2021车联网产业十大趋势：市场扬帆起航，实践和探索并行

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域，是 5G 垂直应用落地的重点方向，具有巨大的产业发展潜力、应用市场空间和可观的社会效益。本文从十个方面具体阐述了车联网的发展趋势，对于研究车联网产业规律具有借鉴意义。

文｜吴东升

单位职务｜高新兴高级副总裁、战略与品牌总经理

来源｜2021年《智能网联汽车》杂志1月刊

展望2021年，车联网产业将扬帆起航，在十大领域持续发力。实践方面，车联网规模建设时代来临，“两率提升”是关键；5G+V2X逐步落地，“量产”是关键；从安全类和效率类业务到协同类业务演进，“协同”是关键；车联网技术进一步验证和完善，“安全”是关键；车联网跨城市区域合作发展，“开放”是关键。探索方面，车联网赋能自动驾驶典型场景落地，“商用车”是关键；车联网赋能智能交通实现深度融合创新，“融合”是关键；车联网赋能智慧出行探索杀手级应用，“有效感知”是关键；车联网创新商业和运营模式探索，“闭环”是关键；车联网数据开放模式探索，“规则”是关键。

01

车联网规模建设时代来临，“两率提升”是关键

即无锡、天津、长沙之后，重庆在2021年1月获批第四个国家级车联网先导区。国家级先导区的主要任务和目标包括在重点高速公路、城市道路规模部署C-V2X网络，结合5G和智慧城市建设，完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升，带动全路网规模部署，在此基础上实现车联网项目商用的成功落地。

规模化即包括路端建设面积和长度的“覆盖率”，从局部路口和特定路段，到城市区域级，直至城市全面覆盖；也包括车端装载量的“渗透率”，从各类商用车（客车、货车）和特种车辆等到乘用车进行安装，从后装到前装。

路端：城市道路和城际道路在2021年会迈入车联网规模化部署时代，围绕道路的通信、感知、计算、定位、高精地图等核心能力进行道路智慧化建设，一方面赋能智能交通转型升级，另一方面赋能自动驾驶产业和智慧出行产业。依托于“协同感知、协同决策、协同控制”的网联自动驾驶是中国自动驾驶产业高速发展的必由路径。

车端：前装5G+V2X量产车型将在2021年陆续推出。后装V2X产品形态更加丰富，中国移动发布V2X高中低配三种形态后装车载终端方案，用于提升用户渗透率。低配车载终端以无线充电手机支架作为切入点，中配车载终端为行车记录仪，高配车载终端为智能后视镜。除了V2X后装产品外，在消费端直接通过APP、小程序、导航地图等体验车联网业务也是未来发展的必由之路。

路端“覆盖率”和车端“渗透率”二者相辅相成：

①先在商用车型，如出租车、公交车、自动接驳车、物流车、矿卡、港口车辆等，和部分乘用车型，部署V2X车载终端，实现V2V业务场景，如前向碰撞预警、盲区预警/变道辅助、车辆编队行驶等；

②其次在特定商用场景先行先试，如特定封闭园区和社区、矿山、港口、停车场、高速公路路段、城市公交固定线路和公交站场等部署5G+V2X网络，实现I2V业务场景，如闯红灯预警、绿波车速引导等；

③进一步在高速公路和城市交叉路口等场景规模部署5G+V2X网络。路端“覆盖率”提升将带动车端“渗透率”提升。而当车端“渗透率”达到30%临界值时，又会进一步拉动路端“覆盖率”提升。

5GAA给出C-V2X规模部署路线图，从2021年开始C-V2X开始进入安全类业务规模部署阶段。

02

5G+V2X逐步落地，“量产”是关键

中国5G基站在2020年累计建成71.8万个，预计2021年有望新建5G基站超过100万个。5G车规级芯片支持-40°C到85°C工作温度，并且通过抗电磁、抗脉冲、抗辐射三重考验。

