來源：申萬巨集源

摘要：從今年阿里9月雲棲大會、華為10月全聯接大會、百度11月世界大會、騰訊11月合作伙伴大會可以發現BATH均高調展示了各自在汽車科技領域的研發成果;而京東、滴滴兩家公司近兩年來關於汽車科技領域的動態亦在頻頻更新。

▌車聯網:車載OS競爭加劇，車路協同興起

車聯網2.0時代，車載OS成BAT競爭焦點

經過5年演進，B和T的車聯網布局逐步聚焦至阿里5年來一直投入的車載OS市場。2014年為BAT“試水”車聯網的元年，騰訊和百度車聯網布局的路線和思路較為一致，但是阿里從起點開始便與騰訊和百度相比選擇了一條截然不同的路徑:

騰訊的路線為“車聯硬體(2014年OBD路寶盒子)-手機車機互聯方案(2015年車聯開放平臺)-車載作業系統(與長安成立合資公司+TAI汽車智慧系統)”;

百度的路線為“手機車機互聯方案(2014-2015年相繼推出CarNet+Carlife等)-車載OS(2018年釋出小度OS)”;

阿里2014-2018年車聯網戰略均聚焦於車載OS，2014年選擇與上汽深度合作，2015年車聯網戰略確定為車載OS(斑馬智行成立)，2016年中戰略落地榮威RX5(搭載斑馬系統大獲成功)。

可以很明顯地看出從今年開始百度和騰訊的車聯網業務的重心均逐漸往阿里所在的車載OS傾斜。

縱觀BAT車聯網發展歷程，可以看出其佈局的產品型別一共分為三類:車機手機互聯解決方案、基於安卓的第三方ROM開發、基於Linux的作業系統。其中：

(1)車機手機互聯解決方案包括:騰訊車機手機互聯APP、百度Carlife，相應的競品還有蘋果Carplay、谷歌AndroidAuto、微軟WindowsintheCar、博世mySpin、四維圖新Welink;

(2)基於安卓的ROM開發:包括騰訊車機ROM、小度OS;

(3)基於Linux的作業系統:實際上安卓也是基於Linux所開發的作業系統，這裡所指的是與安卓並列的基於Linux開發的獨立作業系統，包括阿里旗下斑馬智行推出的斑馬系統，今年4月騰訊與某大型整車廠設立的合資公司北京梧桐車聯科技開發的產品可能為類似於斑馬系統一樣的基於Linux的作業系統。

目前車載作業系統以黑莓QNX為主，Linux、Windows次之，截至2017年底上述作業系統在車載領域的市佔率分別為49%、20%、16%。

未來預計在國內，安卓市佔率將保持上升趨勢，QNX面臨挑戰，Windows份額持續萎縮，以斑馬系統為代表的基於Linux的獨立作業系統極有可能面臨重大機遇，主要理由如下:

QNX其優勢在於安全性與實時性遠勝於安卓系統，但是安卓與QNX相比生態比後者強，上層應用程式豐富，因此預計未來安全等級要求較低的IVI作業系統份額將逐漸被安卓侵蝕，而安全等級要求較高的儀表等終端裝置作業系統份額仍然由QNX主導。

QNX採取的是微核心設計，程式碼量比安卓少很多，安卓與QNX的優劣勢就如同一本書與一篇100字短文的區別，即使書經過精心修改校訂，其出錯的概率(即安卓系統bug)仍然高於精心修改過的百字短文，因此安卓的穩定性不如QNX，例如蔚來的車載終端宕機事件。

基於Linux的獨立作業系統目前國內僅有斑馬系統在前裝配套車系落地，以斑馬系統為代表來看，其最大的特點在於產品體驗較基於第三方ROM開發後的安卓系統和QNX系統具有明顯優勢，並且兼顧系統安全性和穩定性。

