一、车联网承前启后有机结合，引领未来智慧交通
1.1车联网——物联网时代的标志体现
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。
1.2车联网发展承前启后，有机结合多个要素
车联网的发展过程可以分为三个阶段。第一阶段是车载信息服务阶段。在第一阶段中，车辆具备基本的联网能力。通过2G/3G/4G通信能力，不同类型的车辆获得不同信息服务，例如汽车通过2G/3G/4G实现了实施远程控制、E-Call、B-Call、I-Call、车载宽带信息系统、网联娱乐系统、汽车私有云管理等服务。当前车联网处于第二发展阶段，即智能网联汽车阶段。在第二阶段中，通过V2X技术,车路开始协同。车路协同主要是从联合感知开始，通过获取路侧交通信息在车端进行融合、计算、决策，进而提供辅助驾驶或者有条件下的自动驾驶。车联网的未来发展将会进入第三阶段——智慧出行阶段。在第三阶段中，车路协同在智能交通和高级自动驾驶中广泛应用，在5G技术辅助下，车联网通过车路传感器信息交互，实现车路进行动态分布式协同计算的全路网的自动驾驶。根据以上根据阶段发展的描述，车联网的发展不是串行演进,而是并行演进，承前启后。
智能网联汽车采用的是V2X技术，即车用无线通信技术。V2X技术是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、路侧交通基础设施和网络。V2X交互的信息模式包括:车与车之间、车与路之间、车与人之间、车与网络之间的交互。
V2V是指通过车载终端进行车辆间的通信。车载终端可以实时获取周围车辆的车速、位置、行车情况等信息，车辆间也可以构成一个互动的平台，实时交换文字、图片和视频等信息。V2V通信主要应用于避免或减少交通事故、车辆监督管理等。
V2I是指车载设备与路侧基础设施(如红绿灯、交通摄像头、路侧单元等)进行通信，路侧基础设施也可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息。V2I通信主要应用于实时信息服务、车辆监控管理、不停车收费等。
V2P是指弱势交通群体(包括行人、骑行者等)使用用户设备(如手机、笔记本电脑等)与车载设备进行通信。V2P通信主要应用于避免或减少交通事故、信息服务等。
V2N是指车载设备通过接入网/核心网与云平台连接，云平台与车辆之间进行数据交互，并对获取的数据进行存储和处理，提供车辆所需要的各类应用服务。V2N通信主要应用于车辆导航、车辆远程监控、紧急救援、信息娱乐服务等。
综上，V2X将“人、车、路、云”等交通参与要素有机地联系在一起，不仅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;还有利于构建一个智慧的交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展。百度认为，到年是我国车路行一体化融合加速并领先全球的关键阶段，百度将利用人工智能、大数据、自动驾驶、车路协同、高精地图等新一代信息技术，打造车路智行交通引擎，推动基础设施智能化、交通运输装备智慧化和出行服务便捷化，致力于G端行业治理痛点解决、B端产业生态建立以及C端多样化精准服务满足，推动未来交通真正迈入智能化、一体化新阶段。
1.3车联网，着力解决现代交通痛点
1.3.1智能网联汽车节省停车时间
停车问题或已经间接阻碍经济发展。根据世界银行数据显示，年，全球城市人口占总人口比重达到55.27%。根据联合国预计，到年，全球将有68％的人口生活在主要的大城市中。汽车是城市居民主要城市交通工具之一。停车则成为车主出行必不可少的一环。汽车保有量每年也只增不减，然而现有停车位数量远不及停车位需求量，停车位需求量从年约2.25亿升至年的约3.75亿个，停车位数量仅从年的约万个升至约1.2亿个，年均停车位数量只有停车位需求数的30%。明显的车位供不应求情况间接影响了经济发展。据INRIXResearch调查显示，在美国平均每个司机每年因不必要的停车时间浪费美元，在全国范围内每年造成超过亿美元的损失。此外，接受调查的驾驶员中有40％认为，为了避免找不到停车位的麻烦，他们选择不去实体商店购物。
