中国车路协同产业发展蓝皮书.pdf

“CHINESE SMART ELECTRIC VEHICLE”SERIES REPORT亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)2u2022中国车路协同产业发展蓝皮书简介前言u 2022中国车路协同产业发展蓝皮书 核心观点概览 车路协同是自动驾驶的“中国方案”，已与单车智能形成技术互补。自动驾驶目前主要分为单车智能和车路协同两大路线。其中，单车智能已经发展多年，技术较为成熟，但仍存在一定瓶颈。作为技术路线上能够与单车智能形成互补的车路协同，依托新基建、5G等中国特色优势，近年来快速崛起，也正在逐渐成为角力全球汽车出行产业的“中国方案”。车路协同主要包括车、路、云、网、图五大关键环节。车路协同产业涉及面广，主要包括车、路、云、网、图五大环节。其中，C-V2X、激光雷达、高算力芯片等技术及产品是目前以及近期车路协同产业发展的重点。此外，运营也是现在车路协同项目不可或缺的重要环节。车路协同的商业化落地，已经在城市级初步形成多种模式。目前，全国已经建成数十个、不同等级的车路协同示范区、试点、先导区，但路径不尽相同。城市发展车路协同不只有一种发展路径，也可以选择“多条腿”并行。未来，随着更多的城市和新的区域加入到车路协同应用落地的行列中，城市管理者及车路协同项目参与的运营主体，应该明晰本地产业基础、找准自身优势，选择适合本区域发展的方向。车路协同作为长期的战略性命题，无法一蹴而就，需要多方协同共同努力，从技术、产品、商业化、运营模式等方面，不断探索出合适的发展路径。未来，车路协同产业将逐步发展成熟，实现更多的商业化落地，助力中国智慧城市的发展。在高速发展的现代社会，传统汽车已经是孤立的信息体，在纷繁复杂的城市道路中，汽车与道路、云、网、图等多个元素一起，共同交织成奔腾不息的交通动脉。“车路协同”一个不到十年的新概念，在2019年前后迎来了新的发展契机。2022年，随着“双智城市”试点的逐步认证公开，掀起了火热的“造城运动”。究竟车路协同是什么？需要什么技术？怎样运营？本报告将从“产业”和“城市”的双视角，深入解读车路协同发展的技术路径、城市模式等。希望在帮助车路协同产业发展的同时，也能让车路协同产业助力城市的美好发展。亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录CO N T E N T S车路协同产业发展概述1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 近年变化01车路协同产业及技术发展现状分析2.1 车路协同产业链分析2.2 车路协同产业图谱2.3 车路协同企业代表案例02车路协同应用场景及运营模式分析3.1 车路协同试点发展阶段及分析3.2 车路协同应用场景分析3.3 车路协同城市案例3.4 车路协同运营模式03车路协同产业未来趋势预测4.1 产业发展挑战4.2 产业发展机遇4.3 未来发展趋势预测04亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录CO N T E N T S车路协同产业发展概述1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 近年变化01车路协同产业及技术发展现状分析2.1 车路协同产业链分析2.2 车路协同产业图谱2.3 车路协同企业代表案例02车路协同应用场景及运营模式分析3.1 车路协同试点发展阶段及分析3.2 车路协同应用场景分析3.3 车路协同城市案例3.4 车路协同运营模式03车路协同产业未来趋势预测4.1 产业发展挑战4.2 产业发展机遇4.3 未来发展趋势预测04亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)5u 自动驾驶目前发展出了单车智能和车路协同两大路线。其中，单车智能已经发展多年，技术较为成熟，但仍存在一些技术瓶颈。