华为智能汽车战略深度解读

华为入局智能汽车，定位Tier 1对标博世

汽车电子产业链 Tier1 系统集成厂商目前处于国际寡头垄断的市场格局，全球前十大汽车电子供应商拥有 70% 市场占有率。即使国内市场也被博世、大陆、电装等国际 Tier1 巨头所垄断。在汽车电子领域，我国当前缺乏一个世界级的 Tier1 供应商，而 华为在 2019 年 4 月的上海车展首次以 Tier1 的定位亮相，展出了 MDC、智能互联、mpower、华为云、三类传感器等配套解决方案，彰显了华为进军汽车电子的雄心。

智能驾驶或者说智能汽车与华为的企业基因显然是匹配的，首先这是一个足够大并且充满想象力的生意。华为轮值董事长徐直军在 2018 年华为全连接大会上发布 AI 解决方案时就曾提到: 「每一个行业都有可能受到人工智能的影响，未来最能颠覆的一个产业就是汽车产业，自动驾驶电动汽车可能将中国 16 万亿产值的汽车业，包括周边产业，彻底颠覆掉。」在智能汽车的几大核心领域，如 C-V2X、AI、汽车电子，华为均有布局，而且汽车 Tier1 又是一个足够大的市场，博世 2017 年车相关的收入就达到了 474 亿欧元，这显然是一个对华为足够大并有足够潜力的市场，华为在相关解决方案上也有长期的布局。

布局：借助通信优势，入局智能汽车+车联网

华为是全球领先的 ICT (信息与通信)基础设施和智能终端提供商，深耕布局智能汽车+车联网。早在 2013 年，华为便宣布推出车载模块 ME909T，并成立「车联网业务部」。随后数年间，华为在车联网的端(车载智能及联网设备)、管(车联网基础设施)、云(车联网平台)等领域相继推出相关产品。2019 年 4 月上海国际车展期间，华为首次以 Tier1 供应商的身份登台亮相。

华为从「端、管、云」三个维度进行车联网布局。

• 「端」是车联网的「器官」，主要指智能汽车终端，涵盖智能驾驶舱、智能驾驶、智能动力和智能网关等不同场景。
• 「管」是车联网的「神经」和「血脉」，通过智能联网实现车与车、车与人、车与路侧单元( RSU) 以及车与云的互联互通和相互协同。
• 「云」是车联网的「大脑」，包括自动驾驶训练系统和车联网云平台，为车联网提供云端算力和服务内容。

1)端：自研 AI 芯片，赋能智能终端。华为通过自研 AI 芯片和基于 A 芯片的计算平台，推动汽车终端智能化。2018 年 10 月，华为发布 AI 芯片昇腾 310 和昇腾 910 以及能够支持 L4 级别自动驾驶能力的计算平台——MDC600，该平台基于 8 颗昇腾AI芯片，将集成在奥迪在华生产的汽车上。2019 年 4 月，华为推出基于昇腾AI 芯片的Atlas人工智能计算平台。华为正依托自研AI 芯片和计算平台加速汽车终端智能化落地。

2)管：深耕基带芯片和通信模块，奠定连接基础。C-V2X 自动驾驶解决方案要求车载单元和路边单元进行稳定可靠的连接，其中基带芯片和通信模块是连接的基础。2013 年，华为发布支持 4G 的车载模块 ME909T，并应用于多款汽车。2018 年 2 月，华为发布 4.5G 基带芯片 Balong 765，并成功应用于自身LTE - V2X 车载终端和 RSU 产品上。2019年1月，华为发布 5G 基带芯片 Balong 5000，预计支持 5G 通信的车载单元和路边单元也即将落地。华为多年来依托自身ICT优势，逐渐在接入网领域打下坚实基础。

3)云：依托华为云，打造车联网生态。华为布局接入网和智能终端的同时，也积极进行「云」上布局，主要部署云端算力并打造车联网生态联盟。2017 年 9 月，华为发布智能云硬件平台 Atlas，该平台面向公有云、AI(人工智能)、HPC (高性能计算)等场景。2018 国际消费电子信息及通信博览会上，华为发布了 OceanConnect 车联网云平台，致力于为车企转型提供「四个使能」:联接使能、数据使能、生态使能和演进使能。2018 年 4 月汉诺威工业博览会上搭载 OceanConnect 车联网平台的标致雪铁龙集团( PSA )新车型 DS7 Crossback 亮相华为展台。华为正在通过搭建车联网平台，推动车联网生态落地。