未来车联网业务的主流方式是通过5G和C-V2X网络融合提供。其中5G网络可以提供大带宽和时延不敏感的业务应用场景，比如信息娱乐类业务、全局交通优化类业务。而C-V2X网络将提供时延敏感的安全类、局部交通效率类业务应用。

2020年12月，广汽AION V量产5G车型正式下线交付。AION V开启了“好玩”的世界，比如搭载一键遥控泊车系统；全球最新一代AR实景导航；最新一代飞鱼2.0自然语音系统。2021年，广汽将推出第二款5G车型AION Y，车主可以通过车内语音控制拍摄视频，然后通过5G秒传视频发布，使AION Y化身工作室、直播间、KTV，令AION Y成为年轻人的“智能娱乐大客厅”。

2020年12月，长城汽车第三代哈弗H6搭载5G车载无线终端，提供行车数据采集、行驶安全保障、车辆故障监控、车辆远程控制（开闭锁、空调控制、车窗控制、发动机启停）、驾驶行为分析、无线热点分享等服务。首先，整车可以完成更加庞大的数据处理与数据交互，实现更高级别自动驾驶；其次，在自动驾驶场景下，5G可以为高精地图发布提供通道，提升高精地图整体实时性和准确性；最后，产生高精3D地图信息，提高车载导航功能，车辆检测、记录和共享有关道路颠簸、坑洼、危险弯道等障碍物的路况讯息，进而建立网络化危险地图系统，提升智能出行安全性。

2020年12月，上汽MARVEL R获得SRRC认证，通过车载车规级5G/C-V2X终端产品认证。如在行驶中，MARVEL R将可超前获得道路环境、红绿灯变化等信息，完成车速引导、5G智能路口通过辅助，让汽车具备“预知能力”。

美国福特和德国宝马将在2021年和2022年量产5G汽车。

产业链角度，2021年将推出支持5G+V2X双模同时运行的芯片，车载终端可以同时工作在5G蜂窝网络和C-V2X直连通信两种模式，车辆能同时享受5G信息娱乐类业务、全局交通优化类业务和C-V2X安全类、局部交通效率类业务。

03

从安全类和效率类业务到协同类业务演进，“协同”是关键

协同体现在环境感知环节、计算决策环节和控制执行环节。在环境感知环节进行协同，支持车辆获得比单车智能感知更多信息，例如超视距感知或解决容易受恶劣环境影响等问题；在计算决策环节进行协同，增加车与车、车与路之间的系统性决策，例如优先车辆通行管理、交叉口通行控制等情况；在控制执行环节进行协同，对车辆驾驶行为进行干预，例如远程遥控车辆脱困等。

LTE-V2X可以提供的业务场景在《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》DAY-I和DAY-II中给出。DAY-I应用场景，是基于车车、车路间的状态共享，通过自身的算法判断来提前消减冲突或获知交通信息。而DAY-II应用场景，则升级为车、路、人之间的意图和感知共享，并实现了主体之间的引导和协作，真正体现了 “协同”理念。DAY-II相比DAY-I，更加强调协同类业务，例如协作式变道、协作式车辆汇入、协作式交叉口通行、协作式优先车辆通行、协作式车辆编队管理等。

例如，协作式优先车辆通行是指智能交通系统调度交通资源针对优先车辆采取提前预留车道、封闭道路或切换信号灯等方式，为优先车辆提供安全高效到达目的地的绿色通道。优先车辆包括警车、消防车、救护车、工程抢险车、事故勘查车等，未来也可以基于该场景提供差异化行车服务。

C-V2X标准演进路径比较清晰，LTE-V2X（R14，R15）可以支持安全出行类业务和局部交通效率类业务，NR-V2X（R16，R17）可以支持自动驾驶类业务。需要厘清的是LTE-V2X会向NR-V2X平滑演进，双方为互补关系而并非替代关系。NR-V2X因为标准、频谱、芯片等原因，尚需一定的时间周期才能实现产业化落地。

