'四維圖新深度解析：打造自動駕駛汽車大腦'
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
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根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
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自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
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根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
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1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
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政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
公司高精度地圖產品製作進展順利，2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里。四維圖新早在 2012 年就已 率先推出應用於 L2 級別以下系統的ADAS地圖，並於 2013 開始研發高精度地圖。2015 年公司根據客戶反饋以 及自身數據積累將原有 ADAS 地圖進階為HAD高精度地圖，地圖精度達到 20 釐米。目前 L2 級別高精度地圖已 經基本實現全國高速路網覆蓋，L3級別高精度地圖截至 2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里，預計2019年將實現全面覆蓋。
公司將為寶馬提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。2019年 2 月，公司與寶馬簽署了自動駕駛地 圖及相關服務的許可協議，將為其在中國銷售的 2021-2024 年量產上市的寶馬集團所屬全系品牌汽車(寶馬、Mini、 勞斯萊斯)提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。這一訂單的簽署意味著公司L3級別高精度地圖在技術 與應用層面已經得到國際車企的認可，目前已具備量產上市的條件。同時公司注重與產業協同合作，於2018年 5 月與 Here、Increment P (IPC)/Pioneer、SK Telecom 共同成立 OneMap 聯盟，宣佈從2020年開始向行業提供統 一標準的高精度地圖產品與服務，未來將向更多合作伙伴開放。預計聯盟可促進全球高精度地圖標準化進程， 推動產業商用量產。
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
公司高精度地圖產品製作進展順利，2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里。四維圖新早在 2012 年就已 率先推出應用於 L2 級別以下系統的ADAS地圖，並於 2013 開始研發高精度地圖。2015 年公司根據客戶反饋以 及自身數據積累將原有 ADAS 地圖進階為HAD高精度地圖，地圖精度達到 20 釐米。目前 L2 級別高精度地圖已 經基本實現全國高速路網覆蓋，L3級別高精度地圖截至 2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里，預計2019年將實現全面覆蓋。
公司將為寶馬提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。2019年 2 月，公司與寶馬簽署了自動駕駛地 圖及相關服務的許可協議，將為其在中國銷售的 2021-2024 年量產上市的寶馬集團所屬全系品牌汽車(寶馬、Mini、 勞斯萊斯)提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。這一訂單的簽署意味著公司L3級別高精度地圖在技術 與應用層面已經得到國際車企的認可，目前已具備量產上市的條件。同時公司注重與產業協同合作，於2018年 5 月與 Here、Increment P (IPC)/Pioneer、SK Telecom 共同成立 OneMap 聯盟，宣佈從2020年開始向行業提供統 一標準的高精度地圖產品與服務，未來將向更多合作伙伴開放。預計聯盟可促進全球高精度地圖標準化進程， 推動產業商用量產。
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
公司高精度地圖產品製作進展順利，2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里。四維圖新早在 2012 年就已 率先推出應用於 L2 級別以下系統的ADAS地圖，並於 2013 開始研發高精度地圖。2015 年公司根據客戶反饋以 及自身數據積累將原有 ADAS 地圖進階為HAD高精度地圖，地圖精度達到 20 釐米。目前 L2 級別高精度地圖已 經基本實現全國高速路網覆蓋，L3級別高精度地圖截至 2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里，預計2019年將實現全面覆蓋。
公司將為寶馬提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。2019年 2 月，公司與寶馬簽署了自動駕駛地 圖及相關服務的許可協議，將為其在中國銷售的 2021-2024 年量產上市的寶馬集團所屬全系品牌汽車(寶馬、Mini、 勞斯萊斯)提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。這一訂單的簽署意味著公司L3級別高精度地圖在技術 與應用層面已經得到國際車企的認可，目前已具備量產上市的條件。同時公司注重與產業協同合作，於2018年 5 月與 Here、Increment P (IPC)/Pioneer、SK Telecom 共同成立 OneMap 聯盟，宣佈從2020年開始向行業提供統 一標準的高精度地圖產品與服務，未來將向更多合作伙伴開放。預計聯盟可促進全球高精度地圖標準化進程， 推動產業商用量產。
高精度地圖的核心價值在於最新數據的及時更新，地圖廠商的新數據採集與更新能力將直接影響地圖產品性能。在新數據採集方面，四維圖新已經具備三層級完整數據採集體系:
(1)第一層級為高精度主動採集，一般應用於高精地圖的初始化製作或道路、區域發生較大改變後的重新 繪製。即以配備高線激光雷達的高精度採集車為主導的 A 類採集，能夠以公司設定規格深度採集高精度數據。(2)第二層級為一般精度主動採集，一般用於地圖的重量級、輕量級更新。公司自身擁有實力強大的外業採集 團隊，32 個外業採集基地覆蓋全國，道路以及 POI 採集人員超過 600 人，100 餘輛配備低線激光雷達的專業採 集車，可以完成全國範圍內數據的及時採集。(3)第三層級為眾包。隨著自動駕駛技術的不斷推進，對於地圖 數據更新頻次的要求已從季度更新提升至日更新甚至小時更新，A、B 類數據採集的頻次已經無法滿足更新需求。 因此未來地圖數據更新或將以眾包採集為主，A、B 採集得到的數據將作為定期補充。
公司在高精度地圖數據採集和地圖數據自動化處理方面具有較大優勢:1)藉助產業鏈合作伙伴數據作為高 精地圖更新數據補充:目前公司已與多家領先產業鏈公司在地圖數據採集方便展開合作，包括Moblieye、Minieye、Mapillary等企業。2018 年公司已與英特爾子公司 Moblieye 達成全面戰略伙伴關係，四維將利用 Mobileye 的 REM (路網採集管理)技術集成中國的路書，REM 通過視覺識別技術，利用汽車前置攝像頭所採集的低帶寬匿名數 據包繪製地圖，並以眾包形式最終形成可駕駛路徑的路書。Minieye 是國內領先的自動駕駛感知系統研發商，通 過 Minieye 的前後裝產品，積累的標註數據可以為四維圖新提供高精地圖所需要的數據。瑞典初創公司 Mapillary 則擁有全球最大街景圖像數據平臺，為公司高精地圖數據採集和更新環節增加數據資源與技術手段。
(2)公司 FastMap 生產平臺大幅提高高精地圖相關信息處理能力，降低運維成本。在數據更新方面，公 司於 2015 起開始自主研發 FastMap 生產平臺，通過圖像識別、語音識別、大數據挖掘及採集成果自動錄入技術 等對生產流程進行工藝升級及自動化改造，快速推進地圖數據採集、製作、更新及發佈一體化，提升產品生產 效率、產品鮮度、數據精度、地圖精細化程度。2017 年 8 月 FastMap 日更新生產平臺正式上線，實現地圖採集、 數據處理等流程人數下降 20%、信息處理能力增加 30%的成績。這意味著公司在數據更新速度、整合能力上已 領先國內其他廠商，也為 HAD地圖的實時化打下了堅實的基礎。
目前，公司已基本實現將 IT 系統和數據整體遷移至雲端，上雲後可降本增效、拓展客戶、為大數據服務奠 定基礎。公司已基本完成數據中臺建設，將IT系統和數據整體遷移至雲端，對於公司來說，企業上雲後具有三 大作用，一是降本增效:上雲後能有效降低 IT 運營成本，提高資源利用率，如安裝一個10個節點的 Hadoop 系 統，上雲後安裝時間從 20 個小時降至1個小時，可大大降低複雜基礎架構操作的勞動量;二是拓展客戶:對於 車廠來說，其車聯網業務需要面對大量消費者，對資源的彈性部署和供應有較高的要求，傳統數據中心建設和 運維方式並不能滿足客戶需求，因此公司上雲可以證明公司的雲服務能力;三是為大數據服務，隨著數據爆炸 式增長，傳統的數據中心並不能滿足公司數據存儲的需求，而數據上雲則可為數據存儲、一體化提供極大便利。
二、面向車廠提供雲服務和雲端數據支持，雲收入有望獲得高增長
根據國內法律，車廠涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存 儲、開發數據。根據國務院發佈的《地圖管理條例》中的第三十三條規定，互聯網地圖服務單位向公眾提供地 理位置定位、地理信息上傳標註和地圖數據庫開發等服務的，應當依法取得相應的測繪資質證書;其次，第三 十四條規定，互聯網地圖服務單位應當將存放地圖數據的服務器設在中華人民共和國境內。因此，從這兩條規 定中可以看出，涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存儲、開發 數據。
