（レポート制作者/執筆者：国金証券、翟偉）

レポートの概要

産業チェーンと市場空間：中国の自動運転は現在、L2からL3への変革段階にあります。2025年にはL2.5自動運転車の普及率が50％に達し、2030年にはL2.5とL4自動運転車の普及率がそれぞれ70％と18％に達すると予測されています。産業チェーンの観点から見ると、上流（認知層、伝達層、意思決定層、実行層）と中流プラットフォーム層のみの新規市場空間は、2025年までに3,088億元、2030年までに7,020億元に達し、10年間の複合成長率は27％となる。

発展の道筋と中心的参加者：技術の道筋から見ると、欧州と米国は道路標準化の優位性と自動運転技術の成熟度を踏まえ、自動運転技術の道筋において主に単独車両知能化に重点を置いている。中国は単独車両知能化技術の追い上げを基礎に、制度、政策、環境、5G技術などの優位性を生かして車路協調の発展に注力し、車路プロトコルと単独車両知能化を組み合わせ、追い越し車線での追い越しを実現することが期待されている。産業発展の観点から見ると、自動運転の参加者は主に、伝統的な自動車会社、インターネット大手、そして新しい自動車製造勢力の3つのタイプのプレーヤーで構成されています。道の選択において、伝統的な自動車会社は量産と安全性を考慮しながら技術のキャッチアップを加速し、段階的な開発経路を採用してL1からL2以上へと徐々に移行しています。現在は主にL2.5段階にありますが、インターネットメーカーと新車メーカーはソフトウェア、アルゴリズム、コンピューティングパワーの優位性を利用して、L1/L2などの低レベル段階をスキップし、L4/L5自動運転を目標に一気に開発を進めることを選択しています。現在、一部のL4レベルは特定のシナリオで商用車分野で初めて実装されており、乗用車分野では追い上げが加速しています。さらに、Tie1などのメーカーやOEMも運転支援レベルから自動運転市場に参入しています。

中核的な原動力:自動運転産業の発展を推進する主な原動力は次の 4 つの側面にあると考えています。

1) 産業政策は引き続き強化されています。2020年11月、中国汽車工業総公司は我が国のインテリジェントコネクテッドカーに関する最新の技術ロードマップを発表し、2025年/2030年までに我が国のL2/L3普及率が50%/70%になると明言しました。

2）5G技術がC-V2Xの発展を加速：自動車のインターネットは5Gアプリケーションの典型的なシナリオです。現在、わが国は70万以上の5G基地局を構築しており、世界の70％以上を占めています。5Gの低遅延と高い信頼性は、自動車のインターネットと自動運転の研究開発を加速することができます。同時に、C-V2X技術標準ルートは、自動運転の将来の発展のための通信ルート標準となっています。わが国はC-V2Xにおいて強力な先行者利益を持っています。

3) BATHなどのインターネット大手が市場に参入し、自動運転技術の開発と商業化を加速させている。

4) テスラの圧力：テスラの現在の時価総額は8,000億ドルを超え、まさに自動車業界の巨人です。同社のOTA技術、インテリジェントコンピューティングプラットフォーム、ソフトウェア定義の自動車ビジネスモデルは、アップルの携帯電話が従来の携帯電話業界に破壊的影響を与えたように、自動車分野に革命をもたらしました。テスラのナマズ効果は、自動運転業界の進歩を加速させるでしょう。

コンピュータ分野のサブセクターにおける機会：市場規模の観点から、25年/30年後には、自動運転意思決定層（自動運転AIチップ、高精度地図）が1138億元/2236億元、知覚層（ライダー）が125億元/845億元、プラットフォーム層（スマートコックピット）が810億元/1866億元に達すると予測しています。成長率で見ると、スマートコックピットの成長率が最も高くなっています（10年間の複合成長率は32％）。産業チェーンの上流から下流まで、各リンクにおいて技術障壁、価格決定力、産業相乗効果の高いサブセクターを選別することに重点を置き、上流知覚層ではライダー、意思決定層ではオペレーティングシステム、自動運転加速チップ、高精度マップ、中流プラットフォーム層ではスマートコックピットを推奨することが推奨される。

1. 自動運転産業チェーン全体の増加スペースは7000億元を超える

自動運転産業チェーン：上流の認識、伝達、意思決定および実行層、中流のプラットフォーム層、下流の完成した車両およびサービス。

自動運転車の機能の実現には、自動車メーカー、部品サプライヤー、車載コンピューティングプラットフォーム開発者、旅行サービスプロバイダーなど、複数の関係者の参加が必要であり、そのため、自動運転車の産業チェーンは比較的長いものとなっています。具体的には、上流には認識層、伝送層、意思決定層、実行層が含まれ、中流はプラットフォーム層で、統合スマートコックピットプラットフォーム、自動運転ソリューション、従来の車両インターネットTSPプラットフォームが含まれます。下流は主に自動車メーカーとサードパーティのサービス向けです。

このうち、上流認識層には車載カメラ、レーダーシステム、高精度地図、高精度測位、ナビゲーションシステム、路側設備などが含まれ、伝送層は主に通信設備と通信サービスを含む通信設備とサービスに基づいて自動運転のための信号伝送を提供し、意思決定層にはコンピューティングプラットフォーム、チップ、オペレーティングシステム、アルゴリズムなどが含まれ、実行層はワイヤー制御、電子駆動/ステアリング/ブレーキ、システム統合などの自動車部品メーカーを含む意思決定コマンドを実行します。 4つのシステムが密接に連携し、車両ネットワーク機能を実現します。

1.1 知覚層：自動運転車の目と耳、市場価値は1900億元増加

知覚層は、外部環境の変化を知覚し、関連情報を取得するために使用されます。主に、インテリジェントハードウェア（センサー、RFID、車載ビジョンシステムなど）、ナビゲーション（GPS、北斗、慣性航法システム）、路側機器などが含まれます。

スマートハードウェアはスマートカーの「目」です。無人運転ハードウェアシステムには、センサー、RFID、車載ビジョンシステムなどが含まれます。車両ネットワークとスマートコネクティビティが将来のトレンドになるにつれて、関連するハードウェア製品の需要も増加しています。 CCIDシンクタンクが発表した「2020年中国自動車電子産業発展の見通し」によると、自動車製造コストに占める自動車電子・デバイスの割合は年々増加している。ハードウェアシステムを通じて環境情報を認識・収集することが、自動運転への第一歩です。

自動運転車の知覚層がもたらす市場の成長は、主にセンサーによるものだと私たちは考えています。現在業界で開発され、応用されている主流の自動運転車センサーは、車載カメラ、超音波レーダー、ミリ波レーダー、ライダーなどです。異なる組み合わせにより、ビジョン主導型（カメラ + ミリ波レーダー + ビジョンチップ）とマルチセンサー融合型（ライダー + ミリ波レーダー + カメラ）の 2 つのパスが形成されます。いずれの道筋であっても、センサーの需要の成長を牽引することになります。センサー市場規模は2025年までに609億元、2030年までに1,901億元に達し、10年間の複合成長率は約30％になると予測しています。

1) センサー：現在、主流の自動運転センサーは主にカメラとレーダーです。

2) RFID（無線周波数識別）は、自動運転の耳です。

3) オンボードビジョンシステムは、画像強化とデータ処理にマシンビジョン技術を使用する、認識層ハードウェアの統合です。車載ビジョンシステムは、主に視覚を活用した運転支援に使用されます。

1.2 伝送層：自動運転は信号伝送を提供し、600億以上の増分空間

伝達層は、人体の伝達神経と同様に、知覚層で得られた環境情報を通信技術に基づいて信号に変換し、意思決定層に伝達します。トランスポート層には、主に通信設備と通信サービスが含まれます。通信設備は主にコンポーネント、情報インタラクション端末などであり、通信サービスは主に自動運転に役立つ2つの無線通信技術であるDSRCとC-V2Xです。