因此，技术路线上能够与单车智能形成互补的车路协同成为了自动驾驶命题下的必选项，也是极具特色的“中国方案”。u 车路协同通过路端的智慧基础设施赋能智慧交通，让“聪明的车”、“智慧的路”、“强大的云”、“可靠的网”、“精确的图”，多方一起促进自动驾驶及科技出行产业的发展。来源：公开资料整理、亿欧智库1.1 车路协同是自动驾驶的“中国方案”，已与单车智能形成技术互补单车智能 单车智能下的自动驾驶主要包括感知、决策与控制三个部分，车辆通过硬件设备对周边环境、状态的感知，将信息交由软件系统分析决策，并控制车辆。但是单车智能依旧有很多技术瓶颈，在暴雪、暴雨等极端天气下，传感器会面临失灵的风险，导致误差增大甚至无法正常工作。此外，为了能够获得足够的数据，需要在车辆上堆积越来越多的硬件设备，研发设计成本越来越高。在单车智能的技术上融合现代通信与网络技术的车路协同正在逐渐被更多人看到。车路协同可以做到人、车、路、云多个终端的数据协同，通过路测的数据和信息同步，能够有效帮助单车智能覆盖更多“盲区”，解决自动驾驶发展的瓶颈难题，促进自动驾驶进一步成熟。单车智能发展成熟，进入瓶颈期 车路协同并非替代而是互补中心云5G基站边缘云智能红绿灯车载单元智能摄像头激光/毫米波雷达亿欧智库：人-车-路-云多方协同智能路灯智能道钉作为汽车行业主管部门，工信部将做好产业发展的坚强后盾，继续把发展智能网联汽车作为重要战略方向，坚持单车智能+网联赋能的发展路线。工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚在政策导向上，单车智能与车路协同互补共助也被顶层认可。亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)6u 政策主导推动的车路协同近年来进入高速发展期。从2018年开始，国家相继出台多项政策，统筹规划车路协同产业发展，加强顶层协同。2020年新基建政策出台后，车路协同便与智慧城市绑定，成为智慧交通的必备要素。2021年“双智城市”的试点政策更是进一步推动了车路协同的发展，2022年开始将会迎来发展热潮，更多城市及区域级大项目落地。u 据亿欧智库预测，随着车路协同逐步走向规模化与市场化，2030年中国车路协同市场规模有望达到4960亿元，市场潜力巨大。亿欧智库认为，中国车路协同目前仍处于车路云网端分步建设阶段，未来有望打通技术端、信息端与应用端，实现互联互通，打造真正的车路协同。来源：公开资料整理、专家访谈、亿欧智库1.1 车路协同产业发展进入高速增长期，市场前景广阔亿欧智库：2021-2030年中国车路协同市场规模预测（亿元）政策及举措发布时间主要内容国家车联网产业标准体系建设指南2018年6月8日强化标准化工作推动车联网产业健康可持续发展，促进自动驾驶等新技术新业务加快发展交通强国建设纲要2019年9月19日加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发，形成自主可控完整的产业链关于推动5G加快发展的通知2020年3月24日促进“5G+车联网”协同发展，促进LTE-V2X规模部署，从而推动5G、LTE-V2X纳入智慧城市、智慧交通建设的重要通信标准和协议智能汽车创新发展战略2020年2月10日重点发展智能汽车技术，提倡人工智能、互联网、通信公司等ICT企业变身智能汽车技术供应商交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见2020年12月30日鼓励就自动驾驶汽车驶上城市公开道路、开展商业运营进行探索关于组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作的通知2020年11月25日组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作;2021年5月，确定6个城市为“双智”协同发展第一批试点城市智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