车联网：终端和网络先行

核心结论：①车联网弥补单车智能成本高、算力不足等缺陷，是实现车-路-云协同、构建智慧交通体系的关键。②政策是车联网落地驱动力，政策支持下车联网技术创新加速，智慧道路基建建设提速。③车联网产业链中，终端层的感知、通信设备增速较快，应用层的5G、边缘计算增速较快。

我们在前期报告《智慧城市：数字经济与新基建共振——现代化产业体系研究系列1-20221208》中提出，智慧城市是数字经济的重要应用场景，而智慧交通是智慧城市的重要一环。当前车联网的发展将加速智慧交通体系落地，本报告将结合智慧交通发展目标，分析车联网产业链相关投资机会。

1、车联网是智慧交通落地的关键

智慧交通是指在交通领域中，运用5G、物联网、云计算、人工智能等信息技术，实现实时交通动态信息感知、分析、决策，使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平。

目前我国智能交通体系建设仍有痛点。根据《中国联通5G+智慧交通白皮书》，智慧交通体系架构由在路端实现的交通基础设施智能化、在车端实现的交通工具智能化，以及通过车联网实现的交通管控体系一体化组成。目前来看，我国智能交通体系建设仍有一些痛点。

交通工具智能化方面，汽车智能化等级还不高。智慧交通对于车辆的驾驶自动化等级要求较高，但在我国现阶段量产的智能网联汽车中，智能化等级最高的是L2级车辆，尚未实现有条件的自动驾驶（L3级）。根据中国智能网联汽车产业创新联盟的数据，21年L2级智能网联汽车在具备组合驾驶辅助功能的乘用车中渗透率为23.5%。

交通基础设施智能化方面，高等级智能道路基础设施还不够完善。除了交通工具智能化外，“车-路-云”一体化的实现依赖从路侧智能基础设施获取信息，实现车端和路端的实时感知和互通互联。但目前高等级智能道路设施的部署仍处于试点推进阶段，未实现大规模推广应用，根据京报网援引北京晚报，主要在北京等重点城市的示范路段和路口部署摄像头、毫米波雷达、边缘计算单元等设备。

目前交通基础设施和交通工具智能化程度还不高，车辆对于路侧基础设施的协同感知、决策、控制的需求较少，主要通过智能道路基础设施支持辅助驾驶，为汽车推送交通信号灯、车流量、路况、事故等信息，提升交通效率和安全。车-路-云实时信息交互的智慧交通治理体系还需要车联网的助力。

车联网发展是未来智慧交通落地的关键。车联网（V2X）是指实现车辆与周边环境和网络的全方位通信，为汽车驾驶和交通管理应用提供环境感知、信息交互与协同控制能力。当前智能汽车的发展以单车智能为主，但单车智能存在算力不足、成本高、感知距离近的缺点，发展更高级别的自动驾驶难度较大，不利于智慧交通体系的构建。相比起单车智能，车联网有以下三大优势。第一，车联网能够通过车路协同实现更广泛、更精确的感知；第二，车联网能够实现由车载计算设备、路侧边缘计算设备和中心云计算设备构成的分级、网络化智能决策与控制，拥有更强大的网联功能；第三，车联网连接路侧设备和众多车辆，可以起到分摊成本并降低对单车智能的能力要求。

随着单车智能和车联网的融合，车路协同将逐步实现，通过人、车、路、云之间的全方位连接和高效信息交互，可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息，促进自动驾驶技术创新和应用。另外，车联网应用对高精度地图和定位有较高要求，目前利用车载传感器采集道路增量数据与突发事件上传云端，实现高精度地图的动态信息实施更新的众包模式正在逐步探索测试中，辅助实现更高级别的自动驾驶。