定位：全球 Tier1 供应商，收入或达数百亿美元量级

华为进入这个市场，首先是因为乘用车市场规模足够大，全球乘用车年营收超万亿美元。statista 数据显示，2018 年全球乘用车总销量为 5700 万辆，销售额为 1.3 万亿美元，2022 年市场规模预计将达到1.5 万亿美元。2018 年中国乘用车市场规模约 5100 亿美元，销量约为 2400 万辆。预计到 2022 年中国乘用车市场将规模平稳增长到 6300 亿美元，销量达到 2900 万辆。

其次汽车电子零部件占比在持续提升，市场规模达数千亿美元量级。全球汽车零部件市场规模近年保持相对稳定，2018 年市场规模为 9490 亿美元( 2017 年为 9534 亿美元)。但全球汽车电子零部件市场规模稳步提高，2018 年为 2175 亿美元，预测 2020 年将达到 2400 亿美元(CAGR=5%)。电子零部件比例从 2013 年的 18% 提高到 2018 年的 23%。中国汽车工业协会的数据显示，中国市场目前比重较低，2018 年测算仅为 14%。预计 2020 年电子零部件占整车比重将达到 50%。

不仅全球，车联网+自动驾驶在中国也将成为汽车产业发展新动力，预测国内市场超千亿人民币。中国车联网行业市场规模将从 2017 年的 2696 亿元增长到 2021 年的 4014 亿元，用户数将从 1164 万增长至 4097 万，渗透率将会提高到 21.1%。其中自动驾驶领域的市场规模将连续保持 10% 以上的高增长，2022 年将达到 1275 亿元。自动驾驶与车辆网的驱动将带动智能汽车行业的发展。

智能驾驶及车联网是一个大市场，但主要被国际 Tier1 巨头所垄断。2016 年全球排名前十的 Tier1 公司合计占比规模在 32% 左右。博世、大陆、电装为汽车电子的第一梯队，其中博世在全球汽车电子领域的市场份额为 20%，与大陆市场份额基本持平。在中国市场上，博世、大陆、电装排名前三，博世以 11.6% 的份额居于首位。

作为全球 Tier1 龙头，2017 年博世公司的汽车业务收入超 500 亿美元。博世从事汽车与智能交通技术、工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业，其中汽车部门提供动力总成、转向系统、安全与驾驶辅助系统等多样化解决方案。2017 年公司汽车业务收入达 474 亿欧元，折合约 535 亿美元。

全球电子零部件 2019 年的市场规模约为 2285 亿美元(市场规模大)，且电子零部件占汽车零部件的比例在不断提升，市场规模在不断扩大(前景向好)，且主要市场皆被国际巨头垄断(技术壁垒高)。作为中国 ICT 领域实力最强的公司，华为入局智能汽车，定位为 Tier1 供应商，实在情理之中。

基于华为在 5G、IoT、通讯领域的技术优势以及近年来的深入布局，我们认为华为有望在智能汽车及车联网领域获得一定市场份额，收入增量有望达到数百亿美元。参考华为在手机领域的表现，我们预计华为在智能汽车电子零部件的销售有望在未来十来年的时间内达到 500 亿美金的量级，成为和博世比肩的汽车电子巨头。

共赢：华为合作方及相关产业链有望受益

华为寻求多方合作，深化生态联盟。从开始布局车联网至今，华为积极与大型整车厂、ICT 厂商、芯片厂商以及 AI 技术厂商合作，加速车联网生态联盟建设。一方面，华为与广汽、上汽、一汽等大型整车厂商在车联网、智能汽车、国际化业务拓展等多个领域展开深度合作，扩大生态联盟;另一方面，华为也与众多软件厂商在自动驾驶、远程控制和城市交通安全等方面展开合作，优化解决方案。2016 年华为与奥迪、宝马、戴姆勒、爱立信、英特尔、诺基亚及高通联合宣布成立「 5G 汽车联盟」，旨在整合各巨头间资源，加快无人驾驶汽车的研发进度，调配研发过程中所需的互联设备。