第二批试点城市的通知2021年12月9日住建部、工信部确定10个城市为第二批“双智”试点城市亿欧智库：中国车路协同相关政策及举措20212022E2023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E车端路端2,0231,6365924,9602,9298864,1573,5261,2552,368车路协同自2022年迎来全面爆发的增长期亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)7u“双智”即“智慧城市基础设施”+“智能网联汽车”，前者为后者提供基础设施，后者则是应用的数字化终端。2021年，住建部和工信部将16个城市列为双智试点城市，推动智能网联汽车和智慧城市基础设施建设，协同发力。“双智”下的车路协同，不仅仅要解决车与路的协同，还要解决车与城的接通问题，通过汽车、交通、道路设施的改造以促进城市实现智能化管理。u 如今，先有路、再有车，已经逐渐成为车路协同行业内的共识。自2020年国家发改委明确“新基建”概念范围以来，车路协同与城市建设绑定，“双智”政策更是将车、城协同推向高潮。智慧城市的建设目标宏大、涉及面广，而车路协同无疑是这张蓝图下强有力的一笔。搭建智能化、网联化的道路基础设施，既是车路协同的重要环节，也是智慧城市建设的关键所在。来源：公开资料整理、亿欧智库1.2 车路协同，是“双智”政策下的“新引擎”以智能网联汽车为牵引，部署智能基础设施，优先建设公交专用、出租专用、环卫物流专用等使用频次最高、应用需求最迫切的重点交通场景，以便未来城市基础设施可以复用，提高利用率。车路协同是实现智慧城市的“火车头”，实现车路协同的重要一步，就是路侧基础设施的智能化改造。只有路端的设施跟上智能化的脚步，才能做到车路“同频”，携手并进。而路端设施的改造，也恰恰是智慧城市中重要的一环。可以说，车路协同是实现智慧城市发展路径的“火车头”，以交通基础设施改造为第一步，逐步实现更大范围、整个城市的智能化、智慧化提升。车路协同与智慧城市共用基础设施车路协同与智慧城市共用感知数据车路协同和智慧城市在基础设施上的共同点很多，智慧城市的多个板块都已经成为了车路协同的落地场景。车路协同通过布设路端基础设施，采集城市数据，支撑城市管理、交通管理，实现协同感知。通过布设智能感知设备，形成准确可靠的超视距感知体系，对城市交通的静态和动态信息进行精确探测、感知和采集。道路数据地理信息车辆数据交通信号行人数据天气情况水气煤电建筑空间管网信息政务信息能源信息自然资源功能平台共用部分非共用部分路端雷达路端摄像头通信设施RSU楼内设施农业设施亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)8u 2021年出台的第十四个五年规划和2035年远景目标纲要中，明确了“2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的远景目标。根据国际能源署（IEA）的统计数据显示，2021年全球碳排放主要来自能源发电与供热、交通运输、制造业与建筑业三个领域，分别占比43%、26%、17%。中国交通领域的碳排放量占全国终端碳排放的10%左右，过去9年年均增速在5%以上。在这样的背景下，要想实现碳中和，交通出行相关制造商、供应链企业等需要做出改变已经成为全民共识。u 在“双碳”目标驱动下，车路协同是重要的战略方向。一方面，通过建设精密、专业的城市智能基础设施，可以实现精准采集碳排放数据和排放信息可视化，服务于政府部门检测和管理；另一方面，通过发展智能网联汽车，可以推动以新能源汽车为代表的绿色低碳产业与大数据、人工智能、5G等新兴技术深度融合，加速产业结构深度调整。来源：IEA、百度、公开资料整理、亿欧智库1.2 车路协同，是“双碳”背景下的“必选题”无人驾驶和运营、智能信控、智慧停车、MaaS一站式出行服务等智能交通技术对节能减排贡献度均超过40%。