车路协同 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 车路协同头豹词条报告系列 黄鸿羽 2023-03-02未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 综合及概念/自动驾驶/自动驾驶解决方案 消费品制造/汽车 行业： 汽车 车路协同 车联网 RSU OBU 关键词： 行业定义 根据2011年科技部在863计划设立的主题项目“智能车… AI访谈 行业分类 车路协同的端到端解决方案架构可分为终端层、边缘层、… AI访谈 行业特征 车路协同行业特征包括跨界融合特征突出、行业仍处于前… AI访谈 发展历程 车路协同行业 目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 车路协同自动驾驶产业涉及面广、产业链长、跨界融合特… AI访谈数据图表 政策梳理 车路协同行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 1）第一梯队：华为和金溢科技。从落地可行性、参与项… AI访谈数据图表 摘要车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。车路协同能加速自动驾驶商业化落地实现，其产业链潜力巨大，将成为新一轮科技创新和产业竞争的制高点。本文将回答以下几个问 题：（1）为什么要关注车路协同行业？（2）车路协同的商业模式该走向何方？（3）中国有哪些企业参与了车路协同行业？为什么要关注车路协同行业？现阶段，自动驾驶技术主要分为三大技术路线，车路协同将成为趋势。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是现阶段自动驾驶的三大技术路线。单车智能自动驾驶受限于车载算力、感知视距、传感器成本等先天不足而无法全面落地，因此车路协同成为未来发展趋势。车路协同通过信息交互协同、协同感知与协同决策控制等可从本质上解决单车智能驾驶遇到的技术瓶颈，提升自动驾驶能力，推动高级自动驾驶商业化落地。车路协同的商业模式该走向何方？2022年，经历了产业爆发期后，各地方部门反而在车路协同相关项目建设和投资愈发谨慎，并多持观望态度，车路协同的热潮开始褪去，这主要是因为现阶段，车路协同的商业模式尚不清晰，无法形成闭环，也就无法盈利。因此，如何构建起产业商业化闭 环，回收前期巨量的资金投入，成为发展的下一步。基于车路协同的特性，头豹认为应由政府统一规划，通过政府持续投资建设、市场专业化运营的模式，以售卖终端设备和提供路网信息等渠道来达到盈利目的，进而推动车路协同行业大规模商业化落地。中国有哪些企业参与到了车路协同行业？中国车路协同参与者主要分为BAT、ICT厂商、汽车供应商和集成商四类，其中HBAT中，百度的ApolloAir是全球唯一仅通过路侧感知就能实现开发道路L4自动驾驶闭环技术，阿里凭借菜鸟联盟覆盖广的优势在自己的生态中建立相对“封闭”的车路协同生态， 腾讯以产业连接器的角色联合产业链相关企业，而华为也积极开展跨行业合作，联合大型整车厂、ICT厂商、芯片厂商等，构筑车路协同网络。 车路协同行业定义 根据2011年科技部在863计划设立的主题项目“智能车路协同关键技术研究”，车路协同是指采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。 简单来说，车路协同系统（IVICS，IntelligentVehicleInfrastructureCooperativeSystems）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智能交通系统。车路协同使单车智能路线中互相孤立的车企、通讯企业及智能硬件企业形成有机统一体，再通过DSRC、5G、LTE-V等通讯技术和互联网技术，达到“孤岛信息”互联，实现车况、路况、交通动态信息的实时共享。[1] [1]1：https://mp.weixin.qq.c…2：elecfans.com/d/86039…3：1.公众号-物联网智库-《… 车路协同行业分类[2] 车路协同的端到端解决方案架构可分为终端层、边缘层、云端和应用层四个部分。 终端层 由车端和路端构成，两端之间需遵循同一标准；按使用者不同可详细划分为政府级智慧交通管理平台、商家级车路协同应用平台及消费者级车路协同平台 车路协同分类 边缘层 由边缘侧RSS、边缘计算平台、差分基准站组成，RSS是路侧融合感知，智能分析识别行车风险，提供交通预警等，边缘计算平台车路协同数据收集、路由和分发等，差分基站则为高精度定位提供必要的差分信息；负责边缘数据采集，借助终端智能设备，通过大范围、深层的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，形成车路协同平台的数据基础 平台是车路协同解决方案中云端必不可少的部件；由服 云端务器、存储设备、网络设备等硬件构成，资源提供商包括IDC厂商、云计算服务商等 应用层 车路协同收集的数据即可用于交通领域自身的智能交通，也可用于车辆的自动驾驶，统一可应用于第三方交通服务；服务包含汽车安全安防、维修保养、高精地图、导航定位、语音识别、娱乐购物等各种云服务场景 [2]1：https://max.book118.c…2：华为《车路一体化智能… 车路协同行业特征[3] 1跨界融合特征突出 车路协同涉及多个行业方面 车路协同行业涉及面广、产业链长、跨界融合特征突出，涵盖芯片、模组、终端、平台、测试验证、网络安全、系统集成各个方面。