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　　来源 源达

　　投资要点

　　车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能及舒适运行的信息物理系统。我国在车联网基础设施建设方面具备优势。一方面，我国大力推行5G网络、物联网、卫星互联网、数据中心、智能交通基础设施等新型基础设施建设；另一方面我国高速公路总里程世界第一，公路总里程和公路网密度快速增加，且收费公路里程远高于美国，中国路侧设备RSU（Road SideUnit）的数量和分布范围大于美国。在这些新基建的推动下，车路协同有望进入快速发展阶段，降低自动驾驶的复杂度和车载成本，弥补中国在单车智能发展方面的不足，成为中国特色的发展道路。

　　近年来，我国已出台多项政策支持智能网联汽车行业发展，车路云一体化亦成为战略之一。据工信部，未来我国将坚持车路协同发展战略，发挥新型举国体制优势，采取更加有力的措施推动智能网联汽车发展，高质量推进车路云一体化应用试点工作。截至2024年6月底，工信部数据显示，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区、16个“双智”试点城市，开放测试道路32000多公里，发放测试牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路侧单元（RSU）部署超过8700套，多地开展云控基础平台建设。

　　根据中国汽车工程学会等编著的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测（2024年2月）》中的预测，在中性预期情景下，2025年/2030年我国车路云一体化产业总产值增量分别为7295/25825亿元，预计2026-2030产值增量CAGR为28.8%。智能网联汽车领域为产值增量的主要来源，智能化路侧基础设施和云控平台未来几年将快速增长。1）智能网联汽车产业作为中流砥柱，产值贡献最大，2025年/2030年智能网联汽车产业产值增量分别为6451/20266亿元，占总产值增量比重达88.4%/78.5%。2）智能化路侧基础设施与云控平台两大产业产值增速较快，2026E-2030E路侧基础设施与云控平台产业产值增量CAGR分别为79.7%/56.8%。

　　市场需求不及预期的风险、智能驾驶技术发展不及预期的风险、政策不及预期的风险。

　　一、车路云一体化：“人-车-路-云”数据互联互通的智慧出行中国方案

　　1．车路云一体化助力实现“人-车-路-云”的数据互联互通

　　车路云一体化助力实现“人-车-路-云”的数据互联互通。车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能及舒适运行的信息物理系统。

　　图1：车路云一体化系统架构

　　资料来源：国家智能网联汽车创新中心等《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南1.0》，源达信息证券研究所

　　车路云系统由车辆及其他交通参与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等组成。

　　数据互联互通是车路云一体化系统应用的关键基础之一。只有以统一架构设计、统一标准协议，才能够实现不同元素之间的数据互通，实现业务互通的服务模式。从一体化系统视角，数据交互主要包括车-路、车-云、路-云、云-云等。

　　图2：车路云一体化系统数据流转参考图

　　资料来源：国家智能网联汽车创新中心等《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南1.0》，源达信息证券研究所

　　2．单车智能存在局限性，车路云一体化是自动驾驶的必经之路

　　传统的高阶驾驶辅助系统（ADAS）具有局限性。低阶ADAS系统主要由基于规则的模型构成，基于特定条件触发相应机制，但是对于L3及以上的高等级自动驾驶，在复杂的城市道路中，传统ADAS无法穷尽每一种路况下发生的每一种可能，规则模型势必将被基于人工智能的自动驾驶算法替代，让AI学习人的驾驶习惯，提高场景的丰富度。但即便是人工智能算法替代规则模型，单车的智能化仍存在遮挡物和感知盲区的问题，存在安全隐患，且对车载传感器和计算平台要求高，成本高企。

　　车路云一体化能够实现车辆联网和实时的信息交互，在一定程度上能够解决单车智能的局限性。通过V2V（汽车对汽车通信）、V2I（汽车对基础设施）V2N（汽车对互联网通信）和V2P（汽车对行人通信）来获取超视距或者非视距范围内的交通参与者状态和意图，车路云一体化能够解决单车智能化存在遮挡物和感知盲区等问题。

　　图3：自动驾驶汽车沿智能化和网联化两个维度演进

　　资料来源：德勤《新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争》，源达信息证券研究所

　　表1：车路云一体化对自动驾驶的作用分析

级别

车路云一体化作用

L1-L2

网联信息只起到交互辅助的作用，例如推送道路交通事件、天气条件等信息，车辆甚至不需要联网，在本地就可以进行实时环境感知与决策控制，实现自适应巡航、车道保持、换道辅助、自动紧急制动等辅助驾驶功能。