n 路端交通信息管理，减碳提效路灯利用智能网联能力，让摄像头、雷达感知到车流大小，如果少辆车行驶，就调低路灯亮度，就能达到节能减排的目的。例如在保定市，百度自2020年起开始打造保定AI智慧交管大脑，在主城区建设了176个智能路口，平均碳减排量138.6吨/年，减排率为20%30%。n 车端能耗改造，助力实现碳减排2020年，中国电动乘用车百公里耗电15度、排CO8.5kg，燃油乘用车百公里耗油6.3升、排CO13.1kg，可见，电动车可减排约三分之一。换句话说，电动汽车在未来将成为调节城市峰谷用电的新型储能节点。燃油车百公里碳排放13.1kg电动车百公里碳排放8.5kg保定市26%43%能源发电与供热交通运输17%制造业与建筑业14%其他28037558079096611501170200020052010201520202025E2030E亿欧智库：中国交通领域碳排放量变化情况（亿吨）李彦宏百度创始人、董事长兼CEO亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)9u 车路协同建设初期，技术及产品开发是重中之重，花费成本较高。同时，不同等级的道路由于都采用了同样的模式建设，也造成了一定的资源浪费，导致成本居高不下，经济收益不高。u 如今，随着车路协同技术及模式的逐渐成熟，基础设施铺设从点到面，有针对性、定制化的建设，有效的避免了大规模铺设的浪费，同时提升复用率。在高速公路、快速路等场景，已经有了成熟的模式。未来，随着经验的积累，车路协同也必定会继续降低成本。来源：公开资料整理、专家访谈、亿欧智库1.3 随着技术及模式的逐渐成熟，车路协同成本正在大幅降低车路协同成本最高的核心部件是激光雷达和毫米波雷达。激光雷达随着新技术路线的兴起以及集成化的提高，成本正在且也将会持续下降。毫米波雷达近些年也随着工艺的突破和国产化的进程加速，价格逐渐下行。激光雷达从最开始在航天测绘的“天价”，到自动驾驶领域规模化应用，再到现在固态激光雷达的应用，整个行业逐渐降本。以雷达为主的核心零部件成本骤降1960-1979近百万美元1980-19998万美元2000-20152016-202412万美元1000美元20252001000美元集成化的工艺提升以及国产化进程加速，使毫米波雷达成本不断下降。77-79GHz雷达150美元75美元2017年2022年24GHz雷达50美元27美元2017年2022年50%46%路端基础设施改造成本降低2020-2022120-150万元2023-2025100万元2025以后50万元2010-2019400万元车路协同路端的每公里改造成本在早期约400万元，在技术迭代以及成本分摊的推动下，目前每公里仅需120-150万元。亿欧智库预测，未来两三年内将降至100万元以下，2025年及远期，规模化量产以后，将降至50万元以下。车路协同路端基础设施的改造，经历了实验验证运营实验技术验证等多个阶段，已经形成了成熟的机制，不仅智能化道路公共设施复用率高，还有成本分摊。未来随着技术的不断迭代，单位道路资源上需要承载的车辆会逐渐增多，成本优势会更加明显。87.5%亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)10u 随着车路协同相关技术的不断迭代，多个细分赛道已经具备成熟的商业模式。车路协同感知系统所需的4D毫米波雷达、固态激光雷达等正处在发展的萌芽期，迎来了国家企业和投资机构的战略布局；5G-V2X等赛道则正处在火热的上升期，被资本市场广为看好；通信系统所需的T-Box及LTE-V2X已经发展成熟，进入规模化发展阶段。u 据亿欧智库统计，近10年中国车路协同领域投融资金额共计1203亿元，尤其近五年，车路协同频繁的进入大众视野，成为资本青睐的热点领域，各赛道投融资急速增加，虽然受到疫情影响，但仍较前半阶段有较大提升，2021年更是高达450.7亿元的投融资规模。