公司在實現自己架構、數據全部上雲的同時，同時也在幫助汽車廠商建設雲平臺。量產之前，雲平臺主要 為車廠提供前序測試、仿真，量產之後，雲平臺將為汽車廠商保存大量的數據，同時為車型改進、自動駕駛升 級迭代提供大量的數據支撐。對於車廠來說，自動駕駛汽車正式上路之前，需要做大量的仿真、測試，當前雲 平臺面向的是車廠在自動駕駛和自動駕駛到來前的前序測試階段，公司提供多樣化數據產品支持，預計 2019 年就可以看到公司雲服務規模化貢獻收入。現階段雲平臺將為車廠提供前序仿真測試服務和數據存儲，目前實 車測試可預見的極端環境較少，道路測試有較大的侷限性，各大車廠在自動駕駛研發測試過程中更傾向於進行 數據仿真和模擬測試。自動駕駛車輛正式上路之後，一輛自動駕駛汽車將可能產生 4~10TB/天的數據量，雲平臺 將作為自動駕駛汽車數據存儲和智能計算、應用加速的平臺，為自動駕駛提供雲端智能決策加速、推理，車型 改進和自動駕駛升級提供數據支撐。
目前在前序測試、仿真階段，公司為車廠搭建的雲平臺可提供以下功能:
1)Location Platform
目前自動駕駛方式與環境仍未有明確的規章標準，各大車廠對於未來商用服務的方向亦不甚明確，需要對 基於安全、提醒、操控、決策等服務方向進行推理驗證。四維圖新可以為下游車廠在雲端建立模擬駕駛環境平 臺，供給各大廠商做未來商用配套服務的探索、預研、論證。同時公司還可在平臺上為各大廠商做提案研究服 務，並給出一體化解決方案，一旦發現合適的方向，公司將配合廠商將該服務直接推向商用。
2)自動駕駛汽車測試環境模擬
自動駕駛汽車測試分為硬件在環測試、軟件在環測試以及模型在環測試，分別對應檢驗自動駕駛汽車感知、 決策、控制三大模塊。對於感知模塊的硬件在環測試主要分為兩類，一類為測試硬件設施在極端環境下能否正 常工作;另一類為測試傳感器自身AI識別能力。對於決策模塊的軟件在環測試則主要檢驗系統在不同情況下是 否可以做出正確決策。對於感知與決策模塊的檢驗可以兩種形式完成，一種為實際場景下的實車測試，另一種 為模擬環境下的數據測試。由於實車測試在短期內可預見的極端環境較少，測試有較大的侷限性，因此各大車 廠在檢驗過程中更傾向於進行數據測試。在數據測試的過程中，公司基於全面的外業能力與雲平臺本身的數據 存儲，將大量實景數據、駕駛行為數據以及交通動態數據融合，模擬真實行車環境。最後將環境模擬數據打包 輸送至硬件在環與軟件在環進行測試，在理論上檢驗該種車型是否能夠達到上路指標。
公司將聯合華為雲、AWS、騰訊雲等雲基礎設施廠商為車廠提供整體雲解決方案和仿真測試服務。在 2019 年上海國際車展期間，華為雲自動駕駛雲服務 Octopus 首次亮相，該服務基於華為雲，提供自動駕駛數據、訓練及仿真三大子服務，覆蓋自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標註等全生命週期業務。公司於2019年 5 月與 華為簽署戰略合作協議，在雲服務層面，公司將與華為共同探索雲平臺與車端的協同機制，在雲端部署地圖服 務平臺，開展高精度地圖關聯、地圖數據發佈、多元數據融合等工作，實現動態、快速更新地圖數據，實時收 取、處理傳感器回傳數據。我們預計在雲服務中，華為將作為基礎設施提供商提供 IaaS/PaaS 產品，目前公司已 將車廠在仿真測試階段需要用到的各項數據與服務產品化，未來將聯合華為雲、AWS 和騰訊雲等雲基礎設施廠 商為車廠提供雲端仿真測試產品。
公司作為高精度地圖及高精度定位服務商，在完善地圖產品的過程中就已收集存儲了海量駕駛環境相關數 據，依靠多元數據構建出的模擬駕駛環境可視為高精地圖的附屬產品。公司目前已開始使各類數據、產品與 SaaS 雲平臺相疊加，使得四維圖新在自動駕駛汽車量產前就有能力聯手華為等雲基礎設施廠商幫助車廠完成自動駕 駛相關的定製類需求。
3)自動駕駛啟停服務
在汽車具備完全自主駕駛能力後，確定哪些區域或道路具備支持自動駕駛的條件變得尤為重要。自動駕駛 啟停服務基於該路段是否有高精度地圖、段路歷史三年以來的平均速度、該路段是否為事故高發地區或落石高 發區、路段是否處於學校周邊等限制條件，通過大量的後臺數據計算，對於車輛在該路段是否可以進行自動駕 駛做出判斷，進而控制自動駕駛狀態的開始與終止。
4)高精度定位
在 L3 以上級別汽車自動駕駛系統中，確定車輛實時位置是整體路線規劃與保障自動行車安全的前提。高精度定位的原理可分為絕對定位和相對定位兩類，其中絕對定位指利用GNSS RTK(載波相位差分)來計算位置;相對定位主要包括慣性導航定位(軌跡推算)、Lidar 定位(環境特徵匹配)與視覺定位(環境特徵匹配)，輔助 陀螺儀軌跡推算，或者通過激光雷達、攝像頭等傳感器數據結合地圖數據來確定座標位置。各定位技術均有自 身的優劣勢，預計未來要實現高等級自動駕駛，各類定位方法協同融合可能是趨勢。
基於子公司六分科技，依託中國電信資源，快速推進高精定位服務。公司於 2018 年與寧波梅山保稅港區嘉 業投資管理合夥企業共同出資設立子公司六分科技，主營高精度定位運營服務。2019 年 4 月 26 日增資擴股， 引入戰略投資者，包括中國電信集團、中國互聯網投資基金。六分科技將依託中國電信基站資源、核心網絡資 源、全天候運維保障體系等能力，組建“全國一張網”地基增強系統，包括 2000+個參考基站，建設覆蓋全國 的釐米級高精度定位基礎服務設施。通過設立六分科技，公司將加速打造在高精度定位領域的市場競爭能力， 並將與 ADAS 地圖、高精度地圖、自動駕駛方案等業務形成協同優勢，進一步提升公司在位置大數據、自動駕 駛領域的服務+終端的軟硬一體化整體解決方案的能力。由於公司從 GNSS 技術層面已可以與千尋位置全面對標， 且六分科技成本優勢顯著，因此我們推斷，子公司六分科技將基於四維圖新衛星定位技術，開展高精度定位數 據與服務業務。
公司高精度定位技術主要分為環境匹配定位與 GNSS-RTK 絕對定位兩類。藉助自身完善的高精度地圖技術與 視覺、紅外、毫米波等傳感器配套，公司環境匹配定位技術已經達到國內領先水平。通過衛星組網與地面基站 加強，公司已經可以實現 GNSS-RTK高精度絕對定位，接收端產品已經具備量產化能力，性能指標與市場同類水 平相當。高精度地圖與高精度定位是高階自動駕駛系統不可或缺的兩大技術，在滿足自身自動駕駛完整解決方 案技術需求的同時，公司高精度定位技術也將逐步走上產品化道路，憑藉自身的技術優勢與量產化能力，邁出 汽車導航行業，向地理信息、輕出行、農業、電力、公共安全、移動終端、民用航空等領域拓展。全面對標千尋位置，搶佔高精度定位領域市場份額。
三、面向政企交通出行數據服務穩步增長，車聯網業務逐步獨立融資發展
3.1整合多元數據面向政企提供全行業數據服務
四維通過彙總所有導航數據地圖、各類傳感器、芯片、車聯網 OBD 數據、眾包採集數據，將公司全部子公 司、產品線、合作伙伴、第三方數據匯合，積累了全面豐富的交通出行大數據。憑藉技術、算法、數據、產業 鏈優勢，打造了全行業數據服務輸出能力。
MineData 為公司基於成熟多元大數據、核心算法和移動互聯網等技術優勢，搭建起的集團級別位置大數據 平臺，是面向政企客戶的數據平臺。提供包括基於 SaaS 的數據蜂巢(DataHIVE)、可視化地圖(MineMap)、算 法實驗室(MineLab)、行業解決方案(MineSolution)在內的位置大數據匯聚、分析、可視化服務。MineData 設立的初衷為滿足公司自動駕駛業務車路協同數據需求並同時提升公司數據服務的附加值，以項目結算的商業 模式實現盈利。目前MineData主要業務已轉變為倚靠 SaaS 平臺，面向公安、交通、保險、物流等領域政企提 供不同程度定製化數據服務，服務收入主要由項目 License 授權費用與服務年費兩部分組成。
MineData已發佈至 3.0 版本，一體化能力進一步提高。2017 年公司 MineData 正式發佈，由子公司世紀高 通運營。第一代 MineData已在公安交警、智慧交通、保險金融、智慧城市、電信運營等領域展開了服務項目。 2018 年 6 月，公司發佈MineData2.0版本，新增 MinePlay 與 MineNavi 兩大功能模塊，增強平臺的定製化輸出和行業的跨界垂直滲透，將四維的位置大數據能力開放給各行業客戶。藉助MineData2.0，世紀高通推出交警大 數據平臺、車輛大數據分析平臺，以及面向汽車廠商的傳感器雲平臺等行業解決方案。2019 年 7 月，公司發佈Minedata 3.0 版本，相較於 2.0 版本，MineData 3.0 版本在數據管理、三維可視化能力以及核心算法等多個層面 進行了全新升級，呈現出明顯的精細化、智能化、一體化等特點。首次推出的全新一站式位置大數據方案開發 平臺 MineStudio集數據生態、算法預研、交互式開發和可運營服務為一體，整合了 MineData 的全產品線能力。 隨著 MineData 不斷迭代、項目不斷增加，數據量也在大幅增加，截至 2019 年 4 月，MineData 數據存儲總量已 超過 4PB，日均數據增加量超4TB。
世紀高通近五年營收復合增長率約 19%、淨利潤複合增長率約 29%，盈利能力不斷增強。世紀高通於2005年成立，2011 年開始盈利，2011~2018 年淨利潤複合增長率高達55%;2013~2018 年營收復合增長率約 19%。 在公司落地“智能汽車大腦”的戰略佈局下，伴隨汽車智能化、網聯化發展，交通出行產生的大數據將迎來指 數級上漲，位置大數據平臺產生的價值將愈發凸顯，具備長期發展空間。
目前 MineData 整體交通大數據解決方案面向公安、交通與城市規劃三大垂直行業提供服務:
1、公安系統:PGIS2.0 升級開啟，聯合公安一所推廣公安雲圖系統
2017年起，公司與西安交警聯手推進“互聯網+交通”建設，為西安交警搭建數字化平臺以實現出行調度、 重大活動策劃、人員疏散、信號燈的頻測、調優和校準等功能，並派出10人技術團隊進行駐場服務，協助西安 交警利用公司數據與平臺進行專業業務分析，開創四維圖新公安系統數據服務業務的先河。交警僅為公安系統 中眾多警種之一，武警、網警等其他警種各自職責範圍不同，業務需求也各不相同，目前公安系統警用平臺均 基於 MineData 平臺，公司根據不同警種自身業務需求進一步提供深度定製化服務。但各警種以自身業務需求獨 立建設系統，難免會出現功能重疊、數據互通難度大、管理混亂等問題，因此公安系統在逐步建立統一的大數 據平臺。統一大數據平臺面向公安系統內部不同需求領域，下設技偵、地圖、線索分析等大平臺，各個大平臺 內部相互關聯，由頂層平臺統一管理，將有能力滿足不同警種的業務需求。預計未來隨著公安大數據平臺大數 據建設規模增加，公司公安大數據服務將保持增長。
2018年 7 月，公司聯合公安一所、北京中盾等中標全國公安地圖服務管理系統項目(即公安雲圖)，為公 安部提供地圖服務管理系統的開發與集成服務。公司將在現有 PGIS1.6 版本平臺軟件基礎上，引入雲平臺化、 框架化、微服務化等新的技術理念和矢量地圖、移動地圖、時空大數據等關鍵技術，開展全國PGIS平臺軟件技 術體系架構完善、功能優化完善和軟件升級等工作;同時研發新版本的全國 PGIS 平臺軟件，免費提供給全國各 省市公安機關升級部署應用，並定製專網 PGIS 系統，支持網安、技偵、圖偵等專網PGIS地圖支撐。該系統於 2019 年在公安部正式上線，由於公安系統實行強制性管轄，省級以下單位系統必須與公安部配套，因此我們預 計 2020 年起，公安雲圖系統將從部級逐漸推廣至省市級公安單位，進而向縣級單位普及，實現系統三級全面 覆蓋。政企項目招標系統開發集成項目時，通常會同時採購至少三年的配套服務，因此公安雲圖項目在未來三 年將成為公司位置大數據持續性收入來源。