トランスポート層の増分容量は、V2X によってもたらされる通信チップ、通信モジュール、情報インタラクション端末 OBU、RSU、T-BOX によって実現されます。私たちは、自動運転には個々の車両のネットワーク化以上のものが必要だと考えています。自動運転には、必要な道路のインテリジェンス、つまり車両と道路の連携も必要になります。そのため、送信側では、通信チップやモジュールなどの通信部品や、車路情報連携端末の爆発的な増加が見込まれます。自動運転トランスミッション層の価値空間は2025年までに395億元、2030年までに629億元に達し、10年間の複合成長率は18.79%になると予測しています。

1.3 意思決定層：自動運転車の頭脳、増分スペースは2200億元以上

現在、技術面から見ると、ADASシステムの普及と長期的な技術開発により、自動運転認知技術はもはや主なボトルネックではなく、C-V2Xの勝利以来、伝送層の技術ルートは基本的に決まっており、実行層はOEMとTier 1メーカーが優れている分野です。したがって、自動運転技術の実現に向けた本当の限界は意思決定レベルにあると私たちは考えています。意思決定層は、知覚層と伝達層によって反映された情報を使用して、対応するモデルを確立し、適切な制御戦略を策定します。実際の道路状況は複雑であり、さまざまな人がさまざまな道路状況に対してさまざまな解決策を持っているため、意思決定アルゴリズムは、最もまれな道路状況に関する膨大な量のデータと、完全かつ効率的な人工知能テクノロジーをカバーする必要があります。機能の観点から見ると、意思決定層には主にオペレーティングシステム、チップ、アルゴリズム、高精度マップ、クラウドプラットフォームなどのコアコンポーネントが含まれます。

自動運転の意思決定層によってもたらされる増分スペースは、主に自動運転AIチップとそれに対応する高精度マップにあると私たちは考えています。これらはどちらも、L3以上の自動運転車に不可欠な機能要素です。当社の計算によると、自動運転の意思決定のための目に見える増分スペースは、2025年までに1,138億元、2030年までに2,236億元に達し、10年間の複合成長率は23.44%になります。

1) オペレーティングシステム:自動運転の基盤となるサポートを提供します。

2) チップ:自動運転のための計算能力サポートを提供します。

3) アルゴリズムは意思決定レベルの中核競争力です。

4) 高精度地図は、自動運転や道路と車両の連携の基盤となる。

1.4 実行層：自動運転の四肢、増分スペースは388億元

実行制御は「ドライバーの手足」のようなもので、自動運転を真に実現するための基礎となります。実行層は無人運転システムの最下層であり、その中核的な役割は、運転、ブレーキ、ステアリングの制御システムを調整して、意思決定部が計画した軌道に従って車が安定して走行できるようにし、同時に回避、車間維持、追い越しなどの動作を実現することです。自動運転の発展に伴い、人力、真空、油圧を応用したドライバーによる駆動実行層が徐々に電子・電気システムに置き換えられ、機械力を電気信号に置き換えるワイヤー制御技術は自動運転時代に完全に浸透しました。

自動運転実行レイヤーによってもたらされる新たな増分市場は、主にドメイン コントローラーや有線制御実行などの機能デバイスから生まれます。自動運転実行レイヤーの目に見える市場規模は、2025年までに135億元、2030年までに388億元に達し、10年間の複合成長率は30％を超えると予測しています。

電子駆動:成熟しており、従来の駆動に比べて明らかな利点があります。

電子ブレーキ:実行レイヤーの最も重要な部分。

電子ステアリング：電動パワーアシストEPSが主流。

1.5 ミッドストリームプラットフォーム層：自動運転機能の集中ディスパッチを完了し、1,866億元の増分スペース

プラットフォーム層は主に、スマートコックピット、スマートドライビング総合ソリューションなどを含むTSP Internet of Vehiclesプラットフォームメーカーで構成されています。

自動運転プラットフォーム層によってもたらされる増分スペースは、主にスマートコックピットに基づいています。主流のスマートコックピットには、フルLCD計器パネル、車内中央制御画面、HUD、ストリーミングメディアバックミラーの4つの主要モジュールが含まれています。スマートコックピットの市場規模は2025年までに811億元、2030年までに1,866億元に達し、10年間の複合成長率は約30％になると予測しています。

TSP Internet of Vehiclesプラットフォームは、車載情報サービスを提供します。車内に車載情報機器を設置することで、通信ネットワークを利用して、運転ナビゲーション、道路状況情報、運転安全警告、ハンズフリー通話、気象サービス、緊急救助、車両性能テストなど、さまざまな情報サービスを運転手や乗客に提供します。

TSP は、自動車のインターネット産業チェーンにおいて中核的な位置を占めています。 TSPのサービスは、自動車、車両機器メーカー、ネットワーク事業者を頂点に、コンテンツプロバイダーを底辺に、位置情報サービス、GISサービス、ナビゲーション、エンターテイメント、コンサルティング、セキュリティ、SNS、リモートメンテナンスなどの通信サービスを統合しています。その中核価値は主に、下流でユーザーと直接向き合い、ユーザーに直接サービス価値を提供する主体であること、上流でリソース統合の役割を果たしていること、車載機器プロバイダー、ネットワークサービスプロバイダー、情報サービスコンテンツプロバイダーなどを巻き込み、複数の当事者からの情報とリソースを統合して、ユーザーに車載情報サービスを提供することに反映されています。

TSP は、産業チェーンの中で最大の潜在的利益率を持つリンクです。 TSPは産業チェーンの中核的地位として、チェーン全体で最も多くの中核的なビッグデータ資源を保有しており、そのデータは蓄積されており、さまざまなビジネスモデルに展開できます。これは、自動車のインターネット産業チェーンにおける最大の潜在的収益空間とのつながりです。 TSP の収益モデルは、自動車所有者を相手にする場合、TSP はオンライン サービスを利用してサービス料を獲得し、B2C で利益を上げます。顧客数とインタラクション データが一定量に達すると、広告主、保険会社、物流会社、レンタカー会社などと一連のビジネス モデルを模索し、B2B ビジネスを拡大します。

現在、TSPは自動車メーカーの優位性度に応じて、大きく3つのモデルに分けられます。

モデル 1:自動車会社が独自の TSP を設立します。

モデル 2:自動車メーカーはサードパーティのサプライヤーと協力して TSP を確立します。

モデル 3:サードパーティのサプライヤーが独立した TSP を提供します。

スマートコックピットは、自動車会社がインテリジェントかつハイエンドになるための厳しい要求であり、将来のスマートコネクテッドカーの主要コンポーネントの1つでもあります。コックピットドメインコントローラー（DCU）を中核とし、LCD計器パネル、中央制御画面、ストリーミングメディアバックミラー、ヘッドアップディスプレイシステムなどの複数の画面の統合を推進し、音声制御やジェスチャー操作など、よりインテリジェントなインタラクション方法を実現します。車両全体のアーキテクチャの観点から見ると、コックピットドメインコントローラ（DCU）は、従来のコックピット電子部品をリンクし、インテリジェントアシスト運転ADASシステムと車両ネットワーキングV2Xシステムをさらに統合することで、スマートカーが自律運転、車内コネクティビティ、インフォテインメントなどの機能をさらに最適化および統合できるようにします。完全なソリューションは、スマートカーが交通手段からモバイル生活空間へと徐々に変化するのに役立ちます。

スマートコックピットの産業チェーンは、ハードウェアとソフトウェアの 2 つの部分に分かれています。ハードウェアには、従来の中央制御と計器パネルに加え、新たにヘッドアップディスプレイ（HUD）、後部座席ディスプレイ、その他のHMIマルチスクリーンが含まれます。ソフトウェアには、ジェスチャー言語などのインタラクティブ技術の追加により、基礎となる組み込みオペレーティングシステム、ソフトウェアサービス、ADASシステム、その他のアプリケーションが含まれます。基礎となるソフトウェアとハ​​ードウェアの技術は、製品のさまざまなニーズに応じてさまざまなインテリジェント コンポーネントに適用されます。さまざまなインテリジェント コンポーネントがコックピットに統合されて完全なソリューションが形成され、それが車両全体に反映され、車両全体が車の所有者に販売されます。同時に、インフラストラクチャはプロセス全体に参加し、各リンクにデータ転送、コンピューティング ストレージなどのサービスを提供します。

