$博实结(sz301608)$ 车路云一体化:中国的下一个万亿级“
高铁”计划
“先打造20个智能网联汽车‘车路云一体化’的应用试点城市,再用30条智慧高速把这些重点大城市连接起来,中国
智慧交通 的1.0版本在2026年初步实现。”近日,蘑菇车联副总裁吕斌在接受第一财经记者采访时表示。
今年7月初,工信部等五部门发布《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》,确定了20个城市(联合体)为首批“车路云一体化”应用试点城市,北京、上海、深圳、广州、武汉、重庆、南京、苏州、成都、杭州-桐乡-德清联合体等在列。
从今年1月17日五部门联合发布《关于开展智能网联汽车‘车路云一体化’应用试点工作的通知》,到上述试点城市的确认,中间耗时不到6个月,彰显出我国推动智能网联汽车发展的决心和效率,也侧面反映出智能网联汽车发展的重要性和紧迫感。
另外,今年7月下旬,二十届三中全会发布的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》中重点提到了新一代信息技术、
人工智能、航空航天、新能源、新材料、
高端装备、
生物医药 、
量子科技等战略性产业。无疑,“车路云一体化”智能网联汽车既符合新质生产力的定义,也是上述战略性产业的交叉产业,将是未来重点发展的方向之一。
不管是从顶层设计还是市场热度的角度看,“车路云一体化”都迈入了产业规模化建设和应用的关键时期。
而从更长远的未来来看,中国540余万公里(截至2023年底)的公路都有望插上“智慧”的翅膀,再配合云控平台和通讯的基础支撑,为“聪明”的智能网络汽车提供服务。
有分析人士告诉记者,单从路端改造来看,‘车路云一体化’就需要把现在智能车上的硬件,在路上再装一次,这个改造成本目前来看为100万~200万元每公里,随着未来成本的不断下滑,假设每公里成本降至50万元,那么全国公路改造的成本也需要2.7万亿元,这样的基建投资规模堪比高铁。
自2008年我国第一条设计时速350公里的京津城际铁路建成运营以来,高铁已经成为了我国交通运输现代化的重要标志,也是我国一张亮丽的“名片”。而车路云一体化是我国为智能网联汽车发展打造的“中国方案”,从试点1.0阶段开始,想象空间巨大,有望辐射960万平方公里的陆地面积,成为我国下一个万亿级的“高铁”计划。
智能汽车 的“中国方案”
众所周知,智能汽车是汽车百年变革的下半场,而在业内普遍看来,自动驾驶汽车将是这场变革的终局。但自动驾驶行业从2009年谷歌设立自动驾驶部门开始,至今已经15年,但全自动驾驶汽车仍无法落地,相关公司也无法实现稳定的盈利模式。
即使豪赌全自动驾驶(FSD)的
特斯拉 CEO马斯克也曾承认对FSD的进展过于乐观。在2024年年度股东大会上,他谈到了困扰
特斯拉FSD系统的重大难题,即FSD开发存在“跷跷板问题”,即改进一个模型可能解决一个问题,但同时可能引入新问题。
吕斌表示,过去行业做得更多的是单车智能,但这存在发展瓶颈,解决不了很多的长尾问题。单车智能解决的是一辆车的自动驾驶能力问题,这是重要的前提和基础,但当自动驾驶汽车越来越多的时候,就会出现不同汽车品牌之间的智能车和智能车,以及智能车和非智能车混行的问题,就必须从全局和系统的角度去解决问题,方法就是“车路云一体化”。
此前,美国也曾想打造类似“车路云一体化”的方案,但后来因为相关技术不成熟、以及基础建设在欧美国家推进的难度大等问题,方案被搁置了,但这样的问题放在中国反而具备某些优势,吕斌补充道。
车路云一体化智能网联汽车成为了我国发展战略选择。《车路云一体化智能网联汽车发展白皮书》指出,车路云一体化智能网联汽车包括车辆及其他交通参与者、智能化路侧基础设施、云控平台、通信网络以及安全体系等相关支撑平台主体。以统一的架构和标准体系为支撑,将车路云各个组成部分以安全、高效和可靠的方式有机联系在一起,支持车路云一体化相关功能的实现。
通俗来说,“车路云一体化”需要将智能车上搭载的感知单元(
传感器)、计算单元(芯片等)、通讯单元在路上也装一遍,这一整套的硬件方案可以被称作数字道路基站,通过密集地铺设数字道路基站,采集到的数据可以形成一条1:1
数字孪生的虚拟道路。
上述这些数据可以通过云、通讯等行业的协同,传输到智能网联汽车,以供其使用,最终实现“聪明的车+智慧的路+强大的云”,加速智能网联汽车落地应用。吕斌说,车路协同再加上单车智能,可以在三个方面赋能自动驾驶汽车,分别是信息全面性、处理及时性、全局博弈。除了达到单车自动驾驶最优外,“车路云一体化”还能助力整个城市的交通效率全局最优。
中国工程院院士、国家智能网联汽车创新中心首席科学家公开表示,“单车智能”是“车路云一体化”的基础,“车路云一体化”是“单车智能”的升级,“车路云一体化”发展路径是智能汽车技术演进的必然趋势。
事实上,“车路云一体化”在我国也并不是一个全新的概念。在学术端,2011年,以清华大学为牵头单位的科研团队在国家863计划的支持下,围绕车路协同关键技术开展了系统性的探索研究。2018年11月,雄安车路协同应用平台正式搭建问世;2020年4月,广州南沙明珠湾内的车路协同系统与智慧路灯结合,通过传感器与“