华为作为车联网行业整合者，产业链公司或将受益。华为「端、管、云」的布局之下延伸出众多细分节点。终端产业链包括智能驾驶舱、智能驾驶、智能动力和智能网关，云端包括 IVI 车载娱乐系统和云端训练系统。华为在车联网产业链中更多的是利用自身 ICT 优势，以「管」为抓手，做行业的整合者，产业链中各方参与者均可能受益。

2、智能座舱:面向未来的交互方式

说起智能汽车，智能驾驶、车载通信、MDC、操作系统等都是更受关注的领域。但从投资的角度而言，我们认为由于智能座舱由于和驾驶的耦合性较弱，产业链条上的国内厂家或有更大的机会。

智能座舱是由不同的座舱电子组合成完整的体系。智能驾驶舱主要分为 5 大部分:车载信息娱乐系统、流媒体中央后视镜、抬头显示系统 HUD、全液晶仪表、车联网模块。智能驾驶舱是通过多屏融合实现人机交互，是以液晶仪表、HUD、中控屏及中控车载信息终端、后座 HMI 娱乐屏、车内外后视镜等为载体，实现语音控制、手势操作等更智能化的交互方式。在未来，有可能将人工智能、AR、ADAS、VR 等技术融入其中。

智能驾驶舱产业链分为硬件和软件两部分：硬件包括了传统中控和仪表盘，以及新纳入的抬头显示器 HUD、后座显示屏等HMI多屏，软件则由于加入了手势语言在内的交互技术，因此包含底层嵌入式操作系统、软件服务、ADAS 系统等应用。

「一芯多屏」未来有望成为发展趋势。2018 年 8 月 7日安波福宣布将为长城汽车全新一代的哈弗和 WEY 品牌提供单芯片的智能座舱解决方案，可同时驱动全彩液晶仪表、抬头显示和中控娱乐等车载电子系统的所有功能。在2019年的CES上，华阳集团推出了新一代车规级芯片 i.MX8 以及最新车载操作系统AndroidP信息娱乐方案。与传统的多芯片方案相比，单芯片方案驱动智能座舱，类似于座舱域控制器的方案，可以精简座舱处理器布局，极大地降低系统成本，并能提供多屏互动等全方位的智能互联体验。例如仪表和中控的交互、抬头显示和仪表的交互、车联网和中控的交互等。此外，单芯片作为处理器带动多屏操作对系统的复杂程度要求低，可以保障行车安全。

人车交互：从语音(麦克阵列)到视觉( HUD )的交互

驾驶舱升级路径可类比智能手机。汽车驾驶舱传统包括车载信息娱乐系统(含中控显示屏)和交互仪表盘两大件，根据伟世通公司统计 2018 年市场规模分别为 196 亿美元、80 亿美元。相比 ADAS，驾驶舱电子产品形态更加丰富，全球竞争格局较为分散，海外厂商有领先优势。近几年来驾驶舱内部呈现大屏化、智能化、自然交互等特点，未来「一芯多屏」的趋势明显，在底层芯片、新型显示、麦克阵列等方面可复用智能终端的成熟技术。近几年国内厂商通过并购获得驾驶舱成熟技术和客户，另外在上游的零组件具有一定竞争力。

仪表盘、中大大屏引领潮流，平台智能升级。

(1)信息娱乐系统:操作系统当前以 QNX 为主，未 来 Android 的占比有望持续提升，不仅提供导航、娱乐等行车功能，而且可以加载丰富的 在线应用，操作系统与场景结合的商业价值还待进一步挖掘。

(2)中控&仪表盘显示:大 屏已经成为中高配车型的主流，仪表盘全液晶显示占比已接近 10%，后排屏幕逐渐渗透， 未来车内屏幕可能超过 4 块。

(3)HUD 抬头显示:当前前装渗透率较低，多厂商从后装切入，结合 ADAS 的 AR-HUD 是重点研发方向。

娱乐交互：中控平台，承载车载信息娱乐系统( IVI )