车联网将完成智慧道路组网，实现车-路-云协同，加速智慧交通体系的构建。在未来的智慧交通体系中，路端实现基础设施的全面信息化，构建数字孪生城市；车端实现交通工具智能化，具备完全自动驾驶功能；云端实现大数据的收集、共享、分析，以及全局交通动态的智能管控。智能交通将从安全、效率、节能等方面改善人民的出行体验，无人驾驶的发展和普及进一步改变人们的生活方式，成为智慧城市的重要部分。根据中国智慧城市委员会、中商产业研究院、中商情报网百家号、36氪研究院公众号的数据，预计到2025年我国智慧交通市场规模将超2万亿，我国智慧城市市场规模将超30万亿。

2、政策端：车联网落地驱动力

中央层面，车联网顶层设计不断完善，多线并进推动其落地。近年来，国务院、发改委、工信部、交通运输部等相关部门发布一系列的政策意见来指导和规范车联网行业发展，聚焦网联化和智能化发展。目前政策已在健全法律法规和产业标准、支持底层技术创新发展、推动智能基础设施建设等多方面逐步完善，为智能网联产业的发展应用奠定基础。

政策对车联网技术创新和产品研发提出创新发展需求。20年2月发改委印发《智能汽车创新发展战略》，提出突破关键基础技术等20项具体政策。随着车联网技术的不断创新，相关基础设施建设政策相继出台。21年8月交通运输部印发《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》，要求以数字化、网络化、智能化为主线，组织推动一批交通新基建重点工程。21年以来工信部相继确定了两批16个城市作为智慧城市基础设施和智能网联汽车协同发展的试点。今年9月交通运输部将“北京城市出行服务与物流自动驾驶先导应用试点”等18个项目作为第一批智能交通先导应用试点项目。

技术和产业的发展还需要法律法规的引导和规范，目前产业标准制定也在紧锣密鼓地推进。20年发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》成为智能网联产业的技术路线的顶层文件。21年3月工信部印发《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》，建立了支撑车联网应用和产业发展的智能交通相关标准体系；22年3月工信部印发《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》，要求到25年形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系。政策支持的逐步完善将确保中国车联网技术应用和产业健康发展。

地方层面看，各地政府正加大投入智能网联汽车产业。目前已有多个省市加快智慧交通建设，聚焦智慧道路等基建建设、智能网联产业产值提升等方面。智能网联汽车产业规模方面，近期相关地方政策密集推出智能网联产值规划，目标规模多在千亿级。深圳市发布的《深圳市培育发展智能网联汽车产业集群行动计划（2022-2025年）》中明确到2025年实现智能网联汽车产业营业收入2000亿元的目标。9月5日上海市发布《加快智能网联汽车创新发展实施方案》，提出到2025年智能网联汽车产业规模力争达到5000亿元。10月重庆两江新区正式印发《两江新区打造智能网联新能源汽车产业集群龙头引领行动计划（2022—2025年）》提出到 2025 年，两江新区智能网联新能源整车产业规模突破3000亿元。

智能基建建设方面，基础设施建设是实现智慧交通的必要的一环，各地正积极布局车联网应用道路等基建。22年4月《北京市“十四五”时期交通发展建设规划》中提出到25年，打造智慧道路总里程超过300公里，高速公路总里程达到1300公里。9月，重庆印发《推进智能网联新能源汽车基础设施建设及服务行动计划（2022—2025年）》，计划到25年建设车路协同道路超过1000公里，新增智能网联路测设施超过1200个。

3、车联网首先关注终端和网络层的机会

车联网产业链可分为上游的终端层，中游的网络层和平台层，以及下游的应用层，详见下图。智慧交通体系建设需要通过车联网实现智慧道路和智能汽车的协同，而终端层的感知设备、通信设备，网络层的5G、云计算等领域发展是车路协同的基础。因此，首先关注终端层、网络层的投资机会。

终端层关注感知设备和通信设备。智慧交通的发展依赖于“聪明车”和“智慧路”，而终端层是车与路实现智能化的基础。终端层包括感知设备、通信设备以及计算储存设备等，能够实现对道路和车辆的全面感知和检测，并对感知数据进行结构化处理。

