车联网行业深度报告：车联网迎来爆发前夜，车路网云协同推进.pdf

请阅读最后一页的免责声明 1 2020年05月14日 证券研究报告行业深度报告 车联网行业 车联网迎来爆发前夜，车路网云协同推进 车联网行业深度报告 看好 投资要点 5G 与政策协同发力，车联网迎来爆发前夜。5G 的低时延高可靠场景则为车联网量身打造，大大增强了车联网的安全属性。在 5G 相关业务全面铺开后，预计车联网与智能驾驶业务也将得到充分助力。另外，我国政策在车联网领域持续推进，加快行业的发展。在车联网C-V2X领域，我国技术专利在相比于主流西方国家并不落后。顶层设计优势使得车联网正向循环发展加速，我国通过顶层设计带动车联网基础设施的快速发展，预计将使得车联网快速正向循环，拉动行业的持续成长。 车路网云协同构筑新型智能交通生态。路网是实现车联网及智能交通的关键环节。路侧单元RSU将成为路网建设的“主力军”。其承接了路网的绝大部分功能，是路网建设的基本单元和主要部署设备。预计全国路侧基础设施总建设规模达到3600亿元。车载OBU将成为车端实现联网的重要途径。目前车载OBU设备已经有一定程度的普及，但渗透率仍低，车联网普及带来智能驾驶的持续渗透。网络则以 5G 搭配 C-V2X 的解决方式作为我国主要方案。车路网云协同发展带来整体交通的智能化，构筑新型交通生态。 产业链相对较为完善，但盈利模式仍待确定。车联网主要包括两大产业链，一方面是路网基础设施建设，另一方面则是车端网联配套设备，并且延伸至智能座舱以及智能驾驶领域。从产业体量上而言，车端市场由于是终端配套，因此其市场规模大于路网基建。我国产业链相对较为完善。但仍有不确定性，首先，路网建设主体仍未解决；其次，路网运营商的盈利模式不确定性较大，未来发展模式多样；第三，整车厂商或将打造一体化服务。 华为领军，BAT 快速入场，车联网将成为下一个重要战场。华为在C-V2X技术中，有较多专利，这也成为其构筑V2X的核心壁垒，其在软硬件的布局也使得其最有可能成为整合车联网标 市场数据（2020-05-13） 行业指数涨幅 近一周 4.67% 近一月 3.52% 近三月 3.61% 重点公司 公司名称 公司代码 投资评级 千方科技 002373 推荐 德赛西威 002920 推荐 行业指数走势图 数据来源：Wind，国融证券研究与战略发展部 大 研究员 贾俊超 执业证书编号：S0070517080001 电话：010-83991736 邮箱：jiajcgrzq 联系人 李彤格 电话：010-83991871 邮箱：litggrzq 相关报告 证券研究报告行业深度报告 准的巨头之一。 BAT作为互联网领域的龙头企业，自然也不会错过车联网“万亿市场”大蛋糕。目前来看，BAT 均制定了自己的车联网发展策略，利用自身优势打造各自的车联网生态体系，形成全产业闭环的盈利方式，以期在车联网爆发前夜能够占据较为明显的优势。另外上市公司如千方科技、德赛西威等也快速入场。 投资建议：短期看，顶层政策不断加持车联网及智能交通行业，车联网在政策角度已经充分重视，各地政府主导的示范性项目开始不断涌现，在短期路网建设主体未确定的情况下，政府开支成为车联网基建的主要需求方。基建先行带动终端服务体验逐渐提升，或将带来车联网在终端渗透率的快速提升，拉动网联车辆需求。长期看，车联网及智能交通解决城市发展痛点，华为、BAT 等企业悉数入场，未来空间巨大。建议关注国内交通服务软件龙头企业千方科技，在车联网、车载中控以及智能驾驶均有所布局的德赛西威。 风险因素：政策不及预期，下游需求不及预期，技术难点未解决。 证券研究报告行业深度报告 目 录 1.5G与政策协同发力，车联网迎来爆发前夜 . 6 1.1车路网云协同带动交通智能化 .6 1.2车联网解决交通效率及安全性问题 .7 1.3车联网及智能交通将会是5G普及后重要应用场景 .8 1.4国内智能交通基础设施薄弱，政策发力带来新契机 .9 1.5通信技术叠加顶层设计，我国车联网发展优势凸显 . 11 2. 车路网云协同构筑新型智能交通生态 . 