1、2020 年深度行业分析研究报告正文目录稳增长、促转型，把握新基建浪潮中的七大产业机遇3七大领域：5G、数据中心、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传统基础设 施数字化改造 3新基建政策不断深化5新基建推动中国社会向数字化、信息化和智能化转型65G 下游应用：抢占下一轮信息科技革命制高点7工业互联网：制造强国之路7工业机器人：工业互联网核心支撑7V2X 车联网：技术加速落地10超高清视频：5G 催化成熟13大数据与云计算：数据赋能百业14IDC：超大型 IDC 方兴未艾14云计算：企业上云加速17云计算基础设施17服务器是云计算的硬件支撑18云计算发展带动服务器需求增长18边缘计算基础设施

2、205G 的发展加速了边缘计算的崛起21算力基础设施市场规模22人工智能：产业融合 AI，反哺实体经济25基础硬件层：国际芯片巨头建立先发优势，中国初创企业寻求突破25技术层：算法和计算力是核心驱动力，开源化和通用性是趋势26行业应用：AI 技术应用的主战场27核心技术和装备的国产化是新基建成败的决定因素29国产芯片产业链：支撑“新基建”的产业命脉30国产 CPU 芯片30国产半导体设备31国产操作系统：信息化强国之基36“新基建”十大核心行业龙头企业梳理39稳增长、促转型，把握新基建浪潮中的七大产业机遇 七大领域：5G、数据中心、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传 统基础设施数字化改造

3、 新基建担负着不一样的历史使命。传统基建稳需求、注重补短板，新基建关注新兴产业、 谋未来发展。我们认为，以 5G 网络、云计算、工业互联网为代表的数字化网络和智能化 产业应用将是新基建的核心内容。在 2020 年特殊的经济形势下，新基建肩负着稳定经济 增长的作用，但对于新基建的实质，我们建议需要站在一个更高瞻远瞩的视角去看待，新 基建有望承担的是加速社会及经济结构优化和升级的重任，在即将到来的“十四五”时期 及未来，将对中国产生历史性影响。传统基建稳需求、注重补短板，新基建关注新兴产业、谋未来发展。根据去年以来中央的 会议精神，本轮扩基建不同于以往靠“铁公机”拉动，传统基建更注重补短板、惠民生

4、，以 及决胜脱贫攻坚战领域。本次疫情事件暴露出了国内医疗卫生领域短板，或成为倾斜领域。 主要投向包括公共卫生服务、医疗救助设施、老旧小区改造、城市停车场、城乡冷链物流、 市政管网、自然灾害防治、污水垃圾处理等，以及农村公路、信息、水利、高标准农田、 农业机械化等现代农业基础设施建设。“新基建”兼顾短期逆周期调节及中长期高质量发展要求，将成为基建投资领域新的发力点。 早在 2018 年年底的中央经济工作会议提出，“加快 5G 商用步伐，加强人工智能、工业互 联网、物联网等新型基础设施建设”，新基建的概念由此产生，并被列入 2019 年政府工作 报告。2019 年两会期间和同年 7 月的政治局会议

5、中再次强调以 5G、人工智能和工业互联 网等为代表的新基建在逆周期调节中将承担更为重要的角色，要进一步加快推进信息网络 等新型基础设施的建设。进入 2020 年，新基建作为对冲疫情影响和推动实现全面建成小康社会目标的重要抓手，近期在多次会议中被频繁提及。从 1 月 3 日的国常会、到 2 月14 日的中央全面深化改革委员会会议、2 月 21 日的政治局会议、2 月 23 日的疫情防控和经济社会发展工作部署会议和 3 月 4 日的政治局常委会议，频率之高可见其重要程度。结合国内相关政策、会议对新基建重点领域的展望，综合考虑中国经济实现高质量发展所 必不可少的产业需求，我们认为，新基建投资有望重点

6、涉及七大领域：5G、数据中心、 云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传统基础设施数字化改造。从产业链角度，有 望较为受益的具体产业包括：半导体设备、国产芯片、国产基础软件、服务器、存储、IDC、 云计算、工业机器人、工业互联网、V2X 车联网、超高清视频、人工智能的基础层、技术 层及应用层（智能驾驶，AI+安防、金融、医疗、司法、教育等）。图表1： 新基建七大领域产业趋势概况 重点领域产业趋势概况5G5G 网络作为新型基础设施建设的底层技术，有望带来整个信息基础设施的革命性升级。从全球视角看，5G 是下一轮信息科技革命的制高点，从互联网到移动互联网再到 5G 物联网， 将催生万物互联，带来全