2019年 4 月，公司中標西安市公安局“平安地圖”項目，中標金額為 3684.28 萬元。項目內容為公共安全、 平安地圖建設，包含平安地圖公安版 1 套、PGIS 升級1項、新一代移動警務平臺(安全邊界)1 項。項目依託雲計算、物聯網、大數據、移動互聯應用等新技術，進一步優化升級PGIS平臺軟件技術架構，開發建設公安部 “雲圖”系統，為各省市公安機關及業務警種 PGIS 建設提供全國地理信息資源開放服務支持。此次中標將進一 步鞏固世紀高通產品在公安行業地圖應用領域的優勢，實現互聯網地圖服務於公安行業的深度融合，也有利於 促進公司盈利能力及經營業績的不斷提升。
2、交通系統:助力部省市交通出行項目，提供多方面數據服務
公司早在 2015 年就已中標交通部路網中心全國公路出行項目，依託 MineMap 為交通運輸部路網監測與應 急處置中心提供里程樁數據、融合道路數據、融合附屬設施數據，同時提供 GIS 平臺等多項產品及數據融合服 務，用以滿足全國公路出行信息服務系統建設的需求。在項目實施過程中，公司製作出公路管理行業首張覆蓋 全國範圍的專業地圖“全國公路行業一張圖”，具有里程碑意義，並將公路管理行業由各省分管的管理模式上升 到在部委級別，實現了數據統一標準管理，為公路管理行業的後續的數據挖掘、定製分析、應急指揮等業務提 供良好的數據支撐。同時公司與多省市運管局、交通廳保持深度合作，提供綜合交通運輸信息一張圖、出行監 控大數據平臺、出行營運分析及城市交通畫像等服務。
3、城市規劃:聯合中規院持續推進系統平臺建設
在城市規劃領域，公司與住建部下屬中規院合作，利用地理信息技術、大數據和雲計算等技術，建立權威 的城市路網數據庫，搭建城市路網密度監測平臺系統，實現對城市路網密度的實時監測和數據可視化。目前部 級平臺已具備應用能力，智慧城市規劃平臺已成功落地於福建莆田項目，但由於各地方對於城市規劃具有自主 權，住建部使用平臺僅能作為行業標準及官方推薦，因此地市級平臺系統的普及仍需在部級單位的幫助下持續 推進。
3.2車聯網:圖吧集團、中寰衛星引入戰投，利好長期發展
公司自 2009 年開始佈局車聯網業務，積累多年具備了從傳統地圖到動態交通信息、雲平臺、信息聚合、車 載操作系統、車載硬件、手機車機互聯、大數據賦能等在內的車聯網產品組件與一體化服務能力，在商用車車 聯網領域和動態交通信息領域持續佔據市場領先地位。
1)乘用車車聯網業務主體——四維智聯
乘用車車聯網的主要業務主體為“四維智聯”，業務主要包括 Welink 手機車機互聯方案、WeCloud 應用平 臺及解決方案，智能網聯操作系統、Call-Center 系統及雲服務、車載硬件、人工智能語音等，包容了海量 APP 信息聚合服務，涵蓋從後臺內容、動態信息、雲端到操作系統、終端硬件的全生態車聯網服務解決方案。
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
公司高精度地圖產品製作進展順利，2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里。四維圖新早在 2012 年就已 率先推出應用於 L2 級別以下系統的ADAS地圖，並於 2013 開始研發高精度地圖。2015 年公司根據客戶反饋以 及自身數據積累將原有 ADAS 地圖進階為HAD高精度地圖，地圖精度達到 20 釐米。目前 L2 級別高精度地圖已 經基本實現全國高速路網覆蓋，L3級別高精度地圖截至 2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里，預計2019年將實現全面覆蓋。
公司將為寶馬提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。2019年 2 月，公司與寶馬簽署了自動駕駛地 圖及相關服務的許可協議，將為其在中國銷售的 2021-2024 年量產上市的寶馬集團所屬全系品牌汽車(寶馬、Mini、 勞斯萊斯)提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。這一訂單的簽署意味著公司L3級別高精度地圖在技術 與應用層面已經得到國際車企的認可，目前已具備量產上市的條件。同時公司注重與產業協同合作，於2018年 5 月與 Here、Increment P (IPC)/Pioneer、SK Telecom 共同成立 OneMap 聯盟，宣佈從2020年開始向行業提供統 一標準的高精度地圖產品與服務，未來將向更多合作伙伴開放。預計聯盟可促進全球高精度地圖標準化進程， 推動產業商用量產。
高精度地圖的核心價值在於最新數據的及時更新，地圖廠商的新數據採集與更新能力將直接影響地圖產品性能。在新數據採集方面，四維圖新已經具備三層級完整數據採集體系:
(1)第一層級為高精度主動採集，一般應用於高精地圖的初始化製作或道路、區域發生較大改變後的重新 繪製。即以配備高線激光雷達的高精度採集車為主導的 A 類採集，能夠以公司設定規格深度採集高精度數據。(2)第二層級為一般精度主動採集，一般用於地圖的重量級、輕量級更新。公司自身擁有實力強大的外業採集 團隊，32 個外業採集基地覆蓋全國，道路以及 POI 採集人員超過 600 人，100 餘輛配備低線激光雷達的專業採 集車，可以完成全國範圍內數據的及時採集。(3)第三層級為眾包。隨著自動駕駛技術的不斷推進，對於地圖 數據更新頻次的要求已從季度更新提升至日更新甚至小時更新，A、B 類數據採集的頻次已經無法滿足更新需求。 因此未來地圖數據更新或將以眾包採集為主，A、B 採集得到的數據將作為定期補充。
公司在高精度地圖數據採集和地圖數據自動化處理方面具有較大優勢:1)藉助產業鏈合作伙伴數據作為高 精地圖更新數據補充:目前公司已與多家領先產業鏈公司在地圖數據採集方便展開合作，包括Moblieye、Minieye、Mapillary等企業。2018 年公司已與英特爾子公司 Moblieye 達成全面戰略伙伴關係，四維將利用 Mobileye 的 REM (路網採集管理)技術集成中國的路書，REM 通過視覺識別技術，利用汽車前置攝像頭所採集的低帶寬匿名數 據包繪製地圖，並以眾包形式最終形成可駕駛路徑的路書。Minieye 是國內領先的自動駕駛感知系統研發商，通 過 Minieye 的前後裝產品，積累的標註數據可以為四維圖新提供高精地圖所需要的數據。瑞典初創公司 Mapillary 則擁有全球最大街景圖像數據平臺，為公司高精地圖數據採集和更新環節增加數據資源與技術手段。
(2)公司 FastMap 生產平臺大幅提高高精地圖相關信息處理能力，降低運維成本。在數據更新方面，公 司於 2015 起開始自主研發 FastMap 生產平臺，通過圖像識別、語音識別、大數據挖掘及採集成果自動錄入技術 等對生產流程進行工藝升級及自動化改造，快速推進地圖數據採集、製作、更新及發佈一體化，提升產品生產 效率、產品鮮度、數據精度、地圖精細化程度。2017 年 8 月 FastMap 日更新生產平臺正式上線，實現地圖採集、 數據處理等流程人數下降 20%、信息處理能力增加 30%的成績。這意味著公司在數據更新速度、整合能力上已 領先國內其他廠商，也為 HAD地圖的實時化打下了堅實的基礎。
目前，公司已基本實現將 IT 系統和數據整體遷移至雲端，上雲後可降本增效、拓展客戶、為大數據服務奠 定基礎。公司已基本完成數據中臺建設，將IT系統和數據整體遷移至雲端，對於公司來說，企業上雲後具有三 大作用，一是降本增效:上雲後能有效降低 IT 運營成本，提高資源利用率，如安裝一個10個節點的 Hadoop 系 統，上雲後安裝時間從 20 個小時降至1個小時，可大大降低複雜基礎架構操作的勞動量;二是拓展客戶:對於 車廠來說，其車聯網業務需要面對大量消費者，對資源的彈性部署和供應有較高的要求，傳統數據中心建設和 運維方式並不能滿足客戶需求，因此公司上雲可以證明公司的雲服務能力;三是為大數據服務，隨著數據爆炸 式增長，傳統的數據中心並不能滿足公司數據存儲的需求，而數據上雲則可為數據存儲、一體化提供極大便利。
二、面向車廠提供雲服務和雲端數據支持，雲收入有望獲得高增長
根據國內法律，車廠涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存 儲、開發數據。根據國務院發佈的《地圖管理條例》中的第三十三條規定，互聯網地圖服務單位向公眾提供地 理位置定位、地理信息上傳標註和地圖數據庫開發等服務的，應當依法取得相應的測繪資質證書;其次，第三 十四條規定，互聯網地圖服務單位應當將存放地圖數據的服務器設在中華人民共和國境內。因此，從這兩條規 定中可以看出，涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存儲、開發 數據。
公司在實現自己架構、數據全部上雲的同時，同時也在幫助汽車廠商建設雲平臺。量產之前，雲平臺主要 為車廠提供前序測試、仿真，量產之後，雲平臺將為汽車廠商保存大量的數據，同時為車型改進、自動駕駛升 級迭代提供大量的數據支撐。對於車廠來說，自動駕駛汽車正式上路之前，需要做大量的仿真、測試，當前雲 平臺面向的是車廠在自動駕駛和自動駕駛到來前的前序測試階段，公司提供多樣化數據產品支持，預計 2019 年就可以看到公司雲服務規模化貢獻收入。現階段雲平臺將為車廠提供前序仿真測試服務和數據存儲，目前實 車測試可預見的極端環境較少，道路測試有較大的侷限性，各大車廠在自動駕駛研發測試過程中更傾向於進行 數據仿真和模擬測試。自動駕駛車輛正式上路之後，一輛自動駕駛汽車將可能產生 4~10TB/天的數據量，雲平臺 將作為自動駕駛汽車數據存儲和智能計算、應用加速的平臺，為自動駕駛提供雲端智能決策加速、推理，車型 改進和自動駕駛升級提供數據支撐。
目前在前序測試、仿真階段，公司為車廠搭建的雲平臺可提供以下功能:
1)Location Platform
目前自動駕駛方式與環境仍未有明確的規章標準，各大車廠對於未來商用服務的方向亦不甚明確，需要對 基於安全、提醒、操控、決策等服務方向進行推理驗證。四維圖新可以為下游車廠在雲端建立模擬駕駛環境平 臺，供給各大廠商做未來商用配套服務的探索、預研、論證。同時公司還可在平臺上為各大廠商做提案研究服 務，並給出一體化解決方案，一旦發現合適的方向，公司將配合廠商將該服務直接推向商用。
2)自動駕駛汽車測試環境模擬