来源：公开资料整理、亿欧智库1.3 近年来车路协同已成为投资热点，技术快速发展助力产业迈入“掘金时代”0.50.613.59.023.781.4233.6154.2169.4450.766.47412274763775550963720122013201420152016201720182019202020212022(H1)投融资金额（亿元）投融资事件数量（起）L5级自动驾驶智能决策通讯信息安全5G-V2XL4级自动驾驶商用车自动驾驶77GHz毫米波雷达车规级芯片高精地图基础软件L3级自动驾驶4D毫米波雷达固态激光雷达LTE-V2XADAST-boxL2级辅助驾驶超声波雷达智能座舱云计算技术成熟度技术关注度亿欧智库：中国智能网联汽车主要领域投资价值情况DSRCRBUOBU封闭场景应用亿欧智库：近10年中国车路协同领域投融资金额及事件数量情况亿欧智库：近10年中国车路协同领域投融资事件阶段分布（起）早期阶段包括种子轮、天使轮、Pre-A轮；发展阶段包括 A轮、A+轮、Pre-B 轮、B 轮、B+轮、C 轮、C+轮；成熟阶段包括 D 轮、D+轮后至IPO轮的投资；战略投资包括 A+、B+轮、C+轮、D+轮、战略投资等。早期阶段,36发展阶段,235成熟阶段,75战略投资,117其他,12车路协同行业整体投融资偏向中后期。多数企业融资轮次集中在A-C轮，占比近50%。说明资本更青睐技术相对成熟，有落地可能及商业化又是明显的企业。车路协同主要技术集中区域亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)目录CO N T E N T S车路协同产业发展概述1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 近年变化01车路协同产业及技术发展现状分析2.1 车路协同产业链分析2.2 车路协同产业图谱2.3 车路协同企业代表案例02车路协同应用场景及运营模式分析3.1 车路协同试点发展阶段及分析3.2 车路协同应用场景分析3.3 车路协同城市案例3.4 车路协同运营模式03车路协同产业未来趋势预测4.1 产业发展挑战4.2 产业发展机遇4.3 未来发展趋势预测04亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)12u 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。亿欧智库将其分为关键环节供应商、场景解决方案商、智能交通运营商和城市各部门。来源：ITSTECH、亿欧智库 2.1 车路协同产业链如今已经搭建成熟OBUOBUOBU车载边缘计算（ECN）路侧边缘计算（ENC）车路协同云服务移动云服务RSU信号灯检测器V2N（Uu）LTE/5GV2N（PC5）V2N（PC5）亿欧智库：车路协同产业关系图p 关键环节供应商车端即在原有的设备上，通过智能化改造，搭载上雷达、摄像头等智能传感器，以实现车辆之间的互联、监测路端即改造路段及路口等设备，进行环境监测，通过信息数据传导，与车端产生交互行为；云端通过网络管理各个边缘云，实现中心云、边缘云在资源、安全、应用、服务上的多项协同；网端负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道，打造成低延时、高可靠、快速接入的网络环境，保障车端与路侧端的信息实时交互；图商通过高精地图感知车路动态，实现精准定位。p 场景解决方案商车路协同的应用场景，主要包括Robotaxi、Robobus、港口、矿山、高速、末端配送、环卫、干线物流、泊车、园区等；p 智能交通运营商城市智能交通运营商主要为个示范区、先导区、“双智城市”试点等区域相关政府部门或单独成立的运营主体等；p 城市监管、建设、运营、协助部门车路协同项目的落地离不开城市载体，因此城市中的政府部门需要协同发力，包括数据监管、项目建设、后期运营等等。场景应用RobotaxiRobobus 港口矿山高速 末端配送干线物流园区环卫泊车亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)u 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，不同场景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。