智能驾驶舱产业链，以中控平台为基础，逐渐向液晶仪表、抬头显示和后座娱乐延伸，实现多层次信息的处理操作和独特的人车交互。车载信息娱乐系统(IVI)是智能驾驶舱信息交互的重要载体，基于车身总线系统和互联网服务，形成车载综合信息处理系统，可提供导航定位、车体控制、无线通信、车内娱乐和汽车移动等多种服务内容。在智能驾驶舱产业链中，中控厂商凭借对硬件和软件的整合的产品优势和技术积累，占据了座舱电子产业链的制高点。未来，中控系统将成为人机交互的核心驱动，具备广阔的应用前景。

车载信息娱乐系统是采用车载专用中央处理器，基于车身总线系统互联网服务，形成的车载综合信息处理系统。IVI 能够实现包括三维导航、实时路况、IPTV、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、车身控制、移动办公、无线通讯、基于在线的娱乐功能及 TSP 服务等一系列应用，极大的提升了车辆电子化、网络化和智能化水平。随着汽车电动化、智能化、网联化的发展，以及人工智能与自动驾驶技术的突破，传统的车载娱乐信息系统也遵循这样的发展演变路线。经过多年的发展，车载信息娱乐系统已经由第一代的卡带、收音机发展到第四代的综合车载信息娱乐系统，功能越来越全面，屏幕越来越大，人机交互越来越智能。目前，IVI 能够实现包括三维导航、实时路况、IPTV、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、车身控制、移动办公、无线通讯、基于在线的娱乐功能及 TSP 服务等一系列应用，极大的提升的车辆电子化、网络化和智能化水平。

纵观车载信息娱乐系统产业链，主要是由硬件、软件和系统集成商组成。硬件主要来自汽车零部件公司，软件、操作系统等服务商主要也是智能手机、电脑的软件、操作系统服务商，系统集成商则包括整车厂和汽车零部件公司。

产业链上游主要由芯片、显示屏、PCB、操作系统等构成，中游主要是采购上游硬件商品的集成商，下游主要是整车厂。核心主要在是芯片的处理能力上，目前英特尔和高通是行业内的领导者，国内华为也在芯片领域不断发展。在TSP部分，主要有整车厂确定品牌和 TSP 独立操作两种服务方式。

在汽车轻量化、小型化、智能化和电动化趋势的推动下，车载信息娱乐系统的整体市场规模持续增长。根据中国产业信息网的数据显示，全球车载信息娱乐系统处于成长期，2012 至 2016 年市场销售规模保持快速增长，复合增长率达 10.8% ;预计到 2020 年，车载信息娱乐系统市场规模将超过 800 亿美元，成为最大的汽车电子市场。

基于移动互联网以及车联网等应用的智能化车载信息娱乐系统已成为市场的发展主题，包含内容服务、通信服务、TSP等。越来越多的互联网企业进入(百度CarLife、阿里 YunOS、腾讯 MyCar等)，随着用户量的增加，这些互联网企业将占据更重要的地位。

此外，车载硬件也向模块化方向发展，软件系统的比重不断增加。一些汽车厂商开始将 IVI 进行模块化布局，能够减少不同车型配置的复杂程度、加大单品模块的重复利用率。预计随着车联网的渗透，软件系统比重将逐步增加。

系统交互：中间件搭建软硬件交互平台

汽车走向 5G-V2X 互联时代，芯片巨头主导交互智能运算平台升级

V2X 主要包括 V2N (车辆与网络/云)、V2V (车辆与车辆)、V2I (车辆与道路基础设施)和 V2P (车辆与行人)之间的连接性。2015 年，3GPP 在 Rel. 14 版本中启动了基于 LTE 系统的 V2X 服务标准研究，即 LTE-V2X，国内多家通信企业(华为、大唐、中兴) 参与了 LTE-V 标准制定和研发。