自動駕駛汽車測試分為硬件在環測試、軟件在環測試以及模型在環測試，分別對應檢驗自動駕駛汽車感知、 決策、控制三大模塊。對於感知模塊的硬件在環測試主要分為兩類，一類為測試硬件設施在極端環境下能否正 常工作;另一類為測試傳感器自身AI識別能力。對於決策模塊的軟件在環測試則主要檢驗系統在不同情況下是 否可以做出正確決策。對於感知與決策模塊的檢驗可以兩種形式完成，一種為實際場景下的實車測試，另一種 為模擬環境下的數據測試。由於實車測試在短期內可預見的極端環境較少，測試有較大的侷限性，因此各大車 廠在檢驗過程中更傾向於進行數據測試。在數據測試的過程中，公司基於全面的外業能力與雲平臺本身的數據 存儲，將大量實景數據、駕駛行為數據以及交通動態數據融合，模擬真實行車環境。最後將環境模擬數據打包 輸送至硬件在環與軟件在環進行測試，在理論上檢驗該種車型是否能夠達到上路指標。
公司將聯合華為雲、AWS、騰訊雲等雲基礎設施廠商為車廠提供整體雲解決方案和仿真測試服務。在 2019 年上海國際車展期間，華為雲自動駕駛雲服務 Octopus 首次亮相，該服務基於華為雲，提供自動駕駛數據、訓練及仿真三大子服務，覆蓋自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標註等全生命週期業務。公司於2019年 5 月與 華為簽署戰略合作協議，在雲服務層面，公司將與華為共同探索雲平臺與車端的協同機制，在雲端部署地圖服 務平臺，開展高精度地圖關聯、地圖數據發佈、多元數據融合等工作，實現動態、快速更新地圖數據，實時收 取、處理傳感器回傳數據。我們預計在雲服務中，華為將作為基礎設施提供商提供 IaaS/PaaS 產品，目前公司已 將車廠在仿真測試階段需要用到的各項數據與服務產品化，未來將聯合華為雲、AWS 和騰訊雲等雲基礎設施廠 商為車廠提供雲端仿真測試產品。
公司作為高精度地圖及高精度定位服務商，在完善地圖產品的過程中就已收集存儲了海量駕駛環境相關數 據，依靠多元數據構建出的模擬駕駛環境可視為高精地圖的附屬產品。公司目前已開始使各類數據、產品與 SaaS 雲平臺相疊加，使得四維圖新在自動駕駛汽車量產前就有能力聯手華為等雲基礎設施廠商幫助車廠完成自動駕 駛相關的定製類需求。
3)自動駕駛啟停服務
在汽車具備完全自主駕駛能力後，確定哪些區域或道路具備支持自動駕駛的條件變得尤為重要。自動駕駛 啟停服務基於該路段是否有高精度地圖、段路歷史三年以來的平均速度、該路段是否為事故高發地區或落石高 發區、路段是否處於學校周邊等限制條件，通過大量的後臺數據計算，對於車輛在該路段是否可以進行自動駕 駛做出判斷，進而控制自動駕駛狀態的開始與終止。
4)高精度定位
在 L3 以上級別汽車自動駕駛系統中，確定車輛實時位置是整體路線規劃與保障自動行車安全的前提。高精度定位的原理可分為絕對定位和相對定位兩類，其中絕對定位指利用GNSS RTK(載波相位差分)來計算位置;相對定位主要包括慣性導航定位(軌跡推算)、Lidar 定位(環境特徵匹配)與視覺定位(環境特徵匹配)，輔助 陀螺儀軌跡推算，或者通過激光雷達、攝像頭等傳感器數據結合地圖數據來確定座標位置。各定位技術均有自 身的優劣勢，預計未來要實現高等級自動駕駛，各類定位方法協同融合可能是趨勢。
基於子公司六分科技，依託中國電信資源，快速推進高精定位服務。公司於 2018 年與寧波梅山保稅港區嘉 業投資管理合夥企業共同出資設立子公司六分科技，主營高精度定位運營服務。2019 年 4 月 26 日增資擴股， 引入戰略投資者，包括中國電信集團、中國互聯網投資基金。六分科技將依託中國電信基站資源、核心網絡資 源、全天候運維保障體系等能力，組建“全國一張網”地基增強系統，包括 2000+個參考基站，建設覆蓋全國 的釐米級高精度定位基礎服務設施。通過設立六分科技，公司將加速打造在高精度定位領域的市場競爭能力， 並將與 ADAS 地圖、高精度地圖、自動駕駛方案等業務形成協同優勢，進一步提升公司在位置大數據、自動駕 駛領域的服務+終端的軟硬一體化整體解決方案的能力。由於公司從 GNSS 技術層面已可以與千尋位置全面對標， 且六分科技成本優勢顯著，因此我們推斷，子公司六分科技將基於四維圖新衛星定位技術，開展高精度定位數 據與服務業務。
公司高精度定位技術主要分為環境匹配定位與 GNSS-RTK 絕對定位兩類。藉助自身完善的高精度地圖技術與 視覺、紅外、毫米波等傳感器配套，公司環境匹配定位技術已經達到國內領先水平。通過衛星組網與地面基站 加強，公司已經可以實現 GNSS-RTK高精度絕對定位，接收端產品已經具備量產化能力，性能指標與市場同類水 平相當。高精度地圖與高精度定位是高階自動駕駛系統不可或缺的兩大技術，在滿足自身自動駕駛完整解決方 案技術需求的同時，公司高精度定位技術也將逐步走上產品化道路，憑藉自身的技術優勢與量產化能力，邁出 汽車導航行業，向地理信息、輕出行、農業、電力、公共安全、移動終端、民用航空等領域拓展。全面對標千尋位置，搶佔高精度定位領域市場份額。
三、面向政企交通出行數據服務穩步增長，車聯網業務逐步獨立融資發展
3.1整合多元數據面向政企提供全行業數據服務
四維通過彙總所有導航數據地圖、各類傳感器、芯片、車聯網 OBD 數據、眾包採集數據，將公司全部子公 司、產品線、合作伙伴、第三方數據匯合，積累了全面豐富的交通出行大數據。憑藉技術、算法、數據、產業 鏈優勢，打造了全行業數據服務輸出能力。
MineData 為公司基於成熟多元大數據、核心算法和移動互聯網等技術優勢，搭建起的集團級別位置大數據 平臺，是面向政企客戶的數據平臺。提供包括基於 SaaS 的數據蜂巢(DataHIVE)、可視化地圖(MineMap)、算 法實驗室(MineLab)、行業解決方案(MineSolution)在內的位置大數據匯聚、分析、可視化服務。MineData 設立的初衷為滿足公司自動駕駛業務車路協同數據需求並同時提升公司數據服務的附加值，以項目結算的商業 模式實現盈利。目前MineData主要業務已轉變為倚靠 SaaS 平臺，面向公安、交通、保險、物流等領域政企提 供不同程度定製化數據服務，服務收入主要由項目 License 授權費用與服務年費兩部分組成。
MineData已發佈至 3.0 版本，一體化能力進一步提高。2017 年公司 MineData 正式發佈，由子公司世紀高 通運營。第一代 MineData已在公安交警、智慧交通、保險金融、智慧城市、電信運營等領域展開了服務項目。 2018 年 6 月，公司發佈MineData2.0版本，新增 MinePlay 與 MineNavi 兩大功能模塊，增強平臺的定製化輸出和行業的跨界垂直滲透，將四維的位置大數據能力開放給各行業客戶。藉助MineData2.0，世紀高通推出交警大 數據平臺、車輛大數據分析平臺，以及面向汽車廠商的傳感器雲平臺等行業解決方案。2019 年 7 月，公司發佈Minedata 3.0 版本，相較於 2.0 版本，MineData 3.0 版本在數據管理、三維可視化能力以及核心算法等多個層面 進行了全新升級，呈現出明顯的精細化、智能化、一體化等特點。首次推出的全新一站式位置大數據方案開發 平臺 MineStudio集數據生態、算法預研、交互式開發和可運營服務為一體，整合了 MineData 的全產品線能力。 隨著 MineData 不斷迭代、項目不斷增加，數據量也在大幅增加，截至 2019 年 4 月，MineData 數據存儲總量已 超過 4PB，日均數據增加量超4TB。
世紀高通近五年營收復合增長率約 19%、淨利潤複合增長率約 29%，盈利能力不斷增強。世紀高通於2005年成立，2011 年開始盈利，2011~2018 年淨利潤複合增長率高達55%;2013~2018 年營收復合增長率約 19%。 在公司落地“智能汽車大腦”的戰略佈局下，伴隨汽車智能化、網聯化發展，交通出行產生的大數據將迎來指 數級上漲，位置大數據平臺產生的價值將愈發凸顯，具備長期發展空間。
目前 MineData 整體交通大數據解決方案面向公安、交通與城市規劃三大垂直行業提供服務:
1、公安系統:PGIS2.0 升級開啟，聯合公安一所推廣公安雲圖系統
2017年起，公司與西安交警聯手推進“互聯網+交通”建設，為西安交警搭建數字化平臺以實現出行調度、 重大活動策劃、人員疏散、信號燈的頻測、調優和校準等功能，並派出10人技術團隊進行駐場服務，協助西安 交警利用公司數據與平臺進行專業業務分析，開創四維圖新公安系統數據服務業務的先河。交警僅為公安系統 中眾多警種之一，武警、網警等其他警種各自職責範圍不同，業務需求也各不相同，目前公安系統警用平臺均 基於 MineData 平臺，公司根據不同警種自身業務需求進一步提供深度定製化服務。但各警種以自身業務需求獨 立建設系統，難免會出現功能重疊、數據互通難度大、管理混亂等問題，因此公安系統在逐步建立統一的大數 據平臺。統一大數據平臺面向公安系統內部不同需求領域，下設技偵、地圖、線索分析等大平臺，各個大平臺 內部相互關聯，由頂層平臺統一管理，將有能力滿足不同警種的業務需求。預計未來隨著公安大數據平臺大數 據建設規模增加，公司公安大數據服務將保持增長。
2018年 7 月，公司聯合公安一所、北京中盾等中標全國公安地圖服務管理系統項目(即公安雲圖)，為公 安部提供地圖服務管理系統的開發與集成服務。公司將在現有 PGIS1.6 版本平臺軟件基礎上，引入雲平臺化、 框架化、微服務化等新的技術理念和矢量地圖、移動地圖、時空大數據等關鍵技術，開展全國PGIS平臺軟件技 術體系架構完善、功能優化完善和軟件升級等工作;同時研發新版本的全國 PGIS 平臺軟件，免費提供給全國各 省市公安機關升級部署應用，並定製專網 PGIS 系統，支持網安、技偵、圖偵等專網PGIS地圖支撐。該系統於 2019 年在公安部正式上線，由於公安系統實行強制性管轄，省級以下單位系統必須與公安部配套，因此我們預 計 2020 年起，公安雲圖系統將從部級逐漸推廣至省市級公安單位，進而向縣級單位普及，實現系統三級全面 覆蓋。政企項目招標系統開發集成項目時，通常會同時採購至少三年的配套服務，因此公安雲圖項目在未來三 年將成為公司位置大數據持續性收入來源。
2019年 4 月，公司中標西安市公安局“平安地圖”項目，中標金額為 3684.28 萬元。項目內容為公共安全、 平安地圖建設，包含平安地圖公安版 1 套、PGIS 升級1項、新一代移動警務平臺(安全邊界)1 項。項目依託雲計算、物聯網、大數據、移動互聯應用等新技術，進一步優化升級PGIS平臺軟件技術架構，開發建設公安部 “雲圖”系統，為各省市公安機關及業務警種 PGIS 建設提供全國地理信息資源開放服務支持。此次中標將進一 步鞏固世紀高通產品在公安行業地圖應用領域的優勢，實現互聯網地圖服務於公安行業的深度融合，也有利於 促進公司盈利能力及經營業績的不斷提升。
2、交通系統:助力部省市交通出行項目，提供多方面數據服務
公司早在 2015 年就已中標交通部路網中心全國公路出行項目，依託 MineMap 為交通運輸部路網監測與應 急處置中心提供里程樁數據、融合道路數據、融合附屬設施數據，同時提供 GIS 平臺等多項產品及數據融合服 務，用以滿足全國公路出行信息服務系統建設的需求。在項目實施過程中，公司製作出公路管理行業首張覆蓋 全國範圍的專業地圖“全國公路行業一張圖”，具有里程碑意義，並將公路管理行業由各省分管的管理模式上升 到在部委級別，實現了數據統一標準管理，為公路管理行業的後續的數據挖掘、定製分析、應急指揮等業務提 供良好的數據支撐。同時公司與多省市運管局、交通廳保持深度合作，提供綜合交通運輸信息一張圖、出行監 控大數據平臺、出行營運分析及城市交通畫像等服務。