12 2.1路网：基建先行，路侧智能化空间值得期待 .12 2.1.1路侧基础设施建设先行，促进路网协同.12 2.1.2路侧RSU为主要部署设备 .13 2.1.3路侧投资规模超千亿，成熟期替换需求达到近500亿 .15 2.2车端：汽车网联化是实现交通智能化的必要条件 .16 2.2.1网联化是交通智能化的必由之路 .16 2.2.2 车载OBU与智能座舱或将率先发力 .17 2.2.3 无人驾驶为汽车终极目标 .18 2.3网络：C-V2X优势显著，5G催生应用场景 .20 3.产业链相对较为完善，但盈利模式仍待确定 . 22 3.1车联网主要产业链 .22 3.2路网建设主题仍未明确，盈利模式亟待解决 .23 4. 华为领军，BAT快速入场，车联网将成为下一个重要战场 . 24 4.1华为：通信设备优势显著，系统平台布局迅速 .24 4.2 BAT：依托自身优势切入车联网平台 .25 4.3 相关优质公司快速切入布局 .26 4.3.1 千方科技：国内交通解决方案龙头企业，阿里入股V2X进展顺利 .26 4.3.2 德赛西威：布局智能座舱、车联网及智能驾驶 .27 5.投资建议. 28 6.风险提示. 28 证券研究报告行业深度报告 插图目录 图 1：C-V2X示意图 . 6 图 2：车联网主要的四大基础通信 . 6 图 3：车路网云未来的发展趋势 . 7 图 4：车联网在安全领域的应用场景 . 8 图 5：车联网在提升效率的应用场景 . 8 图 6：各通信代际主要实现功能场景 . 9 图 7：5G主攻三大终端应用场景 . 9 图 8：道路智能程度划分标准 . 10 图 9：我国道路智能化水平 . 10 图 10：C-V2X专利技术占比 . 12 图 11：基建先行带动行业正向发展 . 12 图 12：路侧主要基础设施部署 . 13 图 13：RSU路侧单元部署示意图 . 13 图 14：中国移动发布RSU产品 . 13 图 15：网联化是实现智能交通的关键基础 . 17 图 16：车车互联示意图 . 17 图 17：海外UBI市场渗透情况 . 17 图 18：我国车险保费及UBI渗透情况 . 17 图 19：T-Box车载市场规模预测 . 18 图 20：我国智能座舱市场规模预测 . 18 图 21：无人驾驶三大构成 . 19 图 22：我国智能驾驶渗透率估计 . 19 图 23：车联网行业产业链 . 22 图 24：华为C-V2X实现场景 . 25 图 25：华为于车企联手打造5G汽车生态圈 . 25 图 26：Apollo在长沙开始Robotaxi服务 . 26 图 27：阿里巴巴通过平台切入整车 . 26 图 28：千方科技由两大业务构成 . 27 图 29：公司参与信通院组织“四跨测试”示意图 . 27 图 30：长安CS75搭载德赛西威二连屏 . 28 图 31：Xpilot与Autopilot对比 . 28 证券研究报告行业深度报告 表格目录 表 1：4G与5G在时延、频谱效率、连接数量上对比 . 9 表 2：车联网相关政策颁布 . 10 表 3：RSU主要元器件构成 . 14 表 4：RSU产业链分布及主要参与厂商 . 14 表 5：主要路侧建设的数量以及价格测算 . 15 表 6：我国各级别城市路口己道路数量测算 . 15 表 7：公路分级别路侧建设需求量测算 . 16 表 8：L0-L5各级别自动驾驶概念 . 19 表 9：主要国家车联网技术途径及频段划分 . 20 表 10：DSRC与C-V2X对比 . 20 表 11：车联网主要实现交通应用场景 . 21 表 12：路网产业链主要构成 . 23 表 13：车端产业链主要构成 . 23 证券研究报告行业深度报告 1.5G与政策协同发力，车联网迎来爆发前夜 车联网将成为构建新型交通生态的关键物联网载体。随着人类对于交通安全与效率的要求逐步提高，交通工具以及道路被赋予更多智能化的功能。车联网作为打通交通各个要素环节，实现数据共通的网络载体，能够将交通实时产生的海量数据，进行感知与传输，是实现未来交通智能化的关键环节。可以说，车联网是智能交通的基石和先决条件。 1.1车路网云协同带动交通智能化 车联网（V2X）包括是指一系列以车为基础的连接方案，是人、车、路、网、云控制中心等多个未来交通核心要素之间进行数据通讯的网络，主要包括V2V（车车互联）、V2I（车路互联）、V2P（车人互联）、V2N（车网互联）等。其中，V2V 主要通过车与车之间的数据交互，使得车辆快速获取近距离车辆的行驶线路和距离，以增加车辆对短距离路况信息的判断。