发展智慧停车已迫在眉睫。近几年，国家出台一系列法律法规，规范停车行业，扶持停车行业快速发展。年8月份，国家将停车场建设重点放在智能化停车建设方面，大力推动智慧停车系统、自动识别车牌等高新技术的应用，积极引导车位自动查询、电子自动收费通行等新型管理形态的发展，提高停车资源的使用效率。故年被称为停车政策元年，除了国家出台的一系列政策以外，全国各地政府为了响应中央政府的号召，全国各地停车政策也相继出台。
停车服务是车联网的必要选项。智慧停车是指将无线通信技术、移动终端技术、GPS定位技术、GIS技术等综合应用于城市停车位的采集、管理、查询、预订与导航服务，实现停车位资源的实时更新、查询、预订与导航服务一体化，实现停车位资源利用率的最大化、停车场利润的最大化和车主停车服务的最优化。简单地说，智慧停车的智慧就是智能找车位+自动缴停车费。通过集采集端、客户端、管理端为一体的云平台将传统的停车业务框架升级到智慧停车业务框架的过程中，智能交通系统的普及驱动智慧停车发展。智慧停车业务将停车位的数据接入车联网，才能为车主实时提供车位信息及最合理停车方案。停车服务为车主的日常停车、错时停车、车位租赁、反向寻车、停车位导航提供服务。智慧停车营造停车新生态，省时省力便民利民将会水到渠成。
根据博世预测，到年，互联效应将会影响每一位驾驶者。社区停车和主动停车场管理等理念将省去长达3.8亿公里用于寻找车位的绕行路程，同时高度自动化的驾驶还能够节省燃油。美、中、德三国的互联停车功能将节省驾驶时间约7千万小时，相当于4万名员工1年的工作小时数。所以智慧停车能节省我们的时间并减少停车带来的烦恼，解决停车难的燃眉之急。
智慧停车作为刚兴起的停车行业，被赋予蕴藏万亿级市场的潜力，是解决停车难的一把利剑，能盘活停车位的资源，将停车位的信息整合起来，对缓解交通拥堵、解决停车难问题发挥着不可撼动的作用。智慧停车是智慧交通的重要部分，智慧停车的推行必将产生一组庞大的停车数据及用户数据，将这些数据接入车联网将产生不可估量的价值。
1.3.2智能网联汽车提高交通效率
交通拥堵问题已经成为城市治理的“老大难”问题。目前我国大多数城市都存在不同程度的交通拥堵情况。在全国六百多个城市中，有三分之二以上的城市都会在交通高峰时段出现机动车车速下降，交通拥堵严重的现象，在大中城市，交通拥堵尤为明显。根据《年年度中国主要城市交通分析报告》显示，中国所有超大城市、部分特大型和大型城市拥堵延时指数均超过1.5（即因为交通拥堵，公众需花费非拥堵状态下1.5倍以上的时间到达目的地）。其中，北京拥堵程度排名居首，拥堵延时指数2.，人均年拥堵时间为小时。按照北京市统计人口万来计算，每年北京市市民因为交通拥堵合计损失时间约为37.48亿小时。按照上海市统计人口万来计算，每年上海市市民因为交通拥堵合计损失时间约为36.66亿小时。
根据《年年度中国主要城市交通分析报告》数据显示，汽车保有量和高峰拥堵延时指数呈正相关关系。随着国民经济持续发展和人民生活水平不断提高，汽车成为家中必备的一种交通工具，故在汽车保有量的增长难以抑制的情况下，我们需要利用车联网来实现高效便捷的交通。
车联网结合多种技术解决城市拥堵痛点。车联网可以利用GPS技术、惯导技术、车载摄像头、雷达及激光雷达实现高可靠高精度的定位服务和全工况、无盲区的感知外部信息，并可以利用实时的交管信息基于AI技术和数字化的道路基础设施实现城市智能交通控制技术、交通分析研判技术和车路协同技术在治堵等多交通领域的应用。交通控制技术主要是利用交通控制设施对交通流进行组织优化，并通过调节、诱导、分流来保障交通安全顺畅进行。其中，比较典型的是使用AI技术来控制交通信号灯，如根据交通流量控制信号灯时长来保证交通流畅。近年来，随着大量非结构化数据的充分利用，交通分析研判技术已经能实现跨区域、跨部门、跨行业的信息共享和深度挖掘。基于各类交通数据，同时融合车辆和道路信息，交通分析研判技术能为交通相关部门以及相关企业如物流公司等，提供辅助决策支持，具有精准、科学、高效的特点。车路协同技术也采用先进的无线通信和互联网技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，从而保障在复杂交通环境下提高路网运行效率。