04

车联网技术仍需验证和完善，“安全”是关键

2020年11月，《智能网联汽车技术路线图2.0》中将技术架构划分为“三横两纵”。“三横”指车辆关键技术、信息交互关键技术与基础支撑关键技术。“两纵”指支撑智能网联汽车发展的车载平台与基础设施。基础设施包括交通设施、通信网络、大数据平台、定位基站等，将逐步向数字化、智能化、网联化和软件化方向升级，支撑智能网联汽车发展。

其中安全是2021年车联网技术重点关注的方向，功能安全与信息安全协同考虑。功能安全ISO 26262标准和预期功能安全SOTIF最终解决的问题，将涉及汽车供应链的所有部分。SOTIF是在自动驾驶技术发展背景下出现的，也是自动驾驶从L2到L3跨越的必然需求。

车联网终端需要实现系统隔离机制，以芯片/硬件/固件安全为基础，采用硬件隔离和安全域隔离方式，将具有高安全要求特征的核心驾驶系统和驾驶辅助应用，与具有低安全要求特征的车载娱乐系统和娱乐应用进行隔离，以保护敏感数据和操作。车联网车规级安全芯片满足车联网安全需求的验签性能和SM2算法需求。

为了防止数据在车联网内容和外部遭受攻击者非法窃听、篡改、伪造等威胁，车联网系统采用密码技术对数据在传输、存储、使用过程中进行加密保护；建立基于公钥基础设施（PKI）的车联网通信安全身份认证机制，为各类C-V2X通信设备和系统颁发数字证书，综合采用安全证书、数字签名、匿名化等技术手段保障OBU、RSU等C-V2X通信节点的身份合法性、通信消息完整性和隐私保护。

05

车联网跨城市区域合作发展，“开放”是关键

各地在积极推进网联自动驾驶产业发展，从政策层面予以保驾护航。不完全统计，全国有30多个省市区出台了智能网联汽车测试管理规范或实施细则，其中北京、上海、天津、重庆、江苏、浙江、湖南、河南、广东、海南等出台了省（直辖市）级法规。

政策方面允许“可载人/载货”、“去安全员”、“可收费”是三个关键开放步骤。另外，除了城市自动驾驶测试政策外，需要开放城际高速公路自动驾驶测试政策。2020年11月，北京市在《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》基础上进行修改完善，增加了高速公路测试申请章节，明确了高速公路测试定义和高速公路测试关键性要求。

2020年10月，中共中央办公厅和国务院办公厅印发《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020－2025年）》，支持深圳扩宽经济特区立法空间，在新兴领域加强立法探索，依法制定经济特区法规规章。2021年1月，深圳支持在无人驾驶等领域开展立法先行先试，市人大常委会将该立法列入2021年立法计划中。

跨城市区域合作方面，2019年9月，上海、江苏、浙江、安徽出台了跨省市的《长江三角洲区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》；北京与天津、河北共同签署《京津冀区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》；在2019世界智能网联大会期间，16家测试区（场）共同签署《智能网联汽车测试示范区（场）共享互认倡议》；2020年7月，国务院办公厅发布《关于进一步优化营商环境更好服务市场主体的实施意见》，指出统一智能网联汽车自动驾驶功能测试标准，推动实现封闭场地测试结果全国通用互认，督促封闭场地向社会公开测试服务项目及收费标准，简化测试通知书申领及异地换发手续，对测试通知书到期但车辆状态未改变的无需重复测试、直接延长期限；2020年10月，长沙、株洲、湘潭、岳阳共同签署了《城市级大规模智能网联汽车道路测试及示范应用共建倡议书》。

