车联网行业研究.docx
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车联网行业研究
2020年车联网行业研究研究
导语
中国汽车市场在经历一段低迷期后已触底且正在反弹。
从近5年情况来看，每年增速均超过20%。
预计2020年总规模有望达到4330亿元。
来源：
东莞证券
一、车联网承前启后有机结合，引领未来智慧交通（略）
2019年3月，工信部部长苗圩曾表示，5G应用80%将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G技术应用可能是最早的应用。
然而，无人驾驶汽车从2016年起就开始饱受争议，因为每年都会出现以特斯拉为代表的无人驾驶汽车发生一起又一起的交通事故，严重的或造成人员伤亡。
因此，车联网这一新概念逐渐进入管理者的视野。
车联网是借助具备高速率、大容量、低延时、高可靠特点的5G和新兴通信技术LTE-V2X，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，进而实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
二、5G与V2X技术相辅相成，合力打造智能汽车互联
2.15G通信技术奠定车联网发展基石
2.1.1车联网，5G相对4G大有作为
因为5G具有上行大带宽,下行低时延高可靠的特点，所以相对于4G,5G适用于远程驾驶。
开始是由远程控制的车辆将实时音视频、声音、震动、味道等经视频编码后通过5G传到云端，再经视频解码后传给人。
在人收到前方传来的信号后，通过直接控制或者远程指示下达车辆控制指令，经5G传输给远程驾驶车辆，进而实时进行机械控制。
相对4G，因5G上行宽带最高可达10G，可在每平方公里内支持至少800辆车的数据传输。
也正是因5G的下行时延小于5ms，可支持车辆以60km/h的速度行进，真正地满足了人们的日常所需。
安全保障作为出行的刚需，5G较为可靠。
不仅如此，5G还可以让我们身临其境，获取丰富的驾驶感知信息。
2.1.25G助推汽车广域移动传感网形成
5G初期发展以eMBB为主，后续逐步支持mMTC和URLLC。
eMBB是增强移动宽带，主要针对的是大流量移动宽带业务。
mMTC是超高可靠超低时延通信，可在无人驾驶等业务应用（3G响应为500ms，4G为50ms，5G要求0.5ms）;mMTC是大规模物联网，针对大规模物联网业务。
5G可实现高密度接入，最高可达每平方公里一百万个连接数密度，峰值速率在特定场景下可高达20Gbps,毫秒级的端到端时延,每平方公里数十Tbps的流量密度,支持最高1Gbps的用户体验速率，每小时500Km以上的移动性能和数十Gbps的峰值速率。
2.1.35G助力车联网走向智能时代
车联网早在2G、3G、4G时代已经有所应用，但只能实现部分较为简单的信息娱乐功能。
从1980年的1G到1990年的2G,再到21世纪的3G，到如今的4G、5G，随着通信技术推陈出新，车联网也从最初的传统汽车时代升级到拥有车内网、车载通信、车际网以及未来的车载互联网。
近几年，从2009-2014年的网联阶段发展到2015年至今的智能阶段，再到未来2025年后汽车实现自动驾驶。
其中，车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。
车联网最终目标是要实现汽车完全智能，使汽车具备认知和自动驾驶能力，实现真正的无人驾驶，完全解放驾驶者双手。
5G的性能目标是提高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
基于5G诸多特点，应用云计算、人工智能、大数据等新兴技术，万物互联触手可及。
应用新兴的5G和V2X技术搭建一个完备的无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态的重要一环。
2.1.45G分布式网络助力全时空自动驾驶
自动驾驶对网络的实时性、移动性和QoS保障要求极高，基于高网络能力的保障下当前主流车企/巨头互联网公司锁定自动驾驶应用的三大前景场景：
1、高速公路行驶：
高速公路道路环境相对封闭/稳定、行驶占据一半以上驾驶总时间，引入自动驾驶可缓解疲劳
2、自动代客泊车：
停车位资源紧张、停车取车难耗时多，引入自动驾驶可节约时间