V2I 主要将车与路侧基础设施相连接，通过路侧对全路信息的感知，将数据传递至车辆，进而使得车辆对于中距离路况信息有一定的感知能力。V2P 通过车与人的连接，提高对人位置判断精准度，进而提升整个交通的安全性。V2N 则将车与网络或云端相连，使得车辆能够对云端整体决策（云端从全局角度对交通进行最优化决策）进行接收及执行。 若要构建未来新型智能网络，这几方面连接不可或缺。通过打通核心节点要素的数据连接，大幅度提升交通的智能化水平，因此，车联网是实现智能交通的基石和先决条件。而车、路、网、云则是构建网络的关键节点，需要进行网络化改造，这也将推动车联网行业的发展。 图 1：C-V2X示意图 图 2：车联网主要的四大基础通信 数据来源：中国通信协会，国融证券研究与战略发展部 数据来源：X技术，国融证券研究与战略发展部 四大要素在未来智能交通生态下将持续演进，成为具备智能属性和特定功能的关键节点： 证券研究报告行业深度报告 车：车辆作为构建交通最基本的节点，其智能化程度直接决定了未来交通的智能化水平。未来的车辆首先具备感知能力和网联能力，车辆能够自我判断自身行驶的状态并将其通过传感转换成数据，然后通过车联网进行数据通讯，并且接收外部传递的数据。除此之外，智能化的汽车还将具备最优路线决策以及自动驾驶的能力，而这些能力也将以网联能力作为基础。 路：道路通过提升自身感知能力和网联化水平来提升其智能化程度。通过建设路侧基础设施，全面感知道路及交通状况并且实时传输相关数据，快速提示交通异常状况，并且通过信号灯等设备反馈决策。另外，路侧作为中转站，将车与网云相联通。 网：网络是构建车联网的关键一环，网络传输质量直接决定了交通的安全可靠程度以及智能化水平。其保障车与车、车与路、车与云的目前来看，5G通过持续提升传输速度，降低时延，保障车联网效率与安全。 云：云是作为车联网上层统一协调的关键节点，被称为“车联网”大脑，其主要是通过接收网络传输过来的海量数据进行快速分析判断，进而对目前交通的最优方案进行决策，进行交通资源的统一调配。如在编队行驶、预判行驶等领域发挥重要作用。 图 3：车路网云未来的发展趋势 数据来源：国融证券研究与战略发展部 1.2车联网解决交通效率及安全性问题 目前来看，全球交通仍有亟待解决的痛点。一方面，交通通行效率低下，这点尤其在大城市表现较为突出，国内一线城市早高峰交通拥堵导致通行效率低下，进而降低城市整体运行效率。根据高德地图发布的 2018 年交通分析报证券研究报告行业深度报告 请阅读最后一页的免责声明 8 告的数据，大城市每年因拥堵造成GDP的5%-8%的损失。另一方面，交通事故发生率仍然居高不下，而这也给交通安全提出更高的要求。 通过车联网应用，部分交通痛点可以得到一定程度的解决。从城市治理角度，通过车联网的普及及应用场景的拓展，提高城市出行效率，减少城市拥堵，这样一方面减少拥堵造成的经济损失，另外也增强城市的综合竞争力。从个人角度而言，车联网普及能够提升交通的安全性，也节约出行上的时间。对于第三方服务商而言，车联网后，信息通过车辆传递更加多元，带来更多流量入口以及新型盈利模式。 图 4：车联网在安全领域的应用场景 图 5：车联网在提升效率的应用场景 类型 含义 交叉路口防碰 V2V 当车与车之前间距不满足安全距离的情况下，后车主动降速 前向碰撞预警 V2V 当车辆前方有障碍物时，提示驾驶员碰撞预警 匝道车辆汇入预警 I2V、V2V 侧边匝道车辆汇入若有相撞可能，提示驾驶员预警 转向预警 V2V 有车辆拟转向时向其他可能受影响车辆发出预警 车辆动态信息上报 V2I 车辆速度、行驶路线等信息 类型 含义 信号灯信息推动 I2V 通过信号灯控制道路通行最佳效率 高优先级车辆让行 V2V 高优先级车辆如急救车、警车、消防车等通过让行开辟道路 绿波车速推送 I2V 向驾驶员推送最高效的行驶速度 可变车道 I2V 向驾驶员提供可变车道选择 数据来源：C-V2X白皮书，国融证券研究与战略发展部 数据来源：C-V2X白皮书，国融证券研究与战略发展部 1.3车联网及智能交通将会是5G普及后重要应用场景 5G作为改变未来世界信息交互，提高智能化的方式，近年来技术持续突破，并在各主要国家和地区实现正式商用。5G除了解决人与人之间的通信外，还解决了人与物以及物与物之间的互联，真正实现万物互联。 5G主要包括三大应用场景：增强移动宽带、大规模连接以及低时延高可靠通信。