计算机行业：V2X蓄势待发，智行天下，车联万物

硅 计算机行业 2022年12月27日证券研究报告/行业研究 智行天下，车联万物 ——V2X蓄势待发 行业评级： 投资评级看好 评级变动首次覆盖 主要观点： ◆当前，汽车产业正发生百年来最深刻的变革，电动化仅仅是序幕，智能化、网联化则被认为是未来竞争的焦点。在自动驾驶的解决方案上，存在以特斯拉为代表的单车智能路线与华为为代表的车路协同路线，后者实用性更强、商业落地速度更快。中国选择走车路协同的道 相对市场表现： 路发展智慧交通，将有机会换道超车，在未来做到世界领先。2020年 11月18日，美国联邦通信委员会（FCC）正式投票决定将5.9GHz频段其中30MHz带宽（5.895-5.925GHz）分配给C-V2X，这标志着美国正式宣布放弃DSRC（IEEE802.11p）并转向支持由中国主导的V2X标准。目前，我国主导的C-V2X是目前全世界唯一车联网技术标准。 ◆顶层设计，战略高度。建设交通强国，是以习近平同志为核心的党中央立足国情、着眼全局、面向未来做出的重大战略决策，是建设现代化经济体系的先行领域，也是全面建成社会主义现代化强国的重要 分析师： 支撑。基于此，从2015年开始国家政策层面出台一系列规划意见，来 分析师马晨 machen@gwgsc.com 执业证书编号：S0200522040001联系电话：0592-5162118 研究助理丁子惠 dingzihui@gwgsc.com 执业证书编号：S0200121070006联系电话：010-68099392 指导和规范车联网行业发展。12月14日，中共中央、国务院印发了《扩大内需战略规划纲要（2022－2035年）》，强调要加快建设信息基础设施和融合基础设施，加快物联网、工业互联网、卫星互联网、千兆光网建设，推动5G、人工智能、大数据等技术与交通物流、公共服务等深度融合，积极稳妥发展车联网。随着政策的密集出台和大力扶持，目前，V2X产业环境逐渐成型。 ◆V2X是新基建政策有力的载体。V2X，是自动驾驶走向落地的一项 公司地址： 厦门市思明区莲前西路2号莲富大 厦17楼； 北京市丰台区凤凰嘴街2号院1号 楼中国长城资产大厦12层 关键技术，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、交通路侧基础设施和网络。该项技术的作用在于打通车、路、人的闭环，实现车辆与外界的实时信息交互，以最大限度弥补单车智能的不足，保证自动驾驶汽车在极其复杂的交通环境中 也能安全行驶。与传统基建投资由政府主导不同，新基建项目将主要 由市场驱动，以政府铺设的新基础设施为底层，构建一个全新的经济生态。在这个过程中，政府以开放的态度允许市场中的民间资本参与建设，资本在寻求风口的过程中，或诞生体量庞大且快速扩张的新经济模式，从而将中国市场的规模优势发挥到极致。在政策、市场、技术三方共振的作用下，预计国内V2X产业链将面向黄金10年的战略机遇期。 投资建议： 中国车联网产业化进程加快，产业链上下游企业逐渐丰富完整，产业生态已基本形成。建议关注各细分领域先行者：（1）V2X芯片、模组提供商移远通信（603236.SH）、高新兴（300098.SZ）、德赛西威 （002920.SZ）；（2）路侧终端RSU设备、车载终端OBU设备提供商万集科技（300552.SZ）、千方科技（002373.SZ）、金溢科技 （002869.SZ）；（3）高精地图提供商四维图新（002405.SZ）；（4）边缘计算服务器提供商浪潮信息（000977.SZ）；（5）CDN龙头厂商网宿科技（300017.SZ）。 风险提示： 技术发展不及预期的风险；商用落地不及预期风险；国际形势紧张导致V2X产业链关键零组件中断风险；自动驾驶开放场景落地缓慢风险；下游需求增速不及预期风险；相关政策、法规调整风险。 重点标的估值情况： 代码 上市公司 EPS（元/股） P/E 2021A 2022E 2023E 2024E 2022E 2023E 2024E 603236.SH 移远通信 2.46 3.25 4.90 7.07 30.74 20.41 14.14 300098.SZ 高新兴 0.02 0.01 0.07 0.12 498.38 42.76 25.24 002920.SZ 德赛西威 1.50 2.07 3.04 4.07 53.35 36.45 27.19 300552.SZ 万集科技 0.22 -0.44 0.05 0.32 -40.22 340.04 55.01 002373.SZ 千方科技 0.46 0.41 0.56 0.71 21.17 15.40 12.12 002869.SZ 金溢科技 -1.07 0.07 1.00 1.39 333.53 22.24 16.01 002405.SZ 四维图新 0.05 0.12 0.21 0.32 93.64 52.78 34.30 000977.SZ 浪潮信息 1.38 1.68 2.06 2.53 12.63 10.28 8.39 300017.SZ 网宿科技 0.07 0.08 0.10 0.09 68.52 53.56 57.80 资料来源：Wind，长城国瑞证券研究所 说明：EPS预测数据采用Wind一致盈利预测数据，估值对应2022年12月22日收盘价 目录 一、V2X是新基建政策有力的载体6 1V2X的定义与内涵6 2顶层设计，战略高度9 3换道超车，中国领衔C-V2X12 4V2X的现状与未来14 二、V2X产业生态已基本生成21 1“智慧的路”：路侧终端V2X-RSU21 2“聪明的车”：车载终端OBU23 3“精准的图”：高精地图24 4“协同的云”：边缘云28 三、研究框架及重点标的31 四、风险提示33 图目录 图1：V2X网络拓扑6 图2：中国首条智慧高速——杭绍甬高速9 图3：车路协同为战略重点和关键技术10 图4：V2X有两个实现路线12 图5：C-V2X通信接口13 图6：2018-2029年C-V2X通信技术路线图14 