L3以上

对网联协同感知的要求更高，例如通过路侧感知设备和动态高精度地图，提高车辆定位精度，动态数据高频率更新，实现有条件的自动驾驶。

L4-L5

网联化不仅意味着协同感知，也意味着协同决策和协同控制，随着决策芯片和人工智能算法逐步成熟，车侧和路侧的信息通过边缘计算设备进行数据融合，数字信息映射到云端，车端、路端和云端进行协同决策，再下发到车端做实时控制，实现高度自动驾驶和完全自动驾驶。

　　资料来源：德勤《新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争》，源达信息证券研究所

　　3．车路云一体化是我国智慧出行的“中国方案”

　　从技术和成本在车侧和路侧的分配出发，未来自动驾驶的发展演化出三条技术路线，分别是以激光雷达和高精地图为代表的“谷歌派”单车智能路线，以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”单车智能路线，以及在网联化方面率先发力与突破的车路协同路线。

　　图4：自动驾驶的技术路线

　　资料来源：德勤《新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争》，源达信息证券研究所

　　车路协同的发展路径有望率先在网联化的维度实现突破，对车端、路端以及云端的协同提出了较高的要求。车端与路侧端的信息实时交互，车端多传感器进行环境感知与数据融合，通过车载计算平台进行数据处理，路侧设备负责路况信息搜集与边缘侧计算，其中激光雷达作为路侧感知设备中的核心硬件，探测物体的三维坐标，和毫米波雷达、摄像头等设备通过边缘计算进行数据融合，实时绘制局部的高精度地图，以“上帝视角“采集路况信息，为车辆提供决策依据，而通信平台提供车-车、车-路、车-云间实时传输的信息管道，从而让车辆实现网联化自动驾驶。由此可见，车路协同的方案高度依赖低延时、高传输速率、高可靠性、高连接数密度的5G网络环境，而5G基站、路侧感知设备与边缘计算设备的铺设是车路协同实现的前提条件，需要主机厂零部件供应商、通信企业、互联网公司以及政府部门通力合作，进行必要的基础设施投资，制定统一标准，高度整合软件、硬件，平台等技术，产业协调的难度较高。

　　图5：车路协同与智慧交通基础设施

　　资料来源：德勤《新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争》，源达信息证券研究所

　　对于自动驾驶发展路径的抉择，美国、中国、日本、德国等国家从各自国情出发，基于相关产业的发展情况与核心能力，整合各自的战略优势，将选择适合自身的发展道路。

　　图6：不同国家的战略优势与路径选择

　　资料来源：德勤《新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争》，源达信息证券研究所

　　我国在车联网基础设施建设方面具备优势。1）通信基站：以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先，且4G和5G基站数量多，覆盖广。中国政府大力推行5G网络、物联网、卫星互联网、数据中心、智能交通基础设施等新型基础设施建设。2）道路情况：中国高速公路总里程世界第一，公路总里程和公路网密度快速增加，且收费公路里程远高于美国，中国路侧设备RSU（Road SideUnit）的数量和分布范围大于美国，这些基础设施建设方面的特殊性将有力推动车路协同的发展。

　　未来中国有望通过车路协同实现自动驾驶领域的“弯道超车”。据美国兰德智库估算，一套自动驾驶系统量产需要积累170亿公里以上（105亿英里以上）的数据来优化其自动驾驶系统，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo已经耗时10年进行测试，累计模拟测试100亿英里，行驶行程2，000万英里，而现有测试场客量有限，测试设备昂贵、测试效率不高，就算是基于路测数据搭建仿真测试平台，中国仅靠单车智能的赛道追赶仍有一定难度。而在新基建的推动下，车路协同有望进入快速发展阶段，降低自动驾驶的复杂度和车载成本，弥补中国在单车智能发展方面的不足，成为中国特色的发展道路，甚至超越美国率先实现L4-L5级高等级自动驾驶技术的大规模商业化落地。

　　二、政策频出助力发展提速，车路云产业空间广阔

　　1．顶层政策密集落地，地方试点政策积极响应

　　顶层政策密集出台，车路云一体化产业进程提速。近年来，随着一系列政策的颁布，我国智能网联汽车行业迎来了前所未有的发展速度，车路云一体化的产业进程显著推进。这些政策不仅彰显了国家对智能网联汽车发展的高度重视，更将车路云一体化明确为行业发展的核心战略之一。