スマートコックピット業界は、国境を越えた統合型メッシュ構造に向かう傾向があります。上流の部品企業は後方統合を、下流の自動車メーカーは前方統合を模索し、アルゴリズムとスマートハードウェアを独自に開発しています。同時に、新興のインターネット企業は、伝統的な自動車および部品企業と緊密に連携し、スマートコックピットの総合ソリューションを共同で立ち上げています。自動車メーカーは、自動車の研究開発、生産、サプライチェーンのシステムが成熟していますが、ソフトウェア開発能力が比較的不十分であり、良好なエコシステムが欠けています。新興のインターネット企業は、完全なアプリケーションエコシステムと強力なシステム開発能力を備えていますが、関連する業界経験が不足しており、ハードウェア開発を統合する能力が比較的弱いです。ティア 1 サプライヤーにとって、独自の利点は、システムのカスタマイズ機能と自動車グレードのハードウェア開発における豊富な経験にあります。

アルゴリズム ソフトウェア データがバリュー チェーンの焦点になります。業界におけるインターネットおよびテクノロジー企業の割合が増加しています。これらの企業はアルゴリズム、チップ、ネットワーク接続、エコシステム構築において優位性を持ち、一方、従来の OEM および Tier 1 は従来の自動車生産および製造において豊富な経験を持っています。将来的には、2つの主要な越境モデルが存在する可能性がある。1つは、伝統的な自動車企業と、SAICやアリババなどのTier 1およびインターネット大手との協力である。自動車メーカーは、インテリジェントコックピットのアップグレードを目的として、比較的閉鎖的であった生産データをインターネット企業に一定程度公開する。次に、大手部品メーカーは、コア技術を掌握するために、開発力のあるテクノロジー企業を買収する。長期的には、自動車バリューチェーン全体の焦点は、ハードウェアの生産と製造から、システムやアルゴリズムなどのソフトウェアレベルへと徐々に移行します。コアソフトウェア機能とデータを習得したインターネット企業と、タイムリーに変革を遂げたOEMが、業界を支配するでしょう。国内の自動車開発は海外に比べて遅れているものの、インターネット産業は常に優位に立っており、交通面や環境面でも優位性を持っています。そのため、国内の自動車メーカーやその他のサプライヤーは、インターネットの力を借りて、海外の大手企業に追いつくことが期待されています。

企業形態の観点から見ると、伝統的な国際ブランド、新車メーカー、国内独立ブランドを問わず、いずれもスマートコックピットを積極的に展開しており、過去1、2年で完成品を発売しています。 インタラクション方法の観点から見ると、自然音声認識は、通常の会話ロジックに準拠し、優れたインタラクティブ体験を提供することで、多くのブランドに認められています。新車メーカー、国内独立ブランド、そしてメルセデスベンツ、BMW、アウディはすべて自然音声認識モジュールを搭載しています。オペレーティング システムの観点から見ると、ほとんどの企業は、QNX、Linux、Android の基盤アーキテクチャに基づいて、自社開発または自社所有のサポート オペレーティング システムを持っています。チップに関しては、Qualcomm と Nvidia が依然として高い市場認知度を誇っています。中央コントロール画面と計器盤は、大画面統合が明確に好まれています。フルLCD中央コントロール画面と計器盤は、国内ブランドと新車メーカーに急速に浸透していますが、HUDは主にオプションであり、普及率は比較的低いです。

1.6 OEMおよびサードパーティのサービス

さまざまなレベルの技術研究開発を経て、車両メーカーは最終的に技術統合と生産組み立てを実施し、無人運転製品の最終生産リンクを完成させます。自動車メーカーは主要なテクノロジー企業にアプリケーションおよび実践プラットフォームを提供し、テクノロジー企業は自動車メーカーにソリューションとコンポーネントを直接提供します。完成した車両の一部は消費者に直接販売され、一部はサードパーティのサービスプロバイダー向けのサービス供給車両になります。このようなサービスプロバイダーは一般的にモバイル旅行サービスプロバイダーであり、サービス提供から得られるデータのフィードバックは、自動車メーカーやテクノロジー企業が製品の研究開発を調整するのに役立ちます。一部の自動車メーカーもサードパーティのサービスプロバイダーに転換したり、サードパーティのサービスプロバイダーと緊密な協力関係を築いたりしており、無人運転の産業チェーン全体がエコ化とネットワーク化の傾向を示しています。

自動車メーカーもインテリジェントコネクテッドビークル産業の開発を積極的に進めています。新興自動車メーカー（NIO、Leapmotor、Li Auto、Xpeng、Singularityなど）は後発という利点があり、一般的に伝統的な自動車メーカーよりも研究開発が優れています。テクノロジーに対する感度が高く、一部のスマートコネクテッドテクノロジーが製品のハイライトとなっています。伝統的な自動車メーカー（FAW、GAC、BAIC、Changan、Geely、Cheryなど）は、インテリジェントネットワーキングの分野での発展が比較的遅く、ソフトウェアアルゴリズムなどの分野での開発能力が比較的不十分です。それらのほとんどは、買収や戦略的協力を通じてテクノロジー企業とWin-Winの結果を達成することを選択しています。自動車メーカーの配置により、インテリジェントコネクテッド製品の適応と応用が加速され、関連技術の反復とアップグレードが促進され、無人運転産業、さらにはインテリジェントコネクテッドカー産業の継続的な急速な発展が確保されました。

サードパーティのサービスプロバイダーは主に、将来のモバイル旅行を開発およびテストし、公共および商業交通機関向けのモバイル旅行サービスを提供する企業であり、オンライン配車プラットフォーム、無人タクシー、無人配送車両、シャトルバス、その他のサービスプロバイダー（Uber、Grab、2getthere、Bestmile、Didi Chuxing、Shenzhou Youche、Shouqi Car-hailingなど）が含まれます。運転手の役割を剥奪することで、タクシー配車とレンタカーは将来的に同じ結果になるかもしれない。テクノロジー企業はアルゴリズムに強みを持っているが、業界データは比較的不足している。そのため、業界に深く関わっている旅行会社が​​、自動運転車の次のブレークスルーポイントになる可能性がある。

2. 自動運転技術の道筋の探究

2.1 単独車両知能VS車両と道路の協調：それぞれに利点があり、将来は協調型になる傾向がある

技術的な観点から見ると、現在、無人運転の主流の実装パスは 2 つあります。1 つは、単一車両の認識と効率的なアルゴリズムの意思決定に基づく単一車両インテリジェント モードです。もう 1 つは、道路基地局と車両間の通信とクラウドベースの制御に基づく車路協調モードです。

自転車スマートモードの問題点も避けられません。現在のパフォーマンスから判断すると、単一車両インテリジェンスには多くの弱点があります。1つ目は、マルチセンサーフュージョンの問題と、それに伴うチップパフォーマンスの要件です。無人運転はAIに依存していますが、AIのブラックボックス効果を克服することは困難です。自動運転は110億マイルの道路を検出することが困難です。完全自動運転には何百万もの極端な作業条件があり、ソフトウェア設計の保証と検証が困難です。L3、L4、L5の自動運転は非常に高価で、平均価格は1台あたり約20万ドルで、自家用車分野への参入が困難です。完全自動運転車の実際の運転安全性を保証することは困難です。

車両と道路の連携は、自転車の知能の拡張と拡大です。単一車両インテリジェンスは、車両と道路の連携の基礎です。単一車両インテリジェンスがなければ、インテリジェント ネットワーキングの基本プラットフォームは存在しません。さらに重要なのは、単一車両インテリジェンスにより、路側にインテリジェント デバイスがない場合、通信が中断された場合、またはインテリジェント路側機器が故障した場合に、車両の安全な運転が保証されることです。さらに、車両と道路の連携がカバーできないエリアや極端なシナリオでは、自動アクションを実行するために個々の車両の知能に頼る必要があります。しかし、単一車両インテリジェンスの問題点は無視できないため、車両と道路の連携は単一車両センサーのパフォーマンス拡張を形成し、コンピューティングプラットフォームの計算パワーの圧力を軽減します。これは、高度な自動運転に不可欠です。シナリオベースの観点から見ると、これはケーキの上のアイシングであり、自動車の産業化を加速し、時間と空間の両方の次元でより包括的なカバレッジを実現できます。

