智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)是一种跨技术、跨产业领域的新型汽车体系,是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现汽车Vehicle与(人 passenger、车 Vehicle、路road、云端Internet等)(即V2P、V2V、V2R、V2I,统称V2X)智能信息交互共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能,可实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。智能网联小巴采用了车路协同方式运行,“在车内右上角的白色鲨鱼鳍状物品是车路协同的车载OBU设备,它可以提前300米就感知交通路口的交通状况,如红绿灯灯色状态,倒计时等,辅助车辆更安全的行驶。
《智能网联汽车系列专题之中国智能网联小巴产业链全景与机会洞察专题研究报告》在大量周密的市场调研基础上,主要依据国家统计局/相关政府部门发布的最新权威数据、相关行业协会、产业链重点企业及业内专家访谈等信息资料,从产业链全景、产业生态视角全面梳理各环节产业体系,同时根据行业过去/现在/未来的脉络轨迹对细分行业前景、方向趋势、市场容量、发展空间做出审慎而高瞻性研判,为企业/投资者寻找新的市场机会,针对中国智能网联小巴行业战略布局提供了重要的决策参考依据。
第一章 智能网联小巴产业发展概述
1.1 定义、概念
1.1.1 车联网的概念
1.1.2 互联网汽车概念
1.1.3 智能汽车的概念
1.1.4 无人驾驶汽车概念
1.1.5 智能网联汽车概念
1.1.6 小巴
1.1.7 智能网联小巴
1.2 智能汽车体系架构
1.2.1 智能汽车技术链
1.2.3 智能汽车功能结构
1.3 智能网联小巴行业周期性
1.3.1 行业的周期性
1.3.2 行业的季节性
1.4 智能网联小巴行业在国民经济中的地位
1.5 智能网联小巴行业生命周期分析
1.5.1 行业生命周期理论基础
1.5.2 智能网联小巴行业生命周期
第二章 智能网联汽车商业模式探索与实践
2.1 传统汽车行业商业模式面临调整
2.2 积极探索智能网联汽车商业模式
2.2.1 新兴应用场景
2.2.2 商业模式更新
2.2.3 典型应用场景的商业模式探索
2.3 智能网联汽车商业模式落地优势明显
2.3.1 制度优越
2.3.2 市场广阔
2.3.3 资本成熟
2.3.4 需求强烈
2.3.5 技术核心
2.4 智能网联汽车商业模式实践推广展望
第三章 基于车路协同的智能网联小巴运营评价指标体系
3.1 智能网联小巴运营期评价指标
3.1.1 安全性指标(S)
(1)百公里风险暴露量S1(s/km)
(2)紧急制动最大加速度S2(m/s2)
(3)百万车公里事故率S3(/km)
(4)百公里安全员接管频次S4(/km)
(5)设施设备平均失效率S5(%)
3.1.2 舒适性指标(C)
(1)百公里紧急制动频次C1(/km)
(2)行驶速度标准差C2(km/h)
(3)车厢平均拥挤度C3(%)
(4)乘客主观舒适性评分C4
3.1.3 效率性指标(P)
(1)平均到站偏差时间P1(s)
(2)高峰时段平均行驶车速P2(km/h)
(3)平均绿灯不停车通过率P3(%)
(4)平均叫车等待时间P4(s)
(5)平均充电时长P5(s)与日均充电频次P6
3.1.4 环保性指标(E)
(1)整车百公里用电量E1(kW·h)
(2)电池平均温度E2(℃)
(3)小汽车出行转化率E3(%)
3.2 智能网联小巴评价指标权重
3.3 小结
第四章 中国智能网联小巴行业发展政策环境
4.1 政策体系
4.1.1 监管体系
4.1.2 政策汇总
4.1.4 行业标准
4.1.4 政策计划
4.2 政策成果
4.2.1 国家层面
4.2.2 地方层面
4.3 细分领域政策分析
4.3.1 汽车行业政策
4.3.2 人工智能行业政策
4.3.3 大数据行业政策
4.3.4 云计算行业政策
4.3.5 智能交通行业政策
4.3.6 智慧城市行业政策
4.3.7 网络信息安全政策
4.4 政策解读
4.4.1 《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》:解读
4.4.2 《智能汽车创新发展战略》:解读
4.4.4 《2020年智能网联汽车标准化工作要点》:解读
4.4.4 《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范(征求意见稿)》:解读
4.5 政策影响
4.5.1 政策引导下行业的发展方向
4.5.2 创新发展战略政策影响分析
4.5.3 新形势下政策体系问题
第五章 中国智能网联小巴行业发展现状调研
5.1 中国智能网联小巴行业发展历程
5.2 中国智能网联小巴行业市场发展影响因素
5.2.1 中国智能网联小巴行业市场发展的驱动因素