7、新的生产生活方式；从中国的情况看，大国崛起需要雄厚的科技支 撑，当前国内的运营商、设备商、终端商都在蓄力 5G，不断加快 5G 设备研发和产业发展 进程。数据中心大数据的特征是 4 个“V”(海量 Volume，多样 Variety，价值 Value，高速 Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是 P(1000 个 T)、E(100 万个 T)或 Z(10 亿个 T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信 息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。云计算云计算底层基础设施是云计算、大数据、AI 等产业发展的共同

8、基础。网络流量的增加是云 计算基础设施需求增长的核心变量。换言之，只要数据不断增加，对于底层计算、存储资源 的消耗也就不断增加。未来有三大产业趋势驱动云基础设施投资增长：1）云计算加速，2） 5G 应用带动 AIOT 快速落地，3）B 端企业线上迁移。云计算基础设施投资主要包括服务器 和数据中心建设。工业互联网工业互联网是连接智能制造产业“云”与“端”的纽带，工业互联网平台的发展与智能制造 设备（工业机器人、智能机床等）相辅相成，互为依托。智能制造升级所需要重点投入的领 域可概括为“云”、“网”、“端”三大领域：一是“云”：工业大数据及云计算；二是“网”： 覆盖产业链整体的工业互联网；三是“端

9、”：与工业互联网融为一体的工业机器人、智能机 床等工业智能终端设备。物联网目前，国内外物联网产业发展方向可以概括概况为三大主线：1）需求侧的消费性物联网， 即物联网与移动互联网相融合的移动物联网，创新高度活跃，孕育出可穿戴设备、智能硬件、 智能家居、车联网、健康养老等规模化的消费类应用；2）供给侧的生产性物联网，即物联 网与工业、农业、能源等传统行业深度融合形成行业物联网，成为行业转型升级所需的基础 设施和关键要素；3）城市发展进入新阶段，基于物联网的城市立体化信息采集系统正加快 构建，智慧城市成为物联网应用集成创新的综合平台。人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，是一种用智能方式帮助人类应

10、对世界的研究及应用领 域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智 能产业链大致可分为基础层、技术层和应用层三个环节。人工智能具有算力、算法、数据三 要素，在强大算力以及海量数据的支持下，精确、稳健的算法解决各类场景问题。传统基础设施 数字化改造传统意义上的基础设施涵盖面很广，包括铁路、公路、机场、港口、水利设施、能源、通信 等领域。5G、AI、大数据、云计算等新型基础设施的飞速发展，将有望发挥引领作用，促 进传统基础设施加快数字化改造，实现数据深度共享、业务高度智能，打造出融合新型和传 统基础设施为一体的现代化基础设施体系，提升各领域建设质量、运营效率、服

11、务水平和管 理水平。资料来源：国家发改委，新基建政策不断深化18 年中央经济工作会议首次提出“新型基建”概念，重点配套新兴产业发展，具体包括 5G 网络、数据中心、智能制造、工业互联网、物联网、无人配送、在线消费、医疗信息化等 领域。同时会议中还强调要“加大城际交通、物流、市政基础设施等投资力度”，并“补齐农 村基础设施和公共服务设施建设短板，加强自然灾害防治能力建设”。所以，更广义的新型 基础设施建设还可以包括轨道交通、环保建设等补短板领域。新型基建体量尚小但发展前 景大，符合高质量发展要求，将是政策持续支持方向。可以看到，无论是专项投向新基建 的比例，还是 PPP 项目中新基建的占比，都在

12、不断提升。2020 年至今新增专项债投向新 基建的比例达到 24%，明显高于 2019 年全年 3%的占比；20172020 年国内 PPP 项目 中新基建占比总体呈提升趋势，2020 年 2 月占比达 13.4%。图表2： 新增专项债投向比例图表3： 新基建项目在 PPP 中占比不断提高（%）45403530252015105新基建0201820192020至今PPP项目中新基建占比(%)1413121110交通运输土地储备棚改城乡社区农林水医疗卫生学校教育其他未指明分类917-09 18-01 18-05 18-09 19-01 19-05 19-09 20-01资料来源：Wind，资料来

