国内车联网行业主要上市企业：四维图新(002405)、东软集团(600718)、启明信息(002232)、高鸿股份(000851)、易华录(300212)、银江股份(300020)、千方科技(002373)
本文核心数据：市场规模、投融资金额及事件、渗透率、用户规模、细分领域占比
行业概况
1、定义
车联网是以车内网、车际网和车云网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X(X：车、路、行人及云平台等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
从结构层次来看，车联网系统是一个“端管云”三层结构体系：第一层是端系统，第二层是管系统，第三层是云系统。
从应用分类来看，车联网可以从联网技术、应用对象和需求对象等角度来划分，无论哪种分类方式都基本涉及到以用户体验为核心的信息服务类应用、以车辆驾驶为核心的汽车智能化应用和以协同为核心的智慧交通类应用。
2、产业链剖析：产业链条较长
车联网产业生态体系构成复杂，这就使得车联网产业形成了较长的产业链，车联网产业链跨越了服务业与制造业两大领域，相互渗透，跨界融合特点突出。
由于车联网产业跨界渗透融合性强，其产业链构成也区别于传统的上、中、下游的产业链构成方式。因此车联网产业链的构成可以结合车联网系统结构进行分析。车联网的系统结构包括“端、管、云”三个系统，车联网产业链也可以这三个角度来进行分析。
“端”层面以制造业产业角色为主，包括整车厂商、汽车电子系统提供商、元器件提供商、车内软件提供商等，如比亚迪、均胜电子和东软集团;“管”层面制造业和服务业产业角色比较均衡，主要包括设备提供商、通信服务商等，如移远通信、鼎通科技和广和通;“云”层面以服务业产业角色为主，包括软件和数据提供商、公共服务和行业服务提供商等，如四维图新、赛格导航和华测导航。
行业发展现状
1、渗透率：逐年提升，车联网用户规模不断扩大
随着智能交通的发展，我国车联网行业渗透率逐年提升，用户的规模不断扩大。根据亿欧智库数据，2018年我国车联网行业渗透率为249%，车联网用户数量达5976万辆。2020年，中国车联网行业渗透率已达488%，超过全球车联网行业渗透率，车联网用户规模约为13713万辆。
2、市场规模：规模逐年上升，2020年达到1637亿元
根据亿欧智库的数据显示，中国车联网市场规模高速增长。2015年车联网市场规模达到442亿元，经过初步估算，2020年车联网市场规模达到1637亿元，年均复合增长率达到2991%。
这主要是因为车联网作为5G在自动驾驶及智能网联汽车领域的主要应用场景，近年来5G技术的飞速发展为车联网行业的发展注入强大的动力。在5G推动下，车联网潜在市场规模巨大，有待进一步发掘。
3、投融资：政策重燃资本投资热情，规模再创新高
近几年，车联网行业投融资起伏较大。总体呈现先上升后下降再上升的趋势。在车联网概念兴起之时，资本的投资热情较大，2016年投资事件数量达到最高，为130件;2018年投资金额最大，达到79334亿元。自2018年后，车联网行业的投资热情有所下降，这主要是由于疫情对于交通运输行业的重大影响。
2021年，随着国家以及各省市对于车联网行业政策的密集发布，车联网行业投融资规模再创新高，截止2021年9月，投资数量达到63件，投资总金额达到106588亿元，均已超过2020年全年的投资规模。
市场规模预测：2026年车联网市场规模有望超过8千亿元
我国车联网行业不断壮大的优势在于汽车市场规模大，互联网技术升级速度快，以及通信产业发达。这为行业发展带来源源不断的需求、技术等多方面的积极影响。因此，在发展优势的作用下，中国车联网市场规模将继续迅猛增长。
未来几年我国仍然是全球汽车消费大国，随着智能交通的发展，我国车联网用户的规模也将逐年提升，行业渗透率将进入进入加速增长阶段。经过初步估算，车联网市场规模有望在2026年达到8千亿元，2021-2026年平均复合增长率将达到3036%
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国车联网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
大数据应用现状：从发现价值到创造价值
从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。
大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率
大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。
大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。
目前， 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：
客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；
赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；
控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；
绩效管理： 利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。
麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 07%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 05%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 05%-10%的生产力 和 60%的净利率。