随着5G基础设施的渗透率提升，C-V2X 有望无缝对接，在高传输、低延迟和高可靠性的网络属性下，进一步升级 V2X 服务体验。特别在高可靠性上看，5G 的网络切片可提供始终如一的低时延和高速率服务保障，这对于安全性要求极高的自动驾驶领域尤为关键。从下图的实际测量数据看，我们能看到在网络切片的保障下，信号的传输速率和时延基本能够保持稳定，而无网络切片下，时延现象非常明显，且数据传输并不稳定。

在国内，2018 年 9 月召开的世界物联网博览会上，奥迪、大众、一汽、东风、长安、上汽等汽车厂商，均发布了搭载华为 LTE-V2X(基于移动通信技术演进形成的车联网无线通信技术)车载终端的汽车，并进行了 V2X 智慧交通场景演示。华为 LTE-V2X 车载终端成为国内首个在开放道路上成功应用的 LTE-V2X 车联网终端。

华为 LTE-V2X 模块 DA2300 基于华为巴龙 765 芯片，为新一代车路协同式车联网专门设计，高度集成了将 uu(终端和基站之间的通信接口); PC5 (车、人、路之间的短距离直接通信接口)以及应用处理器全合一，将三个功能集中在华为巴龙 765 芯片中，产品符合 3GPP Release 14，支持 Mode3 和 Mode 4 通讯模式。从合作伙伴在产业链上的位置与实际体量看，华为车联网业务有迈向 Tier 1 软硬件服务商的趋势，收入规模有望快速放量。

而在 2019 年2 月 25 日高通公司(Qualcomm Incorporated)旗下子公司高通技术公司(Qualcomm Technologies)宣布下一代智能网联汽车的汽车无线解决方案再增新产品– 高通骁龙汽车 4G 平台(Qualcomm® SnapdragonTM Automotive 4G Platform)以及高通骁龙汽车 5G 平台( Qualcomm® SnapdragonTM Automotive 5G Platform)。

骁龙汽车 4G 和 5G 平台集成了 C-V2X 直接通信、高精度多频全球导航卫星系统(HP-GNSS)以及射频前端(RFFE)功能，在全球范围内支持主要运营商的关键频段。凭借此类功能，骁龙汽车 4G 和 5G 平台可支持丰富的车载体验，包括双卡双待( DSDA )、车道级导航准确度的精确定位、千兆级云端连接、车到车( V2V )以及车到路边基础设施( V2I )通信安全、高宽带低延迟远程操作支持。我们预计新型骁龙汽车 4G 和 5G 平台将在今年晚些时候开始试运行，参考合作车厂的规划，平台有望在 2021 年用于量产车。

综合来看，现阶段，通信巨头在力主车载通信模块的专业化升级。而从需求端看，2017 年中国在售乘用车 DCM(数据通讯模块)装配量合计达到 275.28 万，同比增长74.5%; 装配率为 12.92%，比 2016 年增加 5.5 个百分点。我们若按照车联网在 2020 年实现 30% 的装配率，仅仅在新车端(假设销量维持稳定)线性外推看，市场未来有望继续保持超过 100% 增长。

从装配量和市占率来看，2017 年奔驰 DCM 装配量最高，市占率达 11.71%;别克和奥迪分别以 9.93%、9.29% 的市占率分列第二、三位。从装配车型看，主要是中高端车型先行带动，随着行业发展至成熟阶段，中低档车型渗透率有望提升。

汽车走向智能驾驶时代，芯片巨头引导自主智能运算平台革命

半导体/芯片巨头在 2018 年也全面进军智能驾驶行业，以英伟达为代表的芯片巨头在全球加速落地开放平台生态，而在国内以华为为代表的芯片巨头也在快速推进自身的智能驾驶业务。

公司作为全球首屈一指的智能算力供应商，客户服务贯穿全产业链。按照应用类别拆分，英伟达的业务包括游戏、数据中心、专业视觉化、OEM&IP、汽车业务五类。汽车业务虽然占比较低，2018 财年在总收入中的占比仅 6%，但同比增速较高。

英伟达与超过 370 家厂商开展自动驾驶相关合作。截至目前，英伟达已经与众多国际主流整车厂就 DRIVE CX 娱乐系统、DRIVE PX 自动驾驶系统、Xavier 超级计算机等达成合作，包括特斯拉、奥迪、奔驰、宝马、沃尔沃、丰田、大众、蔚来等。英伟达还与具备传统优势的一级供应商如博世、采埃孚等合作，英伟达提供自动驾驶计算机平台，后者负责整合多传感器方案和自动驾驶系统。