来源：亿欧智库2.2 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关键环节供应商场景解决方案商13智能交通运营商城市监管、建设、运营、协助部门发改委经信局交通局公安部门市/县/区政府自规、住建、市政园林、城管、环保、旅游局等亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)14u 单车智能的自动驾驶技术路线存在较多难以解决的缺陷，包括单车成本过高、感知范围有限、长尾问题无法避免、非全路网交通效率最优解、道路测试里程依赖，高精地图和AI学习依赖等。为弥补单车智能的缺陷，单车需要搭载C-V2X装备才能实现与路侧甚至路网的协同功能。u 目前已搭载C-V2X的智能电动汽车的车型仅有8款，且部分车型的装备是作为选装的配置，而非量产标配，在乘用车领域C-V2X的实际市场占有率极低。但单车C-V2X装备的成本低于L3L5阶段单车智能驾驶的装备，因此亿欧智库认为，未来用更低的成本的C-V2X+路侧智能可以在更短的时间内实现更高级别的车路协同自动驾驶。来源：专家访谈、企业官网、亿欧智库2.2.1 车：单车智能的自动驾驶技术存在缺陷，搭载C-V2X后实现车路协同可弥补缺陷亿欧智库：车载感知的缺陷亿欧智库：可实现车路协同功能的量产智能电动汽车 高合HiPhi X标配兼容5G的OBU，通过云端高速数据传输，实现V2X车路协同 红旗E-HS9内置高通9150 C-V2X芯片组的移远通信AG15模组 飞凡MARVEL R7全球首款通过车规级5G C-V2X终端认证的车型 福特Mustang Mach-E基于蜂窝网络通信，实现车、智能基础设施及城市交通云控平台互联 蔚来ET7蔚来超感系统Aquila Super Sensing(V2X车路协同感知)极狐阿尔法S 华为HI版 华为车载模组最高下行峰值速率为2Gbps，具备车路协同C-V2X能力广汽埃安V Plus5G先锋套装含广汽自主开发T-box,实现超视距感知，车联万物 智己L7搭载了5G-V2X车端技术，实现全场景、超视距全路况感知 并不是所有的智能网联汽车都拥有车路协同的功能，而搭载C-V2X技术正是实现这一功能的必要前提 部分车型C-V2X为标配，部分车型C-V2X为选装 车载终端主要包括通信芯片、通信模组、终端设备、V2X协议及V2X应用软件 目前单车智能设备仅覆盖L1L2阶段，L3L5阶段成本更高单车成本高感知范围窄 长尾问题交通效率非最优里程依赖 单车无法构建路、路网范围内的最优驾驶策略，单车智能驾驶效率的终点是车路协同下的统筹管理 需要百亿公里量级的道路测试 需要海量数据对AI+算法进行训练迭代 感知距离在200米，无法实现超距感知 因第一视角限制，在街角建筑、大型车型周围存在大量感知盲区 隧道出入口（黑白洞）雨雪雾等极端天气 摄像头遮蔽、污损 对向车道炫光 突然出现的未知物体数据错误未知物体前沿技术依赖视觉路线 激光雷达“饱和感知”依赖高精地图 视觉感知依赖大量的AI和数据学习单车车路协同系统的软硬件成本高感知距离有限感知范围遮挡观测偏移陌生场景熟悉物体异常位置未实现车与交通网、城市的互联互动；节能减排欠佳依赖道路测试里程与满足AI+算法的数据激光雷达单车智能自动驾驶技术路线具有多方面缺陷亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)15u 按需求的迫切程度，城市道路和高速公路更需要优先配合车路协同的智能化改造，而待改造的最基本设施是智慧综合杆。智慧综合杆是点，若干点连接起来划成线，组成聪明的路，聪明的路纵横交错，织成智能的交通网。因此智慧综合杆是构建智慧道路，实现车路协同的最基本单位。u 按照智慧综合杆的综合成本，完整版功能的智慧综合杆涵盖感知、通讯、计算、可视信息和电力照明等模块。