图7：2017-2022年全球V2X市场规模及预测16 图8：2017-2022年中国V2X市场规模及预测16 图9：2019年车联网专利全球分布情况17 图10：2018-2025年中国商用车车联网市场渗透率18 图11：2018-2025年中国商用车车联网市场规模（亿元）18 图12：2012-2021年中国车联网投融资统计情况18 图13：V2X产业链19 图14：2020-2030年中国车路协同主要IT设备累计投资规模预测20 图15：C-V2X产业架构21 图16：V2X-RSU工作原理示意图22 图17：OBU工作原理23 图18：传统电子导航地图25 图19：高精地图25 图20：2025年中国ADAS渗透率预测27 图21：自动驾驶相关市场规模（亿美元）27 图22：2021年中国高精地图市场份额28 图23：2020-2025年中国高精地图市场规模（亿元）28 图24：V2X对网络高实时性要求29 图25：多接入边缘计算（MEC）29 图26：2020-2030年中国边缘云计算市场规模（亿元）30 图27：2020-2030年中国边缘云计算市场结构30 图28：边缘计算服务器NE3412M5实物图外部30 图29：边缘计算服务器NE3412M5实物图内部30 图30：2019-2022年上半年中国边缘计算服务器市场规模（亿美元）31 图31：中国边缘计算服务器市场份额31 图32：车联网行业研究框架32 表目录 表1：V2X含义6 表2：单车智能自动驾驶技术路线的缺陷7 表3：车路协同应用场景8 表4：我国车路协同相关产业政策10 表5：DSRC与C-V2X技术对比12 表6：智能网联汽车网联化等级15 表7：市场应用目标15 表8：已发布的智能网联汽车标准清单17 表9：部分C-V2X示范区19 表10：V2X-RSU产品已在示范区小规模部署22 表11：OBU产品相关厂家23 表12：OBU市场规模预测24 表13：传统电子导航地图与高精地图对比25 表14：不同自动驾驶阶段对于高精地图的依赖度26 表15：已完成导航电子地图甲级资质复审换证的单位27 表16：车联网行业重点标的32 表17：重点标的估值情况33 一、V2X是新基建政策有力的载体 1V2X的定义与内涵 V2X，即VehicletoEverything，车联万物。车联网（V2X）的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车（V）与X（车、人、路、服务平台）之间的网络连接。网联化意味着车辆联网和实时的信息交互，通过V2V（汽车对汽车通信）、V2I（汽车对基础设施通信）、V2N（汽车对互联网通信）和V2P（汽车对行人通信）等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。狭义的V2X一般指车联网技术及其产业链。广义的V2X则包含远程信息服务、数字化运营服务以及车路协同服务。 表1：V2X含义 简称 全称 解释 V2V VehicletoVehicle 实现车与车之间的信息通信，能够使车辆获知附近其他车辆的行驶状态，避免碰撞的发生。 V2I VehicletoInternet 实现车和道路交通基础设施之间的通信，例如交通信号灯状态、交通信息牌内容以及通过实时信息了解路况等相关信息，减少交通事故的发生。 V2P VehicletoPedestrian 实现车与行人或非机动车之间的信息传递，提供安全警告。 V2R VehicletoRoad 实现车和道路交通基础设施之间的通信，例如交通信号灯状态、交通信息牌内容等。 V2H VehicletoHuman 实现车与驾驶者之间的信息传递和远程控制，例如远程发动汽车、提前打开空调等。 V2N VehicletoNetwork 通过互联网将车辆连接到应用平台或云端，使用应用平台或云端上的服务功能，汽车成为互联网重要终端。 资料来源：SKC，长城国瑞证券研究所图1：V2X网络拓扑 资料来源：中国移动《5G车联网技术与需求白皮书》，长城国瑞证券研究所 在自动驾驶的解决方案上，存在以特斯拉为代表的单车智能路线与华为为代表的车路协同路线，后者实用性更强、商业落地速度更快。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。车路协同不仅解决单车智能路线存在的感知精度受限、计算能力与认知范围不足、安全性和可靠性不满足等问题，还能提高车辆自动驾驶解决方案可靠性，推动场景自动驾驶等具备应用需求和商业模式的产品和技术快速落地。除此之外，车路协同技术可为自动驾驶提供丰富的路侧感知能力，从而保证车辆“看得远、看得广、看得清”。另一方面，该技术也是多种场景下车辆间的协同手段，包括两车、多车协同及车队协同，保证车辆能够获得其他车辆的行驶意图，从而提升驾驶安全。另外考虑成本，车路协同技术也可以有效地分摊感知成本、计算成本及多车成本。 表2：单车智能自动驾驶技术路线的缺陷 劣势 具体 举例 单车成本高 单车车路协同系统的软硬件成本高 ●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L1~L2阶段，L3~L5阶段成本更高。 感知范围窄 感知距离有限、感知距离遮挡 ●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、大型车周围存在大量感知盲区。 长尾问题 数据错误、未知物体、陌生场景、熟悉物体异常位置 ●隧道出入口●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 交通效率非最优 未实现车与交通网、城市的互联互动；节能减排欠佳 ●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。 里程依赖 依赖道路测试里程与满足AI+算法的数据 ●需要百亿公里量级的道路测试。●需