截至今年9月份，年銷量排名50萬以上的整車廠都來尋求與斑馬合作，目前已經有70多萬輛車搭載了斑馬作業系統，斑馬發展勢頭強勁。

其中斑馬系統、以及騰訊均採取與整車廠成立合資公司的模式開發獨立的車載OS，這種模式實則有利有弊。

其利在於既可以零隔閡、第一時間瞭解到整車廠對於車載作業系統的定製化需求，又具備網際網路公司強大的軟體開發能力與產品開發能力。

其弊在於股權封閉情況下，其作業系統難以擴充套件至其他整車廠(即阿里不希望斑馬系統僅僅是上汽的專屬作業系統)。

目前阿里斑馬系統前裝客戶已經逐漸擴充套件至上汽之外的整車廠，並且在今年9月份宣佈股權開放、業務開放、生態開放、技術開放四大戰略，在今年雲棲大會上宣佈首次開放101個工具包給合作伙伴，加速對外開放步伐，除了上汽(榮威、名爵、上汽大通)，其上汽之外的落地客戶有神龍汽車(東風雪鐵龍、東風標緻)、福特、觀致、小康。

與BAT不同，華為車聯網整體定位聚焦在車聯網平臺基礎設施，即以OceanConnect物聯網平臺為核心，不會開發車聯網平臺之上的個性化應用，而且將自己定義為“資料的搬運工”不去碰使用者資料，資料自主權和掌控權歸車聯網服務商以及車廠。

聚焦構建連線和ICT基礎設施，不做資料變現，不開發和運營應用，主要為車企提供ICT服務，包括3G/4G網路、通訊模組/T-Box、物聯網平臺、雲資料中心等。華為在車聯網平臺領域主要有一汽、廣汽、PSA三個典型落地案例，其中以PSA集團為例:

PSA集團主要運用華為OceanConnect物聯網平臺來構建車聯網模組化平臺(ConnectedVehicleModularPlatform，CVMP)，該平臺也是目前全球最大的前裝車聯網專案，目標在2020年在8大區域上線運營，支援超過1000萬網際網路車輛，為180多個國家提供移動出行服務。

此次專案合作從2017年11月開始，2018年4月使用CVMP平臺打造的第一款車輛DS7Crossback在德國首次公開展出，目前DS7已在中國、歐洲地區上線。

華為OceanConnect物聯網平臺的關鍵能力包括:提供連線管理、裝置管理和應用使能基礎能力;定期釋出車聯網服務套件，支撐各行業夥伴快速實現各種物聯網業務應用;

通過分層的安全架構，實現統一安全的車輛網路接入;T-Box或車機內建IoTAgent，簡化各類終端廠家不同協議的靈活適配;對接車企已有IT/OT系統，實現資料統一呈現和管理，降低企業投資成本。

車聯網3.0時代將至，BAH競相佈局車路協同

車聯網1.0階段即車載資訊服務階段;前一節所提到的車聯網平臺是車聯網2.0時代的產物，僅實現了V2N;

而目前車聯網已經逐漸往3.0階段發展，即車路協同時代即將到來，屆時將實現V2V，V2I，V2P全連線。

可以看到，2018年BAH三家科技巨頭競相加入“車路協同”賽道。

車路協同涉及車聯網中的V2I部分，主要解決的是單車智慧無法感知200米之外物體的問題，並通過智慧路側單元、V2X車載終端、雲控平臺等所組成的系統來構建“智慧公路”，使路智慧化，以期降低智慧駕駛的實現成本並且提升智慧網聯汽車行駛過程中的可靠性。

車路協同實際上是把單車智慧的部分成本轉移到政府部門，由政府部門來使路“智慧化”，從而降低智慧網聯汽車感測器的配置要求，使其成本降低，加速普及速度。

華為在車路協同領域主要做三件事情:

(1) V2X的邊緣部署，華為已經做了大量實驗，在海外重點與車企進行測試，在國內已有許多實物測試，已經有相應的測試結果。

(2) 網路本身是有要求的，要求動態調優，這一塊也是華為的核心技術。

(3) 高精度定位能力。其短期目標是在2018年底華為將覆蓋10萬網聯車。

從今年年初至今，華為在C-V2X領域相繼推出了多款產品:年初華為釋出支援LTE-V2X的海思Balong晶片，2018Q2釋出RSU(路邊單元)，Q3釋出T-box、MEC、V2Xserver等，為車聯產業通訊領域提供E2E解決方案。

2018年7月，華為釋出了全球首款支援Uu+PC5併發的RSU(RoadSideUnit)產品，這是華為在C-V2X車聯網領域推出的首個商用產品。

RSU還有幾個亮點，比如率先支援Uu及PC5介面通訊加密，使得通訊更安全更有保證;採用有線、無線接入方式，靈活連線訊號機等道路設施，方便工程部署;支援GPS和我國的北斗定位系統;PC5時延小於20ms，支援5.9GHz頻段的20MHz頻寬，這也是全球絕大多數國家採用的ITS(智慧交通系統)頻段。

華為LTE-V2X車載終端基於華為海思巴龍(Balong)765，具備以下特點:充分考慮C-V2X獨特場景和效能要求，高度整合LTEuu和PC5、應用處理器，支援二次開發，按照車載行業前裝質量要求進行管控。

該終端已經在多家車廠上成功進行城市開放道路測試和驗證，也和多個合作伙伴的協議棧和應用完成整合。

華為端到端車路協同方案，已經在8月的無錫車聯網(LTE-V2X)城市級示範應用重大專案展示中實現規模部署。

實物展示商用T-BOX，RSU，V2Xserver等產品，車聯網通過路側智慧攝像頭及時發現穿越馬路的行人，通過路側RSU或移動基站上報給V2Xserver，經過判斷後再通過車聯網系統通知車主，或觸發ADAS系統使自動車輛停車，減少相關事故的發生。

百度將從今年12月份開始逐漸開源Apollo車路協同能力。

Apollo此次的車路協同開源，將在Apollo開放平臺現有的四層開放技術框架的基礎上，在軟體、硬體、雲端服務等層面增添或升級車路協同相關模組。

(1) 在參考硬體層，Apollo將增加車端以及路側的參考硬體，用來完成自動駕駛車輛與路側的資訊傳輸與解析。

(2) 在開源軟體層，Apollo對感知和決策規劃模組進行了升級，能夠完成Apollo系統車端對車路協同V2X相關資訊的融合處理;同時提供可執行在車端及路側參考硬體上的軟體包，負責V2X資訊的相關預處理工作。

(3) 在雲服務層，開放智慧路側服務，提供自動駕駛所需的路側感知預測等資訊，同時開源路側的感知預測等演算法;升級模擬服務能力，擴充在車路協同環境下的模擬場景。

阿里在2018年9月雲棲大會宣佈升級汽車戰略，明確提出要由車向路延展，利用車路協同技術打造全新的“智慧高速公路”。

這一戰略將由AliOS聯合阿里雲、達摩院、高德、支付寶、斑馬網路、千尋位置共同完成，旨在探索未來20年的路。

阿里聯合交通部公路院、國家電網、中國聯通、一汽集團、上汽榮威、英特爾、福特汽車、神龍汽車、大唐電信集團，以及旗下AliOS、阿里雲、達摩院、高德、支付寶、斑馬網路、千尋位置共同成立了“2038超級聯盟”。

戰略執行上將從雲控平臺、智慧感知基站、協同計算系統三個層面推進。

路側使用達摩院感知基站技術，車的感知與協同計算由AliOS構建，雲控平臺扮演雲端大腦的角色。其中智慧高速雲控平臺尚未推出，正在研發中。

阿里現階段在車路協同領域的成果主要有兩個:

(1) 基於AliOS的車路協同解決方案:阿里在雲棲大會發布的AliOS2.0系統集成了整合V2X技術，支援車路協同;目前基於AliOS的車路協同場景已經超過50個，包括自由流收費、碰撞預警、交通事故自動斷定、虛擬路牌等。

(2) 智慧感知基站:道路基礎設施裝置之一，工作原理類似通訊領域的訊號發射基站，及時感知到前方行人和道路的異常狀況並通知後車，在高速公路或轉彎路段前車發生險情的時候，也可以及時感知並通知後車;大概每隔200米建一個，用於解決單車智慧無法準確感知200米之外事件的問題。

阿里預計中國的車路協同將在2年後取得實質性成果，阿里參與建設的杭紹甬高速將成為中國第一條車路協同技術落地的“智慧高速公路”，將在2022年開通。

▌華為重算力硬體層，BATJ角逐L4級無人駕駛

國內BATHJD六家科技巨頭從2015年開始都相繼在智慧駕駛進行了相關佈局:

百度在2015年底就成立了自動駕駛事業部，是6家公司中最早在該領域進行投入的公司;

騰訊在2016年9月成立智慧駕駛實驗室;

京東也在2016年9月首次宣佈無人配送車進入路測階段，其自動駕駛團隊歸屬於X事業部;阿里在2017年10月達摩院成立之時在內部設立了自動駕駛部門;

隨著華為在今年10月份釋出AI戰略與全棧全場景AI解決方案，華為從今年下半年開始進入自動駕駛領域。

除騰訊之外(L3-L5都在做)，百度、騰訊、阿里、京東採取的是直接研發L4級自動駕駛汽車的路線，而非與大多數整車廠一樣採取L2-L3-L4漸進式發展的路線，且側重點在於演算法層面。

而華為在智慧駕駛領域的側重點不同，現階段華為主要集中精力於計算力與資料層面，分別對應2018年10月新發布的昇騰系列晶片與OceanConnect車載平臺(其主要功能是收集車輛的執行資料並提供對應的服務，如車輛狀態監控、實時資訊釋出、排程管理等)，隨著華為在今年10月份釋出AI戰略與全棧全場景AI解決方案，不排除以後會擴充套件至自動駕駛軟體層面。

在自動駕駛領域，百度在6家科技巨頭中佈局較早，技術相對領先，生態較為強大，商業化程序較快。

未來值得關於百度Apollo開放值得關注的幾件事:

(1) 百度無人車量產時間表:與一汽合作的國內首個L4級別自動駕駛乘用車全新紅旗車型計劃2019年小批量下線示範執行、2020年大批量投放更多城市運營;

2019年江淮汽車、北汽批量生產基於Apollo的L3級自動駕駛汽車;2020年奇瑞將推出L3級自動駕駛汽車;2021年，北汽將生產基於Apollo的L4級自動駕駛汽車。

(2) 從今年年底開始陸續開放車路協同能力:將開放分別基於高速公路、停車場、城市道路這三大自動駕駛典型場景開放車路協同解決方案。

(3)將在長沙建立首個自動駕駛與車路協同創新示範城市:預計到2019年，長沙市將有超過100輛自動駕駛出租車行駛在100多公里的智慧道路上。

(4)高精度地圖:目前Apollo高精地圖已採集里程達百萬公里，覆蓋全國高速公路、城市快速路、停車場超過30萬公里，今年11月廣汽與百度共同釋出了Apollo高精地圖定點/量產合作計劃。

相對於百度Apollo賦能所有型別車(工程車、物流車、乘用車等)而言，阿里主要關注智慧物流車以及乘用車這兩種用途的汽車:

(1) 無人物流車:該款物流車取消了駕駛艙，車輛的前後和兩側使用了Velodyne的16線鐳射雷達，車頂裝有一個Velodyne32線的鐳射雷達，一個雙目攝像頭，5個單目攝像頭，車身配置有RTK、超聲波雷達等感測器。該車在城市道路中的行駛速度在30到40公里左右，定位精度在20釐米以內。