2021年，跨城市智能网联汽车产业发展的合作力度将进一步加强，开放的态度和政策是达成这一目标的前提条件。

06

车联网赋能自动驾驶典型场景落地，“商用车”是关键

车联网赋能自动驾驶主要体现在载人和载货两大领域。在城市载人场景下，包括Robo-Taxi、Robo-Bus、最后一公里自动接驳、自动巡游等是自动驾驶的典型场景。在载货场景下，包括干线物流、支线物流、末端物流、封闭园区（矿区、港口、机场、旅游景点、学校等）物流是自动驾驶的典型场景。

车联网将和车本身更深入结合，主要体现在：①车联网业务和车辆CAN总线信息融合。例如，车辆打紧急双闪信息，可以通过CAN总线给到车载终端OBU，和其它车辆之间实现信息交互；②车联网业务作为辅助驾驶和自动驾驶的输入源之一，与车辆多传感器融合的输入源一起，供自动驾驶车辆决策和控制使用。例如，红绿灯信号机信息通过RSU推送给车载终端OBU，可以作为自动驾驶重要的输入源之一，和车辆摄像头识别的红绿灯信息进行融合决策，供自动驾驶车辆控制使用。

对于单车智能自动驾驶来说，车联网可以从多方位赋能：①红绿灯信息推送；②超视距信息推送；③鬼探头等典型场景应对；④提供安全冗余；⑤降低单车智能成本等。

商用车会优先采用车联网技术，主要解决四个层面的问题：安全问题、效率问题、成本问题、舒适问题。①全球每年有约125万人死于交通事故，商用车由于其自身特点，是重大伤害的施加者和被伤害者，需要车联网技术帮助减少交通事故；②结合智能交通和智慧物流，实现人、车、货的智能管理，通过车联网技术选择最佳运行路线，提升运输效率，降低能耗；③中国有1400万辆中远途运输以及城际运输货运卡车，和近3000万辆主要活跃在城市内运输、快递外卖配送场景的面包车、三轮车以及两轮的电动车、摩托车，其中人力和燃油成本占比重，可以通过车联网技术减少运营成本；④通过车联网技术提升商用车舒适性，提供娱乐活动，帮助司机减轻疲劳。

07

车联网赋能智能交通实现深度融合创新，“融合”是关键

车联网赋能智能交通，在微观、中观和宏观三个层面进行深度融合创新。

在ITS微观层面，车联网能够将车辆行驶的环境信息、附近的交通运行情况、周边的交通事件等信息及时传送给车辆，从而使得车辆能够做到及时感知、快速合理决策，极大提高车辆行驶安全性，并提升出行效率；同时，由于多源感知和通信手段的存在，交警和交委等管理部门可以对微观交通态势进行全面掌握，有利于进行交通指挥及应急事件处置。

微观主要包括车端信息和路端信息。车载OBU能实时上传位置数据、车辆数据等，为交通微观数据采集提供更加可靠的数据来源，并为智能交通领域的交通路况、交通流预测提供更加可靠数据源。路端在城市交叉路口、高速公路隧道等典型场景进行智慧化部署，从而可以将环境信息（各类交通标识标牌、信号灯、停车场车位信息等）、微观交通运行情况、附近的交通事件（交通事故、故障车辆、道路施工、路面抛洒物、临时占道等）及时通过V2X下发给车辆。

在ITS中观层面，由于可以及时获取大量联网数据，并通过V2X区域平台支撑，车辆本身及交通管理部门都可以获得及时的区域交通态势信息。结合交通态势分析判断，再与传统的集成化ITS控制手段结合，可以更加有效的进行区域交通调度，提升区域交通效率。

例如车联网与交通信号控制系统打通，能够实现红绿灯信息推送、车速建议、交通信号自适应调整、车流诱导、特种车辆优先通行、高速多匝道合流管控等功能。

在ITS宏观（城市或者大区）层面，随着道路智慧化改造逐渐完善、车载终端渗透率不断提升、分级云控平台逐渐部署，车辆等交通参与者、道路感知、环境信息、交通事件等各种信息将汇聚于云控平台。由云控平台进行协同感知、集中分析决策、反馈控制等，从而实现全局的决策和控制，提升交通安全性和交通通行效率，并为未来L4/L5的自动驾驶提供支撑。

