汽车智能网联行业点评:国家大数据战略加速,智能网联再度来袭

国家大数据战略加速,智能网联再度来袭。我国智能驾驶应用处于L1-L2渗透阶段,而车联网处于T-BOX硬件快速渗透阶段,2016-17年国家相继出台了多部针对智能驾驶的指导意见和技术标准,同期工信部申报强调信息安全技术的网联技术标准,部分城市要求新能源车加装监控平台(含T-BOX)。我们认为,随着国家逐渐重视互联网、大数据、人工智能等与实体经济的深度融合,汽车智能化、互联化作为其深度融合的产物,未来有望获得国家政策推动,智能互联发展有望步入发展快车道。

    车联网:T-BOX作为大数据来源,有望率先迎来爆发。车联网系统主要包含四部分:主机、车载T-BOX、手机APP及后台系统,由于国家要求新能源车均需要加装监控平台,T-BOX作为车联网的硬件可以采集行车数据和实时监控行车状况,目前处于新能源汽车快速渗透期。同时,车联网的服务(UBI车险、个性化服务等)、智能驾驶决策层算法的迭代均需要依托实际驾驶的数据,需要海量行车数据来源,而T-BOX恰好就是汽车驾驶数据的采集端口。我们认为随着大数据、人工智能结合实体经济的推进,T-BOX作为海量数据的接口,有望率先迎来爆发。

    智能驾驶:大数据是汽车智能化前提,“数据+算法”企业最为受益。汽车智能化进步是以大数据为前提和依托的,一辆车在运行过程中会产生海量数据,而智能化是从“数据采集-数据识别/清洗/分类/储存-驾驶行为分析/人机交互/辅助决策-决策层”的一系列过程,可见,汽车智能化离不开海量数据作为基础。智能驾驶按照产业链可分为感知层、控制层、执行层、地图数据四大模块,其中控制层是智能驾驶的核心,控制层中识别精度的提升是智能驾驶算法的核心目标,达到90%识别度是控制层与执行层衔接的底线,而传统的算法识别精度已经接近阈值,难以完全胜任对复杂的驾驶场景进行信息识别。而通过人工智能、深度学习可以极大优化算法架构提升识别能力,基于人工智能技术对行人等难度较大的物体识别率稳步突破90%,接近可应用水平。

    投资逻辑:大数据战略的加速推进,汽车行业受益领域主要为车联网和智能驾驶,作为数据直接采集的接口,推荐T-BOX龙头企业,推荐四维图新(地图数据+算法优势),主机厂方面推荐较早布局智能互联车型的上汽集团(与阿里、中国移动、华为合作)、广汽集团(与腾讯、中国移动、科大讯飞合作)。

    风险提示:政策推行不及预期,技术推进不及预期