自動駕駛創新和應用水平逐步提升 2021車聯網檢測行業發展前景及投資風險預測

• 2021年2月3日 WuYaNan來源：中研網 898 56
• 繁體

車聯網檢測行業是信息化與工業化深度融合的重要方向，是國家汽車產業轉型升級由大變強的重要突破口。車聯網的快速發展對于促進汽車和信息通信產業創新發展，構建汽車和交通服務新模式、新業態，推動自動駕駛創新和應用，提高交通效率和安全水平具有重要意義。

車聯網檢測行業是信息化與工業化深度融合的重要方向，是國家汽車產業轉型升級由大變強的重要突破口。車聯網的快速發展對于促進汽車和信息通信產業創新發展，構建汽車和交通服務新模式、新業態，推動自動駕駛創新和應用，提高交通效率和安全水平具有重要意義。與此同時，汽車智能網聯在給用戶帶來更加良好駕乘體驗的同時，也對車聯網安全提出了新的要求和挑戰。

智能網聯汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與X(車、路、人、云端等)智能信息交換、共享，具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，可實現“安全、高效、舒適、節能”行駛，并最終可實現替代人來操作的新一代汽車。針對車聯網安全技術研究，從網絡體系角度出發，以國際電信聯盟ITU-T的物聯網體系結構參考模型為基礎，車聯網體系結構自車載終端至遠端服務器可劃分為感知層、網絡層(傳輸層)和應用層。

車聯網感知層是指車輛通過傳感器、信息通訊等實時地收發車輛自身與交通環境相關狀況信息。其實時信息交互具體包括車內駕駛系統與控制系統信息、車身駕駛環境信息、車輛位置與速度信息、車輛外部環境信息、其它車輛、行人、道路信息與整體交通系統信息等。

車聯網網絡層包括核心網和接入網兩部分，是車輛信息接收與發射所建立的信息通信網絡。核心網負責從基站到云端服務器的路由選擇和數據傳輸，接入網主要負責車與車、車與基站之間的交互通信。傳輸信息從感知層獲取進而提供給應用層，車聯網傳輸層需要通過安全可靠的信息傳輸機制來確保通信安全進而確保應用安全、車輛安全、交通安全、人身安全。主流的車聯網專用通信協議分為DSRC與LTE-V兩類。車聯網應用層是車聯網技術發展與創新的驅動力，應用層不僅僅包括車載信息服務類應用，更包括面向所有車輛交通的安全效率類應用和以自動駕駛為基礎的協同服務類應用，依賴于人、車、路、云的全方位連接與信息交互。

作為新一代信息通信技術的5G，通過網絡切片化、場景化，對實現車與云平臺、車與車、車與路、車與人等全方位網絡連接提供了巨大的助力，幫助實現車內網、車際網和車載移動互聯網“三網融合”。

智能網聯汽車的快速崛起的背后是諸多因素催化的結果。其一，傳統汽車的人為駕駛決定了汽車的安全問題無法完全規避，正是傳統汽車屢禁不止的駕駛事故在倒逼著智能網聯汽車的出現。其二，交通壓力、環境污染等問題日益嚴重，每年我國因交通擁堵帶來的經濟損失高達2500億元，機動車排放污染物超4400萬噸。智能網聯汽車的發展不僅是車輛產品革新和產業生態變革，更是解決汽車社會交通通行效率低下、道路安全問題突出、資源環境壓力巨大等問題的有效途徑。

根據中研普華研究院《2021-2025年中國車聯網檢測行業發展前景分析及投資風險預測報告》顯示：

車聯網檢測行業供求情況

一、車聯網檢測行業需求情況

我國大力推動新型基礎設施建設。新基建包括新一輪的網絡建設以及數據信息相關服務，如5G、大數據中心、云計算中心、人工智能等，本質上是信息數字化的基礎設施，支撐傳統產業向網絡化、數字化、智能化方向發展的信息基礎設施。不難發現，新基建涉及的5G、大數據中心、人工智能、云計算等數字基礎設施和車聯網有著密切的關系，必將促進車聯網快速發展。大數據中心、人工智能、云計算是車載智能、智能交通、車聯網服務平臺等的基礎支撐設施。作為新一代信息通信技術的5G，通過網絡切片化、場景化，對實現車與云平臺、車與車、車與路、車與人等全方位網絡連接提供了巨大的助力，幫助實現車內網、車際網和車載移動互聯網“三網融合”。

由于高度的網絡化，車聯網涉及的車端、云端、管端也面臨嚴重的網絡安全威脅。

二、車聯網檢測行業市場規模

2017年我國智能網聯汽車市場規模為454億元，而到了2019年，智能網聯汽車達到了820億元，2020年達1200億元，行業快速增長。智能網聯汽車市場規模的快速增長，推動車聯網檢測行業市場規模的快速增長。

圖表：2018-2020年車聯網檢測行業市場規模(單位：億元)

數據來源：中研普華產業研究院整理

想了解更多車聯網檢測行業專業分析，請關注中研普華研究院報告《2021-2025年中國車聯網檢測行業發展前景分析及投資風險預測報告》。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2021-2025年中國自動駕駛行業前景預測與投資戰略咨詢報告

  自動駕駛系統可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯網等技術協同合作，對感知層傳來的路況和車況數據進行認知和判斷，形成實時的行...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