云控平台将实时感知动态信息、决策控制信息、数据分析信息等各种信息，以及计算与决策支持、仿真、动态地图等各种服务能力，提供给ITS平台及系统；同时ITS的交通信号控制、交通事件等信息也会提供给云控平台。两者的融合应用，将能实现全局交通运行监控、交通运行优化、交通管理等。

08

车联网赋能智慧出行探索杀手级应用，“有效感知”是关键

“出行即服务”（Mobility as a Service，MaaS）改善出行者体验。出行前，匹配出行供需，一次规划个性方案；出行中，对交通实时状态进行预测分析，实现错峰出行诱导；聚焦各种交通资源，实现各种出行方式的无缝衔接；出行后，整合多元支付，实现一票制出行。

而车联网业务面临用户需求不强烈、缺乏杀手级应用挑战。车联网能为用户提供的业务，开始主要提供信息服务类业务，比如定位管理、基于用户行为的保险业务、以及面向B端的车队管理等。当前又回归到出行需求上，为用户解决安全问题和效率问题。但这些业务，用户刚性需求不清晰，用户为这些服务的付费买单意愿不强。

如何让车联网业务在C端可被用户有效感知并为此付费是核心问题之一。车联网赋能智慧出行，探索出可被用户有效感知并为此付费的杀手级应用，是一条可行的解决思路。

当然，用户“有效感知”是前提条件。因此，V2X车载终端“渗透率”提升依旧是关键。一方面，通过车载前后装终端提升“渗透率”，《智能网联汽车技术路线图2.0》中提出，PA、CA级智能网联汽车渗透率持续增加，2025年达50%，2030年超过70%；C-V2X终端的新车装配率2025年达50%，2030年基本普及。另一方面，通过互联网化手段提升“渗透率”，利用移动互联网C端广泛触达优势，让车联网业务能被广大用户百分之百有效感知，例如用户直接通过APP、小程序、导航地图等体验车联网业务。

自主代客泊车（Autonomous Valet Parking, AVP）是在智慧出行领域能让用户有良好感知的应用场景之一，可部分解决找车位难、找车难问题，减少停车取车的无效时间。城市停车资源供给不足是停车场景的一大痛点，另外寻找停车泊位、不合理出入口设置等问题还会导致停车场周边道路拥堵。因此，网联自动驾驶和智慧停车协同，提供自动泊车辅助系统APA（L2级）、远程遥控泊车辅助系统RPA（L3级）、自主代客泊车AVP（L4级），可以无缝链接动态交通和静态交通。

车联网和AVP结合，可以提供场站路径引导等众多服务。在场站内部区域（如停车场、高速路服务站、加油站等），RSU通过I2V方式，向进入的车辆提供站点地图信息、车位信息、服务信息等，同时为车辆提供路径引导。

无感支付也是智慧出行领域能让用户有良好感知的应用场景之一。利用车联网，可以提供道路收费服务。车辆行进到城市道路或高速公路的收费区域时，车辆接收路侧发布的收费信息，并通过车路交互完成缴费业务，包括开放式收费（如过路桥收费、拥堵收费）、区域式收费（如高速路段收费、停车场收费）。收费站点部署RSU，连接后台收费系统，车辆安装OBU，当车辆进入收费区域，完成相互身份认证后，自动执行无感支付操作。

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车联网创新商业和运营模式探索，“闭环”是关键

车联网商业模式涉及到使用方、投资方、建设方、设备方和运营方。其中使用方主要包括车主、车企/Tier 1（传统车企、造车新势力、自动驾驶初创公司、Tier 1等）、运营商、行业客户（出租车公司、公交公司、物流公司、保险公司等）、交管/交委等。建设方将按需采购设备商的产品和解决方案，建设V2X通信覆盖，包括路侧基础设施部署和车载终端部署。车联网专业运营公司将向各类使用方提供道路测试环境、V2X通信和信息服务等。