5.2.2 中国智能网联小巴行业市场发展的制约因素
5.2 中国智能网联小巴行业市场现状
5.1.1 产销量
(1)2019-2023年中国小巴产量及增速
(2)2019-2023年中国小巴销量及增速
5.1.2 智能网联小巴产销量
(1)2019-2023年中国智能网联小巴产量及增速
(2)2019-2023年中国智能网联小巴销量及增速
5.2.3 市场规模
(1)2019-2023年中国小巴行业市场规模
(2)2019-2023年中国智能网联小巴市场规模
5.3 中国智能网联小巴行业市场竞争格局
5.4 中国智能网联小巴行业渗透率
5.5 中国智能网联小巴主要玩家调查
5.6 中国智能网联小巴产业链调查
5.6.1 智能网联小巴产业链模型
5.6.2 智能网联小巴产业链生态图谱
5.6.3 智能网联小巴产业链主要增值环节
第六章 中国智能网联小巴产业链调查——上游端
6.1 智能网联小巴产业链上游主要环节
6.1.1 芯片
(1)计算芯片
(2)通信芯片
(3)功率半导体
(4)电源管理芯片
(6)存储芯片
6.1.2 车载软件
(1)高精地图
(2)高精定位
(3)中间件
(4)操作系统
(6)信息安全
6.1.3 通信设备
(1)T-BOX
(2)OBU
(3)车载通信模组
(4)车载网关
6.1.4 传感设备
(1)环境感知设备
(2)车身感知设备
6.2 智能网联小巴产业链上游市场现状调研
6.2.1 芯片市场现状
6.2.1 车载软件市场现状
6.2.3 通信设备市场现状
6.2.4 传感设备市场现状
6.3 智能网联小巴产业链上游主要玩家调查
6.3.1 芯片主要玩家
6.3.2 车载软件主要玩家
6.3.3 通信设备主要玩家
6.3.4 传感设备主要玩家
6.4 智能网联小巴产业链上游对行业的影响
第七章 中国智能网联小巴产业链调查——中游端
7.1 智能网联小巴产业链中游主要环节
7.1.1 执行系统集成
(1)线控底盘
(2)电子电气架构
7.1.2 智能座舱解决方案
(1)硬件层
(2)应用层
7.1.3 智能驾驶解决方案
(1)智能驾驶软件基础平台
(2)智能驾驶域控制器
(3)全栈智能驾驶解决方案
7.2 智能网联小巴产业链中游市场现状调研
7.2.1 执行系统集成市场现状
7.2.1 智能座舱解决方案市场现状
7.2.3 智能驾驶解决方案市场现状
7.3 智能网联小巴产业链中游主要玩家调查
7.3.1 执行系统集成主要玩家
7.3.2 智能座舱解决方案主要玩家
7.3.3 智能驾驶解决方案主要玩家
7.4 智能网联小巴产业链中游对行业的影响
第八章 海口面向城郊公交纯电动小巴动力系统匹配及经济性调研
8.5.1 城郊小巴情况及海口地区调研分析
(1)城郊公交小巴情况
(2)海口城郊公交小巴调研
(3) 海口地区太阳能辐射及温度情况
8.5.2 城郊公交纯电动小巴的参数与附件
(1)城郊公交纯电动小巴车整车参数
(2)城郊公交纯电动小巴车太阳能辅助储能系统设计
8.5.3 动力系统和能源系统设定匹配
(1) 客车动力性能指标
(2) 动力系统匹配
(3) 太阳能辅助发电量及动力电池参数修正
(4) 经济性分析
8.5.4 性能仿真及改进
8.5.5 结论
第八章 中国智能网联小巴发展动态
8.1 2018年:无人驾驶校园小巴在上海交大试运行
8.2 2019年:厦门公交:探索个性化服务的微循环网约小巴模式
8.2.1 探索破解城市公交“症结”新途径
8.2.2 “厦门约巴”,市民出行的新时尚
8.2.3 “厦门约巴”,5G智能网联微循环公交
(1)模式热点
(2)技术特色
(3)核心作用
8.2.4 “厦门约巴”,与乘客心灵的连通
8.3 2021年:宇通6米微循环小巴全国首发
8.3.1 五大优势织密“微循环”,6米微循环小巴全国首发
8.3.2 多维布局、硬核品质,明星阵容助力“美好未来出行”
8.3.3 拥抱变革,驱动未来,助力美好交通新时代
8.4 2022年:无人小巴启动常态化测试,自动驾驶加快商业落地
8.5 2023年智能网联小巴发展动态
8.5.1 智能网联小巴亮相太湖人才峰会助力开展接驳服务
8.5.2 重庆智能公交、无人售卖车 首批7款智能网联汽车在科学城“开跑”
第九章 中国智能网联小巴行业运营状况
9.1 2019-2023年中国智能网联小巴行业经济规模
9.1.1 行业销售规模
9.1.2 行业利润规模
9.1.3 行业资产规模
9.2 2019-2023年中国智能网联小巴行业盈利能力指标
9.2.1 行业销售毛利率、净利率
9.2.2 行业成本费用利润率
9.2.3 行业净资产收益率
9.3 2019-2023年中国智能网联小巴行业营运能力指标
9.3.1 行业应收账款周转率
9.3.2 行业总资产周转率
9.4 2019-2023年中国智能网联小巴行业偿债能力指标
9.4.1 行业资产负债率
9.4.2 行业利息保障倍数
第十章 他山之石
,中国智能网联小巴行业标杆企业案例分析——中通客车
10.1 中通客车基本概况
10.1.1 企业基本简介
10.1.2 企业主要业务