13、源：Wind，2020 年高层明确定调“新基建”作为逆周期调节的方向。“新基建”并不是新名词，早在 2018 年底，中央经济工作会议上明确了 5G、人工智能、工业互联网、物联网等“新型基础设施 建设”的定位。随后“加强新一代信息基础设施建设”被列入 2019 年政府工作报告。2020 年 以来，为了对冲新冠疫情对经济造成的冲击，逆周期调节政策发力，并与过去的传统基建 不同，高层定调推进“新基建”。2020 年 3 月 4 日，中共中央政治局会议指出，要加大公共 卫生服务，应急物资保障领域投入，加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度， 要注重调动民间投资积极性。图表4： 2018 年以

14、来“新基建”相关政策梳理 会议时间主要内容2018 年 12 月 19 日中央经济工作会议加快 5G 商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型 基础设施建设。2019 年 3 月 3 日和 3 月 5 日两会强化逆周期调节，除了传统基建以外，以 5G、人工智能和工业互联网、物联网为代表的新型基建设将承担更为重要的角色。2019 年 7 月 30 日中央政治局会议要稳定制造业投资、实施补短板工程、加快推进信息网络等新型 基础设施的建设。2020 年 1 月 3 日国务院常务会议大力发展先进制造业，出台信息网络等新型基础设施建设投资支持政策，推进智能、绿色创造。2020 年 2 月 14

15、日中央全面深化 改革委员会会议基础设施是经济社会发展的重要支撑，要以整体优化、协同融合 为导向，统筹存量和增量、传统和新型基础设施发展，打造集约 高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。2020 年 2 月 21 日中共中央政治局会议加大试剂、药品、疫苗研发支持力度，推动生物医药、医疗设备、5G 网络、工业互联网等加快发展。2020 年 2 月 23 日中央统筹推进新冠 肺炎防控和经济社会发展工作部署会议用好中央预算内投资、专项债券资金和政策性金融，优化投向结 构。一些传统行业受冲击较大，而智能制造、无人配送、在线消 费、医疗健康等新兴产业展现出强大成长潜力。要以此为契机， 改

16、造提升传统产业，培育壮大新兴产业。2020 年 3 月 4 日中央政治局常务委员会会议 要加大公共卫生服务、应急物资保障领域投入，加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。，新基建推动中国社会向数字化、信息化和智能化转型 新基建对提升中国存量资产效率、改善中长期产业竞争力都将起到至关重要的促进作用， 尤其是对关系到国计民生及国家主导产业的重点领域。“十三五”期间中国整体基础设施 建设延续高投入状态，相较于交通运输、电力水利等传统基建，新基建存在短期固定资产 投资规模总量相对较小的特征。目前社会各界对新基建能否较大力度促进经济增长仍存在 观点分歧和担忧。我们建议要用有别于“固定资产投资驱

17、动经济增长”的逻辑来看待新基 建的价值，主要转变两个思路：1）要用更加“高瞻远瞩”的眼光看待新基建的对中国社会的价值。对于新基建，不能仅 评估其投资规模对短期经济的拉动作用，更应该从中长期战略价值来理解其发展意义。新 基建的实施有望优化中国庞大的存量制造产能效率和社会生活的方方面面，从而推动中国 社会向数字化、信息化和智能化的结构调整和全面转型升级；2）要用更加“市场化”的方式为新基建创造投融资环境。传统基建资金来源主要是政府 财政资金、银行间接融资和 PPP 投资模式等，投资的规划和实施以政府部门主导。但是 新基建由于具有技术升级需要持续大规模研发投入、应用场景和商业模式相对不成熟等典 型特

18、征，未来政府部门可能逐步转变为动员发起方和战略投资方。中国新基建相关产业依 靠市场化竞争不断实现技术升级和进步，并依托境内外资本市场实现直接融资、投资收益 变现和持续扩张。5G 下游应用：抢占下一轮信息科技革命制高点2019 年是 5G 基建元年，带来 5G 上游的电子、通信产业链业绩回暖。2020 年，伴随着5G 基础设施覆盖率的提升和 5G 终端的普及，5G 下游应用有望成为下一个投资热点。工业互联网：制造强国之路 工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、 分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置。工业软件用主要涵盖研 发设计、生产执