3、物流低速运输：
封闭园区/港口/矿场及工厂等按照固定路线低速物流运输，引入自动驾驶能节约人力成本
在车联时代，全面的无线连接可以将诸如导航系统等附加服务集成到车辆中，以支持车辆控制系统与云端系统之间频繁的信息交换，减少人为干预。
以自动驾驶为例，端到端价值链如上图所示。
运营商在车联网领域的商业模式可以分为B2C和B2B两种在保障要求极高，基于高网络能力的保障下当前主流车企/巨头互联网公司锁定自动驾驶应用的三大前景场景。
2.2V2X是实现自动驾驶必要条件，C-V2X或后来居上
2.2.1DRSC与C-V2X并驾齐驱，两种技术各有所长
实现汽车智能互联是实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态，其应用的技术就是V2X，V2X（包括V2N,V2I,V2P,V2V等等）的实现主要有DSRC和C-V2X两类技术，C-V2X或后来居上正成为主流方向。
1）DRSC
DSRC（DedicatedShortRangeCommunication）为专用短程通信，是以IEEE802.11p协定为基础的主要用于单向或双向短程到中程的无线通信技术。
在1999年10月，美国联邦通信委员会（FCC）在5.9GHz频段分配了75兆赫的频谱，将其供智能交通系统（ITS）使用，现在也是实现V2X两种技术之一。
DSRC在实现V2V时，可使车辆之间相互直接通信，而不涉及蜂窝技术或其他基础设施。
每辆车以安全匿名的方式每秒发送10次其位置、航向和速度等等。
一定范围内的所有车辆都将接收到该信息，并且每台接车会根据该信息自动评估发送车所带来的风险。
DSRC在实现V2I时，使车载设备（OBU）与路侧基础设施（RSU）进行通信，路侧设施可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息。
DSRC是以网络安全最大化为准则设计的，接收信号的车辆会验证接收到消息的真实性，但不会暴露车辆的身份，因此不会侵犯司机的隐私。
DSRC生态系统实现各种功能及全面测试V2X应用程序已超过十年。
DSRC提供了一套完备的相互操作的解决方案。
DSRC的关键优势是不需要其他传感器就可以“看到周围的角落”。
拥有高机动性的DSRC技术即使突然检测到障碍物，也会以高达500公里/小时的速度来处理快速变化的环境，且其射程超过1公里。
DSRC使马路的使用者互相连接成为可能，为V2V和V2I的可靠性提供了保障。
欧盟委员会认为，使用此技术有望在2050年使当地机动车事故发生几率降至0。
2）C-V2X
C-V2X,即蜂窝车用无线通信技术。
目前市场正在向4GC-V2X升级，5GC-V2X正在标准化过程中，未来会随着汽车智能互联的落地同步到来。
C-V2X得到了许多移动运营商、主要移动设备制造商和汽车制造商的支持，包括奥迪（Audi）、宝马（BMW）、戴姆勒（Daimler）、福特（Ford）、PSA、上汽（SAIC）、特斯拉（Tesla）和丰田（Toyota）。
移动运营商、设备供应商和汽车制造商正联手对C-V2X进行测试。
中国将成为首批部署C-V2X的国家之一，而一些欧洲国家也可能成为采用C-V2X的先锋。
2019年，13家中国品牌车企联合推出中国车企C-V2X商用路标，将在2020年下半年到2021上半年量产支持C-V2X的汽车。
V2X是随802.11p引入的，并支持一组有限的基本安全服务。
随着3GPP第14版的发布，C-V2X可以扩展到支持更广泛、更丰富的服务:
从低带宽安全应用到高带宽应用，如多媒体信息等。
3GPP第15和16版通过提供更大的范围、更高的密度、更高的吞吐量、更高的可靠性、高度精确的定位和超低的延迟，将支持更多的V2X服务，如：
编队行驶、高级驾驶、传感信息交互和远程驾驶等。
2.2.2C-V2X或优于DRSC,中国车联网技术有望弯道超车
C-V2X技术可检测更长的范围，使驾驶更可靠。
基于链路级仿真分析，C-V2X视距（两车之间没有遮挡时）V2V距离长达443米，非视距（两车之间存在障碍物遮挡时）V2V距离为107米；相对于此，DSRC的视距V2V距离仅有240米，非视距V2V距离仅为60米。
C-V2X技术拥有更长的检测范围，可以对突发的或潜在危险情况提供更早的警报以及更高的可见度，这使得机动车在高速行驶时仍能及时停止，避免危险情况。