中国道路基础设施建设和运营主体具有多元特点，需要积极探索车联网创新商业和运营模式，形成商业闭环是关键，例如环卫车、矿卡、重卡、公交车等。

环卫车方面，环卫用工老龄化突出、用工成本高、环境卫生建设投资金额增速远低于道路清扫面积和环卫车辆的增速。自动驾驶环卫车包括开放道路（例如高速、高架、桥梁、隧道等）运行的大型环卫车和开放道路/固定场所（普通城市道路、街道、园区、旅游景点、学校等）运行的中小型环卫车。采用智能化环卫车后，能大幅降低环卫作业工人数量，有效降低年度综合成本。

矿卡方面，2020年2月，八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出到2025年露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输。矿区作业主要面临招工难、用工成本高、作业环境极端、安全事故频发等问题。载重100吨的有人驾驶矿卡售价在80万元左右，配备2-3名驾驶员，薪资大约30万元/年。通过加装传感器和计算单元、进行线控化改造成为自动驾驶矿卡的成本大约为60万元。这样自动驾驶矿卡相对传统矿卡，2年可实现盈亏平衡，3年可实现盈利。

重卡方面，主要面临驾驶员短缺、事故频发、运营成本高、运营效率低等问题。自动驾驶可大幅降低人力成本、减少燃油消耗。例如自动驾驶重卡平均可减少驾驶员0.5~1人，人力成本减少6~15万/年/车。另一方面，自动驾驶重卡通过优化行驶速度及加减速策略，提高燃油使用效率，每年可减少10~15%燃油费用，约为3~5万/年/车。采用队列跟驰技术，通过减少风阻等，进一步可减少10%燃油费用。

公交车方面，国内公交企业成本大于收入，需要政府补贴资金，同时公交行业面临客运量减少、驾驶员招工难、用工成本高等问题。传统公交车售价在40万元左右，配备2名驾驶员，薪资大约15万元/年。通过加装传感器和计算单元、进行线控化改造成为自动驾驶公交车的成本大约为60万元。加上当下激光雷达寿命仅1-2年，需要进行替换，这样自动驾驶公交车相对传统公交车，需要一定时间才可实现盈利。

10

车联网数据开放模式探索，“规则”是关键

厘清车联网涉及的数据所有权、使用权、经营权问题，将有可能探索出新的市场空间。重点是解决好车联网数据共享规则、数据应用规则和数据监督规则，最终的目标是让车端、路侧和平台产生的海量数据，能够产生价值。

数据共享规则方面，界定清楚车联网哪些数据可以和值得对外共享，并且界定清楚从传统交通系统、智慧城市交通平台、互联网平台中可以获取哪些数据。以交通信息共享服务为核心，连通道路基础设施和车辆，对交通环境信息做整合，建立统一信息交换标准，消除交通信息孤岛。

数据应用规则方面，加强智能汽车复杂使用场景的大数据应用，重点在数据增值、出行服务、金融保险等领域，培育新商业模式，优先在封闭区域探索开展智能汽车出行服务。

例如可以积极探索商用车数据运营，包括①围绕商用车自身的设计、研发、制造、销售、服务、物流等各环节数字运营工作；②围绕商用车生态的汽车金融、汽车保险、汽车租赁、车队管理、汽车电商、维修保养、汽车加油、洗车美容、二手车等各领域的数据运营工作；③围绕商用车使用的导航定位、视频影音、视频通信、社交聊天、在线支付等的数据运营工作。

数据监督规则方面，需要建立覆盖智能汽车数据全生命周期的安全管理机制，明确相关主体的数据安全保护责任和具体要求；实行重要数据分类分级管理，确保用户信息、车辆信息、测绘地理信息等数据安全可控；完善数据安全管理制度，加强监督检查，开展数据风险、数据出境安全等评估。