1.3.3智能网联汽车降低事故发生几率，减少进而带来的财产损失
道路交通安全问题对社会造成严重生命与经济问题。根据世界卫生组织统计，全球每年约有万人的生命因道路交通事故而终止；还有万至万人受到非致命伤害，而且道路交通伤害是5-29岁的儿童和年轻人的主要死因。中国每年的交通死亡人数接近30万人，这意味着每天因车祸死亡达多人，平均不到两分钟就有一个人成为路上亡魂。道路交通碰撞的损失占大多数国家国内生产总值的3%。道路交通伤害给个人、家庭和整个国家带来巨大经济损失。
以车联网技术有望降低交通事故发生率。疲劳驾驶、超速、在酒精和其它精神活性物质影响下驾驶、分心驾驶等已经成为造成交通事故的几大核心原因。以疲劳驾驶为例，我国每年就有高达9万多人因疲劳驾驶相关交通事故死亡或重伤，因疲劳驾驶导致的特大交通事故更是高达40%以上。单纯依靠法律法规来提升道路安全似乎已经到达了一个瓶颈，技术进步将有望进一步降低甚至杜绝交通事故的发生。根据《中国自动驾驶安全读本》显示，自动驾驶汽车拥有全方位的感知系统、智能的决策系统和精确的执行系统，不会出现违反交通规则、疲劳驾驶、酒后驾驶、疏忽大意等情况，能极大减少甚至消除这些人为因素产生的道路交通风险。
车联网不仅能降低交通事故发生的概率，还能提升交通事故后救援速率。根据交通部调查，每年交通事故死亡人数当中，有60%的人是因为救援不及时而导致死亡。因此国家需要打造车联网来降低事故率，由原来的被动救援，变为主动救援来降低死亡率。据华为预测，车联网的“车路协同”模式有着预测和规避风险的强大技能，可以将交通事故发生几率降低80%。
1.3.4智能网联汽车节约资源、绿色出行
汽车在运行过程中不仅消耗着能源，同时也会对大气环境造成污染，特别是如拥堵与寻找停车位等低效汽车碳排放。针对低效碳排放问题，提高传统内燃机效率已经较为困难；然而，基于精准定位、3D地图在内的智能网联技术，智能网联汽车为低效碳排放提供了积极方案。智能网联给汽车的动力系统带来了全新概念，以德尔福科技公司为例，公司计划通过智能网联，通过云端场景预知来实现降低油耗、降低排放的目的。利用智能网联来探索节能减排已成为新的市场蓝海。
智能网联汽车在连续交叉路口通行系统中，通过获取交通信号灯信息、位置信息、车流汇入信息等，车载单元计算出优化的车速，控制电子油门和制动系统，从而可实现在控制车速、保证安全前提下的高效通行并降低油耗。这样，整个系统可在保障车辆通行效率的前提下，提高车辆燃料经济性，减少尾气排放。
根据博世预测，到年，互联交通功能将减少中、美、德近40万吨二氧化碳排放量，相当于德国黑森林国家公园3年内所能吸收分解的二氧化碳总量。根据麦肯锡咨询集团预计，无人驾驶汽车的采用将帮助每年减少3亿吨二氧化碳排放。随着新能源汽车渗透率的提升，节能环保已成为车联网的闪光点之一。
1.4智慧交通与无人驾驶相辅相成
根据《智能网联道路系统分级定义与解读报告》，我国道路系统建设还在初级阶段。目前国内绝大部分的道路都属于L0级(无信息化/无智能化/无自动化)，即交通基础设施无检测和传感功能，由驾驶员全程控制车辆完成驾驶任务和处理特殊情况。目前L1级（初步数字化/初步智能化/初步自动化）是各大企业现阶段预期实现目标，信息感知、数据汇聚、数据融合、模型计算、智能调配，支持的自动驾驶均属于L1级范畴。要实现车联网（车路协同）需要交通基础设施达到L2级(部分网联化/部分智能化/部分自动化)，即交通基础设施具备复杂传感和深度预测功能。L3级是指交通基础设施具备高度的网联化和有条件的智能化；即基于部分智能汽车互联的硬件设施前提下，货运可以带有一定的自动驾驶功能；车队在局部或特定条件下实现自动驾驶。L5（基于交通基础设施的完全自动驾驶）指在所有场景下完全感知、预测、决策、控制、通讯等功能，并优化部署整个交通基础设施网络，实现完全自动驾驶。完全自动驾驶所需的子系统无需在自动驾驶车辆设置备份系统，提供全面主动安全功能。遇到特殊情况，由交通基础设施系统进行控制，不需要驾驶员参与。这种机动车的完全自助交通也是要完全基于车联网基础设施框架下才能实现的。