以在结冰和正常道路情况下，一辆在盲弯后的伤残车辆向驶近的车辆发送警报的场景作为例子。
若使用DSRC，后面接近的车辆只能以每小时28英里和每小时46英里的最高速度分别在结冰和正常道路上行驶，以便遇到突发状况能及时停止。
若使用C-V2X，来袭车辆可在更远的距离更早地收到警报。
因此，即使应用C-V2X技术的汽车在冰上和正常道路条件下以每小时38英里和每小时63英里的速度行驶，仍然能及时停下。
行径盲区提供更高可见度。
在双向单车道的公路上驾驶时，若前车车辆限制了反向道路的可见性，驾驶者或难以抉择是否要超越前车，此时车联网技术或能较好地解决该问题。
通过V2V通信，第二辆车可以发送报警信息，第一辆车通过报警信息决定是否要通过卡车。
拥有更长监测范围的C-V2X使第一辆车更早地收到警报，即使行车速度较使用DSRC时更高，车辆仍能安全实施超车。
资源与能量分配C-V2X表现更佳。
在拥堵条件下，C-V2X可使车辆在规定时间内定期对周边车辆发送车辆安全信息。
C-V2X的设计目的是利用周期性地发送信息的方式为后续将要到达的机动车预先分配资源。
这种半持久调度机制确保后续机动车到达时有资源可用。
后续机动车不需要争夺资源，因此C-V2X在车辆密度增加时可依旧保持低延迟。
此外，当流量负载较高时为了提高信息通过量，C-V2X技术选择机动车最合适的资源而不是第一个可用资源进行信息传输。
未通过待处理的车辆首先测量短时间内平均可用信号资源的相对能量水平。
然后，C-V2X技术对信号资源块进行排序，并在那些具有最低相对能量水平的资源块中选择一个进行传输。
在其他发射车辆也在发送并接收信号时，这种最小能量资源选择方案能够提供更好的信号质量。
C-V2X数据包接受率更高，可靠性更高。
无论是以每小时250公里的速度或以每小时140公里的速度，在DSRC与LTE-V2V在发射器-接收器距离相同的情况下，LTE-V2V的数据包接收率大幅高于DSRC的数据包接收率，这使得LTE-V2X数据包接受范围更大，LTE-V2X技术也更加稳定可靠，发生意外的可能性也更小。
基于通信机制、车辆间的资源传输方式、信道编码、重新发送技术、波形、资源选择方式等技术特点分析，C-V2X相对DSRC都显得更加可靠。
C-V2X的研发与推广获得了全球汽车和电信行业领导者的支持。
中国龙头公司也着重布局C-V2X，在LTE-V2X技术标准的研究制定过程中有中国厂商包括华为、大唐的深度参与。
除此之外，中国信科集团旗下大唐高鸿与阿尔卑斯阿尔派联合宣布，双方合作打造的新一代C－V2X车规级模组DMD3A生产线顺利落成并投入量产使用。
这意味着大唐高鸿车规级模组DMD3A已开始批量生产，产能提升明显，并可基本满足智能网联产业链的应用需求。
且我国现已具备LTE-V2X自主知识产权。
C-V2X未来发展路径清晰，前景可期。
对于道路运营商、汽车制造商和移动运营商，C-V2X与其他专的车辆连接技术相比具有多种技术优势。
与DSRC不同，C-V2X在涉及安全、导航和综合运输系统领域可以有广泛的应用。
使用蜂窝系统的主要优点之一是，C-V2X可以使用相同的技术以端到端的方式处理所有V2X应用程序。
这使得C-V2X具有很强的可扩展性和未来的可验证性。
此外，作为3GPP标准系列的一部分，C-V2X提供从LTE到5G的清晰演进路径，因此获得广泛的支持。
三、先进国家带动产业动作频频，国内政策强势扶持产业（略）
3.1国外针对推进智能网联汽车发展动作频频
3.2国内政策频出势头强劲，智能汽车互联先导区示范区并行
四、车联网产业链增速稳定，2025年前规模或超万亿
4.1车联网市场空间巨大，产业链绵长稳定
车联网目前处在萌芽期，行业增长潜力巨大。
在5G以及人工智能等新一代信息技术处于高速发展的浪潮中，在汽车行业从传统机械设备朝着智能化、网联化方向发展过程中，车联网行业作为新一代信息技术与汽车行业的新结合体，正迎来明朗的发展机遇。
据英国金融时报报道，全球最大汽车零部件供应商之一的法雷奥认为，中国汽车市场在经历一段低迷期后已触底且正在反弹。
从近5年情况来看，每年增速均超过20%。
预计2020年总规模有望达到4330亿元。
由于未来几年车联网上下游产业链逐渐完善，技术逐步成熟，且由于规模经济的原因，每年规模增速可能持续增加。
就按照每年增速20%计算，2025年车联网行业规模也将达到1.1万亿元。
车联网产业链上游主要为元器件供应商，其中包括传感器供应商、通信芯片供应商、通信模组供应商、算法供应商。
