业的营收为5.63亿元，同比增长49.64%，占总营收34.88%。2019年前三季度营业收入总额为21.63亿元，同比下降15.19%；归母净利润为0.61亿元，同比下降84.56%。风险提示：5G进展不及预期；车联网发展不及预期。,图53：2014-2019Q3营业收入（亿元）及同比增长率(%),-20.00%,0.00%,20.00%,40.00%,60.00%,80.00%,40.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.000.00,20182019Q3,2014201520162017营业收入(亿元，左轴),同比增长(%，右轴),图54：2014-2019Q3归母净利润（亿元）及同比增长率（%）6.00200.00%5.00150.00%4.00100.00%3.0050.00%2.000.00%1.00-50.00%,0.00-100.00%201420152016201720182019Q3归属于母公司股东的净利润(亿元，左轴)同比增长(%，右轴),注：除中科创达、移为通信外，其余盈利预测取自Wind一致预期（日期截止2020年02月25日）。,建议关注的标的,图55：建议关注的标的,第七章 风险提示,风险提示,中美贸易摩擦缓和低于预期；国内车联网发展不及预期；物联网渗透不及预期；5G进展不及预期；,感谢您的观看,THANK YOU FOR YOUR WATCHING,