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ms，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Km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。从年的1G到年的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-年的网联阶段发展到年至今的智能阶段，再到未来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（略）
三、先进国家带动产业动作频频，国内政策强势扶持产业
3.1国外针对推进智能网联汽车发展动作频频
美国交通运输部近年来陆续公布自动驾驶顶层设计文件，年发布《美国智能交通系统（ITS）战略规划（-）》，年发布《联邦自动驾驶汽车政策指南》，年9月发布《自动驾驶系统2.0：安全愿景》，年10月发布《为交通运输的未来做准备：自动驾驶车辆3.0》。年12月，美国联邦通信委员会(FCC)通过将重新分配5.9GHz频段的大部分频谱,将5.-5.GHz的20MHz频段专用于C-V2X无线通信技术。在年早些时候，美国发布了《确保美国自动驾驶领先地位：自动驾驶汽车4.0》，明确表明要维护车联网使用用户的利益，促进有效的车联网市场，协调政策、方法一致有力推动车联网行业高速发展。这一系列重要文件均被视为美国自动驾驶领域的重要战略性指导文件，也是美国政府针对自动驾驶战略升级的印证。
欧盟ETSC在《第五届欧盟道路安全行动计划（-）》中明确提出在这个十年的9个重要行动，其一就是交通自动化，以此来降低驾驶机动车时因分心带来的风险。年11月，欧盟发布《增强欧盟未来工业的战略价值链》，将工业互联网纳入首批欧洲一体化价值链建设项目并进行资助，再次强调要建设满足未来工业需求的5G基础设施。
日本布局自动驾驶产业由来已久，年，日本以政府牵头推进的自动驾驶技术的研发和应用项目SIP-adus。年5月，日本警视厅发布《自动驾驶汽车道路测试指南》，对测试机构、测试人员、测试车辆均提出测试技术要求。年6月，日本警察厅发布了《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》，允许汽车在驾驶位无人的状态下进行上路测试。年10月，这家公司将以软银的数据分析能力以及丰田的自动驾驶技术平台为依托，进行网约车、大数据分析以及自动驾驶移动服务业务。这家公司将以软银的数据分析能力以及丰田的自动驾驶技术平台为依托，进行网约车、大数据分析以及自动驾驶移动服务业务。年，日产汽车公司与日本移动运营商NTTDOCOMO展开合作，在5G环境下测试了日产最新发布的“无形可视化”技术，通过将车辆内外部传感器与云端数据相结合，为驾驶者呈现出“见所未见”的景象，如观察道路远端、周边建筑物后方或是转弯处的交通情况。
对于韩国，年1月5日，韩国国土交通部发布《自动驾驶汽车安全标准》（修订版），针对自动驾驶汽车的部分功能提出有条件自动驾驶汽车（L3级）安全标准，韩国也由此成为全球首个为L3自动驾驶制定安全标准并制定商用化标准的国家。在年国际消费电子展上，三星展示了5GTCU（远程信息处理控制单元）如何与V2X技术配对以及5G延迟极短的特点，从而能够无延迟地传递增强的驾驶信息。三星与其子公司HARMAN也展示了一些汽车的核心技术，包括：ADAS，人工智能，半导体，内存，电池，用户界面，汽车音频，驾驶员体验和5G。具有5G功能的TCU融合了其中一些关键技术，并将外部网络连接到车载电子系统，并在各种路况下为驾驶员提供必要的实时信息。一些关键功能包括实时下载高分辨率高精度地图和V2X，以向驾驶员提供风险评估和盲点信息。此外，三星还展示了其新的共形天线技术，该技术可与支持5G的TCU集成在一起，以替代传统的外接汽车鱼翅天线，并支持稳定的网络连接。
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
3.2.1国内政策频出扶持产业发展
我国近几年一直打造制造强国、科技强国、网络强国、科技强国、数字中国、智慧社会建设，车联网作为一个在萌芽期的创新产业，对我国有着重要战略意义。故我国需要抓住产业智能化发展机遇，加快推进智能汽车创新发展。