車路協調システムの基本技術は4つの部分から成り、その構成によって車載器のインテリジェント化のキー技術、路側のインテリジェント化のキー技術、通信プラットフォームのキー技術、その他のキー技術に分けられる。その中でも、V2Xは車路協調システムの中核となる基本技術である。

インテリジェント車両ユニットは、現在主流のLTE-V2Xと新世代の5G-V2X情報通信技術の助けを借りて、車両間、車両と道路間、車両と歩行者間、車両とクラウド間の包括的な情報相互作用を実現します。産業構造の観点から見ると、車載端末には主に通信チップ、通信モジュール、端末機器、V2Xプロトコル、V2Xアプリケーションソフトウェアが含まれます。車載端末業界全体の構造には、ハードウェア業界とソフトウェア業界の両方の参加者が含まれます。

インテリジェント路側システムは、路車協調システムにインテリジェントデバイスを配置することで路側情報を収集します。インテリジェントセンサーデバイスとインテリジェント車両情報を組み合わせて、危険運転リマインダー、車両違反警告、道路異常リマインダー、道路渋滞分析、交差点、協調ディスパッチなどの機能を提供します。システム全体の動作プロセスは、路側センサーが感知したリアルタイムの道路情報を車両と共有することで、車両が超視覚認識能力を持ち、より包括的な路側環境情報を提供し、情報データを車両と共有し、車両側情報をクラウドに収集して最終適用するというものです。機能分野別に見ると、インテリジェント路側システムは主に、インテリジェントインフラ分野、インテリジェントセンサー分野、通信・コンピューティング分野などから構成されています。インテリジェントインフラ分野には主に、信号機コントローラー、電子看板、北斗差動基地局などの設備要素が含まれます。インテリジェントセンサー分野には主に、車両の状態やリアルタイムの道路状況などを検出できるライダー、高解像度カメラ、ミリ波レーダーなどが含まれ、通信・コンピューティング分野は、データ伝送などをサポートできるLTE/NRモジュールを含む通信パイプラインを指します。同時に、道路交通における緊急事態を解決するために、路側ユニットの一部のリアルタイム情報をエッジ側で計算する必要があります。

通信プラットフォームは、車路連携における接続チャネルとして、主に車両間および車両と道路間のリアルタイム伝送のための情報チャネルの提供を担い、低遅延、高信頼性、高速アクセスのネットワーク環境を通じて、車両側と道路側の間のリアルタイムの情報相互作用を保証します。現在、車両道路コラボレーションのためのより一般的な基礎となる通信技術は、セルラーネットワーク通信技術の進化に基づいたDSRC（専用の短距離通信）とC-V2Xです。 C-V2ⅹは比較的遅く開始されましたが、細胞通信技術に基づいており、強力なモビリティと信頼性を持ち、将来の自律的な運転をサポートできる前方互換性のある5G進化パスを持っています。

クラウドコントロールプラットフォームは、車両道路協力業界の開発において「司令官」の役割を果たしています。クラウド制御プラットフォームには、クラウドコントロールの基本プラットフォームとクラウド制御アプリケーションプラットフォームが含まれます。クラウド制御プラットフォームは、車両の操作、インフラ、交通環境、交通管理などの動的な基本的なデータを提供します。アプリケーションレベルでは、クラウドコントロールプラットフォームの構築により、インテリジェント接続の運転のサービス機能が強化され、交通事故の犠牲者の可能性を減らし、交通渋滞時間を短縮し、交通効率を向上させることができます。現在、クラウドコントロールの基本プラットフォームの物理アーキテクチャを通じて、車両エッジクラウド地域のクラウド中央クラウドの4レベルのサポートシステムが基本的に形成されています。

車両道路のコラボレーションの利点：安全性、効率、低コスト、およびより速い実装。

車両の協力システムも課題に直面しています。車両、道路、クラウドの統合された操作には、融合の認識であろうと共同の意思決定であろうと、車両と道路の間の効果的なコラボレーションを達成することは困難ですビッグデータマイニング、コンピューティングなどをエンドに効果的に提供します。

2.2中国の無人道は、車両の協力と組み合わせた単一車両の知能に基づいています

「シングル車両インテリジェンス」か「車両道路コラボレーション」であるかについて、多くの研究と議論がありました。 「シングルビークルインテリジェンス」は、車両独自の自律運転能力に焦点を当てる傾向があります。これは、正確かつタイムリーな知覚、意思決定、および制御を行うことができます。

シングル車両のインテリジェンスと車両道路のコラボレーションには、それぞれ独自の利点と短所があり、理想的にはお互いを補完することができます。単一車両のインテリジェンスは、車両の道路ネットワークに抜け穴が現れるときなど、極端な状況で安全な運転を保証できますが、車両のロードコラボレーションは、シグナルソースの伝送、見通しの向かい通信、複数の検出の観点など、単一の車両が達成できないシナリオを実現できます。理想的な条件下では、単一車両のインテリジェンスと車両道路のコラボレーションは、互いの長所と短所を補完することができ、したがって、最高の無人の運転状態を達成します。

私の国は基本的に、車両の協力と単一車両インテリジェンスを組み合わせるという開発パスを明らかにしました。自治運転は、私の国と米国の間には、私の国の施設と施設のために、私の国と米国の間に大きなギャップがあります。

車両道路のコラボレーションと自転車インテリジェンスの組み合わせの開発に関しては、私の国にはその国の条件に基づいて自然な利点があります。強力な調整とインフラストラクチャの機能により、研究開発のブレークスルーと新しいテクノロジーの実装がより実現可能になります。 個々の自転車のハイエンドテクノロジーに焦点を当てるか、インフラストラクチャの全体的な調整に焦点を当てているかどうかにかかわらず、私の国は、研究開発からテストまで、プロセス全体にわたって健全な規制の確立までの現地変革までの詳細なサポートを提供する能力を持っています。

2.3インクリメンタルとリープフログ：従来の自動車会社は段階的に発展していますが、インターネットと新しい自動車製造部隊は跳躍しています

自律運転産業の景観は徐々に安定しています。現在、自動運転とインテリジェントな相互接続は、自動車産業の開発方向であり、一部のインターネット大手がドライバーレスドライビングの分野に入っています。 Gartnerの2019年の新興技術成熟曲線によると、L5自律運転は期待の膨らんだ期間にあり、L4自律運転は幻滅の期間にあります。商用車のL3およびL4の自動運転は、鉱業、港、物流、その他のエリアに実装されていますが、乗用車の自動運転は、主に従来の自動車会社のL2+およびL3の大量生産モデルと特定のシナリオでの自律運転に集中しています。現在、ドライバーレステクノロジーは徐々に成熟しており、2020年には新たなテクノロジーの成熟曲線のリストから削除されています。

技術開発経路の観点から見ると、自律運転の開発経路は、主に段階的、跳躍、シナリオ固有の3つのタイプに分けることができます。段階的なアプローチは主に従来の自動車会社に基づいており、LeapFrogアプローチは主にインターネットと新しい車の製造部隊に基づいており、特定のシナリオアプローチは主に商用車に基づいています。

3.複数の要因自律運転産業の発展を促進する

3.1産業政策駆動

政府は、安全監督や標準的な設定から戦略的開発まで、車両インターネットに関するポリシーを引き続き導入しています。 2017年4月、産業情報技術省、国家開発改革委員会、および科学技術省は、「自動車産業の中期および長期開発計画」を共同で発行しました。 2018年、産業情報技術省は「車両のインターネットとインターネットコネクテッド車両産業開発アクションプラン」を策定し、2020年までに車両のインターネットユーザー浸透率は30％以上に達すると指摘しています。 2019年、国務評議会は、インテリジェントコネクテッド車（スマートカー、自動運転、および車両路上コラボレーション）の研究開発を強化して、独立した制御可能な完全な産業チェーンを形成するための「強力な輸送国を構築するための概要」を発行しました。 2020年2月の時点で、11の省庁と委員会が「インテリジェント車両の革新と開発戦略」を共同で発行しました。つまり、車両のインターネット業界は私の国の迅速な開発の大きな機会を導きます。