3、城市規劃:聯合中規院持續推進系統平臺建設
在城市規劃領域，公司與住建部下屬中規院合作，利用地理信息技術、大數據和雲計算等技術，建立權威 的城市路網數據庫，搭建城市路網密度監測平臺系統，實現對城市路網密度的實時監測和數據可視化。目前部 級平臺已具備應用能力，智慧城市規劃平臺已成功落地於福建莆田項目，但由於各地方對於城市規劃具有自主 權，住建部使用平臺僅能作為行業標準及官方推薦，因此地市級平臺系統的普及仍需在部級單位的幫助下持續 推進。
3.2車聯網:圖吧集團、中寰衛星引入戰投，利好長期發展
公司自 2009 年開始佈局車聯網業務，積累多年具備了從傳統地圖到動態交通信息、雲平臺、信息聚合、車 載操作系統、車載硬件、手機車機互聯、大數據賦能等在內的車聯網產品組件與一體化服務能力，在商用車車 聯網領域和動態交通信息領域持續佔據市場領先地位。
1)乘用車車聯網業務主體——四維智聯
乘用車車聯網的主要業務主體為“四維智聯”，業務主要包括 Welink 手機車機互聯方案、WeCloud 應用平 臺及解決方案，智能網聯操作系統、Call-Center 系統及雲服務、車載硬件、人工智能語音等，包容了海量 APP 信息聚合服務，涵蓋從後臺內容、動態信息、雲端到操作系統、終端硬件的全生態車聯網服務解決方案。
圖吧引入戰略投資者，提高戰略和經營決策方面的獨立性和靈活性。2018 年，圖吧 BVI 進行增資擴股，引 進投資者 Image Cyber(騰訊產業基金)、TopGrove、蔚來資本、Advantech(尚珹資本)，公司持股比例從 60%降 至 47%，圖吧 BVI 變成參股子公司。通過引入戰略投資者，將促使圖吧集團獲得充分的戰略資源和資金支持， 在戰略和經營決策方面獲得獨立性和靈活性，加大對圖吧集團核心員工的股權激勵，提高圖吧集團在車聯網的 競爭力。
圖吧虧損將轉為權益法核算，公司財務報表壓力有所減輕。2018 年圖吧 BVI 虧損為1.7億元，且虧損額逐 年增大，引入戰略投資者後，圖吧將從合併報表轉為權益法核算收益，公司財務報表壓力有所減輕(之前圖吧 所有利潤都計算到公司淨利潤中，未持股的 40%對應的淨利潤在少數股東損益中體現;不再合併報表後，則將 47%持股對應的淨利潤直接體現在投資收益中)。
2、商用車車聯網業務主體——中寰衛星引入戰略投資者
公司商用車車聯網業務載體主要是控股子公司中寰衛星，其於 2004 年由中國衛星通信集團、中國四維、北 京電信研究所共同投資組建。中寰衛星業務涵蓋重點營運車輛監控、工程機械位置服務、駕培管理、冷鏈物流 等多方面，為各級政府交通管理部門提供行業管理、交通管理和安全生產管理等服務，賦能主機廠、車主司機、 物流公司、後市場服務提供商、金融保險、無車承運人等物流產業鏈上下游企業。同時基於多源精準的車輛全 生命週期海量數據，為各企業單位提供降本增效、安全生產的解決方案。公司商用車前裝客戶包括一汽、上汽、 東風、中國重汽、江淮、大運、三一、徐工等，在重卡領域客戶覆蓋率較高。
2018年 8 月中寰衛星引入戰略投資者和股東，華泰新產業成長基金、好幫手公司及公司副董事長孫玉國擬分別入股 6000 萬元、5000 萬元及1500萬元，持股比例分別為 18.46%、15.38%和4.62%，中寰衛星投後估值為 3.25 億元。公司持股比例從 70.98%降至 43.68%，通過引入戰略投資者和股東，中寰獲得了強大的產業資源與資 金支撐，有助於加速推進商用車車聯網產品的研發和商業化落地。
四、佈局四大汽車芯片，MCU、Tpms 芯片有望迎來放量，整體解決方 案能力不斷提升
2017年 3 月，公司完成對傑發科技的收購，傑發科技主營產品為 IVI 芯片及解決方案，產品覆蓋前裝與後裝市場，其中後裝市場市佔率在 50%以上。傑發科技生產模式為 Fabless 模式，公司僅從事芯片的研發與設計， 後續晶圓生產、芯片封裝以及檢測全部外包，產品配套 GPS、藍牙、WIFI 適配件均從外部採購，搭配自有產品 組成 Turn-key級系統解決方案。傑發科技目前已在中國車載信息娛樂系統後裝市場處於領先地位，同時已被部 分自主品牌車廠前裝採用，並已成功進入部分合資品牌車廠。目前傑發科技的終端客戶覆蓋了華陽、飛歌、路 暢等後裝市場客戶以及長城等前裝市場客戶。
在成熟產品 IVI 芯片的基礎上，傑發科技在 AMP 車載功率電子芯片、MCU(BCM)車身控制芯片、TPMS 胎 壓監測芯片等領域全面發力。(1)2017 年第一代 AMP 量產出貨，AMP 芯片與 IVI 芯片在功能上有較強的協同效 應，有望藉助 IVI芯片的客戶資源快速打開市場;(2)我國出臺《乘用車輪胎氣壓監測系統的性能要求和試驗 方法》 ，要求自 2019年 1 月 1 日起將在 M1 類車上強制安裝胎壓監測系統，2020 年 1 月 1 日起在所有車輛上 強制安裝，公司已計劃在 2019 年實現量產 TPMS 芯片，TPMS 上市後可享受強制安裝產業紅利，並通過價格優 勢或配套銷售等模式搶佔市場份額;(3)2018 年底傑發 MCU芯片通過 AEC-Q100Grade1，工作溫度-40°C~125°C 的車規級驗證，成為國內首顆自主研發的可在客戶端量產的車規級車身控制芯片，打破了一直以來國際巨頭的技術壟斷。目前 MCU 已實現量產並獲得首批訂單，現有產品僅能從安全性較低的控制領域切入，未來隨著技 術不斷成熟，應會逐步過渡至安全、底盤控制等核心領域。
傑發商譽減值影響 2018 年業績，預計 2019 年減值可能性降低。2017 年四維完成收購傑發科技 100%的股權，形成商譽約 30.43 億元的商譽。傑發科技承諾 2017~2019 年分別實現淨利潤約 1.87 億元、2.28億元、3.03 億元，2018~2019 年分別同比增長22%和 33%。2018 年受國內乘用車銷量下滑及中美貿易戰的影響，傑發 IVI 芯片銷量未達到預期，且公司在產品迭代與新產品研發投入方面投入較高，導致當年收入及利潤未達成目標。 2018 年傑發實際錄得淨利潤 1.99 億元，低於承諾金額。2018 年公司計提商譽減值準備近 8.86 億元，收購傑發 形成的商譽餘額還有約 21.57 億元。展望 2019 年，伴隨AMP芯片、MCU 芯片的出貨放量，以及完成 TPMS 芯 片量產後，公司產品類型更加豐富，綜合 IVI 芯片一同銷售，提升單客戶價值。同時，傑發的芯片設計能力與四 維的算法能力有較強的互補性，將強化公司在智能駕駛領域提供整體解決方案的能力，有望成長為自動駕駛時 代的排頭兵。
五、自動駕駛時代“產品+數據+雲服務+自動駕駛方案”提供商
四維圖新經過多年發展，已經成為導航地圖、導航軟件、動態交通信息、位置大數據以及乘用車和商用車 定製化車聯網解決方案領域的領導者，是由國家測繪局創建的唯一專業從事測繪的國家級公司，也是國內首家 獲得導航電子地圖製作資質的企業。經過 10 餘年的發展，公司已成為國內第一、全球第三大數字地圖供應商。 2007 年起，公司開啟一系列外延整合，目前已形成了“導航地圖+車聯網+自動駕駛+位置大數據+汽車電子芯片” 五位一體的產業佈局，未來將致力成為高精度地圖、高精度定位數據服務及自動駕駛解決方案供應商。
中國四維(所屬航天科技集團)為公司第一大股東，持股比例為 9.95%;2014 年中國四維向騰訊產業基金 轉讓部分公司股權，騰訊成為公司第二大股東，持股比例為 9.74%;剩餘股東持股比例均未達到 5%，目前公司 尚無實際控制人。公司董事會由 9 名董事組成，除去獨立董事 3 名，其餘6個非獨立董事席位由中國四維、深 圳騰訊投資、公司經營管理層三方平均分配。
公司共有參控股子公司 19 家，合營/聯營企業合計9家。公司自設的子公司多圍繞公司傳統導航地圖開展 業務。公司通過併購形成 5 家子公司，其中世紀高通為位置大數據雲服務提供商，中寰衛星專注於商用車車聯 網，傑發科技則是國內頂尖的汽車芯片設計公司，中交宇科提供真三維虛擬現實數據平臺，海圖科技則專注於GIS行業軟件開發。公司合營/聯營企業合計 9 家，其中，圖吧是乘用車車聯網平臺，圖新瀚和則為公司與TOP1圖商 Here 的合作平臺，圖新數聚提供大數據商業化應用服務，安吉思維專注於導航電子地圖銷售及服務，四維 天和提供地理信息服務，蜂雲科創是車聯網大數據服務商，萬兔思睿則致力於兒童智能防丟領域。
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一、高精度地圖將引領主業縱向延伸，轉型成“產品+數據服務”提 供商
1.1自動駕駛逐步普及，政策利好持續推進，L3 及以上自動駕駛車型將在 2021 年前後迎來量 產
根據 KPMG 研究數據顯示，我國目前自動駕駛整體水平與大規模應用集中在 L1-L2 之間，以美國、德國為 首的歐美國家則處於 L2-L3 水平。寶馬、通用、豐田等13家國際車廠在 2018 年就已實現 L2 及以上級別車型量 產，其中奧迪在自動駕駛汽車行業已處於領先地位，A8 已經達到量產車型中L3級別。此外公司還先後發佈了 自動駕駛 L4 級別的 Elaine 概念車以及L5級別的 Aicon 概念車。根據各大國際車廠自動駕駛時間表，在 2020-2021 年將有 11 家國際車廠推出L3-L4級別自動駕駛量產車型。2019 年我國迎來自主品牌 L2 級別自動駕駛量產車型 的大範圍上市，至 2021年擁有 L3 及以下級別量產車型的自主品牌將達到 10 家。
政策與標準加速落地進一步推進產業發展，為自動駕駛未來大規模鋪開提供切實保障。2017 年《汽車產業 中長期發展規劃》明確提出，至 2020 年，L1-L3 級別系統新車裝配率將超過 50%;至 2025 年，L3 級別以下系統 新車裝配率將達 80%，其中 L2/L3 級別裝配率達25%，同時 L4/L5 級別新車開始進入市場。隨後各地方紛紛出臺 自動駕駛測試相關政策，工信部、公安部、交通運輸部在 2018 年聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規範(試 行)的通知》，提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽 車道路測試工作。
1.2 L3 級以上自動駕駛系統將全面配置高精地圖，為公司帶來商業模式轉變
自動駕駛系統的實現主要依賴感知、決策與執行三大模塊，在行駛過程中以各類慣導、雷達、視覺等傳感 器蒐集車輛動態與周邊環境數據，將數據傳輸至車載計算平臺進行分析並作出相應決策，最後由決策層發送指 令至執行模塊改變車輛行駛狀態。
高精度地圖是自動駕駛的必備條件。隨著自動駕駛系統等級的不斷提高，高階自動駕駛系統已經可以脫離 人工完成自主駕駛任務，這就對駕駛系統的感知能力提出了更高的要求。目前車用傳感器性能不足以完全替代 人工判斷，同時傳感器受勘測範圍/環境限制也無法進行超遠距離感知，因此高階自動駕駛系統必須依靠高精度 地圖的超視距、全路程預判能力作為感知補充進行輔助決策。