华为在 2018 年全面加速智能驾驶「芯」生态布局。华为在其2018全连接大会期间发布其移动数据中心 MDC 方案，解决方案涵盖芯片、平台、操作系统、开发框架的系统服务。其中，关键靓点是其芯片方案——MDC 搭载华为最新的 Ascend(昇腾)芯片，最高可提供 352Tops 的算力，满足 L4 级别的自动驾驶需求。

汽车走向智能驾驶时代，芯片巨头引导自主智能运算平台革命

中间件主要针对应用层的开发人员，针对不同应用优化底层操作系统的接口，使应用开发人员将开发工作集中在自己的业务层面。面向智能车联网时代，预计中间件服务商将在通信平台和智能驾驶平台扮演重要角色。

而对于智能驾驶平台而言，中间件服务商将主要帮助对接车厂、平台级 OS 与核心硬件厂商，使得标准化产品能够给与不同层级用户个性化的接口调用。不同于通信平台，我们判断智能驾驶平台的定制化程度会更高，因此中间件商的潜在发展空间更大。对于未来在智能驾驶领域的中间件服务空间，我们仍参考易观和 QYresearch 的数据，中期以 ADAS 业务空间为主要智能驾驶业务范例，我们假设中间件中期在智能驾驶领域收入占比为一般行业 1.5 倍，结合中期 ADAS 的软件收入预测，对应 2019 年中间件收入近 6.5 亿元，两年内复合增速为 50%。

3、智能驾驶:感知为目，通信为耳，智能为脑

自动驾驶需要感知、计算和通讯技术的全面赋能。根据SAE(国际汽车工程学会)的标准，自动驾驶分为 L0-L5 六个等级。L0 为无自动化，完全由驾驶员完成驾驶操作; L5 则为完全自动化，可由汽车完成全场景自动驾驶。汽车上的自动驾驶系统的结构大致分为感知系统、决策系统和智行系统。

从 L0-L5，随着汽车和机器主导驾驶的程度逐渐上升，自动驾驶对汽车感知、决策和执行的要求也不断提高，需要汽车配备摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等传感器，搭载具备足够算力的芯片，并配合车联网通讯和高精度地图辅助。华为的强项在于基于自有芯片的算力打造以及基于通信技术优势的物联网构建。因此，华为汽车业务的目的并不是造车，而是依靠自身在算力与通讯的能力打造先进的自动驾驶解决方案。

感知为目：打造摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达的「视觉」体系

车载传感是自动驾驶第一步。从 L0 的驾驶员全权操作到 L5 的完全自动驾驶，本质上是汽车系统逐步替代人类进行感知、决策、执行的过程。目前 ADAS 处于快速导入阶段，ihs 预计全球平均渗透率有望从 2015 年的 10% 提升到 2020 年的 30%，其中 2020 年欧洲/北美/亚洲的 ADAS 渗透率分别为86%/27%/15%。

Grandview research 统计 2016 年全球 ADAS 市场规模为 141.50 亿美元，博世、大陆集团、Aptiv 和 Autoliv 目前市占率领先。ADAS 包括传感器、处理器、软件算法、高精度地图、执行器等功能组件;国内电子企业有望在感知层面快速切入，提供基于视觉/雷达的解决方案或零组件，在部分领域已有突破。

综合采用多种传感方案，单车价值和市场空间有望逐渐提升。

(2)超声波雷达:目前已经广泛用于倒车雷达( 4 个)，增量在于自动泊车需要增加4个驻车辅助 +4 个泊车辅助超声波雷达;我们预计到2024 年单车配置数量达到8个。

(3)毫米波雷达:随着制程提升和价格下降，77GHz 产品由于其体积和性能优势有望成为主流。毫米波雷达是紧急自动制动系统的必要组件，我们预计到 2024 年单车配置数量达到 2 个。

