政策高度重視，中共中央國務院層面推動走向“交通強國”。2019年9月，中共中央、國務院印發《交通強國建設綱要》，是首份從中共中央、國務院層面推動我國走向“交通強國”的發展規劃，對於產業發展有重大指導意義。《綱要》提出在2035年基本形成交通強國，基本解決城市擁堵情況；同時加強智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發，形成自主可控完整的產業鏈。發展規劃對於智能交通產業有重大意義。
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另外，智能網聯是涉及到單車智能、車聯網、車路協同等方向的綜合行業，實際發展的過程中面臨技術發展水平不平衡、不同主管部門（交通部、工信部、公安部等）之間的協調等難題。《綱要》有望促進產業標準化、自主化，促進產業協作與融合發展。
2019年5月國務院、交通部和發改委發文要求ETC的車載滲透率到2019年年底達到80%，高速ETC收費率達到90%以上，時間緊任務重，目前完成情況較好。我們看到，交通領域的信息基礎建設從傳統的以省和地市作為主體投資擴展到全國，將孤立的交通系統打通，高速公路三大系統為通訊、收費和監控，現在收費層面已經聯網，未來其他系統也將走向全國聯網。ETC在國內推廣了10年，2019年拐點式大力推進從側面反映了國家對於交通領域信息基礎建設的高度重視。
政策發力將促進政府加大智慧交通的投資。未來G端投資主要分為兩個方面：
1>從自上而下的角度，建設以城市大腦和交通小腦為代表的數據決策平臺。解決過去智能交通建設的“數據多而效果少”、“單點強而全局弱”等問題。以高頻交通數據為抓手，以強大的分析計算能力為核心，實現信號燈自動控制、智能交通誘導系統、特種車輛優先等功能，從而提升交通效率，解決城市擁堵問題，並在未來的作為智能網聯時代的中心大腦。
2>從自下而上的角度，促進路網的覆蓋率，從而帶動車載終端的滲透率，走向智能網聯，最終實現自主交通和自動駕駛的遠景。路網的覆蓋率和車端的滲透率是智能網聯的基礎。政府通過投資智能網聯示範區創造路網的測試環境，對產業發展起到帶動作用。相對於車端，政府在路端發揮的作用將更大。
根據《智能網聯道路系統分級定義與解讀報告》，我國道路系統建設還在初級階段。目前國內絕大部分的道路都屬於I0級(無信息化/無智能化/無自動化)，即交通基礎設施無檢測和傳感功能，由駕駛員全程控制車輛完成駕駛任務和處理特殊情況。要實現車聯網（車路協同）需要交通基礎設施達到I2級(部分網聯化/部分智能化/部分自動化)，即交通基礎設施具備複雜傳感和深度預測功能。在車聯網運營主體尚不明確的情況下，我國智能網聯道路升級改造的初期工作將大概率由政府引領。
隨著2019年6月6日工信部向中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電發放5G商用牌照，我國正式進入了5G商用元年。截至目前，全國已經開通了11.3萬個5G基站，預計年底將達到13萬個。40多個城市覆蓋5G網絡。
5G應用將從移動互聯網走向物聯網，從C端走向B端。5G覆蓋三大應用場景，從標準進展速度和商業模式成熟度的角度來說，各大運營商將首先推廣eMBB所支撐的高流量業務如VR/AR、高清直播與雲遊戲等，在這類業務當中，用戶體驗速率提升至少10倍以上，用戶可以隨時隨地的在線觀看高清視頻，即使在高密度人群中也同樣不會受到影響。隨著uRLLC和mMTC各項標準的落地，物聯網應用也將快速發展，物與物之間的連接數量大幅提升，可支持更高移動速度下使用，時延效果達到1ms級別，終端能夠及時作出反應動作。5G時代，預計20%用於人和人之間的通信，80%用於物和物之間的通信。