自律運転の分野における産業政策は着実に進んでいます。 2015年から2020年にかけて、政府は多くの関連するポリシーを発行し、焦点がスマートコネクテッド車両から自動運転車にシフトしました。 2020年の初めに、国は「インテリジェント車両の革新と開発戦略」と「自動車運転自動化のグレーディング」という2つの計画を連続して発行し、自律運転の戦略的位置と将来の開発方向をさらに明確にしました。

2025年までに、中国のPAおよびCAレベルのインテリジェント接続車両の販売量は、総車両販売量の50％以上を占めると推定されています。C -V2Xターミナルの新しい自動車アセンブリ率は50％に達し、2030年には浸透率が70％になり、さまざまな種類の接続された高度に自動化された運転車が2035年に広く運用されています。 2020年11月11日、中国のインテリジェントコネクテッド車両産業イノベーションアライアンスは、「インテリジェントコネクテッドビークルテクノロジーロードマップ2.0」をリリースし、PAおよびCAレベルのインテリジェント接続車両の浸透率が増加し続け、2025年には50％に達し、2030年には70％を超えています。 C-V2X端子の新しい車の設置率は2025年に50％に達し、2030年に基本的に普及します。ネットワーク化された共同認識、共同意思決定、および制御機能が継続的に適用され、車両は他の交通参加者と相互接続されます。高度に自動化された運転車両は、最初に特定のシナリオと2025年に限られたエリアで商業化され、その動作範囲は引き続き拡大します。

3.2 LTE-V2Xから5G-V2Xまで、車両のインターネットが実装段階に入りました

5Gの建設は期待を超え、インターネットの車両や自律運転などの業界アプリケーションが加速されました

R16標準フローズンにより、5Gは「使用可能」から「使いやすい」にアップグレードされます。 2020年7月、国際標準組織3GPPは、5G R16規格が正式に凍結され、5G標準の最初の進化バージョンの完成をマークすることを発表しました。 R15バージョンと比較して、R16標準は5Gの機能を強化し、5Gテクノロジーをさまざまな産業に普及させ、新しいデジタル生態産業を生み出し、ネットワーク能力の拡大、潜在的なタッピング、運用コストの削減を改善し、5G Ultraリリース低下通信（URLLC）のパフォーマンスを向上させます。 R16規格の立ち上げにより、垂直産業における5Gの需要と消費者市場での補助金の実施が加速されます。

5Gベースステーションの建設は期待を上回っており、インターネットや自律運転などの業界アプリケーションがより迅速に実装されると予想されます。 2020年8月14日、産業情報省の副大臣は、私の国の5G基地局の建設の進捗状況が6月末に、400,000以上の5G基地ステーションを蓄積していると述べました。 Smart Medical Care、仮想エンタープライズプライベートネットワーク、スマートグリッド、車両道路の協力的な車両ネットワークを含み、5G業界アプリケーションの実装をさらに促進します。 3つの主要なオペレーターからのデータは、今年6月末に、3つの基本的な通信会社が合計で1106億の携帯電話のターミナルユーザーを開発し、その中で前年比で32.7％増加したことが示されました。 5Gの高い信頼性、低レイテンシー、および大きな帯域幅は、車両、車両、道路、車両や人々の間のリアルタイム通信を実現し、インターネットネットワーキングを促進し、車両のインターネットのより多くのアプリケーションシナリオを豊かにします。

C-V2Xテクノロジーはスムーズに進化し、車両のインターネットと自律運転産業の開発が高速車線に入りました。

C-V2Xは、5G-V2Xステージに向かう進化を加速しており、車両ネットワーキングと自律運転の開発が高速車線に入りました。 C-V2Xの標準化は、LTE-V2X（4Gに基づく）、LTE-EV2X（4.5Gに基づく）、5G-V2X（5Gテクノロジーに基づく）の3つの段階に分けることができます。その中で、LTEV2Xをサポートする3GPP R14バージョン標準は、2017年に正式にリリースされました。ただし、4.5gベースのLTE-V2Xは、車両のインターネットが必要とする低レイテンシ、高い信頼性などの要件を完全に満たすことができないため、車両のインターネット産業は幅広い見通しにもかかわらずゆっくりと発展しました。 R16標準の最終化により、5Gテクノロジーの超低レイテンシ、幅広い接続、および高い信頼性の機能が徐々に現れ、車両のインターネットでのデータ収集と処理の適時の要件を満たし、5G-V2Xの迅速な開発ステージに入ることが期待されるLTE-V2X標準の進化を促進します。

V2Xは、単一車両のインテリジェントテクノロジーの難しさを軽減し、自律運転の研究開発コストを削減できます。 V2Xには、高度な自律運転に6つの要素があります。オンボードユニット（OBU）、道路テストインテリジェントインフラストラクチャ、道路テストユニット（RSU）、道路テストエッジコンピューティングユニット、道路テスト情報プロンプトユニット、クラウド制御管理サービスプラットフォーム。シングル車両のインテリジェンスと比較して、V2Xは道端とクラウドの展開を追加します。これにより、単一車両のインテリジェンス技術の難しさを効果的に軽減できます。 Baiduのデータは、V2X車両道路協同組合システムが自律運転のR＆Dコストを30％削減し、買収の数を62％削減し、中国での自律運転を2〜3年間実装するのにかかる時間を短縮すると予想されることを示しています。

一部のV2Xベースの自律運転シナリオが最初に使用されます。 2019年、中国情報通信技術アカデミーは、C-V2Xによってサポートされる車両のインターネットアプリケーションを、技術的特性（サンプルから大量生産までの技術的な難しさ）とアプリケーションの成熟度（産業鎖、アプリケーション、管理システム、商業モデルなど）に基づいて4つの象限に分割しました。その中で、L5の自律運転、車両道路の小隊、閉鎖環境の自律運転、および駐車場の自律駐車場は、C-V2Xによってサポートされる高レベルの自律運転シナリオです。技術的特性の観点から、閉鎖環境自動運転=車両の形成運転<自律駐車車両のフォーメーション運転>駐車場の自動駐車場> L5レベルの自律運転。全体として、閉鎖環境の自律運転が最初に使用され、その後に車両のフォーメーション運転と駐車場の自動駐車場、そして最後にL5レベルの自律運転が続くことが予想されます。

中国は、C-V2Xの分野で強い技術的強さを持っています。中国通信協会が発表した「自動車のインターネットの知的財産に関するホワイトペーパー」によると、2019年9月現在の車両インターネットの特許出願の総数は114,587であり、米国は30％を占め、中国は25％を占め、2位にランク付けされています。ただし、主要なC-V2X車両通信技術の特許の観点からは、中国の特許出願ボリュームは52％を占めており、C-V2Xフィールドで最大の特許オリジナルの国とターゲット国となっています。

2020年5月、中国のインテリジェントコネクテッド車両産業イノベーションアライアンスは、「自動運転を実現するための作業レポートとポリシー」をリリースしました。報告書は、今後3〜5年で、私の国の自律的な運転分野の開発は、既存のドライバーとしての自律運転によって徐々に共有され、モバイル旅行サービスが新しい付加価値を生み出すことを指摘しています。 2025年までに、自動運転は、限られたスペースと車固有の道路（高速道路、自動車固有の通路など）のドライバーに完全に置き換えられるため、2026年以降はハイブリッドスペース（リビングエリアの道路など）のみの監視のみがあります。