(4)激光雷达:激光雷达具有精度高、反应快的特点，目前处于多种方案研发、部分型号量产阶段，单价普遍在数万元以上，需等待产业链平均成本下降。

毫米波雷达：传统零部件巨头纷纷布局，市场争夺激烈。当前从全球范围来看，传统汽车零部件系统供应商巨头在毫米波雷达市场延续了自身的产品优势，博世、大陆和海拉等汽车电子企业市占率均位居前列。2015 年博世和大陆市占率为 22%，海拉为 13%，电装、TRW 和德尔福等位居其后。

国内 A 股上市公司中，华域汽车、德赛西威和保隆科技在毫米波雷达上布局较为领先。华域汽车已量产 24GHz 毫米波雷达，77/79GHz 毫米波雷达在研;德赛西威 24GHz 毫米波雷达预计将于 2019 年量产，77GHz 毫米波雷达可达量产状态;保隆科技 24GHz 毫米波雷达预计将于 2020 年量产。

通信为耳：V2X 智能互联，实现「路网」效率最优

有了摄像头和雷达等「视觉」系统，不意味着能解决非视距的问题，比如十字路口对角的车辆和行人，就不是雷达所能探测到的。V2X 在 5G 助力之下，能有效解决单一车辆决策时无法处理的非视距问题。目前阶段自动驾驶的自动驾驶汽车依靠几种不同类型的传感器(比如雷达和摄像系统)来探测和推断其周围环境和道路状况，但这些传感器会受到视距( LOS )操作的限制。

基于 Release 16 5G NR 的 C-V2X 技术，将为先进自动驾驶用例带来直接通信能力，例如高吞吐量和 URLLC (超可靠低时延通信)，与 Release 14 C-V2X 互为补充，共同为汽车提供服务。C-V2X 专为低延迟直接通信而设计，为保证行车安全，允许在没有网络覆盖或无需接入蜂窝网络的情况下实现车辆之间直接通信( V2V )、车辆行人之间直接通信( V2P )或车辆与道路基础设施之间互相通信(V2I) 。

V2X 可直接通信通过提供 360 度的非视距( NLOS )感知能力，弥补了这些传感器的短板，即便处于盲区或恶劣天气条件下，也可以扩展车辆在道路上的探测能力，帮助驾驶者进行更好地预测和决策。基于 Rel-16 5G NR 的 C-V2X 直接通信技术将把非视距感知能力提升到新的高度。5G NR C-V2X 技术的高吞吐量和 URLLC 能力将使自动驾驶汽车以有效的方式直接与其他车辆或与道路基础设施分享它们对路况、道路条件和环境的感知。这些功能旨在通过车辆之间共享高吞吐量传感器数据，进而帮助它们对周围真实环境建模。

5G 支持下多车辆能够路网协同，提高编队、决策效率。编队行驶中，通过头车为有人驾驶车辆或自主式自动驾驶车辆，后车通过 V2X 通信与头车保持实时信息交互，在一定的速度下实现一定车间距的多车稳定跟车，具备车道保持与跟踪、协作式自适应巡航、协作式紧急制动、协作式换道提醒、出入编队等多种应用功能。3GPP 定义了若干个 1 毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要集中在自动驾驶上。

自动驾驶中制动等反应时间，是个系统响应时间，其中包括了给网络云端计算处理、车间协商处理的时间，也包括了车辆本身系统计算及制动处理时间。如果要求时速 100km 制动距离不超过 30cm，那么系统整体响应时间不能超过 10 毫秒。从保障安全的角度，系统响应时间当然越低越好，其中对通讯时延的要求会更高。未来 5G 网络能够在提供 99.999% 稳定性的同时做到小于 1 毫秒的通讯时延，则自动驾驶车辆的低时延场景能更好地提高效率。

通过 5G NR C-V2X 技术，车辆之间可以互通意图和计划动作，通过更好的预见性和决断性，规划更科学的自动驾驶路径。在 V2X 车联网的辅助作用下，驾驶者可以更高效远离拥堵路段，减少堵车带来的时间损耗。基于 5G NR 的 C-V2X 技术还可以使自动驾驶汽车通过实时的本地更新，例如 3D 高清地图，来更精确地了解自己的位置并且更加熟悉周围的环境。