19、行、经营管理三大类。基于工业互联网平台，工业软件的形态从本地部署 的复杂系统软件向云化轻量级工业 APP 转变。全国各类型平台数量总计已有数百家之多，具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过 了 50 多家。既有航天云网、海尔、宝信、石化盈科等传统工业技术解决方案企业面向转 型发展需求构建平台；也有树根互联、徐工、TCL、中联重科、富士康等大型制造企业孵 化独立运营公司专注平台运营；还有优也、昆仑数据、黑湖科技等各类创新企业依托自身 特色打造平台。相比于传统的工业运营技术和信息化技术，工业互联网平台的复杂程度更高，部署和运营 难度更大，其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入，商业应用和产业

20、推广中也面 临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程， 当前尚处在发展初期。一是在技术领域，平台技术研发投入成本较高，现有技术水平尚不 足以满足全部工业应用需求；二是在商业领域，平台市场还没有出现绝对的领导者，大多 数企业仍然处于寻找市场机会的阶段；三是在产业领域，优势互补、协同合作的平台产业 生态也还需持续构建。5G 催化下工业互联网市场有望提速。工业互联网是以机器、原料、控制、信息系统、产 品的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理、 高级建模分析实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。而 5G 技术有力的提升了数

21、据传输的效率，提升了工业互联网的能力。随着 2020 年 5G 商用逐步落地，工业互联网 发展有望进一步提速。自主的工业互联网应用生态是大势所趋。相较于基础工具型软件，中国工业软件企业在系 统平台和云应用领域与国外厂商起步时间更为接近，技术水平差距较小，因此有望形成中 国自主的工业应用生态。新冠疫情下，研发、管理等环节远程实施成为刚需，工信部推动 工业 APP 普及率提升，培养用户习惯，为未来工业互联网的进一步建设打下基础。我们看好工业互联网龙头标的，建议关注用友网络、宝信软件、能科股份。工业机器人：工业互联网核心支撑 工业机器人是工业互联网在硬件环节的核心支撑，“新基建”投资有望进一步激活中

22、国制造 业对机器人及智能制造装备的需求。机器人作为工业互联网体系的重要组成部分，承载着 大量相关系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力，引导汇聚和链接着大量 工业资源，通过交互协同和迭代优化，为智能的产生提供必要基础，为制造业智能化的发 展创造前提条件。同时，工业机器人能够充分发挥工业互联网平台的重要作用，成为工业 全要素链接的枢纽，向上对接工业应用，向下连接海量设备，持续沉淀和积累海量具备应 用推广价值的工业经验与知识模型，通过更为科学、高效的工业资源配置方式及路径，驱 动制造业体系和生态的智能化升级与运转。工业互联网对工业机器人的技术发展起到促进作用，为产业应用提供了更多可能和场

23、景， 充分激活制造业对智能制造转型升级的需求。1）协助机器人实现互联互通与数据共享： 通过基于工业互联网的大数据技术实现机器人相关数据分析与共享，减轻劳动强度，改善 作业环境，从整体上提高生产率、降低成本。2）有效降低机器人损耗及维修成本：通过物耗，有效避免变形、划伤、碰伤，减少维修造成的停产成本。3）支撑机器人开展定制 化生产：通过工作模型的设计与优化，使机器人快速适应多品种、小批量的定制化生产， 产品快速更新换代，适应日益激烈的市场竞争，有效节约投资，形成规模效益。中国具备诞生世界领先机器人公司的基础，本土企业成长潜力大。从“机器换人”到“智能制 造”，国内工业机器人需求有望改善。我们认为

24、国内工业机器人需求有望复苏，2020 年或 出现温和增长，长期成长空间广阔，原因是：1）人口结构的变化将长期推动中国制造业 进行智能制造升级；2）伴随技术发展，工业机器人的实际应用效果从“机器换人”升级为“智 能制造”，从仅仅是替代人工变为提升企业制造效率、稳定产品品质及降低库存；3）国家 及地方政策支持力度大，助力智能制造升级，为机器人产业发展提供有利环境；4）贸易 摩擦缓和或将促使制造业恢复投资意愿，2019Q4 工业机器人行业数据已经出现改善迹象（2019 年 10 月国内产量当月增速同比转正达 1.7%，11、12 月增速分别提升至 4.3%、 15.3%），虽然新冠疫情或对 2020