3.3バスサポートなどのインターネット大手

Baiduは、携帯電話カーコンピューターの相互接続から車両ネットワークエコシステムに移行しました。車両のインターネットにおけるBaiduのルートは、携帯電話カーコンピューター相互接続ソリューション（Carnet+Carlifeなどが2014年から2015年に発売されました） - 2015年9月に、Carに取り付けられたOS-Xiaodu Car-Mounted 2020。 Baiduの自動車インターネットエコシステムには、カーライフ携帯電話の投影、MyCar車両のプライベートクラウド、Codriver Intelligent Voice Co-Pilot、CarGuard Car Guardなど、4つの主要なOEMソリューションが含まれています。 2018年、Baiduの車内OS -Xiaodu OSがリリースされました。 2019年、Du Xiaojingはリリースされ、オペレーターのパンロットスマートターミナルレイアウト機能を強化しました。 Apollo Smart Car Cloudも同じ年にリリースされ、自動車会社が車の体験を改善することに加えて、自動車の完全なライフサイクル効率を達成するのを支援しました。 Apollo Ecological ConferenceでリリースされたXiaodu Car 2020は、Xiaodu OSから開発され、スマートキャビン、携帯電話の画面投影、リアインストールされたソフトウェアおよびハードウェア機器を統合することにより、さまざまな形式のサービスを統合するオープンエコシステムです。現在、Baidu Automobile Networkは、Mercedes-Benz、BMW、Ford、BYD、Fall Wall、Hyundai、Geely、Kia、Venucia、Xingtuなどの多くの自動車企業と協力しています。 2019年4月3日、フォード中国は、インターネットのフィールドでバイドゥとの最初の協力プロジェクトを公式にリリースしました - インフォテインメントシステム同期Zhixing。 2021年1月11日、バイドゥは車の建設を正式に発表しました。

2020年3月の時点で、Baidu Apolloには世界に36,000人の開発者、177の生態系パートナー、560,000のオープンソースコード、1,237のスマートドライビング特許があります。自律運転の道路試験に関しては、アポロには150を超える道路試験免許があり、北京、長月、カンツー、ウハン、チョンキン、天角、ba延、Xiong'anなどの多くの都市で道路試験を実施しており、300万キロメートル以上のテストのマイレージを使用しています。さらに、Baidu Apolloのインテリジェントな輸送マップも拡大しており、中国のインテリジェントな輸送の開発と建設の重要な焦点となっています。アポロは、チャンシャ、バオード、チョンキン、インキュアン、シャオキシ、deqing、Zhuzhou、およびその他の都市とのChangsha、Baoding、Cangzhou、Chongqing、Yinchuan、および地元の地域がインテリジェントな輸送とスマートな都市の建設を完了するのを防ぐために、車両の協力とインテリジェントな情報管理に協力してきました。

Alibabaは、中国で最初のインターネットメーカーであり、自動車のインターネットに参加しており、そのコア製品はAliosオペレーティングシステムです。 2014年7月、AlibabaとSAIC Groupは戦略的協力契約に正式に署名し、同じ年にMAPメーカーGaodeを買収しました。 2015年には、Zebra Networkを確立するためにSAICと10億元投資しました。SebraNetworkは、Yunosに基づく最初のモデルを開始しました。 2017年、アリオスはゼブラネットワークとシェンロング自動車を手に入れて、同年に最初のジョイントブランドのスマートカーを立ち上げました。 2018年、アリババと交通省ハイウェイアカデミー、ステートグリッド、中国ユニコム、FAWグループ、SAIC Roewe、Ford Automobile、Shenlong Automobile、Datang Telecom Groupなどは、「Smart Expressway」を共同で実施するための「2038 Super Alliance」を設立しました。 2019年12月、AlibabaはFAWとの戦略的協力契約に署名したことを発表し、両当事者は、Zebra Intelligent Travelシステムに基づいて、将来のために次世代のインテリジェント接続車両を構築します。 2020年4月、Zebra NetworkはZebra Smart Venusシステムを立ち上げました。

2018年4月、Alibabaは自律運転技術のレイアウトを正式に発表し、AI研究所のチーフサイエンティストであるWang Gangによる研究作業を行うチームを導きました。 Alibabaは、車両のコラボレーションと自転車インテリジェンスを通じて自律的な運転を実現するのに役立ちます。自転車のインテリジェンスには、主にアルゴリズム、ハードウェア、システムアーキテクチャの3つの側面が含まれています。在高精度地图和精准位置服务上，阿里有高德地图和千寻位置做支撑；在算力算法等前沿技术上，阿里不仅有达摩院，还有专注于研发芯片的平头哥，这两大平台为阿里聚集了一大批高端人才，这势必也将为其自动驾驶发展增加推动力。

Tencentは、「4つの水平と2つの垂直と1つの中間およびプラットフォーム」の生態学的車両ネットワークを構築しました。 Tencentは、技術的および交通の利点に依存して、比較的遅れて自動車のインターネットに入りましたが、多くのメーカーとチャネルとすぐに参加して、車両ネットワークのエコシステムを構築するための人材店や工場の包括的なレイアウトを開発しました。 2015年9月、Tencentは車両Alliance Open Platformを正式に立ち上げ、Vehicle Alliance ROM、Vehicle Alliance App、および「MyCar」サービスのトリプル製品システムを構築しました。 2017年、Tencent Car Connectプラットフォームは、「AI in Car」システムをリリースしました。Tencentは、新しいTai Automotive Intelligent Systemをリリースしました。車両内Wechatは2019年5月にリリースされ、車両内システムと統合して相互作用を実現しました。 2020年1月、TencentはTAI 3.0 Ecological Internet Internet of Vehicles Solutionをリリースし、OSとクラウド全体に軽量の自動車アプリケーション開発フレームワークを形成し、300万件でアプリケーションサービスの開発を実施できます。

ビッグデータとクラウドコンピューティングの利点により、Tencentは自律運転の分野でのテクノロジーの研究開発を加速します。 2016年9月、テンセントは、高精度マップ、環境認識、統合ポジショニング、意思決定制御などの分野で技術研究開発を実施するための自律運転研究所を設立し、車両のインターネットの分野で車両ネットワークのためのオープンプラットフォームを構築しました。 2018年11月、TencentはL3およびL4の自動運転車をリリースしました。 2019年7月、TencentとBMW Chinaは、業界初の自律運転開発クラウドプロジェクトと協力しました。 Tencent Auto Cloud Center、Highrecision Maps、および自律運転チームは、IAAS、PAA、SaaSなどの自律的な運転研究開発専用のビッグデータストレージとビッグデータクラウドコンピューティングサービスの完全なセットを提供し、自動データストレージとビッグデータクラウドコンピューティングサービスを共同で開始しました。 2020年6月24日、Tencentの新世代の自動運転仮想シミュレーションプラットフォームTAD SIM 2.0が公式に発表されました。同時に、Tencent Tad Simは、さまざまな機関や国内の自動車会社と協力して、自律運転の研究開発を加速するために、高精度マップとシミュレーションシミュレーション技術に基づいて仮想と実際のシミュレーションテストを組み合わせたシミュレーションテストを促進しています。

Huaweiは、5Gの自動車エコシステムの構築に取り組んでいます。 2019年5月、HuaweiはSmart Car Solution BUを設立し、ICT分野の設計、テクノロジー、エクスペリエンス機能を業界の期待と組み合わせ、業界のテクノロジー/スケールシステムエフェクトにフルプレーを提供し、スマートカークラウド、スマートコックピット、スマート電気、スマートドライビング、​​インテリジェントネットワークなどの5つの主要なソリューションを構築することを目指しています。 2020年1月、Huawei Octopus Autonomous Driving Cloud ServiceがXiangjiang New Districtで開始されました。 2020年3月、Huaweiの自動運転オペレーティングシステムは、安全分野で最高レベルの機能安全性認証を取得しました（ISO 26262 ASIL D）。 2020年5月、Huaweiは、FAW Group、Changan Automobile、Dongfeng Group、SAIC Group、SAIC Assenger Car、SAIC、GACグループ、BAICグループ、BYD、Chery Holdings、Jac Automobile、Yutong、CialisなどのAccis ecked ecked ecked ecked自動車産業における5Gテクノロジーの商業化を強化し、消費者に敏感な5G自動車を共同で作成します。 2020年7月12日に、Huawei 5Gテクノロジーを装備した世界初の大量生産車がリリースされ、Huawei HiCarが正式に発売されました。現在、HICARには30を超える生態学的パートナーと120を超える協同モデルがあります。