近几年，国家各个部门政策频出，为构建协同开放的智能汽车技术创新体系、构建跨界融合的智能汽车产业生态体系、构建先进完备的智能汽车基础设施体系、构建系统完善的智能汽车法规标准体系、构建科学规范的智能汽车产品监管体系做好准备。我国将以统筹谋划、协同推进；创新驱动、平台支撑；市场主导、跨界融合；开放合作、安全可控为发展车联网基本原则，到可规模化生产有条件驾驶的智能汽车，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。到年我国将打造成为安全、高效、绿色、文明的智能汽车强国，智能汽车也会充分保障人们的日常所需。
3.2.2智能汽车互联先导区示范区并行
年9月7日，工业和信息化部部长苗圩与江苏省人民政府省长吴政隆在江苏无锡共同为全国首个车联网先导区揭牌。
年5月，工业和信息化部支持江苏无锡设立车联网先导区。先导区的主要任务和目标是实现规模部署C-V2X网络、路侧单元，装配一定规模的车载终端，完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升，丰富车联网应用场景；完善与车联网密切相关的政府部门间的联络协调机制，明确车联网运营主体和职责，建立车联网测试验证、安全管理、通信认证鉴权体系和信息开放、互联互通的云端服务平台，实现良好的规模应用效果。
江苏无锡车联网先导区在完善管理和运营机制、加快基础设施升级改造、扩展应用场景和应用规模、构建良好产业环境等方面取得了积极的成果。先导区包括大范围改造的个路口，其中主要改造了路侧管控及通信设施，覆盖主城区、太湖新城近平方公里范围，应用大数据和云端计算新技术，建成“人-车-路-云”系统协同平台。
江苏（无锡）车联网先导区将为我国车联网产业构建开放融合、创新发展的产业生态，形成可复制、可推广的经验做法，发挥好先导引领作用。
在工信部、公安部、交通运输部的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》指导下，我国部分地区积极出台地方管理智能网联汽车道路测试管理实施细则，选定开放测试路段，推进智能网联汽车封闭区测试工作，目前已取得了一定的成绩。各测试示范区在测试场地建设、基础设施、测试能力、服务配套、开放路测等方面都取得了一定的进展，并且进一步加大建设和投入，同时也形成了一定差异性和特色。
我国的智能网联汽车测试示范区包括封闭测试区和开放道路测试两部分。
一方面，封闭测试区中有工信部等部委支持推进的国家级测试示范区，具体如下：国家智能网联汽车应用（北方）示范区、国家智能汽车与智慧交通（京冀）示范区、国家智能交通综合测试基地（无锡）、国家智能网联汽车（上海）试点示范区、浙江5G车联网应用示范区、武汉智能网联汽车示范区、国家智能网联汽车（长沙）测试区、广州智能网联汽车与智慧交通应用示范区、智能汽车集成系统试验区（i-VISTA）。另一方面，在开放道路测试上，北京、上海、天津、重庆、广州、武汉、长春、深圳、杭州、无锡、长沙、保定、济南、平潭、肇庆等多座城市出台了道路测试管理规范，划定了具体道路开放区域。
以国家智能汽车与智慧交通（北京）示范区为例，其中包括海淀基地测试场和亦庄基地测试场两部分，由北京智能车联产业创新中心运营。其中，海淀基地于年2月正式对外开放，具有丰富的测试经验，包括了城市和乡村道路类型，有环岛、苜蓿叶式立交、隧道、公共汽车站、停车区、雨区道路、雾区道路、学校区域、湿滑路面、夜间行驶等场景；亦庄基地尚未开放运营，测试场场景覆盖全，测试功能丰富，封闭试验场二期设置了1.2-1.5km的高速直行跑道，有高速公路、城市快速路、环道、支路、铁路交叉口、学校、服务器、公交港湾、障碍区等场景。
从发展推广方式上看，中美两国车联网技术主要以政府为主导，相关企业自主研发配合政府管理。但日韩两国主要为核心企业主导车联网发展模式。