交通領域是5G的核心應用場景。5G 具有大流量、低時延、高可靠性等優點，正好滿足了智慧交通領域的需求和痛點：1>在智能交通領域，智能公交系統的紅、黃燈切換需要在極短時間內完成。分佈在馬路邊的傳感器需要將實時路況信息採集並傳輸到後臺處理，這些信息的採集和處理對時間有非常高要求；2>在車聯網和自動駕駛領域，網絡時延和數據流量的要求大幅提高，5G網絡的高可靠、高帶寬、低延時等特性，將補齊車聯網、自動駕駛在通信網絡層的技術缺口。自動駕駛是uRLLC場景的典型業務。
5G網絡切片技術將支撐交通領域的多場景應用。智慧交通的數據類型多種多樣，包括地圖數據，氣象數據，汽車診斷數據，急救信息，定位信息，娛樂互聯等等。不同的數據對應不同的網絡功能和性能要求，比如“車輛定位”和“娛樂視頻”對於智能汽車來說，網絡性能的要求肯定是不一樣的。自動駕駛數據需要低延遲和高速率，而娛樂視頻需要高吞吐量。如果只使用同一個網絡規範提供所有的服務，將會佔有無線信號資源並提升網絡運營維護成本。5G技術能夠包容2G，3G，4G LTE，LTE-A，Wi-Fi，D2D，M2M等不同的通信組網方式，實現網絡“切片”，從而對於交通領域的不同場景提供不同性能的網絡服務，大幅降低成本。
車聯網技術路徑明確，我國具備良好的產業鏈基礎。V2X通信有兩大技術路徑，一個是基於蜂窩網絡進行通信的C-V2X技術，另一個是基於Wi-Fi改進來的DSRC技術。前者覆蓋面大，通信距離遠，無需額外組網即可通信，後者僅可在短距離進行通信。中國較早確立C-V2X作為國內車聯網的技術標準，近期，在DSRC領域擁有眾多專利的美國也轉向了C-V2X技術。
我國在C-V2X領域具備話語權，專利部署具備自主可控優勢，華為大唐等國內企業深度參與標準制定，具備良好的產業鏈基礎。工信部2018年12月25日印發的《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》已明確大力支持LTE-V2X、5G-V2X的研發與產業化。
C-V2X定義兩種互補的傳輸模式。C-V2X是一種基於蜂窩技術的V2X無線通訊技術，通過設備之間的直連和蜂窩網絡完成V2X通訊。其中V2I（車路通信）、V2P（車人通信）、V2V（車車通信）通過PC接口（直連通訊接口）進行點對點通信，可以不依賴於運營商網絡直接通訊，使用5.9Hz頻段，V2N（車網通信）通過Uu接口藉助蜂窩網絡通信（蜂窩通訊接口）。相比而言，DSRC由於其技術的侷限性，DSRC只能應用於V2V和V2I兩個方向，不能通過蜂窩數據連上V2N，在V2P方向未有技術定義。
LTE-V2X作為目前車聯網專網，將平滑演進至5G。C-V2X包含R14 LTE-V2X、R15 LTE-eV2X和向後演進的NR-V2X三個版本。其中，第一版本標準R14（LTE-V2X）、第二版本標準R15（LTE-eV2X）分別於2017年3月、2018年6月凍結，可支持L1-L3級別的車聯網業務。第三版本標準R16向5G新空口演進（5G-V2X/NR-V2X），其標準化工作於2018年6月啟動，預計2020年3月完成，R17的工作還在規劃中。目前車聯網應用測試驗證均是基於LTE-V2X以及5G蜂窩網絡Uu通信來完成的，而基於5G NR-V2X的PC5點對點通信方式，還未進行技術驗證階段。
部署節奏穩步推進。預測未來2-3年將以LTE-V2X（PC5）+5G NR（Uu）這樣的網絡部署為主。即點對點（V2I）通過LTE-V2X支撐，蜂窩（V2N）通過5G NR或者已有的LTE 4G蜂窩網絡支撐。隨著5G NR-V2X標準的制定、測試和商用，網絡部署逐步向5G NR-V2X（PC5）+5G NR（Uu）演進。按照這樣的C-V2X路線，車聯網車載終端和路側基礎設施將存在LTE-V2X（含LTE-eV2X）和5G NR-V2X版本並存情況。類似於現在4G網絡和5G網絡長期共存情況。目前，5G NR-V2X版本已經在考慮前向兼容LTE-V2X，確保前期投入不打水漂。