车联网产业链中游主要为终端设备供应商、整车厂商和软件开发商。
其中，终端设备供应商主要包括V2X芯片及模组供应商，V2XRSU供应商，V2XOBU供应商,CA平台供应商。
车联网产业链下游包括内容服务提供商、通信运营商、TSP、测试验证厂商。
4.2车联网上游竞争激烈
传感器包括车载视觉系统、毫米波雷达系统和超声波雷达系统等。
毫米波雷达传输距离远,在传输窗口内大气衰减和损耗低,穿透性强，今年市场增幅明显。
根据佐思产研雷达月报的跟踪研究，77GHz雷达与24GHz雷达的出货量差距逐步缩小，最终在2018年12月实现了反超。
原来预计77GHz雷达出货量在2020年超过24GHz雷达，实际出货量的超越时间提前到了2019年，超出了预期。
近年来，随着国内汽车主动安全相关政策的逐步实施，以及汽车智能化向中低端车型的快速渗透，车载毫米波雷达传感器装配正在加速普及。
根据《2019-2020年全球与中国汽车毫米波雷达产业研究报告》数据显示，2019年全年中国乘用车市场毫米波雷达安装量达517万颗，同比增长44.37%。
其中77GHz增速显著，为69.3%。
以德国大陆24GHZ-SRR308-21毫米波雷达（售价约5500元）和德国大陆77GHZ-ARS408-21毫米波雷达（售价约3500元）为例，其计算出2019年中国毫米波雷达传感器规模约233亿。
近期，高工智能汽车研究院发布《2020年一季度车载毫米波雷达搭载量报告》，报告数据显示，2020年一季度自主及合资品牌前装搭载77GHZ毫米波雷达82.34万颗，同比上年同期增长15.94%，显示出毫米波雷达的市场需求量仍处于高增长态势。
与毫米波雷达对比，超声波雷达成本虽然最低，但探测距离短，在未来高速智能互联汽车时代应用领域较狭窄，市场规模仅数十亿。
摄像头因其成本较低廉，可实现特征类符号的检测与识别，如车道线检测、交通标志识别等，也受到人们的追捧。
但在恶劣天气或光线较差的环境下效果较差。
但单一类型传感器不能全场景适用，多传感器融合是主要发展趋势。
故其市场规模也稳步增长。
未来传感器行业规模有望破千亿。
除了传感器，通信芯片与通信模组也不可或缺。
据移远通信2019年年度报告数据显示，公司在2019年营收超40亿，上年同期为27亿，年增幅超50%。
其中研发费用高达3.6亿元，占营收的10%，从而体现出这个芯片模组行业产业逐渐升级的进程。
据专注制作物联网MCU通信芯片华西电子公司发布的2019年年度报告数据显示，2019年公司实现营业收入7.57亿元，同比增长59.49%；实现归属上市公司股东净利润1.59亿元，同比增长68.83%。
作为国内龙头企业，华为也不甘落后，华为于发布最强算力AI芯片昇腾910、全场景AI计算框架MindSpore，推出全球最快AI训练集群Atlas900及华为云昇腾集群服务。
基于昇腾系列AI芯片的AtlasAI模块/板卡/服务器/集群、MDC智能驾驶计算平台和华为云昇腾云服务获得广泛应用，与100多家AI领域ISV伙伴形成合作，服务500多个行业项目，与18家主流车企和集成商在自动驾驶等领域深入合作。
实现了从移动终端芯片向全场景终端芯片布局的转变，推出多款面向不同类型的终端处理器，如全球首款5GSoC麒麟9905G，业界首款获得蓝牙5.1标准认证的BT/BLE双模SoC麒麟A1等。
除此之外，2019年10月，华为推出全球首款5G商用工业模组，携手50多家合作伙伴共同开启5G使能千行百业的时代，截至2019年底，全球已经有超过10个厂商发布30多款5G模组。
通信芯片与通信模组在未来定会进一步扩大。
据华为预测，2025年物联网设备数量接近1000亿个，故芯片模组数量至少达1000亿个，千亿级规模的芯片模组市场将逐步形成。
算法作为车联网上游不可或缺的一部分，其应用市场潜力巨大。
中科创达在智能物联网业务板块致力于开发TurboX智能大脑平台，其中包括了核心计算模块SoM、操作系统、算法以及SDK的一体化解决方案。
根据2019年年度报告数据显示，中科创达营收18.29亿元，较2018年14.64亿元同比增加24.74%。
除此之外，根据工信部发布的《2019年软件和信息技术服务业统计公报》，2019年全国软件和信息技术服务业规模以上企业超4万家，累计完成软件业务收入7.17万亿元，同比增长15.4%。
根据工信部发布的《软件和信息技术服务业发展规划（2016-2020年）》，到2020年，软件产业业务收入突破8万亿元，年均增长13%以上。