　　表2：2023年以来“车路云一体化”相关政策

时间

发布单位

政策名称

重要内容

2023.03

自然资源部

《智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）》

从国家层面建立统一、完整、规范的智能汽车基础地图标准体系，更好推动智能汽车基础地图技术创新发展和产业转型升级，为我国智能汽车基础地图安全合规应用，以及智能汽车产业健康有序发展提供规范指导与基础支撑。

2023.04

工业和信息化部等八部门

《关于推进IPv6技术演进和应用创新发展的实施意见》

实施意见明确，到2025年底，我国IPv6技术演进和应用创新取得显著成效，网络技术创新能力明显增强，“IPv6+”等创新技术应用范围进一步扩大，重点行业“IPv6+”融合应用水平大幅提升。能够更好满足5G、云网融合、工业互联网、物联网等场景对网络承载更高的要求。

2023.07

工业和信息化部等两部门

《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）
（2023版）》

第一阶段到2025年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。第二阶段到2030年，全面形成能够支撑实现单车智能和网联赋能协同发展的智能网联汽车标准体系。

2023.11

工业和信息化部等四部门

《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》

通过开展试点工作，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，在保障安全的前提下，促进智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推动智能网联汽车产业高质量发展。基于试点实证积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订，加快健全完善智能网联汽车生产准入管理和道路交通安全管理体系。

2024.01

工业和信息化部等五部门

《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》

坚持“政府引导、市场驱动、统筹谋划、循序建设”的原则，建成一批架构相同、标准统一、业务互通、安全可靠的城市级应用试点项目，推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，提升车载终端装配率，开展智能网联汽车“车路云一体化”系统架构设计和多种场景应用，形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，健全道路交通安全保障能力，促进规模化示范应用和新型商业模式探索，大力推动智能网联汽车产业化发展。

2024.05

财政部、交通运输部

《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》

自2024年起，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，力争推 动85%左右的繁忙国家高速公路、25%左右的繁忙普通国道和70%左右的重要国家高等级航道实现数字化转型升级。在智慧扩容方面实现示范通道通行效率提升20%左右；在安全增效方面实现突发事件应急响应效率提升30%左右；在融合创新方面凝练总结一批具有较高推广价值的车路云、船岸云应用场景和关键技术、标准规范；在体制机制创新方面推动培育一批个性化定制、网络化协同、产业化融合等新业态新模式。

　　资料来源：中国政府网，源达信息证券研究所

　　我国智能网联汽车试点范围持续扩大。截至2024年6月底，工信部数据显示，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区、16个“双智”试点城市，开放测试道路32000多公里，发放测试牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路侧单元（RSU）部署超过8700套，多地开展云控基础平台建设。

　　图7：17个国家智能网联汽车测试示范区+7个国家车联网先导区+16个“双智”试点城市

　　资料来源：赛文研究院《2023年中国车路协同发展研究报告》，源达信息证券研究所

　　2．车路云一体化产业链已初步形成，产业生态逐渐走向成熟

　　车路协同发展至今，整体上产业链已经搭建成熟。通过多技术交叉与融合，采用无线通信、传感探测等技术手段，实现对人、车、路信息的全面感知，发挥协同配合作用，以实现交通安全、高效、环保。

　　关键环节供应商、场景解决方案商、交通运营商和城市各部门共同构成车路协同产业图谱。车路协同产业涵盖多个方面，包括车辆提供、终端服务、平台运营、高精地图与定位、通信服务、云计算服务等。具体按照关键环节可分为车、路、云、网、图五大方面，除了技术路线的企业外，不同场果对于车路协同有着不同的需求，因此场景解决方案商和运营商也是车路协同产业图谱中的重要部分。在企业之外，还需要政府部门全程协助项目的整体运行。

　　图8：车路协同产业链

　　资料来源：亿欧智库，源达信息证券研究所

　　3．车路云产业空间广阔，路侧和云端为最快增长极

　　中性预期下，2025年/2030年我国车路云一体化产值增量有望分别达到7295/25825亿元。根据中国汽车工程学会等编著的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测（2024年2月）》中的预测，在中性预期情景下，2025年/2030年我国车路云一体化产业总产值增量分别为7295/25825亿元，预计2026-2030产值增量CAGR为28.8%。

