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[资料] 2020年中国车路协同行业精品报告

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发表于 2021-8-14 11:11:08 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 广东省深圳市
车路协同系统是以路侧系统和车载系统为基础进行构建,通过无线通讯设备实现车、路信息交互和共享的系统,是推动自动驾驶步入L3及以上更高等级的必要系统,可加速自动驾驶进程和推动智慧交通行业的发展。在国家利好政策和5G商用的驱动下,中国车路协同行业市场规模将于2024年达到1,841.1亿元人民币,其中,路端将是前期行业的主要增长领域。
1.中国车路协同行业将于未来3-5年步入高速发展阶段
中国在C-V2X的行业标准、核心技术、全产业链布局方面具备优势,在多项利好政策的推动下,中国车路协同行业将迎来爆发增长。2019-2021年是车路协同行业的导入期,也是行业发展的分割点,车路协同行业发展从示范应用阶段逐步向规模应用阶段跨越,而未来3-5年中国车路协同行业将迎来爆发期,进而推动中国自动驾驶和智慧交通迈入新阶段。
2.投资人应按“路网—运营—车端”的顺序进行滚动投资
车路协同产业链受益顺序为“路网—运营—车端”,投资人应根据市场成熟规律,按照该顺序做滚动投资决策。路网端的参与者将在车路协同行业的发展中最先受益,是现阶段该行业的最佳投资标的;而运营端的受益顺序落后于路端,其中,高精地图作为自动驾驶的标配应用,有望迎来快速发展;车路协同的车端受益时间将滞后于车路协同大规模商业化实现时间,投资者在现阶段的投资中可避开相关标的。但从长远发展来看,布局总线和传感器的企业将在未来发展中占据优势,也可作为投资标的。
3.中国车路协同行业仍存在商业模式未成熟等痛点
中国车路协同行业的推广落地依然面临商业模式未成熟、用户需求不强烈、场景挖掘有待深入、营运管理主体及模式未定、大规模验证尚未完成、车路协同效果在低阶自动驾驶阶段不佳、行业缺乏统一标准和基础设施建设不完善等八大痛点,因而行业存在5G-V2X标准尚未落地,当前项目中的LTE-V标准或有待升级而影响投资进度,V2X设备单价下降速度超出市场预期及V2X试点项目推进速度低于市场预期等风险。

名词解释(1/3)
-弱人工智能:指低于人类智慧,仅能解决单一问题,且尚未形成知识体系与自我、创新意识的人工智能发展阶段,现阶段全球人工智能发展水平处于弱人工智能阶段。
-V2I:汽车-基础设施(Vehicle to Infrastructure),车辆与路障、道路、交通灯等设施之间的通信。
-V2V:车车网(Vehicle to Vehicle),不同车辆间的信息互通。
-V2X:车与外界信息交换(Vehicle to Everything),车对周围的移动交通控制系统实现的信息交互技术,X可指代车辆、红绿灯等交通设施,也可是云端数据库,该系统通过整合全球定位系统(GPS)导航技术、车对车交流技术、无线通信及远程感应技术等多种技术实现信息融合共享,可用于指导车辆路线规划、规避障碍物等。
-ITS:智能交通系统(Intelligent Transport System),指将先进信息技术、数据通信技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能以及计算机处理技术等技术有效集成运用于地面交通管理体系,进而建立起的大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通管理系统。
-AI:人工智能(Artificial Intelligence),是通过计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的技术,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机实现更高层次的应用。
-OS:操作系统(Operating System),是管理和控制硬件与软件资源的计算机程序,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行。
-DSRC:专用短程通信技术(Dedicated Short Range Communication),智能运输系统领域中专门用于机动车辆在高速公路等收费点实现不停车自动收费等目标的技术。
-LTE-V2X:无线信息交互技术,可实现车和其他一切实体之间信息交互,从而获取实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息,提高驾驶安全性和交通效率。
-C-V2X:Cellular V2X,以蜂窝通信技术为基础的V2X。
-智能传感器:具有信息自动化处理功能的传感器。智能传感器具备采集、处理、交换信息的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
-OBU:车载单元(On board Unit),采用DSRC技术,与RSU路侧单元进行通讯的微波装置。
-RSU:路侧单元(Road Side Unit),安装在路侧,采用DSRC技术,与车载单元OBU进行通讯,实现车辆身份识别,电子扣分的装置。
-全栈:掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的主体。
-自动驾驶分级L1-L5:美国汽车工程协会和美国高速公路安全管理局共同推出的自动驾驶等级标准。L0指由人全权驾驶的无自动化汽车,可辅助警告和保护系统,L1指提供方向盘或加减速辅助功能的驾驶支援汽车,L2指部分自动化汽车,L3指有条件自动化汽车,L4指高度自动化汽车,L5指完全自动化汽车。其中,L1-L3处于ADAS阶段,L4处于ADAS+V2X阶段,L5处于完全自动驾驶阶段。

中国车路协同发展背景——单车智能发展受限
单车智能路线存在实现成本高昂、商业落地缓慢、技术陷入瓶颈等弊端,导致自动驾驶发展停滞,在此情况下车路协同概念异军突起
单车智能存在的问题:
全球自动驾驶发展已数十年时间,但其实现路径仍侧重于单车智能,即通过提升汽车自身的感知、分析、决策能力来实现自动驾驶的路径。但从技术角度来看,弱人工智能阶段的自动驾驶对复杂多变的道路交通、生命体意识行为的判断仍较为低效和困难。因此从2018年开始,全球单车智能自动驾驶实现路径的发展陷入停滞,L3-L4级别的高等级自动驾驶汽车的推出时间屡遭推迟。单车智能路线存在实现成本高昂、商业落地缓慢、技术陷入瓶颈等问题,因而L4以上的自动驾驶无法仅凭单车智能实现,还需要与道路智能、网络智能、法律法规、安全保证以及社会接纳度等因素相结合:
1. 实现成本高昂:单车智能自动驾驶路线需在车辆上安装多个(20+)智能传感器,而智能传感器价格高昂。根据阿里数据,2018年自动驾驶汽车单车平均成本可达20万美元;
2. 商业落地缓慢:法律的不完善以及驾驶员在手动驾驶和自动驾驶之间切换的安全问题,使L3及以上高等级自动驾驶商业化落地受阻;
3. 技术陷入瓶颈:现有智能传感器技术暂时无法获取远离自身(多数雷达传感器的有效感知距离仅为百米级别)或被遮挡(由于视角和高度限制,车载传感器存在盲区)的环境信息,并且难以保证汽车在恶劣环境下能够维持正常的感知能力,汽车自动驾驶时的安全难以得到保证。
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根据在毫米波雷达行业top3企业工作12年的专家表示,单车智能化路线只关注人与车、车与车之间的互动,而忽视道路影响因素,无法覆盖复杂驾驶场景,完全依靠单车智能实现完全自动驾驶难度大。而车路协同将“人-车-路”看作一个整体,从单车智能向外部环境探索,可有效补充单车智能的信息盲点,加速反应效率,并通过减少汽车装载传感器数量将自动驾驶汽车单车费用降低30%,从而大幅降低智能网联汽车门槛,是性价比最高的高等级自动驾驶实现路径。

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