计算机行业深度报告：政策东风至，车路云发展正当时

计算机行业深度报告 投资评级：（）报告日期：推荐维持2024年08月13日 ◼分析师：宝幼琛◼SAC编号：S1050521110002◼分析师：任春阳◼SAC编号：S1050521110006 ◼联系人：陶欣怡◼SAC编号：S1050123100013 车路云助力自动驾驶，引领智能交通发展 车路云一体化是在单车智能自动驾驶基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起，形成车与路、云、人等全方位协同配合，满足不同等级自动驾驶车辆应用需求，实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。车路云具有单车成本和边际成本低、感知能力强、智能化程度高等优势，能够弥补单车智能在感知、数据、算力等方面的短板，两者相辅相成，共同助力自动驾驶。我国在通信技术、基础设施等方面具备优势，有望通过车路云实现弯道超车，形成自动驾驶的中国方案。政策和产业共振，车路云发展逐步清晰 政策方面：近期我国出台了多项车路云的政策，2024年1月五部门印发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》‚提出要聚焦车路云发展目标，建成一批城市级应用试点项目。2024年4月两部门印发《关于支持引导公路水路交通基础设施数字化转型升级的通知》，提出通过3年左右时间，支持30个左右的示范区域，打造一批线网一体化的示范通道及网络。产业方面：经历了国家级测试示范区、先导区、双智城市三次发展历程后，同时结合北京亦庄1.0-4.0的样板项目，我国车路云实现了“由点到面“的突破，应用场景不断丰富。 商业模式初步探索，项目密集落地行业有望加速车路云一体化建设目前仍为政府和国企主导，商业模式迎来初步探索，无人出租、智慧公交等场景应用不断涌现，近期萝卜快跑成为 市场热点，或加速无人出租的商业化进程。继2024年5月31日北京市99.4亿元的车路云一体化项目招标后，福州、鄂尔多斯、常州等地陆续跟进，2024年7月3日五部门印发了20个智能网联汽车车路云一体化应用试点城市名单，车路云大规模建设序幕即将拉开，行业有望迎来快速发展期。车路云产业链广泛，市场空间数千亿元 车路云产业链分布广泛，根据国家智能网联汽车创新中心等联合发布了《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南》， 车路云建设内容集中包括车载终端、路侧基础设施、云控平台三大部分。目前车端安装主要取决于消费者需求和车企供应，而政府主导建设的为路侧与云端设备，我们重点测算这部分市场空间，车路云城市智慧路端基础设施的市场规模约为4047亿元，高速公路智慧路侧规模在中性估计下达1327亿元，云端的市场空间为295.81亿元投资建议 随着20个试点城市名单公布，各地项目将陆续开启招标建设，车路云一体化大规模建设的序幕已经拉开，行业即将迎来快速发展期，维持行业买入评级，建议沿着车端、路端、云端进行投资，建议关注金溢科技、万集科技、千方科技、通行宝、云星宇、汉鑫科技等。 诚信、专业、稳健、高效 政策推进及执行不及预期的风险行业竞争加剧风险项目推进落地不及预期的风险相关公司技术研发及产品落地不及预期的风险相关公司业绩不及预期的风险等 2.政策产业共振，车路云迎来快速发展期3.产业链较广，千亿市场空间静待释放1.车路云助力自动驾驶，引领智能交通发展4.重点推荐公司5.风险提示 目录 CONTENTS 1车路云助力自动驾驶，引领智能交通发展 1.1车路云一体化：聪明的车+智慧的路+强大的云 ➢车路云一体化是在单车智能自动驾驶基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起，形成车与路、云、人等全方位协同配合，满足不同等级自动驾驶车辆应用需求，实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。