10.1.3 企业发展历程
10.2 中通客车实力
10.2.1 人才体系
10.2.2 中通大学
10.2.3 科研实力
10.2.4 品质保证
10.2.5 精益管理
10.3 中通客车营销服务体系
10.3.1 服务理念
10.3.2 购车流程
10.3.3 正品配件
10.3.4 服务网络
10.3.5 动力电池回收
10.4 中通客车产品分析
10.5 中通客车财务状况
10.5.1 2019-2023年主要产品产销量
10.5.2 2019-2023年中国重汽经营情况
10.6 中通客车核心竞争力
10.6.1 研发团队
10.6.2 研发投入
10.6.3 研发成果
10.6.4 技术资源整合
10.6.5 产业链协同配套
10.6.6 产业链协同
10.7 中通客车发展战略及经验借鉴
10.7.1 未来发展战略
10.7.3 企业成长路径与经验借鉴
第十一章 智能网联小巴行业发展前景和市场空间预测
11.1 中国智能网联小巴行业发展趋势
11.1.1 行业发展趋势
11.1.2 技术发展趋势
11.2 智能网联小巴行业发展前景预测
11.2.1 2024-2030年中国智能网联小巴市场供给预测
11.2.2 2024-2030年中国智能网联小巴市场需求预测
11.2.3 2024-2030年中国智能网联小巴市场规模预测
11.3 中国智能网联小巴行业投资特性
11.3.1 智能网联小巴行业进入壁垒
(1)技术壁垒
(2)经验壁垒
(3)人才壁垒
11.3.2 智能网联小巴行业投资风险预警
(1)技术风险
(2)竞争风险
(3)经营风险
11.4 智能网联小巴投资价值与投资机会
11.4.1 智能网联小巴行业投资价值
11.4.2 智能网联小巴行业投资机会
第十二章 智能网联小巴行业研究总结与发展建议
12.1 智能网联小巴行业研究总结
12.1.1 智能网联小巴行业特点
12.1.2 智能网联小巴国产替代趋势
12.1.3 智能网联小巴行业挑战
12.2 智能网联小巴行业提升竞争力途径
12.3 智能网联小巴行业发展建议
12.3.1 智能网联小巴行业发展策略
12.3.2 智能网联小巴行业投资方向
12.3.3 智能网联小巴行业投资方式
【附】中国智能网联小巴行业重点企业推荐
13.1 宇通客车股份有限公司
13.1.1 企业发展概况
13.1.2 智能网联小巴业务布局
13.1.3 企业主要产品概览
13.1.4 企业核心竞争优势
13.1.5 企业发展策略分析
13.2 厦门金龙汽车集团股份有限公司
13.2.1 企业发展概况
13.2.2 智能网联小巴业务布局
13.2.3 企业主要产品概览
13.2.4 企业核心竞争优势
13.2.5 企业发展策略分析
13.3 安徽安凯汽车股份有限公司
13.3.1 企业发展概况
13.3.2 智能网联小巴业务布局
13.3.3 企业主要产品概览
13.3.4 企业核心竞争优势
13.3.5 企业发展策略分析
13.4 辽宁曙光汽车集团股份有限公司
13.4.1 企业发展概况
13.4.2 智能网联小巴业务布局
13.4.3 企业主要产品概览
13.4.4 企业核心竞争优势
13.4.5 企业发展策略分析
13.5 扬州亚星客车股份有限公司
13.5.1 企业发展概况
13.5.2 智能网联小巴业务布局
13.5.3 企业主要产品概览
13.5.4 企业核心竞争优势
13.5.5 企业发展策略分析
13.6 中国第一汽车集团有限公司(一汽红旗)
13.6.1 企业发展概况
13.6.2 智能网联小巴业务布局
13.6.3 企业主要产品概览
13.6.4 企业核心竞争优势
13.6.5 企业发展策略分析
13.7 百度Apollo
13.7.1 企业发展概况
13.7.2 智能网联小巴业务布局
13.7.3 企业主要产品概览
13.7.4 企业核心竞争优势
13.7.5 企业发展策略分析
13.8 商汤绝影
13.8.1 企业发展概况
13.8.2 智能网联小巴业务布局
13.8.3 企业主要产品概览
13.8.4 企业核心竞争优势
13.8.5 企业发展策略分析
本报告所有内容受法律保护,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1454号。
本报告由中商产业研究院出品,报告版权归中商产业研究院所有。本报告是中商产业研究院的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户内部使用。未获得中商产业研究院书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中商产业研究院有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。
本报告目录与内容系中商产业研究院原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。
在此,我们诚意向您推荐鉴别咨询公司实力的主要方法。