3.4テスラのバックファイア

インテリジェントな変革のリーダーは、自動車会社のブルズアイになりました。テスラは、2020年12月の時点で、世界で最も価値のある自動車会社になりました。従来の自動車製造とは異なり、テスラは集中化された電子および電気アーキテクチャを採用しています。つまり、基礎となるオペレーティングシステムの独立した研究開発を通じて、中央プロセッサを使用して異なるドメインプロセッサとECUを均一に管理しています。 BoschのEEAの定義によると、フォルクスワーゲンなどの従来の自動車会社は、「モジュール化」から「統合」までの移行段階にあり、テスラは「自動車に囲まれた中央コンピューター」になりました。インテリジェントな運転の解決策から判断すると、テスラは自己開発の会社になり、カメラをコアとしてカメラで模倣するインテリジェントな運転ソリューションをリードしています。

OTAをスマートカーに適用し、ソフトウェアの方向をリードします。 OTAとは、リコールコストを削減し、セキュリティニーズに迅速に対応し、ユーザーエクスペリエンスの向上の利点がある、オーバーザエアダウンロードテクノロジーを指します。従来の自動車システムは基本的に更新要件を考慮していませんが、Tesla Smart Carは2012年には、車両の完全なモジュールのOTAアップグレードを提案しました。同時に、従来の車は主に車両や部品などのハードウェア販売に依存して利益を得ますが、テスラはハードウェア販売 +ソフトウェアサービスで構成され、顧客の粘着性を改善します。 TeslaがOTAを立ち上げた後、従来の自動車会社も技術研究開発を強化しましたが、現在、OTAを真に実現できる自動車会社はほとんどなく、「Pseudo-otas」です。以前は、フォルクスワーゲンには10,000 ID.3プラグインOTAがあり、それぞれが7時間更新され、BYDはストアにのみアップグレードできました。 Loup VenturesのOTAトランスクリプトでは、Teslaは意味のあるソフトウェアの更新を提供するために、3〜5年間業界をリードしています。

インテリジェントな運転コンピューティングプラットフォームの分野のリーダー。テスラは現在、インテリジェントな運転コンピューティングプラットフォームのリーダーであり、以前のR＆D強度は基本的に10％を超えており、従来の自動車会社の平均レベルをはるかに上回っています。自己開発のFSDチップに基づいて開発されたHW3.0は、2019年に最初に実装および大量生産され、集中 +ゾーンコントローラーのハードウェアで構築されました。 HW2.5と比較して、毎秒送信されるフレームの数は21倍であり、コンピューティングパワーは12倍に増加します。 Teslaの自己開発FSDチップには、最大72トップの単一のコンピューティングパワーがあります。これは、NVIDIA、Huawei、Intelなど、競合他社と比較して最も強力なコンピューティングパワーです。

累積運転体験は傑出しており、ユーザーエクスペリエンスは優れています。最新の公式公開データによると、2020年4月の時点で、道路上のテスラの累積走行距離は48億キロメートルに達しました。 Google Waymoは2019年10月の時点で2位でした。 Teslaモデル3 HW3.0/BMW X5/NIO ES6/理想的なものの実際の操作結果に基づいて、ガレージNo. 42で開示されたデータに基づいて、実際の自動支援運転評価システムを確立するという観点から、Tesla Model 3 HW3.0 Intelligentの包括的なスコアは37.6ポイントに到達しましたIO ES6。

自動車会社向けの革新的なビジネスモデルを作成します。在传统汽车销售环节越来越难以有利可图的情况下，特斯拉首先建立直销网络打破传统经销商的阻碍，然后通过软件服务赚取超额利润：例如9.9 美元/月Premium Connectivity 流量服务，服务包括流媒体、车况查询、浏览器使用等。此外，特斯拉推出驾驶系统性能加速升级包，为Model 3 双电机版本提供加速服务，更新后0-60mph 加速时间可从4.4 秒降低为3.9 秒，升级费用2000 美元。自动驾驶系统目前还是销售软件为主，而特斯拉将会在2021 年初推出FSD 的按月付费软件套装，类似现在很多软件的订阅机制，这无疑降低了用户付费门槛，能够获取更高收益。特斯拉的类SaaS 模式引发竞争对手效仿和资本市场热捧， 目前车载娱乐系统的繁荣很大程度上也是由于特斯拉的“倒逼”。

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四、计算机相关细分赛道：智能座舱、车载操作系统、高精度地图

4.1 智能座舱与智能驾驶：前装市场是关键

智能座舱成为汽车智能化发展重点。智能座舱功能落地不仅需要整合多个屏幕显示（中控、仪表、抬头等），还需要整合驾驶员监控、车联网、娱乐系统及部分辅助驾驶功能。但由于暂时不涉及底盘控制，落地过程牵涉的安全压力及监管压力较小，整体技术实现难度较低；此外，作为内饰的一部分，无论是整合多屏的设计还是视觉、语音智能化交互技术的结合， 都易被用户感知，差异化功能易于实现，主机厂可以迅速提高产品竞争力。因此，近期座舱智能化成为汽车智能化发展核心。

座舱智能终端属性不断强化，智能驾驶功能成为必然，进入前装前装产业链是关键。伴随智能化需求的增加，座舱电子和智能驾驶功能的融合变得更加强烈，随着主动安全和辅助驾驶新技术的突破和快速应用，智能座舱的核心竞争力逐渐向智能驾驶转移。据统计汽车之家上所有在售车型，其中205 个车系780 款在售车型（选配+标配）配置了HUD。前瞻研究院数据显示ADAS 系统在国内整体渗透率在6%左右，其中盲点监测渗透率最高，达12.1%，随着用户对驾驶便捷和安全性要求的提升，以及电子元器件成本的降低，ADAS 系统会逐步向中低端市场渗透，未来ADAS 系统市场具有较大的潜力；同时，ADAS 渗透率的提升将使更多HUD 能够显示智能辅助驾驶信息，AR 增强现实技术显著提升HUD 显示效果，二者帮助提升了HUD 使用体验，助力HUD 渗透率提升。

4.2 操作系统：中科创达为汽车操作系统领域龙头

全球领先的智能操作系统产品和技术提供商。中科创达成立于2008 年， 2015 年8 月上市，致力于提供卓越的智能终端操作系统平台技术及解决方案，助力并加速智能手机、智能物联网、智能汽车等领域的产品化与技术创新。公司业务模式根据为客户提供的产品和服务类型的差异，主要分为软件开发、技术服务、软件许可和商品销售四种。在2019 年总营业收入中，中科创达技术服务占比43.13%，软件开发占比30.20%，商品销售占比18.22%，软件许可占比8.45%。公司核心技术涵盖通信协议栈、深度学习、图形图像算法、操作系统优化和安全技术等多个方面。

软件定义汽车。随着“新四化”(电动化、网联化、智能化、共享化)的逐步推进，软件在汽车产品开发过程中起到的作用日益凸显。“软件定义汽车”正逐步被业界认可，其核心思想是，决定未来汽车的是以人工智能为核心的软件技术，而不再是汽车的硬件水平。

软件占比提升，软硬件分离。根据德勤预计到2030 年汽车电子系统在汽车总成本中的占比会达到50%。而随着软件订阅模式、OTA 更新的广泛应用，硬件很难跟上软件的迭代速度，过去软件和硬件的强耦合性反而会制约汽车的进化。虽然硬件仍然维持了汽车的稳定性，但将逐步变成确保平台质量的、偏支持性的角色。

中科创达操作系统技术领先，搭上智能网联快车道。目前中科创达在国内智能汽车软件业务市场渗透率领先，该部分营业收入不断增长。近年来智能网联、 车联网在国内加速落地，产业链受益，中科创达可借助政策红利继续扩展业务版图，构筑市场优势。