这三种场景对应多个细分应用领域。由于交通通信需要较低时延以及更高的可靠度以保证交通的安全性，低时延高可靠场景则主要对应于车联网及智能驾驶领域。目前来看，全球5G标准制定者3GPP已经在Release15中确立了增强移动宽带的标准，预计另外两个场景标准也将快速落地。 证券研究报告行业深度报告 请阅读最后一页的免责声明 9 图 6：各通信代际主要实现功能场景 图 7：5G主攻三大终端应用场景 数据来源：易观数据，国融证券研究与战略发展部 数据来源：ITU，国融证券研究与战略发展部 车联网将成为重要的 5G 应用场景。在5G生态下，万物互联将成为常态，而汽车作为数量庞大的移动物体，也将势必网联化。由于在 4G 及之前网络无法保证网络传输较低的时延以及信息可靠度，因此在需要确保高度安全的交通环境下，车联网仅能实现网联娱乐、简单交互能功能，而无法解决交通最大的两个痛点：效率与安全。5G 的低时延高可靠场景则为车联网量身打造，5G 的延迟时间仅为1ms，可以使得联网车辆可根据其他传输数据进行快速判断决策，大大增强了汽车的安全属性。在 5G 相关业务全面铺开后，预计车联网与智能驾驶业务也将得到充分助力。 表 1：4G与5G在时延、频谱效率、连接数量上对比 延迟时间（ms） 频谱效率 连接密度（个/平方千米） 4G 10 1X 105 5G 1 3X 106 数据来源：易观数据，国融证券研究与战略发展部 1.4国内智能交通基础设施薄弱，政策发力带来新契机 我国智能交通基础设施较为薄弱。历经近年来我国基础设施建设的快速发展，我国高速公路以及城市交通道路的通车里程快速增长，在全球范围内处于领先地位。然而，我国道路本身智能化水平相对较为薄弱。根据中国公路学会对于国内道路智能化的划分，分为I0-I5六个等级，对标智能驾驶的六个等级。目前来看，我国道路95%以上均是无信息化、无智能化、无自动化的I0级别道路。只有少数中大型城市主干道路、车辆通行量较大的主干高速道路的部分路段采用相对有一定智能化程度的基础设施，如实时道路信息播报板、绿波速度测算等设备。 证券研究报告行业深度报告 请阅读最后一页的免责声明 10 图 8：道路智能程度划分标准 图 9：我国道路智能化水平 I0 无信息化、无智能化、无自动化 I1 初步数字化、初步智能化、初步自动化 I2 部分网联化、部分智能化、部分自动化 I3 基于交通基础设施的有条件自动驾驶和高度网联化 I4 基于交通基础设施的高度自动驾驶 I5 基于交通基础设施的完全自动化驾驶 数据来源：智能网联道路系统分析报告，国融证券研究与战略发展部 数据来源：智能网联道路系统分析报告，国融证券研究与战略发展部 因此，若将智能交通作为我国交通的战略目标，我国交通基础设施建设仍然有很长的路要走，这也意味着未来市场空间的广阔。根据 2019 年 9 月，国务院印发的交通强国建设纲要，明确提出了加强我国交通智能化水平，这也从顶层设计中确定了我国未来交通的智能化新目标。 实际上，国家部位早在2011年即在车联网和智能交通领域提出规划。2015年，按照国务院印发的中国制造2025文件，确定了智能网联技术的发展规划，并且提出了具体的发展目标。虽然现在看，由于高估了技术的发展速度，该目标相对较为激进，但是基本奠定了我国近 5 年智能网联行业的快速突破。近年来的各部委文件中，车联网和智能交通被提及的频率不断提升。2020 年，国家发改委等11部委联合印发了智能汽车创新发展战略，这也是首次由11部委共同发布智能汽车相关文件，也凸显了政府对于车联网和智能驾驶的重视。 表 2：车联网相关政策颁布 时间 部门 文件 内容 2011年 科技部 863计划项目“智能车路协同关键技术研究” 引领车路协同研究基础 2015年 国务院 中国制造2025 明确智能网联技术路线图， 预计分5个阶段实现智能网联汽车。2020 年自主ADAS系统达到5 0 %，自主网联系统装配率达到10%，2025 年分别到60%和30% 2016年 发改委、交通运输部 推进“互联网+”便捷交通，促进智能交通发展的实施方案 提出我国智能交通总体框架和实施举措 2016年 工信部、公安部、交通运输部 智能网联汽车公共道路适应性验证规范 对测试车辆、测试道路等要素提出了基本要求 2017年 工信部、发 汽车产业中长期发展规 以智能网联汽车为突破口，引领整个产业转型升