　　智能网联汽车领域为产值增量的主要来源，智能化路侧基础设施和云控平台未来几年将快速增长。1）智能网联汽车产业作为中流砥柱，产值贡献最大，2025年/2030年智能网联汽车产业产值增量分别为6451/20266亿元，占总产值增量比重达88.4%/78.5%。2）智能化路侧基础设施与云控平台两大产业产值增速较快，2026E-2030E路侧基础设施与云控平台产业产值增量CAGR分别为79.7%/56.8%。

　　图9：车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测结果

　　资料来源：中国汽车工程学会等《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，源达信息证券研究所

图10：中性预测下，2025年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测结构（亿元）

图11：中性预测下，2030年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测结构（亿元）

资料来源：中国汽车工程学会等《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，源达信息证券研究所

资料来源：中国汽车工程学会等《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，源达信息证券研究所

　　三、投资建议

　　1．万集科技

　　公司重点投入智能网联，“车路云一体化”为公司带来新的发展机遇。公司分别从车、路、云三个主要方面对车路协同生态进行全方位构建。车方面公司打造了车载激光雷达、车载V2X通信终端等感知和通讯设备，对自动驾驶车辆以及相关算法进行能力建设；路方面打造了以激光雷达为主体、辅助AI视频相机、毫米波雷达、边缘计算单元等为一体的路侧智能感知系统，通过路侧RSU可以为车提供感知服务；云方面，公司打造智能网联云控平台，实现数字孪生、智能网联、车路协同等功能，主要构建车路协同场景的可视化服务和数据服务，并通过仿真能力验证车路协同场景的可行性，通过云端为车和路提供远程数据和操作服务。

图12：万集科技2019-2024Q1营业收入情况（亿元）

图13：万集科技2019-2024Q1归母净利润情况（亿元）

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

　　2．千方科技

　　千方科技是领先的交通行业数字化解决方案提供商。公司作为市场上交通新基建与数字化转型的倡导者和践行者，借助丰富的交通数据应用经验，运用人工智能赋能交通行业，满足交通出行智能化需求，提供保障数字交通安全高效运行的神经中枢解决方案。公司同时在物联领域积极开拓，深耕视图物联和视觉智能领域，完善产品能力，不仅完善交通行业解决方案，形成“云-边-端”完整链条，而且可以向其他行业和海外领域进行开拓，使AIoT产品和方案落地千行百业场景，为客户创造价值。同时，公司积极探索新型政企合作模式，早在2019年公司就携手交通部路网中心签订战略合作协议，与政府部门在数据应用创新、技术协作实践等方面打造了诸多标杆案例，例如构建了全国公路运行态势感知一张网，形成了全国路网运行状态的精准感知能力，在行业内具有明显的竞争优势。

图14：千方科技2019-2024Q1营业收入情况（亿元）

图15：千方科技2019-2024Q1归母净利润情况（亿元）

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

　　3．通行宝

　　公司是江苏省唯一ETC发行服务机构，智慧交通平台化解决方案供应商，交通数据要素具备潜力。公司是全国领先的为高速公路、干线公路以及城市交通等提供智慧交通平台化解决方案的供应商。控股股东为江苏交控，实际控制人是江苏国资委。公司主营三方面业务：1）以ETC为载体的智慧交通电子收费业务，包括ETC发行与销售、电子收费服务业务等；2）以云技术为平台的智慧交通运营管理系统业务，包括系统软件开发、综合解决方案和系统技术服务等；3）智慧交通衍生业务，主要为以“ETC+”为内核开展生态场景搭建，融合车辆加油、路域经济、养车用车，开展ETC生态圈业务。

图16：通行宝2019-2024Q1营业收入情况（亿元）

图17：通行宝2019-2024Q1归母净利润情况（亿元）

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

资料来源：同花顺iFinD，源达信息证券研究所

　　四、风险提示

　　1．市场需求不及预期的风险。智能驾驶尚处于行业导入期，消费者出于出行安全、消费习惯等考虑或许对智能驾驶的接受需要一定的时间，因此存在市场需求不及预期的可能。

　　2．智能驾驶技术发展不及预期的风险。智能驾驶技术的发展影响因素较多，仅技术因素便包括智能驾驶算法的迭代、车载算力的支撑、智能驾驶算法模型训练所需要的数据集等，因此智能驾驶技术的发展存在一定的不确定性。

　　3．政策不及预期的风险。政策是影响智能驾驶发展的重要因素，智能驾驶的牌照、测试区范围等均有政府相关部门颁布的政策规定，出于安全考虑，存在政策发布不及预期的可能。

责任编辑：王其霖