城市大脑 ”实现连结,建设基于
5G网络下的
智慧城市车路协同系统;同年9月,由
百度 Apollo支持建设的中国首条支持高级别自动驾驶车路协同的高速公路G5517长常北线高速长益段正式通车。
从今年开始,“车路云一体化”发展明显提速。
今年1月17日五部门联合发布《关于开展智能网联汽车‘车路云一体化’应用试点工作的通知》;6月4日四部门公布9个入选智能网联汽车准入和上路通行试点的联合体名单,从车企端入手加快推动智能网联汽车产品量产应用;6月24日国家发展改革委等五部门印发《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》,明确稳步推进自动驾驶商业化落地运营,打造高阶智能驾驶新场景,开展智能汽车“车路云一体化”应用试点;7月初,五部门正式公布首批试点城市名单。
短短半年间,我国“车路云一体化”发展迈出关键一步。中国汽车工程学会副秘书长、中国智能网联汽车产业创新联盟秘书长公维洁介绍称,我国智能网联汽车道路测试取得了积极成效,截至2024年5月底,全国共建设了17个国家级测试示范区,7个
车联网先导区,16个双智试点城市,开放测试道路3.2万多公里,发放测试示范牌照超过7700张,测试里程超过1.2亿公里。包括建设、车路协同的设施超过8000多台,在前期测试示范工作的推动下,无论是高等级自动驾驶还是“车路云一体化”,已经从小范围测试验证转入了技术快速演进,甚至是迈向规模化应用的关键时期。
万亿级大市场正在拉开帷幕
今年5月,北京发布近100亿元“车路云一体化”
新基 建项目规划;6月,武汉的“车路云一体化”重大示范项目获市发展改革委批准,备案金额达170亿元。除此之外,福州、
鄂尔多斯 、深圳、沈阳等地相关项目或获得审批,或已开启招标。
此后,多家公司也相继“报喜”中标“车路云一体化”项目。7月29日晚间,北京市公共资源交易服务平台公示了北京市高级别自动驾驶示范区3.0扩区建设项目路侧智能感知设备以及数字基础设施工程的中标候选单位,包括百度集团旗下百度网讯与
四维图新 (002405.SZ)全资子公司北京世纪
高通 科技有限公司投标联合体、
万集科技 (300552.SZ)、
中科创达 (300496.SZ)旗下全资子公司北京创思远达科技有限公司等。
而这仅仅是拉开了“车路云一体化”万亿级市场的帷幕。
据中国汽车工程学会发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告,车路云一体化智能网联汽车产业产值增量主要来自四个部分:智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台和基础支撑。在中性预期情景下,车路云一体化智能网联汽车产业预计到2025年、2030年产值增量为7295亿元、25825亿元,年均复合增长率为28.8%,行业潜力巨大。
仅从智能化路侧基础设施来看,目前各地方政府招标项目显示的成本约为每公里100万~200万元,以后随着规模化的到来,成本有望大幅下降,假设每公里降至50万元,那么铺满全国540万公里公路的基础设施投资就高达2.7万亿元,吴斌表示,这样的基础建设投资力度堪比高铁项目。
《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告也显示,智能化路侧基础设施及云控平台方面,到2030年累计约形成4500亿元左右智能化基础设施及云控平台建设投入,2025~2030年间年均复合增长率(CAGR)超75%。
随着市场空间的逐渐明朗,热钱也不断涌入“车路云一体化”产业。今年6月中旬,WIND还推出了车路云指数,
索菱股份 、万集科技、
启明信息 、
通行宝 等个股表现活跃。
国信证券 研报显示,构建“车路云一体化”是我国重要战略,政策密集发布,产业生态正在逐步建立。但是,“车路云一体化”也面临系统架构不完善、协同机制不明确、商业模式不清晰等问题。
工信部装备工业一司相关负责人也表示,各地“车路云一体化”建设处于初级阶段,尚未能搭建形成完备的系统架构,基础设施建设存在“碎片化”现象,难以支撑自动驾驶技术和网联功能的规模化应用。
有分析人士告诉记者,目前在如此大规模的投资下,“车路云一体化”并未明确具体的商业模式。业内有观点认为,“车路云一体化”可能走向的商业模式是向车企提供数据服务,进而让诸如“蔚小理”、小米、
比亚迪 等B端的企业来为数据买单,当然,这些车企可能最终又会将处理后的数据和服务卖给C端消费者,类似特斯拉FSD的订阅服务一样。但是上述商业模式能形成闭环的前提是,采集的数据可用且好用,这也是整个行业需要共同努力的方向。
总体而言,“车路云一体化”的未来是星辰和大海,但是至于如何到达,仍需要整个行业“摸着石头过河”,共同探索智能网联汽车加速落地的“中国方案”。
博实结 上市正好遇到
无人驾驶调整,定位偏低,然后无人驾驶
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