25、Q1 机器人产业景气度产生一定负面影响（2020 年 1-2 月国内机器人累计产量同比下滑 19.40%），但随着国内疫情基本得到控制和制造业复工复 产有序推进，我们认为机器人温和复苏的趋势不会改变。图表5： 中国人口的年龄结构及预测15-640-1465+100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0505201020152020E2025E2030E2035E2040E2045E2050E0%资料来源：联合国人口司 World Population Prospects 2019（Med

26、ium fertility variant），图表6： 中国工业机器人月度产量增速变化120%2017 20182019103%90%78%64%57%61%61%57%34%35%47%35%46%15%7%6%9%(14%)01-03(7%)04(9%)05(11%)06(7%)072%(3%)4%(1098%)(16%)09(15%)10(7%)(12%)1112100%80%60%40%20%0%-20%资料来源：国家统计局，汽车行业目前仍是国内工业机器人最主要的下游应用，随着中国制造业产业升级和转型的 不断深化，工业机器人的应用将有望更深入衍射到 3C、半导体、新能源、物流仓储等领

27、域，需求更加多元化，增量空间广。汽车制造行业生产程序相对标准化，工业机器人应用 发展较早，技术成熟，自动化程度较高。消费电子行业的自动化模式与汽车行业类似，均 可在产品零部件生产和整装等环节进行自动化生产，但消费电子行业目前除了个别厂商外， 自动化渗透率仍然处于较低水平，自动化升级的空间仍然广阔。对比 2010、2018 年中国 工业机器人市场销售结构可以发现，汽车行业均位居第一应用领域，但占比由 50%下降到 35%，3C 需求由 13%扩张到 23%，除金属加工以外的其他行业占比由 27%提升至 32%， 行业总体容量增长的同时需求分布呈逐渐多元化的趋势。我们认为受益于随着智能制造及 工业

28、物联网的应用领域不断横向延展，2019 年及以后机器人下游需求多元化的趋势有望 延续。图表7： 2010 年中国工业机器人市场的需求结构图表8： 2018 年中国工业机器人市场的需求结构食品医疗3%锂电5%家用电器5%金属加工10%仓储物流0%汽车35%3C23%食品饮料烟塑料加工光伏 半导体塑料及化学 品10%金属加工10%草1%其他16%2%2%2%其他13%3C13%汽车50%资料来源：IFR，资料来源：IFR，中国工业机器人密度仍明显低于全球其他制造强国，“新基建”投资或有助于中国智能制造 程度和工业机器人密度的提升。自动化生产的单元产品（机器人）是衡量一个国家自动化 水平的重要指标。

29、虽然中国工业自动化行业规模呈现较快增长趋势，但生产制造业中自动 化率仍低于欧美发达国家。lFR 数据显示，中国自 2013 年开始成为全球工业机器人最大 市场，2018 年中国销量达 15.4 万台，占全球比重达 36%。但是，按照机器人使用密度（平 均每万名制造业工人所使用的工业机器人数量）为标准，中国的工业机器人密度为 140 台/万人，虽然已经超过全球平均水平，但仍然显著低于美国（217 台/万人）、德国（338 台/万人）、韩国（774 台/万人）、日本（327 台/万人）等制造业强国。我们认为，中国正处 于制造业转型升级的历史机遇期，半导体、面板、消费电子智能终端、新能源等高端制造

30、业产能稳步扩张，其对自动化、智能化生产所产生的工业机器人多元化需求将提高中国制 造业整体工业机器人密度，中国工业机器人市场有望进一步扩容。图表9： 2018 年全球及部分经济体工业机器人销量对比图表10： 2018 年全球及部分经济体工业机器人密度对比(万台) 454035302520151050全球中国美国日本德国韩国印度（台/万人）9008007006005004003002001000全球中国美国日本德国韩国印度资料来源：IFR，资料来源：IFR，；工业机器人密度为平均每万名制造业工人所使用 的工业机器人数量5G 护航，工业机器人企业有望与工业互联网深度融合，打造全流程闭环数据传输分析系

