盖世汽车研究院:新智赋能,车路云一体化落地加速

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2周前

到2025年和2030年,我国车路云一体化的产值增量将分别达到7295亿元和25825亿元。

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车路云一体化横跨交通、汽车和通信三大产业,与互联网、人工智能、云计算、大数据等多领域深度融合,是目前全球科技竞争的焦点领域。其在自动驾驶、智能网联汽车、智慧交通、智慧城市等领域的应用将分别催生数个万亿级市场,成为资本、人才、技术聚集的高地。

围绕车路云一体化的相关热点话题,本报告核心观点有:

1

产业概况

车路云一体化系统由智能网联车、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网五大部分组成,是通过新一代通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,实现自动驾驶的重要途径。

到2024年8月,全国共建设17个智能网联汽车示范区、7个国家级车联网先导区、16个双智城市,20个车路云一体化试点城市,开放测试示范道路22000多公里,发放测试牌照超过5200张,累计测试总里程8800万公里。

2

市场方面

根据预测,2025年/2030年我国车路云一体化产值增量有望分别达到7295/25825亿元。智能网联汽车产业作为中流砥柱,占比80%以上;智能化路侧基础设施与云控平台两大产业产值增速较快,特别是路侧基础设施,年复合增长率有望超过95%以上。

智能网联车在车路云一体化的应用主要包括感知、决策、执行三个部分。所用到的传感器主要有摄像头、毫米波雷达、激光雷达、车载OBU等,决策端主要包括通信芯片、通信模组等。2024上半年,国内乘用车车载摄像头总搭载量超过3800万颗,毫米波雷达总搭载量为1067.8万颗,激光雷达总搭载量超过58.4万颗,随着车路云一体化演进,车端设备有望继续快速增长。

车联网方面,随着车路云一体化的发展,2024年C-V2X安装数量有望超过100万套,2025年超过270万套。作为全国车联网的“通信网络”的重要基础设施载体,云控平台和路侧RSU在未来有望加速普及。云控平台方面,云端算力的强大支持是实现车路云一体化的基础,智算中心在数据处理和分析、机器学习和人工智能、数据存储和管理、实时通信发挥重要作用,确保了系统的高效性、智能性和可靠性。

3

发展趋势

车路云一体化是智能网联汽车规模应用的必然趋势。车路云一体化拥有“上帝视角”感知更全面,克服感知盲区等瓶颈,可实现全局协同,还可以获取海量数据,完备性高,利于开发自动驾驶人工智能模型。

目前,车路云一体化进入大规模示范应用的新阶段。2024年5月,国家发改委向各全国省市发布车路云一体化专项通知,国家首批投入1000亿元(2024年)。据测算三年内(至2026年),中央及地方政府总计向“车路云一体化”投资总金额超6000亿元。

当前,我国的车路云一体化产业链已初步形成,生态系统逐步完善。车路云一体化系统由智能网联车、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网五大部分组成。按环节可分为车、路、云、网、图五大方面。是通过新一代通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,实现自动驾驶的重要途径。

政策的密集出台正推动车路云一体化的快速发展。工信部指出,我国将坚持车路协同发展战略,发挥新型举国体制的优势,采取有效措施推动智能网联汽车的发展,并推进车路云一体化应用试点。截至2024年8月,全国已建设17个智能网联汽车示范区、7个国家级车联网先导区、16个双智城市和20个车路云一体化试点城市,开放测试示范道路超过22000公里,发放测试牌照超过5200张,累计测试总里程达8800万公里。

车路云一体化的核心优势之一是解决端侧算力不足问题。随着智能驾驶的演进,传感器数量增加及分辨率的提升极大拓展了数据处理要求。通过路侧感知模块和边缘计算,车路云一体化有效缓解了端侧算力不足的问题。

车路云一体化不仅是我国智慧出行的“中国方案”,还将在驾驶业务和交通管理两大领域发挥重要作用。其主要应用场景包括公交系统、环卫系统、无人送货车、Robotaxi、智慧矿山和干线物流等。预测显示,到2025年和2030年,我国车路云一体化的产值增量将分别达到7295亿元和25825亿元。其中,智能网联汽车产业的产值贡献最大,智能化路侧基础设施和云控平台的增速也较快,特别是路侧基础设施,预计到2030年的产值将从2025年的223亿元增长至4174亿元,年复合增长率超过95%。