四、车联网产业链增速稳定，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%。预计年总规模有望达到亿元。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，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，最终在年12月实现了反超。原来预计77GHz雷达出货量在年超过24GHz雷达，实际出货量的超越时间提前到了年，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《-年全球与中国汽车毫米波雷达产业研究报告》数据显示，年全年中国乘用车市场毫米波雷达安装量达万颗，同比增长44.37%。其中77GHz增速显著，为69.3%。以德国大陆24GHZ-SRR-21毫米波雷达（售价约5元）和德国大陆77GHZ-ARS-21毫米波雷达（售价约3元）为例，其计算出年中国毫米波雷达传感器规模约亿。近期，高工智能汽车研究院发布《年一季度车载毫米波雷达搭载量报告》，报告数据显示，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。据移远通信年年度报告数据显示，公司在年营收超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年年度报告数据显示，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、全场景AI计算框架MindSpore，推出全球最快AI训练集群Atlas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，与多家AI领域ISV伙伴形成合作，服务多个行业项目，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9G，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，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，年物联网设备数量接近0亿个，故芯片模组数量至少达0亿个，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。根据年年度报告数据显示，中科创达营收18.29亿元，较年14.64亿元同比增加24.74%。除此之外，根据工信部发布的《年软件和信息技术服务业统计公报》，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（-年）》，到年，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个。根据交通运输部《年交通运输行业发展统计公报》显示，年年末全国公路总里程为.25万公里，全国二级及以上等级公路（二级、一级和高速）里程67.万公里，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-米计算，为保证合理覆盖，平均一公里需要两个RSU，合计约万个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.亿元，中期RSU设备建设费用为.亿元，成熟期RSU设备建设费用为.亿元。故按保守情况计算，RSU设备各阶段建设费用总计约.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.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，年全国新注册登记机动车万辆，机动车保有量达3.48亿辆。每台OBU设备0元计算，年OBU设备总规模约为亿元。
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。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年-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-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，年全球高精度地图市场将达到21亿美元，到年将接近亿美元。
五、投资策略（详见报告原文）
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