根据双智城市的城市道路长度，按至2025年改造3.5%的里程测算，需要33.8亿元的资金投入；按至2030年改造累积15%测算，需要88.8亿元的预算。由建设成本巨大，因此城市在道路改造时倾向选择功能可扩展的“模块式”智慧综合杆，一方面便于大规模部署，另一方面为未来成本降低后预留升级改造空间。来源：中国城市规划设计研究院、中国住房和城乡建设部、亿欧智库2.2.2 路:智慧综合杆是构建智慧道路的基本单位，因改造成本高，智慧路杆预留升级空间序号城市城市道路长度(km)2025年(亿元)2030年(亿元)1广州市14162.8 5.0 13.0 2重庆市10872.7 3.8 10.0 3南京市9335.0 3.3 8.6 4北京市8405.6 2.9 7.7 5成都市7864.0 2.8 7.2 6济南市7065.1 2.5 6.5 7武汉市6758.4 2.4 6.2 8深圳市6550.7 2.3 6.0 9上海市5536.0 1.9 5.1 10厦门市4035.3 1.4 3.7 11无锡市3986.1 1.4 3.7 12长沙市3248.6 1.1 3.0 13合肥市3157.0 1.1 2.9 14淄博市2802.3 1.0 2.6 15芜湖市1999.2 0.7 1.8 16沧州市698.8 0.2 0.6 双智16城96477.5 33.888.8全国492650.4 172.4453.2历年至2025年改造费用按平均100万元/km计算，改造道路比例3.5%2026至2030年改造费用按平均80万元/km计算，累积改造道路比例15%亿欧智库：双智城市道路智能化改造费用测算智慧交通聪明的路网聪明的道路智慧综合杆点线网面路口协同车路协同车网协同车城协同亿欧智库：点线网面路侧智能的演进方向双智慧综合杆的“模块树”交通信号灯读秒器路标指示牌信息屏可视信息模块安全防护监控违章抓拍设备激光雷达毫米波雷达高清摄像头气象监测设备路侧感知模块微基站（北斗）天线V2XWiFiIP广播区域、中心云通信智能车辆通信路侧通信模块智能照明灯光伏太阳能板储能电池电力设备电力照明模块路侧边缘一体机算法与逻辑精准授时高精定位边缘计算模块亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)16u 配合聪明的路的“点线网面”结构，边缘云基本可以满足从点到线的基本车路协同需求；区域云和中心云则用于解决从网到面的整体性问题。u MEC边缘云作为统一的开放平台，可处理多模态的数据源并完成快速的融合，核心的特点是擅长处理高并发的数据计算，即以“脑速”取胜；作为对比，区域云和中心云更像聪睿的智者，运筹帷幄从街道到区县到城市级的整体交通引导和改善策略建议，以“脑力”取胜。来源：公开资料整理、亿欧智库 2.2.3 云：既拼脑速又拼脑力，边缘云、中心云是决定车路协同落地运营的智慧核心应用层设备层云平台层数据层信息安全体系标准规范体系干线物流智能驾驶/辅助驾驶矿山、港口物流RobotaxiRobobus载人场景载物场景中心云区域云边缘云区域云边缘云支持平台地图信息定位信息气象信息交管信息感知设备通信设备计算设备路侧设备电力设备车侧设备OBUADAS API+数据接口 实时感知数据 基础设施数据 统计分析数据 应用类数据开放平台 AI引擎+服务 模型训练AI算法在线推理统一调度 智能部署AI平台静态数据动态数据 大数据 +数字孪生 数字平台智慧综合杆、智能井盖、智能道钉挖掘、融合拥堵预测道路流控路线优化轨迹还原数字交通仿真测试路线推演电子地图数字感知IOT二维/三维地图北斗系统GIS交通流量交通事件路侧车辆运动参数智能驾驶决策车侧亿欧智库：车路协同云控平台的基础架构T-Box亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)17u 目前，车路协同的底层通信技术中，较为通用的是DSRC和基于蜂窝网通信技术演进的C-V2X。DSRC基于EEE802.11p，欧洲及美国均以DSRC为核心技术。