车路云一体化的建设领域包括感知设备及边缘计算系统、通信网络建设、车载设备、云控基础平台和相关支撑平台。其中,感知设备和边缘计算系统是市场规模较大的细分领域。2024年上半年,国内乘用车摄像头总搭载量超过3800万颗,前视摄像头的渗透率接近60%。毫米波雷达和激光雷达市场也在快速增长,激光雷达市场的竞争逐渐加剧。高精地图和定位服务作为车联网的关键技术,对车路云一体化的要求也在不断提升。

2023年,中国市场的乘用车C-V2X前装量达26.9万辆,同比增长93.5%,搭载率为1.27%。预计到2025年,C-V2X技术的装配率将提升至10%,安装数量将超过270万辆。此外,车载终端OBU和路侧设备RSU也是车路云一体化的重要组成部分。

与此同时,云端算力的强大支持是车路云一体化实现的关键基础。智算中心在数据处理和分析、机器学习和人工智能、数据存储和管理、实时通信等方面发挥着核心作用。目前,主要自动驾驶厂商如特斯拉、百度、小鹏和毫末智行等,正以不同模式建设云端计算中心,用于模型训练和数据处理。智算中心已成为未来竞争的重点,帮助车企构建全面的数据闭环。

车路云一体化是智能网联汽车规模应用的必然趋势。车路云一体化拥有“上帝视角”感知更全面,克服感知盲区等瓶颈,可实现“全局协同”,实现最优系统决策、协同控制,还可以获取海量数据,完备性高,利于开发自动驾驶人工智能模型。

随着首批试点城市的公布,车路云一体化进入大规模示范应用的新阶段。2024年5月,国家发改委发布了专项通知,首批投入1000亿元,预计三年内(至2026年),中央及地方政府总投资将超过6000亿元,用来支持车路云一体化发展。车路云一体化是一项长期战略任务,需在技术、产品和商业化等多个层面不断推进。随着产业的成熟,它将推动更多商业化应用,为中国智慧城市的发展做出重要贡献。

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本报告共35PDF

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到2025年和2030年,我国车路云一体化的产值增量将分别达到7295亿元和25825亿元。

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车路云一体化横跨交通、汽车和通信三大产业,与互联网、人工智能、云计算、大数据等多领域深度融合,是目前全球科技竞争的焦点领域。其在自动驾驶、智能网联汽车、智慧交通、智慧城市等领域的应用将分别催生数个万亿级市场,成为资本、人才、技术聚集的高地。

围绕车路云一体化的相关热点话题,本报告核心观点有:

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产业概况

车路云一体化系统由智能网联车、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网五大部分组成,是通过新一代通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,实现自动驾驶的重要途径。

到2024年8月,全国共建设17个智能网联汽车示范区、7个国家级车联网先导区、16个双智城市,20个车路云一体化试点城市,开放测试示范道路22000多公里,发放测试牌照超过5200张,累计测试总里程8800万公里。

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市场方面

根据预测,2025年/2030年我国车路云一体化产值增量有望分别达到7295/25825亿元。智能网联汽车产业作为中流砥柱,占比80%以上;智能化路侧基础设施与云控平台两大产业产值增速较快,特别是路侧基础设施,年复合增长率有望超过95%以上。

智能网联车在车路云一体化的应用主要包括感知、决策、执行三个部分。所用到的传感器主要有摄像头、毫米波雷达、激光雷达、车载OBU等,决策端主要包括通信芯片、通信模组等。2024上半年,国内乘用车车载摄像头总搭载量超过3800万颗,毫米波雷达总搭载量为1067.8万颗,激光雷达总搭载量超过58.4万颗,随着车路云一体化演进,车端设备有望继续快速增长。