形成全覆盖核心技术，车载OS 底蕴深厚。公司从2013 年开始布局智能汽车业务，目前已经形成集软件IP 授权、产品售卖、开发服务于一体的业务模式。技术上具有基于芯片底层的全栈操作系统能力。中科创达在汽车Android 系统深耕十余年，同时可以通过硬件虚拟化架构提供不同操作环境，涵盖QNX和Linux，竞争优势较为明显。

收购RW和Appsys，与车企战略合作，补全业务版图。 Rightware 是主攻车载交互技术的初创公司，主要产品是Kanzi 系列工具。Appsys 是IVI独立设计公司。中科创达并购RW 和Appsys 后，完成了从单纯底层软件开发到软件供应商的转型，拓展了业务版图。今年，公司与广汽、上汽、一汽、理想、大众、GM、丰田等头部车厂合作的深度和广度均有提升。3 月与广汽研究院宣布成立联合创新中心，6 月公司与滴滴合作研发的DMS、ADAS 等智能安全驾驶方案正式发布。同时中科创达与高通维持了深度合作，在自动驾驶芯片领域补全短板。

定增+股权激励，提振未来信心。 20年2 月，公司发布《2020 年非公开发行股票预案》，募集的17 亿资金中超过10 亿将被投入智能网联汽车操作系统和智能驾驶辅助系统的研发。8 月12 日，新增股份上市。同月，公司发布股权激励方案，计划授予365.95 万股，占公司总股本0.86%。20-23 年扣非净利润在2019 年基础上增速不低于70%、80%、90%、100%。说明管理层对未来信心十足。

我们认为中科创达的价值可类比手机时代Android。在手机产业链中， 公司通过对芯片的理解以及对整机性能需求的理解来完成整个手机操作性系统的优化，并逐渐培养和积累出较强的技术能力和相关IP。同样，在汽车领域中由于汽车天生没有系统，比如安卓给移动触碰设备做的系统，而且汽车中没有统一整合集中的方式，因此其定化工作、 平台难度会更高。随着软件定义汽车时代的来临，中科创达拥有从芯片层、系统层、应用层到云端全面覆盖的技术能力，其自有IP 和智能汽车软件能力将进一步强化公司在自动驾驶操作系统领域的地位。

4.3 高精地图：四维图新有望获得高精地图数据运营权

国产高精地图龙头。四维图新成立于2002 年，是由国家测绘局创建的唯一专业从事测绘的国家级公司，已成为导航地图、导航软件、动态交通信息、位置大数据、以及乘用车和商用车定制化车联网解决方案领域的领导者，计划推出汽车大脑整体解决方案。公司主营业务“五位一体”：导航、车联网、芯片、企业服务及行业应用、高级辅助驾驶及自动驾驶。近年来四维图新车联网业务不断发展，和导航一起成为企业支柱业务，根据2019 年报导航业务收入占总收入35.97%，车联网业务占比30.17%。截至2020 年，公司在导航领域市场份额稳定在40%左右，高精地图市场份额超过20%。

中国路径决定车路协同，高精地图为必要基础。无人驾驶有单车智能和车路协同两种实现途径，国外主流为单车智能，而中国路线则是车路协同。 城市道路的路况复杂，高精地图相对精度达到10cm-20cm，支持动态更新，是车路协同产业重要利益相关方之一。车路协同与高精地图的结合是布局未来智慧交通的重点课题，四维图新作为产业龙头有望腾飞。

参与制定行业标准，入驻国家级智能网联平台。四维图新在2018 年与HERE、日本IPC、韩国SK 组成OneMap 联盟，制定全球高清动态地图标准；2020 年8 月，参与欧洲导航数据标准协会（NDS）开发项目，与HERE、Elektrobit、NNG 和NDS 技术组共同开发和推广新一代地图数据标准。在政府合作方面，2017 年，四维图新与国家基础地理信息中心、武汉大学等企业、政府机构及高校合作编制近十项导航地图国家标准；2020 年4 月，参与制定的《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范（征求意见稿）》正式发布。同时，四维图新是唯一入驻国家级智能网联平台国汽智联的高精度地图厂商，在行业中的地位难以撼动。

从L2 到L4，地图产品技术领先。公司目前拥有甲级导航电子地图制作测绘资质（共28 家）和ADAS 地图资质（共3 家）。在产品方面，四维图新已经实现L2 级别的自动驾驶地图产品研发，并且在L3 HAD Map 和L4 FAD Map 地图研发上也有了重大突破。在原有ADAS 地图数据基础上，四维图新推出的ADAS 地图2.0 增加了更详细的道路信息，以亚米级的精度配合L2、L3 自动驾驶车向L4 过渡；公司面向主机厂和合作伙伴推出了面向封闭场景的L3+自动驾驶地图数据HD Pro，覆盖我国超过30 万高速公路；HD Ultimate 则是L4/Robotaxi 的自动驾驶产品，目前正在Top 级城市大规模覆盖。

从地图到在线服务的成功转身。四维图新将地图数据转化呈在线服务产品HD MAP Service，支持支持百万级的车辆并发以及上层针对主机厂要求的特定的自定义图层，包括与自动驾驶相关业务的在线应用， 如导航地图的路径关联、自动驾驶的ODD 服务等，并支持OTA 地图更新。细化到高精地图服务上，则有基于高精地图融合定位的测评服务、基于自动驾驶的仿真云服务和高精度的差分定位服务三种类型的服务。从产品到服务构建了数据流转的闭环，进一步提升了公司的竞争力。

成为国汽智联唯一高精度图商，依托央企背景有望获得数据运营权

国汽智联整合学界、行业资源搭建智能网联国家型平台。国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司（简称“国汽智联”）成立于2018 年3 月，由中国汽车工程学会、中国汽车工业协会及中国智能网联汽车产业创新联盟共同牵头，联合18 家整车、零部件、信息通信领域领军企业和科研机构成立。2018 年7 月，组建北京智能网联汽车产业创新中心，2019 年5 月，组建国家智能互联汽车创新中心。2020 年1 月，新增四位投资人，包括大众汽车、通用汽车、博世和海克斯康， 注册资本由9 亿元新增至11 亿元，共22 位股东每家出资5000 万人民币，各持股4.55%。

国汽智联为旨在依托并服务政府、服务工信部，建立智能网联汽车行业的行业规范，如V2I、V2V 以及V2X 的通讯标准等。公司聚焦国家战略需求和引领行业发展的基础、共性问题，为我国智能网联汽车建设新型产业生态创新体系提供基础模块和共性平台。国汽智联核心运行模式采用“公司+ 联盟”，联合产业及学界资源共同打造产业协同创新的枢纽和生态系统。

当前我国高精度地图市场政策加速推动，随着自动驾驶到来，高精地图数据有望强化统一管理，以降低未来动态数据更新的成本，同时满足监管的需求。从市场格局来看，外资图商进入国内市场困难，主要玩家以四维、百度、高德三个国产高精图商为代表，其中静态地图能力各家差别较小，未来竞争的关键点将体现在后续动态更新升级的能力，数据多、拥有运营权的厂商将获得先发优势，进而导致整个行业格局发生变化。四维图新自成立以来历经多次行业变革，凭借深厚的技术积淀和对政策的把握，深耕高精度地图多年，也是接入国汽智联平台的唯一高精地图厂商，有望获得数据运营权，享受政策红利。

五、投资建议

建议重点从产业链上下游筛选各环节技术壁垒高、拥有定价权以及拥有产业协同效应的细分领域，推荐上游感知层的激光雷达，决策层的操作系统、自动驾驶加速芯片和高精度地图，中游平台层的智能座舱等。

操作系统领域：中科创达。

智能座舱与智能驾驶领域：德赛西威、华阳集团。

高精地图领域：四维图新。

六、风险提示

自动驾驶政策推进不及预期；

技术瓶颈难以打破；

产业链上中下游协同遇阻；

中美贸易摩擦等。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库官网】。