基於C-V2X的應用場景可劃分為四大類：交通安全類、交通效率類、信息服務類、協同服務類（自動駕駛類）。對於車聯網專網，在基於LTE-V2X的網絡當中，可以實現基礎應用場景包括各類道路避撞提醒等交通安全類業務和擁堵提醒等交通效率業務，在基礎業務場景階段，大部分應用的實現都基於車輛、道路設施等參與者之間的實時狀態共享，駕駛員利用共享信息進行自主決策。而隨著網絡能力的增強，在LTE-eV2X和基於5G新空口的5G NR-V2X的網絡環境下，可以完成更多的增量交通應用場景，為自動駕駛提供了可能。
目前V2X的應用場景以預警和提醒為主。在2019年10月在上海舉辦C-V2X“四跨”互聯互通應用示範活動中，依據國內的LTE-V2X的標準體系，重點部署演示了4類V2I場景、3類V2V場景和4個安全機制驗證場景，這些是目前V2X可以實現的主要業務場景。
未來5G NR-V2X將主要實現3GPP TR 22.886定義的自動駕駛功能，包括車輛編隊、高級駕駛、擴展傳感器、遠程駕駛四大類功能。1>車輛編隊：實現多車自動編隊行駛，通過V2V實現前後車之間瞬時反應，從而實現後車跟隨式自動駕駛，降低需要保持的車距；2>高級駕駛：實現半自動或全自動駕駛，通過共享駕駛意圖，實現運動軌跡和操作協同。3>遠程駕駛：實現對車輛的遠程駕駛操作，用於危險環境等駕駛條件受限場景或軌跡相對固定的場景；4>擴展傳感器：通過路端信息的共享，從而擴展車輛傳感器探測範圍。
綜上，C-V2X車聯網分為近期（LTE-V2X）和中遠期（5G NR-V2X）兩個階段。從應用角度講，LTE-V2X的設計目標主要是支持輔助駕駛，提升道路安全及提高效率和舒適性；5G NR-V2X通過將通信技術與人工智能、大數據等新技術結合，可以更好地支持自動駕駛及其他新功能。未來有望出現基於LTE-V2X安全類和效率類業務+5G NR-V2X自動駕駛類業務的組合模式。
在公網中，5G eMBB大帶寬業務先行。5G公網未來首先部署的只包括eMBB場景，而mMTC和uRLLC無論是標準完善，還是實際網絡部署尚需要幾年時間週期。因此在2020年基於運營商5G公網，可以測試和驗證是5G eMBB大帶寬業務，例如車載AR/VR視頻通話、車載高清視頻監控、全景合成、高精度地圖實時推送等。
邊緣計算支持V2X應用場景。5G為V2X提供網絡通信能力，邊緣計算為V2X應用場景提供輔助計算、數據存儲等支持。通過將C-V2X業務部署在邊緣計算(MEC)平臺上，藉助Uu接口或PC5接口支持實現“人-車-路-雲”協同交互。V2X業務對時延的需求非常苛刻，邊緣計算可以為防碰撞、編隊等自動/輔助駕駛業務提供毫秒級的時延保證，同時可以在基站本地提供算力，支撐高精度地圖的相關數據處理和分析，更好地支持視線盲區的預警業務。
車路協同技術路線降低單車智能的硬件成本並提高安全性。自動駕駛有兩個技術路線，一個是單車智能化，通過提高車輛本身的感知、決策和控制能力，使機器達到人類司機駕駛水平，但車身傳感器成本高，且由於盲區和遮擋物的存在，傳感器存在侷限。車路協同通過與路側單元的通信，有效得解決了這個問題，其價值主要體現在兩個方面：降低單車智能改造的成本和彌補單車智能的技術盲點。但是也面臨著路側單元的建設投入。
國內的自動駕駛路線是智能網聯的路線。智能網聯的路線即“單車智能”與“車路協同”協同發展。目前發展車路協同技術及其應用已納入交通部智能交通系統發展戰略。並通過智能網聯試點示範推動車路協同的發展。《交通強國建設綱要》提出加強智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發，形成自主可控完整的產業鏈。
