在智慧交通的前沿阵地,有一种创新模式正悄然重塑行业版图,那就是“车路云协同”。

聪明的车、智能的路、强大的云如同一张精密编织的信息网,让车辆、道路设施、乃至行人间的信息流动畅通无阻,让每一辆车都能“眼观六路,耳听八方”,一切尽在掌握。


   

车路云一体化产业发展至今已经构建起一个全面成熟的产业链架构,核心领域具体可分为车、路、云、网、图五大关键环节。

车端:即在原有的设备上,通过智能化改造,搭载上雷达、摄像头等智能传感器,以实现车辆之间的互联、监测;

路端:即改造路段及路口等设备,进行环境监测,通过信息数据传导,与车端产生交互行为;

云端:通过网络管理各个边缘云,实现中心云、边缘云在资源、安全、应用、服务上的多项协同;

网端:负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道,打造成低延时、高可靠、快速接入的网络环境,保障车端与路侧端的信息实时交互;

图商:通过高精地图感知车路动态,实现精准定位。


在产业推进过程中,价值量最大的是智能网联汽车环节,增长最劲爆的是智能路侧基建。    


智能化路侧基础设施主要包括路侧通信单元、路侧计算单元、路侧感知设备(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达)、交通管理设施(联网信号机、联网交通信息发布设施、其他交管设施)等。


此次智能网联车路云一体化试点建设规模大幅提升,路侧设备有望迎来高增长。

以北京为例,北京高级别自动驾驶示范区4.0项目启动招标,相比于示范区3.0,其中覆盖面积提升428%,覆盖路口数量提升443%,招标金额提升636%。

结合当前路侧建设成本以及未来规模化应用后成本下降的情况,预计2025年智能化路侧基本设施产值增量为223亿元,2030年有望达4174亿元,年均符合增长率79.7%,成为智能网联汽车产业增速最快的板块。    


在这一方向里,个人重点关注万集科技。

北京万集科技股份有限公司成立于1994年11月2日,是专业从事智能交通系统(ITS)技术研发、产品制造、技术服务的科技型企业。

   

公司产品可以分为路生态及车生态两大类。其中,路生态包括智能网联及ETC、动态称重等传统业务,车生态包括激光雷达及汽车电子。


截至2024年4月,翟军持有公司41.02%股权,为公司实际控制人。

万集科技具备“车-路-云-网-图”全栈式服务能力。当前万集科技积极布局自动驾驶核心技术,主要包括车路两端激光雷达、V2X产品及车路协同系统解决方案,努力打造智能网联解决方案(C-V2X)第二成长曲线。    


公司已有多项重点项目落地。

智慧高速领域,公司打造了重庆渝湘高速公路、富春湾大道数字隧道、杭金衢高速浙岭隧道、山东崮山收费站等典型项目;

在双智城市建设方面,中标了同济大学三相映射交通数字孪生集成、武汉市网联测试场、泰国曼谷智慧路口等典型项目。


公司发布基于 ETC 系统的车路协同安全提升和信息服务方案—“交通守望者”。    

公司已提前布局车路协同OBU全系列产品,包含可扩展伴侣式OBU、语音播报单片式OBU、语音播报双片式OBU、智能OBU一体机等,并通过支付宝、抖音、京东、天猫等互联网线上渠道和高速公路线下渠道在全国销售。

公司OBU产品迭代升级,主动引领 ETC 行业及客户需求的新变化。路侧产品方面,在保持传统RSU市占率的同时,公司开发了通信区域更大、定位更精准的ETC车路协同路侧单元,实现信息精准采集和发布。城市应用拓展方面,公司将ETC停车硬件、ETC管理平台、城市级智慧停车整体解决方案进行更多的市场项目落地。

高速公路解决方案方面,标准化收费站系统、智能门架稽核系统、稽核工单机器人系列产品在河南、四川、贵州、安徽等多个省份批量应用。

公司深度参与行业标准制定。

包括发布《车载激光检测方法》、牵头申报《同路侧激光雷达检测方法》以及在十参与在编标准15项;公司还在同济大学、长安大学校落地了自动驾驶测试场项目司时积极与车企开展车路协同数据融合合作,发挥路侧数据耦合优势,打破自动司和主机厂的数据孤岛,布自动驾驶车路协同标准。    


搞研发抢占技术制高点,固态激光雷达卡位优势突出。

牵手中科院半导体所,抢占激光雷达技术制高点。公司前瞻研发全固态激光雷达OPA,为A股市场中固态激光雷达稀缺标的,卡位优势突出。公司与中科院半导体研究所合作共建的“光子集成芯片联合实验室”开展全固态硅基相控阵激光雷达的研发,相关研发项目于2019年获得国家自然科学基金的支持,为硅基激光雷达芯片领域获得国家级资助的重点项目。

在2019年的ETC推广大潮中,公司营收快速从18年的6.92亿提升到19年的33.51亿,归母净利润从0.07亿提升至8.72亿,成为年度十倍黑马!    


如今ETC的业绩扰动告一段落,智能驾驶车路云一体化的东风又来,公司地处北京尽享地利优势,又会有怎样的答卷呢?

非常值得期待!    


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