(2) 無人乘用車:除此了無人物流車，阿里在雲棲大會還展示了由林肯MKZ改裝的自動駕駛測試車，目前已經在進行常態化路測，並且還有其他幾十輛車已經在開發流程中。

自動駕駛(TAD)是騰訊智慧出行戰略中與車聯TAI同等重要的戰略之一。

在自動駕駛領域，騰訊的定位是自動駕駛系統完整的軟體與服務提供商，而非部件元件供應商。

騰訊自動駕駛佈局分為“基礎能力、核心技術、產品服務”三個層次。騰訊自動駕駛策略是首先解決自動泊車，2019年實現城市半封閉道路(城市快速路)自動駕駛，2020年實現高速封閉道路的自動駕駛。

2018年11月騰訊全球合作伙伴大會，騰訊一共展出兩輛智慧駕駛汽車:

(1) 基於紅旗H7打造的L3級自動駕駛汽車，在感測器方面，搭載攝像頭、一個4線鐳射雷達和一個毫米波雷達，可在高速公路完成L3級自動駕駛功能，且此L3自動駕駛方案面向量產，即將實現產品落地。

(2) 基於吉利博瑞GE打造的L4級自動駕駛汽車目前正處於研發測試階段，搭載三個鐳射雷達和三個攝像頭，可實現複雜環境下的智慧駕駛，及微信一鍵叫車、V2X車路協同。騰訊目前自動駕駛團隊規模已經超過200人。

騰訊高精度地圖業務由自動駕駛業務事業部十幾人的團隊負責，目前已有15輛採集車，研發、資料處理及自動化提取由技術團隊來完成，但目前騰訊需要依靠外包商對地圖進行編輯修改，主要以專案外包的形式交給具有地圖測繪甲級資質的外包商來完成。

騰訊對於高精地圖的目標是在2019年上半年完成全國高速路高精地圖生產任務。

華為將自動駕駛汽車定義為一個移動的資料中心，目前主要產品是在HUAWEICONNECT2018期間釋出的涵蓋晶片、平臺、作業系統、開發框架的使能自動駕駛的移動資料中心MDC，先已經應用在奧迪Q7車型中。

相比業界當前的自動駕駛計算平臺，MDC具有“三高一低”的技術優勢:

(1) 高效能:搭載華為最新的Ascend(昇騰)晶片，最高可提供352Tops的算力，滿足L4級別的自動駕駛需求。

(2) 高安全可靠:遵從業界車規級可靠性與功能安全等級(如ISO26262的ASILD級)要求。

(3) 高能效:端到端高達1Tops/W的高能效(業界一般為0.6Tops/W)，不僅可以節能與延長續航里程，還可以提供同等算力下溫度更低，且無需配置風扇散熱等易損部件，減小體積，降低對車輛現有結構的影響。

(4) 低延時:底層硬體平臺搭載實時作業系統，核心排程時延低小於10μs，ROS內部節點通訊時延小於1ms，為客戶的端到端自動駕駛帶來小於200ms的低時延(業界一般是400~500ms)，提升自動駕駛過程中的安全性。

京東未來將特別專注於L4級無人駕駛重卡的研發。

京東X事業部在5月29日召開的618JDCUBE大會上，正式釋出全自主研發的L4級別無人重卡，京東會在國內建立基於L4級別的自動駕駛重型卡車的網路，承擔主要城市及區域中心之間的高速公路運送任務，並計劃在2018年完成2400小時的無人駕駛測試，並且在2020年實現自動駕駛的商業示範運營。

未來智慧實驗室是人工智慧學家與科學院相關機構聯合成立的人工智慧，網際網路和腦科學交叉研究機構。

未來智慧實驗室的主要工作包括：建立AI智慧系統智商評測體系，開展世界人工智慧智商評測；開展網際網路（城市）雲腦研究計劃，構建網際網路（城市）雲腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智慧水平服務。

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