通信设备方面，智慧道路沿线需建设大量的5G通信单元、IoT传感器、路侧通信单元（RSU）等，智能汽车同样需要配备OBU设备、通信单元等。根据中国信息通信研究院，截至21年底我国已有3500多公里的道路实现智能化升级、20余个城市和多条高速公路完成了4000余台RSU的部署。随着智慧交通新基建建设提速，相关通信设备领域有望持续增长。

感知设备主要包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器，随着智能汽车自动驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加，智慧道路也须大量布设以及激光雷达、毫米波雷达、高清监控摄像头等感知设备以实现“车-路”之间的协同感知。根据华经产业研究院预计，21年我国车载激光雷达市场规模达4.6亿元，25年将有望达到54.7亿元，22-25年期间年复合增长率达51%。

此外，高精地图+定位也是实现智慧交通、自动驾驶的必要条件，当前通过众包实现高精地图的实时更新的模式正在测试和验证中。根据华经产业研究院，21年我国高精地图市场规模达15亿元，预计2025年将达到65亿元，22-25年年复合增长率达41%。

网络层重视5G和边缘计算。网络层是终端层与平台应用层连接的管道，一方面将终端层获取的结构化数据上传到平台层；另一方面，根据不同的业务需求提供隔离的网络资源。发改委发布的《智能汽车创新发展战略》中要求建设广泛覆盖的车用无线通信网络，提供低时延、高可靠、大带宽的无线通信和边缘计算服务。

5G网络具有“高带宽、高容量、低延时”的特点，将作为端-管-云之间的衔接桥梁，实现车-路-云之间的实时信息交互，支撑车联网体系的构建。5G网络切片技术可在通用网络的基础上，按时延、带宽、可靠性构建多个虚拟网络，以灵活应对不同的智慧交通应用场景，如低时延高可靠对应自动驾驶，大带宽对应高精地图等。当前我国5G网络基础设施正不断完善，根据工信部和中国信息通信院，截至22/10，我国已累计建成并开通5G基站225万个，居世界第一，我们预计23-25年我国还需建设5G基站142万站。

车联网体系中车路协同场景将产生规模较大的数据量。边缘计算靠近终端，能够快速处理部分非结构化的数据，并形成快速反馈，不仅可以降低时延，也能降低云计算中心的数据储存量和计算量。边缘计算可为交通参与者提供全方位可靠的交通信息，有望在车联网领域实现广泛的应用。根据边缘计算产业联盟ECC公众号援引中国信息通信研究院，21年我国边缘计算市场规模为436亿元，预计2024年规模将达1804亿元，22-24年年复合增速达61%。

平台和应用层是智慧交通的大脑，实现连接管理、业务管理以及应用服务。随着“车-路-云”协同的智慧交通网络架构不断完善，路端实现基础设施的全面信息化，构建数字孪生城市；车端实现交通工具智能化，智能网联汽车具备完全自动驾驶功能；云端利用人工智能实现对交通大数据的收集、共享、分析，实现全局交通动态的智能管控等智慧交通业务应用，可逐步重视平台层的智慧交通解决方案提供商的投资机会。

车联网终端层、网络层、平台层主要涉及TMT行业。当前（截至22/12/23）相关行业低估低配：电子PE（TTM）为28.2倍，处13年以来从低到高9%分位；计算机为48.2倍，处23%分位；通信为24.1倍，处0%分位；22Q3公募基金持仓中计算机市值占比相对于沪深300低配0.5个百分点（处13年以来2.6%分位）、电子超配2.2个百分点（处7.8%分位）。随着车联网的发展，将加速TMT行业成长，结合海通行业分析师预测，我们预计22/23年计算机归母净利润增速达-30%/30%、电子归母净利增速达-10%/20%、通信归母净利增速达10%/15%。

风险提示：交通基础设施、交通工具智能化进度不及预期。

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