31、 统，提升自动化和人工智能效率。5G 技术的普及，有望赋予机器人更加完善的交互能力， 更强大的分析和数据处理能力，很大程度上优化机器人的性能。通过 5G 提供的低时延+ 高稳定性的数据流传输，系统可以精确分析到每一台机器人主机。通过监控系统对机器人 各项历史数据的分析及学习，对实时数据的采集和分析，实现局部故障预警，机械寿命分 析等功能，可帮助客户提前排查生产中的各项问题，有效提升生产效率。与此同时，将客 户处的机器人运转数据返回至企业，用于新一代机器人的技术研发与更新，实现数据的全 流程闭环。与工业物联网的融合，有望提升企业在价值链中的增加值，提升企业经营的回 报率和智能制造升级的投资意愿。

32、工业机器人与工业互联网的发展相辅相成，2020 年或是中国机器人产业的新起点，未来 有望孕育世界领先企业。结合人口结构、应用场景、产业政策、企业投资信心等多种因素 综合分析，我们判断 2020 年或是中国机器人产业的新起点，未来主要发展趋势包括：1） 市场份额或进一步集中，研发可持续增长；2）5G 商用时代机器人企业有望与工业互联网、 物联网深度融合；3）协作机器人需求有望快速扩张，或是本土企业重点突破的领域之一； 4）中国有望在新一轮发展期诞生世界领先机器人企业。目前国内有望受益于“新基建” 投资发力、工业互联网加快推广等积极因素的工业机器人代表企业包括：机器人（新松机 器人）、埃斯顿等。V

33、2X 车联网：技术加速落地车联网 V2X，利用通信实现数据感知。车联网通信作为移动网络派生发展出来的新的分支， 在通信技术要求和应用场景特点上有其独特性。车联网通信通常统称为 V2X，根据通信对 象的不同可分为 V2V（车-车）、V2I（车-基础设施）、V2P（车-人）、V2R（车-路）等方式。图表11： V2X 应用场景举例V2X 类别 应用场景举例具体应用场景举例V2V：车与 车之间的 信息交互V2I：车与 基础设施 之间的信 息交互V2P：车与 人之间的 信息交互V2R：车与 道路之间 的信息交 互前碰撞预警提示驾驶员前方有碰撞风险，提前减速避让。失控预警将车辆失控信息至少提供给周边左右

34、 1.5m、前后 150m 的车辆，周边车辆收到信息后提示驾驶员进行紧急避让。 紧急电子刹车灯当车辆进行紧急制动时，向周边车辆发送急刹预警信号，驾驶员接收到预警信号后提前做好减速、避让准备。 禁止通过预警在双向两车道的道路上行驶时，后方车辆想要超过前方车辆，必须要临时占用对向车道，当本车与对向车辆有超车碰撞隐患时，及时提醒驾驶员谨慎通过。左转辅助在驾驶员想要进行左转向时，此时对向如果有车辆正在靠近，系统及时提醒驾驶员注意前方车辆。交叉路口辅助 交叉路口是交通事故高发区，车辆通过复杂路口时通过 V2V 技术相关通讯，理解对方行驶意图，减少事故发生的概 率。盲区/变道预警 由于车体和内外后视镜在设

35、计上与生俱来的角度问题，车身的左右后侧方都存在一个无法根除的驾驶者视觉盲区，借 助于 V2V 技术，驾驶员变道前能够及时察觉到盲区车辆，减少事故的发生。红灯预警当车辆接近有交通信号灯的路口，预知红绿灯时间，如判断车辆无法及时通过此路口时，及时提醒驾驶员减速停车。 弯道限速预警车辆从平直路面进入转弯工况时，接收到相关弯道限速信号后及时提醒驾驶员减速慢行。限速施工区域预警 当车辆行驶至限速区域（如学校）附近时，通过路边 V2I 设备向驾驶员传递显示提示或者当车辆超过限定车速时提示 驾驶注意车速。当车辆行驶至限行区域（如燃油车限行、单双号限行、货车限行）、施工区域附近时，通过车载 V2I 设备向驾驶