高精度地圖數據採集通常需要專業測繪與眾包更新結合。高精度地圖的數據需要同時滿足“精度”與“鮮 度”，需要實時更新的有效道路數據，數據量足夠且能覆蓋足夠廣的地域範圍。最符合“高精度”要求的是專業 測繪車，通過自主採集生成車道級拓撲、車道邊線、道路區間等矢量地圖數據，但成本很高;而“高鮮度”則 需要通過眾包車實時獲取動態交通數據，還可通過大數據分析、深度強化學習、雲霧計算等方式生成特徵地圖， 通過共享、分析及融合來提升數據可信度。眾包模式又可分為兩種路線:1)前裝眾包:與車廠合作，將專業採 集設備搭載至車廠出售的量產車中，精度相對更高但成本較高、數量較少，同時有車廠不願意給予數據的問題; 2)後裝眾包:與行車記錄儀、智能後視鏡等供應商合作採集數據，可以通過平臺彙總數據的形式，精度較低但 數量眾多、成本更低。
對於四維圖新而言，高精度地圖業務的意義不只在於拓寬了公司的產品線，更在市場前景、商業模式、行 業競爭門檻等方面獲得了較大變化。(1)從賣數據到提供服務，從賣Licese到收取持續服務費:傳統導航電子 地圖的業務模式是銷售數據及後續定期升級維護的有限次模式，但高精度地圖需要實時更新的數據，需要從電 子地圖、雲端、第三方等獲取，公司為此會收取持續的服務費，從 Licese 模式或將變為按數據/按調用次數等收 取服務費和數據更新費用模式，帶來按月付費持續的數據服務和更新運營收入。(2)單車價值大幅提升:高精 度地圖相較傳統導航電子地圖所含價值量更高，售價更高。而伴隨量產訂單落地，L3 級別車型逐步大規模量產， 公司也將迎來地圖業務新一輪增長。(3)行業門檻進一步提升:過去導航地圖製作主要採用紙質地圖數字化掃 描方法和 GPS遙感方法，相對來講比較簡單;而高精度地圖數據採集階段採集大量視頻數據，需要對每秒採集 到的 10 幀左右的圖像進行自動識別、融合，這一過程算法能力和自動化處理工具需求較高，之後再將文件進行 人工驗證，通常每人每天修正的數據量在 30-50 公里左右。因此高精度地圖無論是技術實力還是人力需求，其 門檻相對普通導航地圖都提高了。
高精度地圖收費預計將採用“License+服務費”的模式，前裝車載地圖市場規模將大幅提升。由於高精地圖 在數據蒐集、數據處理、地圖製作等成本端遠高於傳統地圖。我們保守預計，高精度地圖單價或將是傳統導航 地圖價格的 4-5倍左右，即 800-1000 元/套。高精度地圖數據需要實時更新以保持高鮮度，後續高頻數據更新服 務費約為100-200 元/年。我們預計至 2025 年，L3 級別以下系統新車裝配率將達80%，其中 L2/L3 級別裝配率 達 25%。我們假設 2021 年 L3 級別以上高階自動駕駛汽車滲透率為 1.38%、四維高精地圖產品仍能維持在傳統地 圖領域 40%左右的市佔率，結合以上推斷，2021 年公司高精地圖增量收入有望實現 1.38 億元，且到 2025 年有 望達到 23.43億元，複合增速預計約 102.89%，五年增量收入有望達到 48.81 億元。
1.3公司高精地圖已獲得全球龍頭車廠認可，智能駕駛時代有望繼續保持領導地位
公司是國內導航電子地圖行業龍頭，連續 15 年領航國內前裝車載導航市場。目前車載導航前裝市場中四維 圖新、高德和易圖通三家公司的市佔率之和接近 90%，且各自市場份額較為穩定，其中四維圖新市佔率穩定第 一，約為 38%-40%，公司下游客戶包括奔馳、寶馬、豐田、馬自達等。
公司高精度地圖產品製作進展順利，2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里。四維圖新早在 2012 年就已 率先推出應用於 L2 級別以下系統的ADAS地圖，並於 2013 開始研發高精度地圖。2015 年公司根據客戶反饋以 及自身數據積累將原有 ADAS 地圖進階為HAD高精度地圖，地圖精度達到 20 釐米。目前 L2 級別高精度地圖已 經基本實現全國高速路網覆蓋，L3級別高精度地圖截至 2018 年已覆蓋全國高速路網 20 餘萬公里，預計2019年將實現全面覆蓋。
公司將為寶馬提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。2019年 2 月，公司與寶馬簽署了自動駕駛地 圖及相關服務的許可協議，將為其在中國銷售的 2021-2024 年量產上市的寶馬集團所屬全系品牌汽車(寶馬、Mini、 勞斯萊斯)提供 L3 及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。這一訂單的簽署意味著公司L3級別高精度地圖在技術 與應用層面已經得到國際車企的認可，目前已具備量產上市的條件。同時公司注重與產業協同合作，於2018年 5 月與 Here、Increment P (IPC)/Pioneer、SK Telecom 共同成立 OneMap 聯盟，宣佈從2020年開始向行業提供統 一標準的高精度地圖產品與服務，未來將向更多合作伙伴開放。預計聯盟可促進全球高精度地圖標準化進程， 推動產業商用量產。
高精度地圖的核心價值在於最新數據的及時更新，地圖廠商的新數據採集與更新能力將直接影響地圖產品性能。在新數據採集方面，四維圖新已經具備三層級完整數據採集體系:
(1)第一層級為高精度主動採集，一般應用於高精地圖的初始化製作或道路、區域發生較大改變後的重新 繪製。即以配備高線激光雷達的高精度採集車為主導的 A 類採集，能夠以公司設定規格深度採集高精度數據。(2)第二層級為一般精度主動採集，一般用於地圖的重量級、輕量級更新。公司自身擁有實力強大的外業採集 團隊，32 個外業採集基地覆蓋全國，道路以及 POI 採集人員超過 600 人，100 餘輛配備低線激光雷達的專業採 集車，可以完成全國範圍內數據的及時採集。(3)第三層級為眾包。隨著自動駕駛技術的不斷推進，對於地圖 數據更新頻次的要求已從季度更新提升至日更新甚至小時更新，A、B 類數據採集的頻次已經無法滿足更新需求。 因此未來地圖數據更新或將以眾包採集為主，A、B 採集得到的數據將作為定期補充。
公司在高精度地圖數據採集和地圖數據自動化處理方面具有較大優勢:1)藉助產業鏈合作伙伴數據作為高 精地圖更新數據補充:目前公司已與多家領先產業鏈公司在地圖數據採集方便展開合作，包括Moblieye、Minieye、Mapillary等企業。2018 年公司已與英特爾子公司 Moblieye 達成全面戰略伙伴關係，四維將利用 Mobileye 的 REM (路網採集管理)技術集成中國的路書，REM 通過視覺識別技術，利用汽車前置攝像頭所採集的低帶寬匿名數 據包繪製地圖，並以眾包形式最終形成可駕駛路徑的路書。Minieye 是國內領先的自動駕駛感知系統研發商，通 過 Minieye 的前後裝產品，積累的標註數據可以為四維圖新提供高精地圖所需要的數據。瑞典初創公司 Mapillary 則擁有全球最大街景圖像數據平臺，為公司高精地圖數據採集和更新環節增加數據資源與技術手段。
(2)公司 FastMap 生產平臺大幅提高高精地圖相關信息處理能力，降低運維成本。在數據更新方面，公 司於 2015 起開始自主研發 FastMap 生產平臺，通過圖像識別、語音識別、大數據挖掘及採集成果自動錄入技術 等對生產流程進行工藝升級及自動化改造，快速推進地圖數據採集、製作、更新及發佈一體化，提升產品生產 效率、產品鮮度、數據精度、地圖精細化程度。2017 年 8 月 FastMap 日更新生產平臺正式上線，實現地圖採集、 數據處理等流程人數下降 20%、信息處理能力增加 30%的成績。這意味著公司在數據更新速度、整合能力上已 領先國內其他廠商，也為 HAD地圖的實時化打下了堅實的基礎。
目前，公司已基本實現將 IT 系統和數據整體遷移至雲端，上雲後可降本增效、拓展客戶、為大數據服務奠 定基礎。公司已基本完成數據中臺建設，將IT系統和數據整體遷移至雲端，對於公司來說，企業上雲後具有三 大作用，一是降本增效:上雲後能有效降低 IT 運營成本，提高資源利用率，如安裝一個10個節點的 Hadoop 系 統，上雲後安裝時間從 20 個小時降至1個小時，可大大降低複雜基礎架構操作的勞動量;二是拓展客戶:對於 車廠來說，其車聯網業務需要面對大量消費者，對資源的彈性部署和供應有較高的要求，傳統數據中心建設和 運維方式並不能滿足客戶需求，因此公司上雲可以證明公司的雲服務能力;三是為大數據服務，隨著數據爆炸 式增長，傳統的數據中心並不能滿足公司數據存儲的需求，而數據上雲則可為數據存儲、一體化提供極大便利。
二、面向車廠提供雲服務和雲端數據支持，雲收入有望獲得高增長
根據國內法律，車廠涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存 儲、開發數據。根據國務院發佈的《地圖管理條例》中的第三十三條規定，互聯網地圖服務單位向公眾提供地 理位置定位、地理信息上傳標註和地圖數據庫開發等服務的，應當依法取得相應的測繪資質證書;其次，第三 十四條規定，互聯網地圖服務單位應當將存放地圖數據的服務器設在中華人民共和國境內。因此，從這兩條規 定中可以看出，涉及到地圖數據存儲的雲平臺必須架設在國內，且需要由國內有資質的地圖服務商存儲、開發 數據。
公司在實現自己架構、數據全部上雲的同時，同時也在幫助汽車廠商建設雲平臺。量產之前，雲平臺主要 為車廠提供前序測試、仿真，量產之後，雲平臺將為汽車廠商保存大量的數據，同時為車型改進、自動駕駛升 級迭代提供大量的數據支撐。對於車廠來說，自動駕駛汽車正式上路之前，需要做大量的仿真、測試，當前雲 平臺面向的是車廠在自動駕駛和自動駕駛到來前的前序測試階段，公司提供多樣化數據產品支持，預計 2019 年就可以看到公司雲服務規模化貢獻收入。現階段雲平臺將為車廠提供前序仿真測試服務和數據存儲，目前實 車測試可預見的極端環境較少，道路測試有較大的侷限性，各大車廠在自動駕駛研發測試過程中更傾向於進行 數據仿真和模擬測試。自動駕駛車輛正式上路之後，一輛自動駕駛汽車將可能產生 4~10TB/天的數據量，雲平臺 將作為自動駕駛汽車數據存儲和智能計算、應用加速的平臺，為自動駕駛提供雲端智能決策加速、推理，車型 改進和自動駕駛升級提供數據支撐。
目前在前序測試、仿真階段，公司為車廠搭建的雲平臺可提供以下功能:
1)Location Platform
目前自動駕駛方式與環境仍未有明確的規章標準，各大車廠對於未來商用服務的方向亦不甚明確，需要對 基於安全、提醒、操控、決策等服務方向進行推理驗證。四維圖新可以為下游車廠在雲端建立模擬駕駛環境平 臺，供給各大廠商做未來商用配套服務的探索、預研、論證。同時公司還可在平臺上為各大廠商做提案研究服 務，並給出一體化解決方案，一旦發現合適的方向，公司將配合廠商將該服務直接推向商用。
2)自動駕駛汽車測試環境模擬