简单来说就是“聪明的车+智慧的路+强大的云”，结合高精地图、精准定位等支撑平台实现自动驾驶，来提高交通安全、环节交通堵塞，优化交通资源。车路云一体化系统是车端、路侧、云控平台、支撑平台以及通信网的有机整体。 ➢V2X(Vehicle to Everything）是车与外界进行信息交换的一种通信方式，包括车与车（V2V）、车与行人（V2P）、车与路侧基础设施（V2I）以及车通过移动网络与云端（V2N）的通信。C-V2X（Cellular-V2X）是基于3GPP全球统一标准的通信技术，包含LTE-V2X、5G-V2X及后续演进。C-V2X技术基于蜂窝网络，提供Uu接口（蜂窝通信接口）和PC5接口（直连通信接口），可复用蜂窝网的基础设施，部署成本更低、网络覆盖更广，支持更远通信距离、更远非视距通信、更低的误包率、更高的容量和更加的拥塞控制。图表1：V2X各要素的协同关系 资料来源：《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0》、《智能网联汽车“车路云一体化规模建设与应用指南（1.0）》、华鑫证券研究 1.2.1自动驾驶技术随智能化网联化水平不断提高 ➢自动驾驶技术可分为L0-L5等级：L0级为无自动驾驶，完全依赖驾驶员手动操作；L1级为辅助驾驶，功能包括定速巡航、车道保持、自动泊车等，实现单车智能车内交互，初步减轻驾驶员的驾驶负担；L2级为部分自动驾驶，初具自动驾驶车辆雏形，能实现全速段自动辅助驾驶等功能，但仍需驾驶员主导车辆，只有特定情况下驾驶员可以双手暂离方向盘；L3级为有条件自动驾驶，网联化的融合使得车辆可以实现绝大多数路况的自动驾驶，接管汽车一大部分驾驶功能，但仍需驾驶员在紧急情况下接管车辆；L4级为高度自动驾驶，此时车内自动化系统非常完善，车辆已经可以实现自动驾驶水平；L5级为完全自动驾驶，车辆可以忽略任何天气状况实现自动驾驶功能，汽车也由“座驾”转变为“座舱”，驾驶员可以完全解放。 1.2.2智能网联汽车渗透率稳步提升 ➢智能网联车新车渗透率稳步提升，L2+渗透率提升有望加速。近些年全球智能网联车渗透率呈现稳步增长的态势，从2018年的30.7%提高到2023年的55.1%，中国市场也如此，2023年中国市场的渗透率达68.2%，其中搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车（L2级别）的销量快速增长，2023年市场渗透率达到55.3%。预计到2025年，中国智能网联汽车的新车渗透率将达到78.9%，智能网联功能汽车将占据乘用车市场主导地位。随着技术进步和政策支持，智能网联汽车渗透率将不断攀升。 ➢根据中商产业研究院发布的《2017-2027全球及中国自动驾驶行业深度研究报告》，中国乘用车自动驾驶正经历从L2向L3+的关键过渡期。2023年L2至L4级自动驾驶渗透率分别达到51%、20%和11%，分别比2022年提高16/11/9pct，而L1级别则下降13pct，高级别自动驾驶的渗透率不断提升。 1.2.3道路智能化等级划分 ➢道路智能化等级可分为C0-C5六个等级。C0代表完全没有道路智能能力的路端设施配置，无法支撑车路协同自动驾驶的运行。C1-C3代表较低等级的智能化道路，感知设备与直连通信设施仍处于较低水平，依赖导航SD地图进行定位，最高定位分辨能力仅达米级；对路端算力水平要求较低，仅能实现信息交互协同和初级协同感知；对协同车辆的智能水平要求较高，若要配套实现L4闭环，需要车辆自动驾驶智能化水平达到限定情况的L4甚至是L5等级。C4-C5代表高等级的智能化道路，感知定位设施精度较高且与云控平台与边缘计算设备相辅相成，可使用动态或静态HD地图进行定位，最高定位能力达厘米级；高等级的智能化道路对路端算力要求也更高，C5等级下的路端算力水平需达到300TOPS以上；满足功能安全与SOTIF安全体系，为乘客提供较高水平的安全保障；此时的道路拥有实现较高水平的协同感知甚至是完全协同决策控制能力，一般情况下可满足L2以上的车辆实现L4闭环的自动驾驶的能力，甚至在部分条件下，L2及以下具备精细化线控底盘和车载定位能力的车辆也可以实现L4闭环的自动驾驶。 