路端是自動駕駛的外部大腦，具備“上帝視角”，提升自動駕駛整體決策能力。自動駕駛的技術基礎包括感知層、決策層和執行層，V2X是自動駕駛決策層的外部大腦，提升車輛的決策能力，保障安全性和交通效率。應用場景主要包括交通安全（緊急制動預警、異常車輛提醒、交叉路口碰撞預警、道路危險狀況提示、弱勢交通參與者預警等）和交通效率（基於信號燈的車速引導、綠波帶、前方擁堵提醒、緊急車輛信號燈優先權等）兩大方面。
車路協同加速自動駕駛的升級發展。採用車聯網技術將有效降低實現L4/L5自動駕駛的汽車端成本壓力。可以省掉激光雷達或者大幅度降低激光雷達規格，以及高精地圖採集成本。百度在2018智能駕駛論壇上預測，在車路協同的基礎上，自動駕駛的研發成本可以降低30%，接管數會下降62%，預計可讓自動駕駛提前2-3年在中國落地。
路網的覆蓋率和車載模塊的滲透率決定了車聯網的商用速度。我們認為，路的覆蓋率和車的滲透率是相互加強，相互促進的過程。但從目前看，兩者的滲透均存在阻力：1>在車的滲透率方面：從成本和實用性的角度考慮，車企安裝車載C-V2X設備的動力不足；2>在路側單元方面：缺乏整體的部署規劃，商業模式尚不清晰。只有兩者的滲透或覆蓋到一定程度，商用速度才會加快。
產業發展初期政策作用大：車載端出規劃意見，路側端投資建設示範區。政策從車載端和路側端兩個方面推動產業進程。1>在車載端以規劃意見引導產業發展：工信部在2018年12月《車聯網產業發展行動規劃》明確提出，到2020年，車聯網用戶滲透率達到30%以上，聯網車載信息服務終端的新車裝配率達到60%以上。2>在路側端投入資金建立智能網聯示範區和智慧公路試點：截止2018年國家在多個地區建立了智能網聯汽車示範區，與車路協同相關的試驗基地達到了40個。
V2X測試場景由單一環境向多應用場景、多測試環境轉變；從示範點、示範區建設向綜合性、城市級車聯網先導區建設轉變。其中，京津冀、上海、武漢等示範區測試道路分別達到50公里、37公里、28公里。而京津冀、無錫等示範區已經實現了5G的全覆蓋。無錫市示範區成為全球第一個城市級的示範區。示範區的場景和路況從簡單到複雜，將推動車廠進行道路測試，具化用戶體驗。我們預計2020年，政府投資加大，示範區的數量增加，部分示範區升級為先導區。
示範區將促進車端和路端的滲透。通過示範區的示範效應，一方面可以帶動示範區本身在各地的複製，從而提升路側系統的部署規模，不斷擴大覆蓋範圍，另一方面，也可以帶動部分車輛的後裝車載單元滲透，從而促進車廠逐步推進前裝車載單元。我們預計車載單元首先在商用車型滲透，如出租車、公交車、物流車、礦卡、港口車輛等。這些類型的商用車型，相對來說具有較為清晰的商業模式，也存在對於卡車編隊等應用場景的探索需求。
V2I更容易成為V2X產業化的切入點，路網建設有望先行。對於V2V模式，如果車輛的滲透率在10%，則僅能實現10%*10%=1%的車輛V2V通信，但對於V2I模式來說，在路側系統的支持下，只要安裝了V2X設備的車輛，就能通過路側系統獲取服務。同時，V2V模式由消費者或車企買單，初期量上得很慢；V2I模式依賴於政府對於基礎設施建設的投入，RSU如果逐步從稀疏到密集，則能取得立竿見影的效果。
基於LTE-V2X的產業鏈已基本成熟可商用。1>大唐、華為、高通、移遠、芯訊通、Autotalk 等企業已對外提供基於LTE-V2X 的商用芯片/模組。2>華為、大唐、中國移動、金溢、星雲互聯、東軟、萬集等廠商已經可以提供基於LTE-V2X的車載單元后裝（OBU）、路側設備（RSU）硬件設備以及相應的軟件協議棧，相關終端產品已具備商用基礎。