因此，车路协同的发展一定程度上依赖于多个方面技术的发展，同时，该行业的发展也将反向推动部分相关行业的技术迭代和发展创新 车路协同行业特征包括跨界融合特征突出、行业仍处于前期探索阶段、行业发展逻辑高度协同于通信网产业。 2行业仍处于前期探索阶段 行业仍存在较多不成熟部分，内部标准设施待完善 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痛点 3行业发展逻辑高度协同于通信网产业 行业逻辑趋同于同行业，对基础设施的完善有一定需求 车路协同的行业逻辑与通信网的产业逻辑基本一致，只有基础设施完善才能带来产业终端的普及以及运营和应用的推广。因此，车路协同的行业成熟需要一个较为漫长的过程，待各个部分基础设施基本完善后，车路协同系统的实施和运营才能实现水到渠成 [3]1：https://baijiahao.baidu…2：亿欧汽车-车路协同2022… 车路协同发展历程[4] 车路协同行业的萌芽从2011年开始，科技部的主题立项为该行业的发展奠定了基础，技术和概念的可行性得到验证。2015-2018年的启动期，智能车路协同关键技术及装备行业研发中心的成立和车联网实车展示及试点体验活动的进行正式让车路协同技术落地。从2019年至今，试点规划陆续开始，车路协同行业发展正式进入快 速发展期。 萌芽期2011~2014 2011年9月7日，科技部印发了“关于863计划现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项 目立项”的通知，该项目总经费预算为1591万元，其中863计划专项经费预算1591万元，项目执行年度为2011年至2013年。2014年2月，该课题验收会在河北清华发展研究院举行，并通过科技部验收 是中国车路协同发展的第一阶段，车路协同的可行性得到验证。由国家牵头组织的系统性探索为该行 业奠定了坚实的基础。一项技术的发展最终需要落实到下游应用场景中，而在清华大学牵头的智能车 作为新兴行业，车路协同行业的发展离不开宏观政策的指引和支持，多项由科技部等国家部门组织的项目及试点活动的落地很大程度上加快了车路协同行业发展的速度。 路协同关键技术研究成果发布会中，多个车路协同的应用场景被展示，让行业内外的人看到未来其落地的可行性 启动期2015~2018 2015年，经交通运输部审核批准，由金溢科技牵头联合交通运输部公路科学研究院、广东省交通集 团有限公司、同济大学、清华大学深圳研究生院、北京汽车研究总院有限公司五家单位成立智能车路协同关键技术及装备行业研发中心。2017年世界物联网博览会期间，由公安部交通管理科学研究所牵头，联合中国移动、华为、中国一汽、奥迪（中国）和无锡交警支队等参与方，联合在实际道路上第一次开展LTE-V2X车联网实车展示及试点体验活动。2018年6月，工信部无线电管理局对车联网直连通信使用5905-5925MHz频段，向社会公示征求意见 国家对车路协同行业的重视极大地推进了其行业的启动速度，研发中心的建立帮助集中力量进行该领域的研发与创新，试点工作的进行从实践上验证了技术的可行性和应用性。同时，从国家层面确定了我国车路协同的技术发展方向及正式频段，其中基本路线为基于移动宽带物联网，即LTE-V、5G，区 别于美国的DSRC技术方向 [4]1：https://baijiahao.baidu…2：亿欧汽车-车路协同2022… 高速发展期2019~2022 车路协同行业进入第三阶段，先导区概念出现，同时，交通部也在高速方面做试点规划 积累试点经验，推动产业从示范应用阶段逐步向规模应用阶段跨越，随着自动驾驶的技术发展成熟，车路协同的应用场景也会逐渐深入发展。通过车、路、人、环境之间的实时交互联动，百度创始人李彦宏提出，相信未来中国的一线城市将不再需要限购和限行，车路协同也能帮助提升交通效率，基本 解决拥堵问题 车路协同产业链分析 车路协同行业涉及面广、产业链长、跨界融合特征突出，涵盖芯片、模组、终端、平台、测试验证、网络安全、系统集成各个方面，总体而言可分为应用层、平台层及基础层三个层面。 车路协同的端到端解决方案架构可分为四层：终端侧、边缘层、云端和应用侧，整体方案围绕智能的车和聪明的路展开，以实现车与路的信息及时交互，从而支持指挥交通及自动驾驶的应用场景。终端层由车端和路端构成，两端之间需遵循同一标准；边缘层由边缘侧RSS、边缘计算平台、差分基准站组成，RSS是路侧融合感知， 智能分析识别行车风险，提供交通预警等，边缘计算平台车路协同数据收集、路由和分发等，差分基站则为高精度定位提供必要的差分信息；平台是车路协同解决方案中云端必不可少的部件；应用层主要指车路协同收集的数据即可用于交通领域自身的智能交通，也可用于车辆的自动驾驶，统一可应用于第三方交通服务。车路协同解决方案以C-V2X为核心提供车车通信、车路通信服务，将各个网元联系在一起，最终打造具备智能道路感知、智能车路协助、智能信息发布以及持续演进能力的智能化安全交通。[5] 生产制造端 车端 上游厂商 华为技术有限公司 大唐电信科技股份有限公司 宁波均胜电子股份有限公司 产业链上游说明 是指安装在车辆终端的、起到增加驾驶员对行车环境和车辆运行状态感知、加强行车安全作用的单元。OBU从各类传感器和车载网络获取原始信息，并解算出车路协同应用需要的底层信息，通过信息交互传递至路侧单元。其功能包括车辆运动状态获取、行车环境信息感知、车辆定位信息获取、信息交互、信息处理及管理、安全报警与预警等。车端实现自动驾驶也能够很大程度上减少燃油消耗，据悉，相比于传统汽车而言，自动驾驶汽车整个使用周期的碳排放量能够减少9% 生产制造端 路侧 上游厂商 浪潮软件股份有限公司 东软集团股份有限公司 北京千方科技股份有限公司 产业链上游说明 是采集当前的道路状况、交通状况等信息，通过通讯网络，将信息传递至指挥中心或路侧处理单元进行处理，在裁定相关信息后通过网络传递至车