1.3.1单车智能与车路云各有优劣，互为补充 ➢单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。车端智能和路端智能的发展不完全是同步的关系，自动驾驶路线的选择面临感知能力、决策能力等不同能力在车端和路侧分配的问题，对应的自动驾驶成本也不同，因此衍生出自动驾驶两大方向：单车智能和车路协同。 •单车智能的优点在于其车辆不依赖网络、使用部署灵活、技术通用性较强以及车企参与意愿较强，虽然单车成本高但是总体建设成本较低，不需要大量的基础设施建设投资。但单车智能也存在一定的挑战：1）感知局限：车端传感器受限于物理位置存在盲区；2）高精尖技术要求高：感知和算力集中在车端，对车载芯片、AI算力平台等软硬件技术要求较高；3）技术发展受限：高级别自动驾驶面临大量边缘情况，即便最先进的算法也可能因为1%的计算情况而停滞在L2到L3级别的跨越上。4）数据采集受限：单车智能采集的数据数量、类别与质量远远逊色于车路协同，而数据多样性正是单车技术进一步升级的关键所在；5）交通效率优化难：单车智能倾向于个体优化，容易造成交通拥塞。 •车路协同的优点在于对高精尖技术要求较小，感知能力与交通系统智能化有所提升，对于交通路况而言更为安全可靠；车路协同能够满足多样化与高质量的数据要素采集需求，实现交通的全局优化，大幅提升交通效率。当然，车路协同同样面临对基础设施建设与投资依赖性强、产业协调难度大的问题，但是随着政府、企业以及各部门的通力合作，基础设施建设不断完善，车路协同有望快速发展。 1.3.2车路云补足单车智能，助力自动驾驶迈入新阶段 ➢单车智能存在规模商业化落地限制。目前自动驾驶的市场主力仍为L2辅助驾驶车辆，L3及以上仍以测试验证和区域性示范为主。在限定的自动驾驶能力条件下，单车智能的安全性、运行设计范围（ODD）和经济性三方难以寻找平衡点。低等级自动驾驶存在特定场景失效风险，高等级自动驾驶“无人化”目标难以达成。ODD受限于感知长尾、混行博弈、极端场景等问题，仅通过升级单车智能设备提升安全性是不够经济的。 ➢车路云补足单车智能缺陷，助力自动驾驶迈入新阶段。车路云能进一步解决单车智能面临的限制问题：1）感知方面，车路协同能够依靠自动驾驶协同感知和动态高精地图更新，解决感知长尾和地图实时更新问题；2）决策规划方面，车路协同利用路云协同实现全局路径优化，解决冲突与阻塞问题；3）控制领域，车路协同利用路云远程遥控驾驶以及道路接触设施优化控制功能，解决单车智能面临的复杂特殊场景限制问题，实现交通安全化与秩序化。车路协同在提升自动驾驶安全性的同时，克服了存在的自动驾驶安全性与ODD的零和博弈问题，在保证安全性的前提下实现了自动驾驶ODD的扩展。与单车智能相比，技术成本路侧分配较高的车路协同能够解决单车智能单车成本与边际成本较高的问题。 1.3.3单车智能：特斯拉FSD技术优势突出 ➢FSD（完全自动驾驶）是特斯拉2021年发布的自动驾驶系统，至今历时三年，于2024年3月31日已更新迭代至FSD V12版本，将城市道路驾驶堆栈升级为单个端到端神经网络。特斯拉FSD采用纯视觉技术路线，不依赖激光雷达，而是通过摄像头来感知周围环境，避免了当前激光雷达的高成本问题。搭载车载AI芯片HW4.0的特斯拉FSD完全自动驾驶已进入V12.4阶段，能够对相当复杂的路况做出灵活准确地反应，在遵守交通规则的前提下提升了通行效率。目前，FSD在技术能力上已超过L3向L4发展，但在归责上仍遵循L2方式。 ➢特斯拉FSD智驾技术方面优势突出。特斯拉FSD采用全栈自研芯片，背靠海量数据且算法能力为业界翘楚。随着特斯拉FSD不断面向北美用户推广并进行更新迭代，特斯拉FSD的路况总里程增速不断加快。2023年3月起，特斯拉FSD真实路况总里程增速飙升，一年时间内实现近10亿英里的增长。截至2024年4月，特斯拉FSD真实路况总里程已达约13亿英里，远超全球其他公司总和。 ➢特斯拉FSD入华成为可能，或将刺激国内自动驾驶发展，实现“鲇鱼效应”。4月28日中国汽车工业协会、国家计算机网络应急技术处理协调中心