汽車廠商接受程度達到較高水平。部分車廠大力推動新車聯網功能，推動V2X的前裝化。根據信通院，2019年3月，福特宣佈首款C-V2X 車型2021年量產；2019年4月，上汽集團、一汽集團、東風公司、長安汽車、北汽集團、廣汽集團、比亞迪汽車、長城汽車、江淮汽車、東南汽車、眾泰汽車、江鈴集團新能源、宇通客車等13家車企共同發佈C-V2X 商用路標，2020 下半年至2021上半年陸續實現C-V2X汽車量產。
從三跨走向四跨，參與方增加，安全能力提升。2019年10月22日，中國汽車工程學會年會暨展覽會推出C-V2X“四跨"體驗活動。此次C-V2X“四跨"互聯互通應用展示將重點演示V2X通信安全身份認證機制，實現“跨芯片模組、跨終端、跨整車、跨安全平臺"的全方位演示。本次“四跨"活動在2018年“三跨"互聯互通應用演示的基礎上，重點增加了通信安全演示場景，安全芯片企業、安全解決方案提供商、CA證書管理服務提供商等相關單位積極參與本次活動，實現跨"模組-終端-CA服務-車廠"的全方位演示，協力共促包含安全的完整V2X產業鏈形成。
RSU走向集成化智能化。5G智能網聯路側基礎設施主要包括：1>通信基礎設施：4G/5G蜂窩基站；2>C-V2X專用通信基礎設施，部署在路側的通信網關：多形態的RSU（Road Side Unit）；3>路側智能設施：包括交通控制設施（交通信號燈、標誌、標線、護欄等）智能化，以及在路側部署攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和各類環境感知設備；4>MEC（多接入邊緣計算/移動邊緣計算）設備。目前的路測RSU以通信功能為主（內置ETC和V2X的通信模塊），未來隨著智能網聯道路的升級發展，RSU有望不斷集成不同的功能，通過RSU促進信號燈和攝像頭聯網，同時嵌入集成邊緣計算能力，成為智能化的RSU。
5G時代RSU出現多種形態。我們在上文提到，車聯網包括基於Uu接口的V2N蜂窩網絡，也包括基於PC5的V2V、V2I的車聯網專網，所以根據網絡基礎的不同RSU的產品形態將更加多樣化，比如5G Uu + LTE-V2X PC5版本，或者LTE-V2X PC5 + 5G NR-V2X PC5版本，或者5G Uu + LTE-V2X PC5 + 5G NR-V2X PC5版本。除此之外，交通部主推的ETC路側設備，公安部主推的汽車電子標識路側設備，甚至是交通信號燈都存在和V2X合一的產品形態。甚至可能集成MEC功能形成智能化的RSU。
RSU的滲透路徑。RSU是V2I的基礎設施，涉及到向車和向雲傳遞準確的交通信息，在車聯網發展初期，由於OBU車載單元的滲透率低，僅集成通信模塊的RSU很難弄向交通大腦傳遞準確的信息，需要其他傳感器如攝像頭和激光雷達的輔助。所以在複雜路口的RSU在初期很有可能集成多種傳感器。但在OBU滲透率更高的場景中，如園區或高速，包括通信模塊的RSU有望回傳相對準確的交通信息到交通大腦，助力交通效率的提升。
RSU的潛在建設規模達到千億量級。根據《5G行業應用》，截至2018年，中國高速公路里程14.26萬公里，國道里程36.30萬公里，省道里程37.22萬公里，農村公路里程403.97萬公里，城市道路超過40萬公里，50多萬個城市路口。以每公里智能化改造費用100萬保守測算，僅高速公路智能化改造投入即高達1400多億元。如果需要覆蓋全國高速公路和城市道路，基礎建設投資預計在3000億以上。
設備商、集成商、運營商均發佈RSU產品搶佔市場。目前參與RSU市場的主要包括設備商、集成商和運營商。我們看好產業鏈的兩個參與方：1>在通信芯片和通信模組具備優勢的廠商，如華為大唐等，這些廠商將具備成本和集約優勢，同時在自主可控的背景下有望受益；2>具備良好客戶關係和實施能力的設備或集成商，如千方科技、金溢科技、萬集科技等，路側基礎設施需要進行實施與落地，我國道路基礎設施的建設和運營主體具有多元特點，城市道路由交警負責，國省幹線、農村公路由交通局負責，高速公路由省交投集團或各地交投公司負責，多元化的運營主體和較高的實施落地工作量，將使得具備客戶關係和實施能力的廠商佔領一定的市場規模。