36、员提示前方即将进入限行区域。天气预警当车辆行驶至恶劣天气的地带时，如多雾、雨雪天气时，及时提醒驾驶员控制车速、车距以及谨慎使用驾驶员辅助系 统。人行横道行人预警人行横道线上安装有行人探测传感器，当人行横道有行人同时有车辆靠近时，向人行横道周边车辆发送行人信息。 道路行人预警行人穿越道路时，道路行驶车辆与人进行信号交互，当检测到具有碰撞隐患时，车辆会收到图片和声音提示驾驶员，同样行人收到手机屏幕图像或声音提示。倒车预警行人经过正在经过倒车出库的汽车时，向驾驶员和行人发送提示，解决由于驾驶员视觉盲区未能及时发现周边的人群 的问题。匝道控制根据主路和匝道的交通时变状况实时采集、传输数据来优化匝道控制

37、。信号配时收集并分析交叉口车辆实际行驶速度及停车起步数据，使信号的实时控制更加有效。专用通道管理 通过使用附近的或平行车道可平衡交通需求，也可使用控制策略，如当前方发生事故时可选择换向行驶；改变匝道配 时方案；利用信息情报板发布信息，诱导驾驶员选择不同的路径。交通系统状况预测 实时探测道路状况、车辆与交通灯状况，并对这些信息进行过滤、处理、排序、预测，为交通系统有效运行提供预测 数据、提供交通状况信息（包括道路控制信息、道路粗糙度、降雨预测、能见度和空气质量）、提供交通需求信息（如 车流量）等，并筛选信息发送给其他车辆。资料来源：OFweek 智能汽车网，雷锋网，车联网是自动驾驶感知层的不可替

38、代环节。当前的自动驾驶大多依靠雷达、摄像头、定位 等手段实现感知层信息的输入，但依靠以上技术远远不够，信息的实时交互能力和广度都 无法突破，在这一背景下车联网成为自动驾驶感知层的不可替代的环节。车联网可以通过通信手段，提供更远距离信息交互能力和远程控制功能，且不受环境、气 候、遮挡等外部条件影响保障了信息的可靠性。同时，车联网实现了信息丰富性，信号灯、 路面状况、行人、以及非视距的全方位信息为自动驾驶提供决策判断，并且在群体信息并 发时可提供更高的算力支持和更加优化的解决方案。图表12： 通信技术和单车智能互补，车联网是自动驾驶感知层的不可替代环节资料来源：IMT-2020（5G）推进组C-V

39、2X 白皮书，端层两个关键趋势，即车辆联网设备（T-BOX、OBU）和路侧设备（RSU）渗透率提升， 其中 V2X 有望带来新基建需求，即路侧设备，实现车与路的信息交互。另外，目前主要 依托 4G 网络，未来 5G 网络赋能，需要网络切片和边缘计算等技术叠加，涉及运营商、 设备商等。平台层和应用层将随着网络和硬件能力的逐步提升，并行发展。图表13： V2X 车载端产业链四大环节资料来源：2018 年 12 月信通院发布车联网白皮书（2018 年），芯片：作为产品智能化的大脑，芯片不可或缺，在汽车网联化、智能化的过程中，将带来 大量的芯片需求。车规级通信模组：网联化的建立离不开模组，随着万物互联

40、的推进，各种物联网应用的市 场规模扩大，带来对模组的需求。车联网是物联网领域中 ARPU 值最高的应用之一。车载终端：车辆联网和数据传输通过终端产品实现。目前，主流的终端产品主要有后装 OBD、前装 T-Box、以及 UBI 终端，并得到了广泛的应用。通过对车辆运行数据、驾驶人 行为习惯、驾驶偏好等数据进行搜集和分析，实现对道路应急救援、车辆远程维修、整车 厂研发新款车型、汽车后市场服务、以及保险定价等的数据支撑。传感器：车联网 V2X 的信息交互建立在数据搜集的基础上，这就需要大量的传感器。目 前，全球规模较大的传感器厂商有博世、意法半导体、德州仪器、安华高、惠普、Qorvo、 楼氏电子、应