车联网方面,随着车路云一体化的发展,2024年C-V2X安装数量有望超过100万套,2025年超过270万套。作为全国车联网的“通信网络”的重要基础设施载体,云控平台和路侧RSU在未来有望加速普及。云控平台方面,云端算力的强大支持是实现车路云一体化的基础,智算中心在数据处理和分析、机器学习和人工智能、数据存储和管理、实时通信发挥重要作用,确保了系统的高效性、智能性和可靠性。

3

发展趋势

车路云一体化是智能网联汽车规模应用的必然趋势。车路云一体化拥有“上帝视角”感知更全面,克服感知盲区等瓶颈,可实现全局协同,还可以获取海量数据,完备性高,利于开发自动驾驶人工智能模型。

目前,车路云一体化进入大规模示范应用的新阶段。2024年5月,国家发改委向各全国省市发布车路云一体化专项通知,国家首批投入1000亿元(2024年)。据测算三年内(至2026年),中央及地方政府总计向“车路云一体化”投资总金额超6000亿元。

当前,我国的车路云一体化产业链已初步形成,生态系统逐步完善。车路云一体化系统由智能网联车、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网五大部分组成。按环节可分为车、路、云、网、图五大方面。是通过新一代通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,实现自动驾驶的重要途径。

政策的密集出台正推动车路云一体化的快速发展。工信部指出,我国将坚持车路协同发展战略,发挥新型举国体制的优势,采取有效措施推动智能网联汽车的发展,并推进车路云一体化应用试点。截至2024年8月,全国已建设17个智能网联汽车示范区、7个国家级车联网先导区、16个双智城市和20个车路云一体化试点城市,开放测试示范道路超过22000公里,发放测试牌照超过5200张,累计测试总里程达8800万公里。

车路云一体化的核心优势之一是解决端侧算力不足问题。随着智能驾驶的演进,传感器数量增加及分辨率的提升极大拓展了数据处理要求。通过路侧感知模块和边缘计算,车路云一体化有效缓解了端侧算力不足的问题。

车路云一体化不仅是我国智慧出行的“中国方案”,还将在驾驶业务和交通管理两大领域发挥重要作用。其主要应用场景包括公交系统、环卫系统、无人送货车、Robotaxi、智慧矿山和干线物流等。预测显示,到2025年和2030年,我国车路云一体化的产值增量将分别达到7295亿元和25825亿元。其中,智能网联汽车产业的产值贡献最大,智能化路侧基础设施和云控平台的增速也较快,特别是路侧基础设施,预计到2030年的产值将从2025年的223亿元增长至4174亿元,年复合增长率超过95%。

车路云一体化的建设领域包括感知设备及边缘计算系统、通信网络建设、车载设备、云控基础平台和相关支撑平台。其中,感知设备和边缘计算系统是市场规模较大的细分领域。2024年上半年,国内乘用车摄像头总搭载量超过3800万颗,前视摄像头的渗透率接近60%。毫米波雷达和激光雷达市场也在快速增长,激光雷达市场的竞争逐渐加剧。高精地图和定位服务作为车联网的关键技术,对车路云一体化的要求也在不断提升。

2023年,中国市场的乘用车C-V2X前装量达26.9万辆,同比增长93.5%,搭载率为1.27%。预计到2025年,C-V2X技术的装配率将提升至10%,安装数量将超过270万辆。此外,车载终端OBU和路侧设备RSU也是车路云一体化的重要组成部分。

与此同时,云端算力的强大支持是车路云一体化实现的关键基础。智算中心在数据处理和分析、机器学习和人工智能、数据存储和管理、实时通信等方面发挥着核心作用。目前,主要自动驾驶厂商如特斯拉、百度、小鹏和毫末智行等,正以不同模式建设云端计算中心,用于模型训练和数据处理。智算中心已成为未来竞争的重点,帮助车企构建全面的数据闭环。

车路云一体化是智能网联汽车规模应用的必然趋势。车路云一体化拥有“上帝视角”感知更全面,克服感知盲区等瓶颈,可实现“全局协同”,实现最优系统决策、协同控制,还可以获取海量数据,完备性高,利于开发自动驾驶人工智能模型。

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