软件行业未来有望继续保持高速增长的态势。
4.3车联网中游规模潜力巨大
在初期RSU覆盖需求中，十字路口为重点区域。
根据调研，一般十字路口需要较为高等级RSU设备，并根据路口实际需求需要1-2个RSU设备关联信号灯、指示牌、摄像头等。
考虑到城市间政府财政力度及技术水平等情况的差异，我先统计出全国一二线各城市交叉路口数量。
全国一二线各城市总计交叉路口数量为662784个。
根据交通运输部《2019年交通运输行业发展统计公报》显示，2019年年末全国公路总里程为501.25万公里，全国二级及以上等级公路（二级、一级和高速）里程67.1675万公里，合计占公路总里程13.4%。
三、四级公路以县、村道为主，我们暂不计入规模建设目标范围中。
以RSU覆盖半径范围300-500米计算，为保证合理覆盖，平均一公里需要两个RSU，合计约135万个RSU。
我们将RSU天线布局分为三个阶段，初期保守渗透率为10%，中期保守渗透率为25%，成熟期保守渗透率为50%。
初期、中期、成熟期的新建比率分别为10%、15%、25%。
经市场调研，RSU售价区间为3到20万不等，取众数10万计算，初期RSU设备建设费用为234.417亿元，中期RSU设备建设费用为351.627亿元，成熟期RSU设备建设费用为586.044亿元。
故按保守情况计算，RSU设备各阶段建设费用总计约1172.088亿元。
若相应时期采取激进渗透率（25%、45%、75%）计算，RSU设备各阶段建设费用总计约1758.132亿元。
若要满足在三四线城市及三四级公路或全覆盖部署RSU的需求，RSU设备建设规模有望破五千亿。
从市场层面来看，智能驾驶的推进进程不仅取决于RSU的覆盖率，还取决于OBU的渗透率。
据公安部统计，2019年全国新注册登记机动车3214万辆，机动车保有量达3.48亿辆。
每台OBU设备1000元计算，2020年OBU设备总规模约为3480亿元。
OBU设备主要分为前装市场和后装市场。
前装市场由汽车品牌厂商统一采购，故汽车品牌厂对产品质量要求高，产品需求量大，产品管理更细致，故唯有一些规模较大、能力较强的企业会和汽车品牌厂合作。
所以前装市场主要以博世、电装等国际零部件巨头厂商为主，国内主要有慧瀚、英泰斯特等。
后装市场由汽车经销商或车载电子产品经销商销售安装，生成成本较低，技术要求不高，更新频次较快，我国车载终端厂商在后装市场形成了较强的竞争力。
随着我国车载终端厂商经过多年的发展，产品质量逐年提升，产品规模逐年增加，产品技术逐步提升，产品管理逐步系统化。
越来越多的国内厂商从后端市场向前端市场进化，此举也正适用未来OBU设备主要分布在前装市场的趋势，对相关企业进一步产业升级技术改造形成良性循环。
4.4车联网下游细分龙头有望先受益
车联网下游内容服务提供商高精度地图龙头之一四维图新是国内首家获得导航电子地图制作资质的企业，在国内高精度地图行业具有先发优势。
公司与华为在云服务平台、智能驾驶、车联网、车路协同、车载计算与通信五个领域具有深入合作，其两项大数据平台产品已通过华为产品兼容性测试并获得认证证书。
公司在2019年四维导航业务实现营收8.3亿元，同比增加7.2%，ADAS业务实现营收1亿元，同比增加96.5%。
随着导航及ADAS业务需求近年来增长明显，且为了满足车联网L3级自动驾驶的量产需求，高精度地图行业受益明显。
2019年2月，四维图新与宝马（中国）汽车贸易有限公司签署了汽车互联系统服务协议。
公告显示，四维图新将为在中国销售的2021年-2025年量产上市的宝马集团所属品牌汽车提供包括动态交通信息、路径规划等在内的车联系统相关服务。
此前宝马已经与四维图新达成了5G高精度地图相关的合作协议。
此次，四维图新与宝马汽车公司签署CNS服务协议，这意味着四维图新可以凭借自身的自动驾驶地图、高精度定位等核心业务为宝马汽车公司提供支持，从而在促进双方发展同时首先受益。
各大整车厂预估在2020-2022年会量产高级别自动驾驶车辆，高精度地图市场将逐渐打开。
此外，高精度地图还可以运用于智慧城市、智慧旅游、公安、新零售等众多领域，市场容量巨大。
根据高盛预测，2020年全球高精度地图市场将达到21亿美元，到2040年将接近250亿美元。
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