自動駕駛汽車測試分為硬件在環測試、軟件在環測試以及模型在環測試，分別對應檢驗自動駕駛汽車感知、 決策、控制三大模塊。對於感知模塊的硬件在環測試主要分為兩類，一類為測試硬件設施在極端環境下能否正 常工作;另一類為測試傳感器自身AI識別能力。對於決策模塊的軟件在環測試則主要檢驗系統在不同情況下是 否可以做出正確決策。對於感知與決策模塊的檢驗可以兩種形式完成，一種為實際場景下的實車測試，另一種 為模擬環境下的數據測試。由於實車測試在短期內可預見的極端環境較少，測試有較大的侷限性，因此各大車 廠在檢驗過程中更傾向於進行數據測試。在數據測試的過程中，公司基於全面的外業能力與雲平臺本身的數據 存儲，將大量實景數據、駕駛行為數據以及交通動態數據融合，模擬真實行車環境。最後將環境模擬數據打包 輸送至硬件在環與軟件在環進行測試，在理論上檢驗該種車型是否能夠達到上路指標。
公司將聯合華為雲、AWS、騰訊雲等雲基礎設施廠商為車廠提供整體雲解決方案和仿真測試服務。在 2019 年上海國際車展期間，華為雲自動駕駛雲服務 Octopus 首次亮相，該服務基於華為雲，提供自動駕駛數據、訓練及仿真三大子服務，覆蓋自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標註等全生命週期業務。公司於2019年 5 月與 華為簽署戰略合作協議，在雲服務層面，公司將與華為共同探索雲平臺與車端的協同機制，在雲端部署地圖服 務平臺，開展高精度地圖關聯、地圖數據發佈、多元數據融合等工作，實現動態、快速更新地圖數據，實時收 取、處理傳感器回傳數據。我們預計在雲服務中，華為將作為基礎設施提供商提供 IaaS/PaaS 產品，目前公司已 將車廠在仿真測試階段需要用到的各項數據與服務產品化，未來將聯合華為雲、AWS 和騰訊雲等雲基礎設施廠 商為車廠提供雲端仿真測試產品。
公司作為高精度地圖及高精度定位服務商，在完善地圖產品的過程中就已收集存儲了海量駕駛環境相關數 據，依靠多元數據構建出的模擬駕駛環境可視為高精地圖的附屬產品。公司目前已開始使各類數據、產品與 SaaS 雲平臺相疊加，使得四維圖新在自動駕駛汽車量產前就有能力聯手華為等雲基礎設施廠商幫助車廠完成自動駕 駛相關的定製類需求。
3)自動駕駛啟停服務
在汽車具備完全自主駕駛能力後，確定哪些區域或道路具備支持自動駕駛的條件變得尤為重要。自動駕駛 啟停服務基於該路段是否有高精度地圖、段路歷史三年以來的平均速度、該路段是否為事故高發地區或落石高 發區、路段是否處於學校周邊等限制條件，通過大量的後臺數據計算，對於車輛在該路段是否可以進行自動駕 駛做出判斷，進而控制自動駕駛狀態的開始與終止。
4)高精度定位
在 L3 以上級別汽車自動駕駛系統中，確定車輛實時位置是整體路線規劃與保障自動行車安全的前提。高精度定位的原理可分為絕對定位和相對定位兩類，其中絕對定位指利用GNSS RTK(載波相位差分)來計算位置;相對定位主要包括慣性導航定位(軌跡推算)、Lidar 定位(環境特徵匹配)與視覺定位(環境特徵匹配)，輔助 陀螺儀軌跡推算，或者通過激光雷達、攝像頭等傳感器數據結合地圖數據來確定座標位置。各定位技術均有自 身的優劣勢，預計未來要實現高等級自動駕駛，各類定位方法協同融合可能是趨勢。
基於子公司六分科技，依託中國電信資源，快速推進高精定位服務。公司於 2018 年與寧波梅山保稅港區嘉 業投資管理合夥企業共同出資設立子公司六分科技，主營高精度定位運營服務。2019 年 4 月 26 日增資擴股， 引入戰略投資者，包括中國電信集團、中國互聯網投資基金。六分科技將依託中國電信基站資源、核心網絡資 源、全天候運維保障體系等能力，組建“全國一張網”地基增強系統，包括 2000+個參考基站，建設覆蓋全國 的釐米級高精度定位基礎服務設施。通過設立六分科技，公司將加速打造在高精度定位領域的市場競爭能力， 並將與 ADAS 地圖、高精度地圖、自動駕駛方案等業務形成協同優勢，進一步提升公司在位置大數據、自動駕 駛領域的服務+終端的軟硬一體化整體解決方案的能力。由於公司從 GNSS 技術層面已可以與千尋位置全面對標， 且六分科技成本優勢顯著，因此我們推斷，子公司六分科技將基於四維圖新衛星定位技術，開展高精度定位數 據與服務業務。
公司高精度定位技術主要分為環境匹配定位與 GNSS-RTK 絕對定位兩類。藉助自身完善的高精度地圖技術與 視覺、紅外、毫米波等傳感器配套，公司環境匹配定位技術已經達到國內領先水平。通過衛星組網與地面基站 加強，公司已經可以實現 GNSS-RTK高精度絕對定位，接收端產品已經具備量產化能力，性能指標與市場同類水 平相當。高精度地圖與高精度定位是高階自動駕駛系統不可或缺的兩大技術，在滿足自身自動駕駛完整解決方 案技術需求的同時，公司高精度定位技術也將逐步走上產品化道路，憑藉自身的技術優勢與量產化能力，邁出 汽車導航行業，向地理信息、輕出行、農業、電力、公共安全、移動終端、民用航空等領域拓展。全面對標千尋位置，搶佔高精度定位領域市場份額。
三、面向政企交通出行數據服務穩步增長，車聯網業務逐步獨立融資發展
3.1整合多元數據面向政企提供全行業數據服務
四維通過彙總所有導航數據地圖、各類傳感器、芯片、車聯網 OBD 數據、眾包採集數據，將公司全部子公 司、產品線、合作伙伴、第三方數據匯合，積累了全面豐富的交通出行大數據。憑藉技術、算法、數據、產業 鏈優勢，打造了全行業數據服務輸出能力。
MineData 為公司基於成熟多元大數據、核心算法和移動互聯網等技術優勢，搭建起的集團級別位置大數據 平臺，是面向政企客戶的數據平臺。提供包括基於 SaaS 的數據蜂巢(DataHIVE)、可視化地圖(MineMap)、算 法實驗室(MineLab)、行業解決方案(MineSolution)在內的位置大數據匯聚、分析、可視化服務。MineData 設立的初衷為滿足公司自動駕駛業務車路協同數據需求並同時提升公司數據服務的附加值，以項目結算的商業 模式實現盈利。目前MineData主要業務已轉變為倚靠 SaaS 平臺，面向公安、交通、保險、物流等領域政企提 供不同程度定製化數據服務，服務收入主要由項目 License 授權費用與服務年費兩部分組成。
MineData已發佈至 3.0 版本，一體化能力進一步提高。2017 年公司 MineData 正式發佈，由子公司世紀高 通運營。第一代 MineData已在公安交警、智慧交通、保險金融、智慧城市、電信運營等領域展開了服務項目。 2018 年 6 月，公司發佈MineData2.0版本，新增 MinePlay 與 MineNavi 兩大功能模塊，增強平臺的定製化輸出和行業的跨界垂直滲透，將四維的位置大數據能力開放給各行業客戶。藉助MineData2.0，世紀高通推出交警大 數據平臺、車輛大數據分析平臺，以及面向汽車廠商的傳感器雲平臺等行業解決方案。2019 年 7 月，公司發佈Minedata 3.0 版本，相較於 2.0 版本，MineData 3.0 版本在數據管理、三維可視化能力以及核心算法等多個層面 進行了全新升級，呈現出明顯的精細化、智能化、一體化等特點。首次推出的全新一站式位置大數據方案開發 平臺 MineStudio集數據生態、算法預研、交互式開發和可運營服務為一體，整合了 MineData 的全產品線能力。 隨著 MineData 不斷迭代、項目不斷增加，數據量也在大幅增加，截至 2019 年 4 月，MineData 數據存儲總量已 超過 4PB，日均數據增加量超4TB。
世紀高通近五年營收復合增長率約 19%、淨利潤複合增長率約 29%，盈利能力不斷增強。世紀高通於2005年成立，2011 年開始盈利，2011~2018 年淨利潤複合增長率高達55%;2013~2018 年營收復合增長率約 19%。 在公司落地“智能汽車大腦”的戰略佈局下，伴隨汽車智能化、網聯化發展，交通出行產生的大數據將迎來指 數級上漲，位置大數據平臺產生的價值將愈發凸顯，具備長期發展空間。
目前 MineData 整體交通大數據解決方案面向公安、交通與城市規劃三大垂直行業提供服務:
1、公安系統:PGIS2.0 升級開啟，聯合公安一所推廣公安雲圖系統
2017年起，公司與西安交警聯手推進“互聯網+交通”建設，為西安交警搭建數字化平臺以實現出行調度、 重大活動策劃、人員疏散、信號燈的頻測、調優和校準等功能，並派出10人技術團隊進行駐場服務，協助西安 交警利用公司數據與平臺進行專業業務分析，開創四維圖新公安系統數據服務業務的先河。交警僅為公安系統 中眾多警種之一，武警、網警等其他警種各自職責範圍不同，業務需求也各不相同，目前公安系統警用平臺均 基於 MineData 平臺，公司根據不同警種自身業務需求進一步提供深度定製化服務。但各警種以自身業務需求獨 立建設系統，難免會出現功能重疊、數據互通難度大、管理混亂等問題，因此公安系統在逐步建立統一的大數 據平臺。統一大數據平臺面向公安系統內部不同需求領域，下設技偵、地圖、線索分析等大平臺，各個大平臺 內部相互關聯，由頂層平臺統一管理，將有能力滿足不同警種的業務需求。預計未來隨著公安大數據平臺大數 據建設規模增加，公司公安大數據服務將保持增長。
2018年 7 月，公司聯合公安一所、北京中盾等中標全國公安地圖服務管理系統項目(即公安雲圖)，為公 安部提供地圖服務管理系統的開發與集成服務。公司將在現有 PGIS1.6 版本平臺軟件基礎上，引入雲平臺化、 框架化、微服務化等新的技術理念和矢量地圖、移動地圖、時空大數據等關鍵技術，開展全國PGIS平臺軟件技 術體系架構完善、功能優化完善和軟件升級等工作;同時研發新版本的全國 PGIS 平臺軟件，免費提供給全國各 省市公安機關升級部署應用，並定製專網 PGIS 系統，支持網安、技偵、圖偵等專網PGIS地圖支撐。該系統於 2019 年在公安部正式上線，由於公安系統實行強制性管轄，省級以下單位系統必須與公安部配套，因此我們預 計 2020 年起，公安雲圖系統將從部級逐漸推廣至省市級公安單位，進而向縣級單位普及，實現系統三級全面 覆蓋。政企項目招標系統開發集成項目時，通常會同時採購至少三年的配套服務，因此公安雲圖項目在未來三 年將成為公司位置大數據持續性收入來源。
2019年 4 月，公司中標西安市公安局“平安地圖”項目，中標金額為 3684.28 萬元。項目內容為公共安全、 平安地圖建設，包含平安地圖公安版 1 套、PGIS 升級1項、新一代移動警務平臺(安全邊界)1 項。項目依託雲計算、物聯網、大數據、移動互聯應用等新技術，進一步優化升級PGIS平臺軟件技術架構，開發建設公安部 “雲圖”系統，為各省市公安機關及業務警種 PGIS 建設提供全國地理信息資源開放服務支持。此次中標將進一 步鞏固世紀高通產品在公安行業地圖應用領域的優勢，實現互聯網地圖服務於公安行業的深度融合，也有利於 促進公司盈利能力及經營業績的不斷提升。
2、交通系統:助力部省市交通出行項目，提供多方面數據服務
公司早在 2015 年就已中標交通部路網中心全國公路出行項目，依託 MineMap 為交通運輸部路網監測與應 急處置中心提供里程樁數據、融合道路數據、融合附屬設施數據，同時提供 GIS 平臺等多項產品及數據融合服 務，用以滿足全國公路出行信息服務系統建設的需求。在項目實施過程中，公司製作出公路管理行業首張覆蓋 全國範圍的專業地圖“全國公路行業一張圖”，具有里程碑意義，並將公路管理行業由各省分管的管理模式上升 到在部委級別，實現了數據統一標準管理，為公路管理行業的後續的數據挖掘、定製分析、應急指揮等業務提 供良好的數據支撐。同時公司與多省市運管局、交通廳保持深度合作，提供綜合交通運輸信息一張圖、出行監 控大數據平臺、出行營運分析及城市交通畫像等服務。