41、美盛等。平台：平台集合了数据和应用的集中和分发，车联网众多应用场景的实现需要平台作为支 撑。目前，以华为为代表的通信设备商，以 BAT 为代表的互联网企业，以一汽等为代表 的整车厂，以及立足于行业应用的模组厂商等，都在建立各自的车联网平台。相关公司包 括高新兴、兴民智通、索菱股份、得润电子、宜通世纪、兴民智通、金龙汽车、广汽集团 等。TSP：TSP 服务涵盖 TSP 服务平台、呼叫中心、内容聚合、数据中心与云平台等，向上 连接整车厂和智能终端，向下连接内容服务提供商，是产业链中较为核心的环节。相关公 司包括兴民智通（九五智驾）、启明信息、万安科技（飞驰镁物）等，其他 TSP 厂商还有 博泰、远

42、特科技、钛马等。行业应用：行业应用提供商是产业链中最贴近实际应用场景的环节之一，车联网应用场景 的设想将通过它们提供的应用、系统等软件加载到终端设备中才得以实现。车联网的成熟 必将伴随着各式各样行业应用的涌现和发展。相关公司包括高新兴、北斗星通、中海达、 耐威科技、亚太股份、均胜电子、兴民智通、欧菲光等。从路侧端来看，形成了数据交互终端、智能交通解决方案等领域。其中，RSU 路侧涉及 公司包括高新兴、千方科技、金溢科技、华为、中兴通讯等；智能交通交接方案厂商包括 高新兴、千方科技、海康威视、大华股份、佳都科技等。在车内装备中，2020 年前后装联网设备市场规模有望超过 210 亿。参考阿里云官

43、网售价， 前装设备市场价约为 1000 元（其中 T-BoX 价格为 700-800 元，V2X 功能模块 200-300元），后装联网设备市场价约为 150 元。根据工信部发布的车联网产业发展行动计划 中的目标，到 2020 年，联网车载信息服务终端的新车装配率达到 60%以上，总车联网渗 透率达到 30%。1. 2019 年我国汽车销量为 2576.9 万辆，根据交运设备行业于 2020 年 3月 2 日发布报告多数车企 10 日复工，全年销量略受损中预测，考虑到疫情影响，预计 2020 年全年汽车销量增速或下滑至-30%。我们保守预计 2020 年全年汽车销量 同比下滑 3%，销量约为

44、2499.6 万辆，则前装联网车辆 1499.8 万辆，由此预测 2020 年前装联网设备市场规模为 149.98 亿元。2. 根据公安部交通管理局 2020 年 1 月 8 日公布的数据显示，全国汽车保有量为 2.6 亿按照 2020 年总车联网渗透率为 30%，则新增联网车辆约为 5552 万辆，剔除前装联网车辆 1499.8 万辆，则新增后装联网车辆约为 4052 万辆，市场规模约为 60.78 亿元。辆，根据中商情报网发布的2019 年中国车联网行业市场现状分析及发展趋势预测显示，2019 年中国车联网市场用户规模将近 3000 万辆，车联网渗透率仅为 11.5%。在智能化道路基础设施

45、规划建设方面，预计投资金额在千亿级别以上。RSU 设备升级将 包括信号灯、标志、摄像头、激光雷达等各种环境感知设备，涉及投资规模可观。根据国 家统计局数据显示，截止 2018 年，中国高速公路里程为 14.26 万公里，城市道路长度为43.2 万公里。根据第五届智能网联汽车技术年会（CICV2018）会议，公安部交通管理科学表示，单个红绿灯设施的改造费用是 10 万，依此假设每公里智能化改造费用为50 万元，则城市道路和高速公路智能化改造则预计需要投资 2873 亿元。根据战略提出，到 2025 年智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展，车用 无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域

46、覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分 城市、高速公路逐步开展应用。按照国家统计局数据，2018 年我国地级市数量占总城市数 量 43.6%，参照这一比重，假设 2025 年 V2X 道路智能化渗透率约为 50%，即 2020-2025 年城市道路和高速公路智能化改造市场规模超过 1400 亿元，年均建设量为 287 亿。超高清视频：5G 催化成熟5G 或成超高清行业发展重要催化剂。由于超高清视频具有更大的视频码率和视频容量， 因此对传输、压缩、转码、存储等技术提出了更高的需求。5G 标准定义的重要的应用场 景之一增强移动宽带（eMBB）将为超高清视频提供大流量传输的服务。根据工信部、中 国 5G 推进组的工作部署，我国 5G 将于 2020 年迈入正式商用，2019 年 6 月，工信部向 中国电信、中国移动、中国联通、中国广电四家企