RSU成本有望下降。隨著5G的到來和標準的逐步制定，各廠商均發佈RSU相關產品。但目前RSU的整體成本較高。一個包括通信模塊的RSU的價格在10萬左右。LTE-V的覆蓋範圍是500米，如果包括傳感器、邊緣計算、網絡設備等全部路側設備的話，高速公路1公里的改造在100萬左右。成本相對較高，未來隨著量的提升，RSU價格有望下降。
交通效率類業務需要整體規劃。前文提到，基於C-V2X的應用場景可劃分為四大類：交通安全類、交通效率類、信息服務類、自動駕駛類。其中，交通效率類業務包括交通誘導、擁堵提醒、動態車道管理等。全面提升交通效率需要“海量的數據+智能的決策+智能誘導和控制”等多個方面的配合。C-V2X主要為交通效率類業務提供“海量的交通數據、路側智能誘導與控制”，而智能的決策則需要城市交通大腦的運算能力，最終實現城市路口之間感知與控制信號的聯動，構建城市級交通協同調度場景，提升整體道路通行效率。
具體應用場景包括：經過聯網化改造的交通燈或電子標誌標識等基礎設施可將交通管理與指示信息廣播出來，實現誘導通行、車速引導、紅綠燈或者限速提醒等出行效率提升和行駛安全應用。
1>以誘導通行為例，交通燈信號機可將燈色狀態與配時等信息實時傳遞給周圍的行駛車輛，為車輛決策是否通過路口以及對應的通行速度提供相應依據，並且可以一定程度上避免闖紅燈事故發生。
2>救護車、消防車等特種車輛可將其身份、位置等信息發送至沿途其他車輛，令其讓道讓行，並向沿途信號機申請實現綠燈通行，保障快速到達任務現場。
交通效率類業務有望解決大城市的擁堵問題。城市病在一線城市逐漸成為發展軟肋，城市交通基建嚴重滯後、交通結構單一、運營管理難以協調，長期的道路規劃不合理無法滿足日益增多的人口出行需求。交通擁堵的治理從交通層面上升到市政層面，交通強國戰略中強調到2035年，城市擁堵情況基本得到緩解，提升了交通效率類業務的緊迫性。
交通大數據為交通效率的提升打下基礎：傳統的交通感知是基於視頻、地磁、線圈、超聲波和微波等技術手段的交通流檢測。近兩年交通大數據的質和量快速提高，一方面高清攝像頭的升級大幅提升了視頻數據的質量，另一方面，移動互聯網等出行數據爆發式增長，交通的智能網聯將使得每一輛車和每一個行人成為交通的“傳感器”。未來的智能交通，將由高精度地圖作為支撐，實現移動互聯網出行數據與城市交通流量採集系統、公安交通集成指揮平臺等的信息共享，同時彙集智能網聯帶來的海量數據。
數據處理能力的提升是交通效率業務的關鍵。隨著交通數據的爆發式增長，智能交通面臨數據多而效果少，單點強而整體弱等問題。而云計算和人工智能等數據處理能力與處理技術的發展為智能交通優化提供理想的科技工具進行PB級的數據治理。我們認為，交通優化的核心是大量的算力和優秀的算法。交通大腦通過強大的運算能力，通過分析+決策實現交通效率的提升。
智能信號機的網聯化是交通效率提升的抓手。交通大腦需要輸入和輸出；從輸入的角度，前文所提及的大數據，以及未來智能網聯的路側設備，都將持續不斷得為交通大腦供應數據。從輸出的角度，交通大腦的決策需要執行形成閉環，紅綠信號燈的控制就是交通大腦實現交通效率提升的重要抓手。許多城市的交通信號設備老化，聯網率低，所以實現智能控制機的滲透並且通過AI控制信號變化是交通大腦的核心應用之一。交通大腦的項目大小和作用可以從接管了多少個信號燈（城市交通節點）來進行評估。
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