3、城市規劃:聯合中規院持續推進系統平臺建設
在城市規劃領域，公司與住建部下屬中規院合作，利用地理信息技術、大數據和雲計算等技術，建立權威 的城市路網數據庫，搭建城市路網密度監測平臺系統，實現對城市路網密度的實時監測和數據可視化。目前部 級平臺已具備應用能力，智慧城市規劃平臺已成功落地於福建莆田項目，但由於各地方對於城市規劃具有自主 權，住建部使用平臺僅能作為行業標準及官方推薦，因此地市級平臺系統的普及仍需在部級單位的幫助下持續 推進。
3.2車聯網:圖吧集團、中寰衛星引入戰投，利好長期發展
公司自 2009 年開始佈局車聯網業務，積累多年具備了從傳統地圖到動態交通信息、雲平臺、信息聚合、車 載操作系統、車載硬件、手機車機互聯、大數據賦能等在內的車聯網產品組件與一體化服務能力，在商用車車 聯網領域和動態交通信息領域持續佔據市場領先地位。
1)乘用車車聯網業務主體——四維智聯
乘用車車聯網的主要業務主體為“四維智聯”，業務主要包括 Welink 手機車機互聯方案、WeCloud 應用平 臺及解決方案，智能網聯操作系統、Call-Center 系統及雲服務、車載硬件、人工智能語音等，包容了海量 APP 信息聚合服務，涵蓋從後臺內容、動態信息、雲端到操作系統、終端硬件的全生態車聯網服務解決方案。
圖吧引入戰略投資者，提高戰略和經營決策方面的獨立性和靈活性。2018 年，圖吧 BVI 進行增資擴股，引 進投資者 Image Cyber(騰訊產業基金)、TopGrove、蔚來資本、Advantech(尚珹資本)，公司持股比例從 60%降 至 47%，圖吧 BVI 變成參股子公司。通過引入戰略投資者，將促使圖吧集團獲得充分的戰略資源和資金支持， 在戰略和經營決策方面獲得獨立性和靈活性，加大對圖吧集團核心員工的股權激勵，提高圖吧集團在車聯網的 競爭力。
圖吧虧損將轉為權益法核算，公司財務報表壓力有所減輕。2018 年圖吧 BVI 虧損為1.7億元，且虧損額逐 年增大，引入戰略投資者後，圖吧將從合併報表轉為權益法核算收益，公司財務報表壓力有所減輕(之前圖吧 所有利潤都計算到公司淨利潤中，未持股的 40%對應的淨利潤在少數股東損益中體現;不再合併報表後，則將 47%持股對應的淨利潤直接體現在投資收益中)。
2、商用車車聯網業務主體——中寰衛星引入戰略投資者
公司商用車車聯網業務載體主要是控股子公司中寰衛星，其於 2004 年由中國衛星通信集團、中國四維、北 京電信研究所共同投資組建。中寰衛星業務涵蓋重點營運車輛監控、工程機械位置服務、駕培管理、冷鏈物流 等多方面，為各級政府交通管理部門提供行業管理、交通管理和安全生產管理等服務，賦能主機廠、車主司機、 物流公司、後市場服務提供商、金融保險、無車承運人等物流產業鏈上下游企業。同時基於多源精準的車輛全 生命週期海量數據，為各企業單位提供降本增效、安全生產的解決方案。公司商用車前裝客戶包括一汽、上汽、 東風、中國重汽、江淮、大運、三一、徐工等，在重卡領域客戶覆蓋率較高。
2018年 8 月中寰衛星引入戰略投資者和股東，華泰新產業成長基金、好幫手公司及公司副董事長孫玉國擬分別入股 6000 萬元、5000 萬元及1500萬元，持股比例分別為 18.46%、15.38%和4.62%，中寰衛星投後估值為 3.25 億元。公司持股比例從 70.98%降至 43.68%，通過引入戰略投資者和股東，中寰獲得了強大的產業資源與資 金支撐，有助於加速推進商用車車聯網產品的研發和商業化落地。
四、佈局四大汽車芯片，MCU、Tpms 芯片有望迎來放量，整體解決方 案能力不斷提升
2017年 3 月，公司完成對傑發科技的收購，傑發科技主營產品為 IVI 芯片及解決方案，產品覆蓋前裝與後裝市場，其中後裝市場市佔率在 50%以上。傑發科技生產模式為 Fabless 模式，公司僅從事芯片的研發與設計， 後續晶圓生產、芯片封裝以及檢測全部外包，產品配套 GPS、藍牙、WIFI 適配件均從外部採購，搭配自有產品 組成 Turn-key級系統解決方案。傑發科技目前已在中國車載信息娛樂系統後裝市場處於領先地位，同時已被部 分自主品牌車廠前裝採用，並已成功進入部分合資品牌車廠。目前傑發科技的終端客戶覆蓋了華陽、飛歌、路 暢等後裝市場客戶以及長城等前裝市場客戶。
在成熟產品 IVI 芯片的基礎上，傑發科技在 AMP 車載功率電子芯片、MCU(BCM)車身控制芯片、TPMS 胎 壓監測芯片等領域全面發力。(1)2017 年第一代 AMP 量產出貨，AMP 芯片與 IVI 芯片在功能上有較強的協同效 應，有望藉助 IVI芯片的客戶資源快速打開市場;(2)我國出臺《乘用車輪胎氣壓監測系統的性能要求和試驗 方法》 ，要求自 2019年 1 月 1 日起將在 M1 類車上強制安裝胎壓監測系統，2020 年 1 月 1 日起在所有車輛上 強制安裝，公司已計劃在 2019 年實現量產 TPMS 芯片，TPMS 上市後可享受強制安裝產業紅利，並通過價格優 勢或配套銷售等模式搶佔市場份額;(3)2018 年底傑發 MCU芯片通過 AEC-Q100Grade1，工作溫度-40°C~125°C 的車規級驗證，成為國內首顆自主研發的可在客戶端量產的車規級車身控制芯片，打破了一直以來國際巨頭的技術壟斷。目前 MCU 已實現量產並獲得首批訂單，現有產品僅能從安全性較低的控制領域切入，未來隨著技 術不斷成熟，應會逐步過渡至安全、底盤控制等核心領域。
傑發商譽減值影響 2018 年業績，預計 2019 年減值可能性降低。2017 年四維完成收購傑發科技 100%的股權，形成商譽約 30.43 億元的商譽。傑發科技承諾 2017~2019 年分別實現淨利潤約 1.87 億元、2.28億元、3.03 億元，2018~2019 年分別同比增長22%和 33%。2018 年受國內乘用車銷量下滑及中美貿易戰的影響，傑發 IVI 芯片銷量未達到預期，且公司在產品迭代與新產品研發投入方面投入較高，導致當年收入及利潤未達成目標。 2018 年傑發實際錄得淨利潤 1.99 億元，低於承諾金額。2018 年公司計提商譽減值準備近 8.86 億元，收購傑發 形成的商譽餘額還有約 21.57 億元。展望 2019 年，伴隨AMP芯片、MCU 芯片的出貨放量，以及完成 TPMS 芯 片量產後，公司產品類型更加豐富，綜合 IVI 芯片一同銷售，提升單客戶價值。同時，傑發的芯片設計能力與四 維的算法能力有較強的互補性，將強化公司在智能駕駛領域提供整體解決方案的能力，有望成長為自動駕駛時 代的排頭兵。
五、自動駕駛時代“產品+數據+雲服務+自動駕駛方案”提供商
四維圖新經過多年發展，已經成為導航地圖、導航軟件、動態交通信息、位置大數據以及乘用車和商用車 定製化車聯網解決方案領域的領導者，是由國家測繪局創建的唯一專業從事測繪的國家級公司，也是國內首家 獲得導航電子地圖製作資質的企業。經過 10 餘年的發展，公司已成為國內第一、全球第三大數字地圖供應商。 2007 年起，公司開啟一系列外延整合，目前已形成了“導航地圖+車聯網+自動駕駛+位置大數據+汽車電子芯片” 五位一體的產業佈局，未來將致力成為高精度地圖、高精度定位數據服務及自動駕駛解決方案供應商。
中國四維(所屬航天科技集團)為公司第一大股東，持股比例為 9.95%;2014 年中國四維向騰訊產業基金 轉讓部分公司股權，騰訊成為公司第二大股東，持股比例為 9.74%;剩餘股東持股比例均未達到 5%，目前公司 尚無實際控制人。公司董事會由 9 名董事組成，除去獨立董事 3 名，其餘6個非獨立董事席位由中國四維、深 圳騰訊投資、公司經營管理層三方平均分配。
公司共有參控股子公司 19 家，合營/聯營企業合計9家。公司自設的子公司多圍繞公司傳統導航地圖開展 業務。公司通過併購形成 5 家子公司，其中世紀高通為位置大數據雲服務提供商，中寰衛星專注於商用車車聯 網，傑發科技則是國內頂尖的汽車芯片設計公司，中交宇科提供真三維虛擬現實數據平臺，海圖科技則專注於GIS行業軟件開發。公司合營/聯營企業合計 9 家，其中，圖吧是乘用車車聯網平臺，圖新瀚和則為公司與TOP1圖商 Here 的合作平臺，圖新數聚提供大數據商業化應用服務，安吉思維專注於導航電子地圖銷售及服務，四維 天和提供地理信息服務，蜂雲科創是車聯網大數據服務商，萬兔思睿則致力於兒童智能防丟領域。
2009~2018年，公司總營收從 4.3 億元增長至 21.3 億元，複合增速約20%。近年來公司營收與歸母淨利潤 整體保持上升趨勢。2018 年，公司全年實現營業收入 21.3 億元，同比下降 1.1%;實現歸母淨利潤 4.8 億元，同 比增長 80.7%。歸母淨利潤實現大幅增長主要源於 2018 年 Q4 原控股子公司圖吧BVI完成增資及交割手續，實 現一次性投資收益約 10.76 億元。同時，公司基於審慎原則對收購傑發科技形成的商譽進行減值測試並計提減 值準備 9.25 億元、傑發科技股權轉讓業績補償 6.16 億元，使得公司歸母淨利潤大幅增長。2019 年 Q1 公司實現 營業收入 5.22億元，同比增長 15.25%;歸母淨利潤為0.42億元，同比下降 42.68%，主要是其他收益減少 0.3 億元所致(主要是增值稅返還減少)。
從收入構成上看，導航地圖仍為公司主要收入支撐，2018 年營收佔比達 36.3%;芯片與車聯網業務收入規 模緊隨其後，佔比分別達到27.1%、25.4%;ADAS 及自動駕駛與位置大數據佔比分別為2.5%、8.2%。公司近兩 年毛利率有所下降，主要由於芯片設計公司傑發科技並表後，由於其毛利率相較導航業務較低，伴隨其收入佔 比提升拉低了整體毛利率水平。但公司各細分業務在技術、下游客戶、應用場景與銷售渠道等方面多有重合， 因此伴隨收入規模的提升，銷售費用率逐步下降，從 2014 年的9.36%下降至 2018 年的6.17%。
持續高研發投入前瞻佈局，儲備智能駕駛與車聯網商業化落地。公司歷年來的研發投入均保持較高水平， 研發投入佔營收比重始終保持在 40%以上。20143~2017 年，公司研發支出資本化率約在 20~30%的區間水平較 為穩定。2018 年，公司研發支出資本化率下降至 6.4%，主要由於2018年後續的持續投入費用化、尚未完成轉 入無形資產所致。
致力於打造“智能汽車大腦”，為行業提供整體解決方案。2017 年公司正式提出構建“智能汽車大腦”的 五年戰略願景，致力於發展成為中國領先的高品質端到端自動駕駛解決方案供應商。公司搭建了導航、車聯網、 車載智能芯片、ADAS與自動駕駛整體解決方案服務能力，同時基於多源積累的大數據提供位置大數據行業應用 及服務，打造“數字地圖+車聯網+自動駕駛+大數據+芯片”五位一體的技術領先優勢。標誌著公司逐步從導航 地圖產品提供商轉型成為高精度地圖產品+位置數據服務運營商+自動駕駛方案提供商，未來將圍繞自動駕駛產 品和數據衍生出新的商業模式與應用。
……
（報告來源：中信建設證券；分析師：石澤蕤）
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