大数据满足需求， 市场空间巨大
大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。
以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。
千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门臵换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。
大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-BoardDiagnostic车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位臵信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。
大数据创造需求，拓宽市场边界
大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：
一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：
例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位臵和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。
另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：
例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。
大数据产业链分析
大数据产业链的主要参与方
大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。
数据资产开始成为核心资源
拥有数据，大数据时代的王者。 在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：
一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司， 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；
二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；
三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。
使用数据，数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。
大数据技术是重要生产力
大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。
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行业主要上市公司：延华智能(002178);银江技术(300020);金智科技(002090);赛为智能(300044);正元地信(688509);深城交(301091);招商公路(001965);千方科技(002373);林洋能源(601222);中国能建(601868);远光软件(002063);恒锋信息(300605);佳华科技(688051);泰豪科技(600590);许继电气(000400);雄帝科技(300546);新点软件(688232)等等
本文核心数据：投资额;市场规模;细分领域占比;毛利率
行业概况
1、定义
智慧城市(Smart
City)是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。
2、产业链剖析
从产业链角度来看，智慧城市的建设涉及的主体包括：政府、运营商、解决方案提供商、内容及业务提供商以及最终用户等。从智慧城市解决方案来看，其产业链上下游涵盖了RFID等芯片制造商;传感器、物联网终端制造商;电信网络设备、IT设备提供商;中端应用软件开发商、系统集成商、智慧城市相关业务运营商以及顶层规划服务提供商等多种科技型企业。
智慧城市是一个庞大的产业生态，其中可能涉及的产业类型包含但不限于：设备供应商、通讯的运营商、系统集成企业(结合硬软件)、互联网企业、视频采集产品、信息传输工程定制、存储平台产品、相关芯片制造、投资运营企业(政府或者经区管委会)。
行业发展历程：国家政策助推智慧城市建设落地
我国推进智慧城市建设以来，发展阶段可以分为概念导入期、试点探索期加速推动期和融合共生期。发展智慧城市的主要目的是为利用信息通信技术提升城市服务质量，全面发展期呈现大规模落地、技术融合、万物智联趋势。据国家信息中心数据，2021年我国已有84%的城市迈入成熟期，2023年将会有一批城市真正达到新型示范性智慧城市建设标准。
行业政策背景：数字经济、政府治理、双碳目标是重点
国家层面对新型智慧城市的建设提出了更多的发展要求。国家层面智慧城市发展规划当中，数字经济、政府治理、社会民生以及双碳目标是大部分政策的发展方向。
行业发展现状
1、智慧城市市场规模超万亿
随着我国技术的不断发展，城镇化水平不断提高，未来我国智慧城市市场规模将进一步扩大。物联网、云计算等技术性领域的快速发展，为我国智慧城市建设打下了坚实的基础。以云计算为例，关键技术已达到国际领先水准，能支持海量并发、混合云、多云管理等复杂应用场景需求。根据中国智慧城市工作委员会表示，2020年我国智慧城市市场规模达149万亿元，并预测到2022年，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元。前瞻初步核算2021年我国智慧城市规模为187万亿，同比增长255%。