C-V2X包含LTE-V2X和5G-V2X，其中LTE-V2X中国介入较早且具有自主知识产权，5G-V2X现由各国竞相参与。作为后起之秀，C-V2X起步相对较晩，但其基于蜂窝通信技术，可移动性、可靠性强，最为重要的一点是C-V2X具有前向兼容性的5G演进路线，未来可支持自动驾驶。来源：工信部、公开资料整理、亿欧智库 2.2.4 网：LTE-V2X是近几年中国车路协同的主要通信技术方式，5G落地尚有时日DSRCLTE-V2X平均延时10msL4能力中智行“轻车”三大优势，助力自动驾驶发展配置轻：无需激光雷达，减配算力平台成本低：减配车端配置，路端设备规模复用交付快：易量产，适配广，减少研发周期感知升维：时间维度感知4D升维，感知向认知升级，实现人类驾驶行为理解海量数据：7*24小时海量真实、有效数据采集，提升数据训练效率算力高效：边缘+中心计算，高效调用海量算力；市电接入，成本低，效率高中智行通过“轻车”，轻量化自动驾驶车，减配传感器与算力，延申路端价值，实现L4级别自动驾驶的降本增效。补盲激光雷达摄像头激光雷达摄像头毫米波雷达计算平台通讯单元亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)亿欧智库-张富强(127607)德国：英戈尔施塔特 （奥迪汽车总部）中国：上海嘉定 中国：河北保定 （长城汽车总部）20u 随着车路协同对技术需求的提升，路侧激光雷达可提供三维高精度感知能力，能够对车端传感设备进行有效的技术补充。u 亮道智能的激光雷达感知系统LDTelescope，凭借自主开发的感知算法和定制化的工程方案，已在国内外十个城市落地。未来，还将延展路端感知链条，从单一的数据收集，迈向系统化解决方案和场景库搭建，打造路侧感知真值系统和交通场景生成器。来源：亮道智能、亿欧智库 2.3.2 从路端感知迈向数据价值，亮道智能延长路端感知链条，以技术迭代促进数据价值兑现距离方位探测感知距离实时目标识别实时目标分类环境3D建模抗环境干扰数据隐私成本优势激光雷达毫米波雷达摄像头十字路口丁字路口直线道路LDTelescope LD MEC边缘计算单元适配场景 交通流 V2X实现功能交通流统计、路侧识别、事件监测/预警支持车端决策与控制自主开发的路侧感知算法 德国：索林根、柏林、汉堡、慕尼黑定制化工程实施方案支持快速部署采集城市道路的实时交通数据，通过智能软件实现交通流量的记录与分析成功申请5Golng车辆协同项目，提供交通感知系统，配合政府完成项目实施开放道路全息数据采集系统，为平台控制中心提供多维度目标及数据与长城汽车合作，搭建高精度雷达感知系统，多点位感知融合，精准感知路侧信息 路侧感知系统对精度、时延、感知准确性技术需求逐步提升 激光雷达是路侧感知的新型传感器，提供三维高精度感知，对路侧现有感知能力提供强有力的补充通过科学定量的测试验证体系，保障规模化落地。首先路侧真值系统感知物理世界的环境，收集后再通过数据处理平台提供可靠的、高精度的环境真值输出。通过提供自动化测评、搭建路侧交通场景库建设，为自动驾驶相关算法训练提供数据基础以及提供高精度的交通环境信息。解决稀缺的场景库建设与自动化生成解决自动驾驶路侧数据匮乏解决全球统一测试标准建设高分辨率的激光雷达可通过3D点云融合视觉进行精确的物体识别，并辅助于精确定位LD Telescope边缘技术单元，支持将激光雷达的点云进行处理，输出精准的车道级目标数据LD MEC每一台路侧单元都是数据的采集源，以激光雷达为真值并实现数据流转和闭环，是推动算法不断迭代的全新引擎路侧交通场景库亿欧智库：常用路侧感知设备技术对比亮道智能延链方向：路侧感知真值系统亮道智能延链方向：路侧交通场景生成器亮道智能精准切入路侧激光雷达赛道，从路端感知助力车路协同产业发展。亮道智能精准切入路侧激光雷达赛道，已实现规模化落地支持将感知设备采集的数据进行后处理，输出近似真实的路侧真值数据LD 数据平台支持将后处理输出的真值数据对待测设备进行验证，并输出路侧感知性能报告LD KPILDTelescope OnboardLD Data Manager数据采集子系统数据管理子系统 LD E