2、智慧城市建设相关投资增长迅速
近年来，中国政府陆续开展和推广智慧城市试点工作，智慧城市相关的政策红利不断释放，同时吸引了大量社会资本加速投入。受政策红利、社会需求、技术升级等利好因素影响，社会资本不断进入智慧城市行业。据IDC发布的《全球半年度智慧城市支出指南》数据显示，2018年中国智慧城市技术相关投资规模达20053亿美元，同比增长率高达1588%;2018-2023年的复合增长率约为1418%，至2021年达到30176亿美元。
注：2021年数据根据IDC往年公告数据核算，届时以官方数据为准。
3、智慧物流成为最大的细分领域
随着我国大力推进“新基建”建设，数字基础设施作为数字政府、智慧城市和数字经济发展的重要支撑，引领新一轮社会投资热潮。赛迪研究报告显示，未来三年，在物联网应用领域，智慧电力、智能工业、智能安防、智慧交通、智慧医疗等领域的物联程度将会持续提升。前瞻初步核算，2021年我国智慧城市建设细分领域中智能物流占比最高。
4、中国智慧城市成本投入分析
智慧城市建设就如同装修房子，基础建设为“硬装”，从传统的基建上升为信息化基础设施的建设，最后赋予物联网、大数据、人工智能等新型技术智能“软装”。我国智慧城市的建设中存在7种常见的商业模式：政府独立投资建设和运营、政府运营商共同投资、运营商建设和运营、政府投资委托运营商或第三方建设和运营、政府牵头的BOT模式、运营商/第三方独立投资建设运营、联合建设运营和公司化运营等，整体呈现投入大、周期长、回报慢等特点。而智慧城市成本投入主要可以分为前期建设成本和后期运维成本。
5、智慧城市建设毛利率处于较高水平
在对智慧城市建设行业利润率核算上，选取26家智慧城市领先企业的毛利率，涵盖综合智慧城市建设企业、智慧建筑、智慧交通、智慧能源、智慧电网、智慧政务。采用其平均值来反映智慧城市的一个获利能力。按照上述测算法，2015-2022年我国智慧城市建设行业利润率呈下降趋势，主要是宏观经济承压，智慧城市建设行业竞争加剧等因素影响。2020年我国智慧城市建设毛利率为31%。2021年中国智慧城市建设利润率下降到30%。2022年一季度疫情反d，导致毛利率继续下探到28%。总体来说，智慧城市建设成本控制最有效的途径应该是在企业运营成本和营销成本上进行控制，加强日常行管理、加强品牌塑造、选择合适的营销模式从长远来看均有利于建设成本的控制。
行业竞争格局
1、区域竞争：城市建设良好区域具有先发优势
从区域分布来看，智慧城市建设区域分布最集中的地方是广东，原因是广东的信息技术产业以及建筑业、金融业较为领先，且城镇发展较快，智慧城市建设具有良好的社会、经济以及科技基础。其次是中东部地区，这些地区人口密集，智慧城市试点较多。山东、安徽、江苏、湖北等地区在智慧城市建设上竞争激烈，这些地区交通产业、工业基础较好，有利于产业的数字化改造和转型升级。
2、企业竞争：智慧城市建设竞争格局明显
从选取的智慧城市建设的17家企业的2021年智慧城市相关业务营收及业务占比来看，智慧城市业务为公司重点发展业务的是银江技术、金智科技、延华智能、恒锋信息、赛维智能和雄帝科技。他们智慧城市相关占占总体营收的80%-99%，在智慧城市建设行业具有较强竞争力。
将智慧城市作为主要发展业务的是许继电气、泰豪科技和千方科技，这类公司智慧城市相关业务占比在45%-80%之间，同时他们的营收也相当可观，在30-100亿元之间。
而将智慧城市建设业务作为潜在发展业务的是林洋能源、新点软件、正元地信等企业，这些企业智慧城市建设业务低于40%，正在逐步提升自身在智慧城市建设行业的竞争力。
行业发展前景及趋势预测
1、智慧城市建设将呈现出从大城市向小城市蔓延趋势
目前，我国智慧城市建设明显呈现出从大中城市向中小各城市和区县蔓延的态势。省级层面，经济发达省份智慧城市产业基础好，数字化意识强，顶层设计理念领跑全国，浙江、上海、广东等地陆续出台数字化发展相关政策，数字化转型正成为国内先进地区的新共识;市级层面，各地市结合自身城市建设需求及本土智慧城市企业实力等要素，智慧城市建设将各显特色;县级层面，智慧县城建设将是未来重点。
截至2021年底，我国副省级及以上地区展开智慧城市顶层设计的为100%，89%的地市级城市已经开展了智慧城市顶层设计。而智慧城市顶层设计在国家级城市群中的普及程度有待提高，2021年进展仅为30%。
2、“十四五”期间新型智慧城市建设成为国家战略
新型智慧城市建设已成为国家战略，将开启“十四五”快速发展新征程。面向2025，让管理者以及企业、老百姓真正享受到智慧城市的‘智能化’应用，解决城市治理、企业发展、安居乐业的种种需求，这是智慧城市发展的最终目标。
3、未来智慧城市市场规模进一步提升
物联网、云计算等技术性领域的快速发展，为我国智慧城市建设打下了坚实的基础。我国政府非常重视智慧城市建设，近些年出台一系列相关政策大力推进智慧城市发展，智慧城市相关政策红利不断释放，同时吸引了大量社会资本加速投入。根据IDC《全球半年度智慧城市支出指南》，2019年中国智慧城市相关投资达到22879亿美元，较2018年的20053亿美元增长了1409%。同时，智慧城市的规模也在不断扩大，预计2022年-2025年的年均复合增长率约为2449%，2027年中国智慧城市的市场规模将达到75万亿元。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧城市建设行业发展趋势与投资决策支持报告》。
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