鑽石舞台

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在經濟下行的環境裡，大家對用車成本的追求更加極致。電動車在這點上確實更有優勢，但是純電動車對於很多用戶而言確實還無法成為家裡的唯一用車。而相比純電，混動方案能夠保證接近電驅的靜謐行駛質感的同時，沒有里程焦慮。

站在新能源快速發展的「第二春」，領克開始了新的探索和混動技術的全面革新。在 6 月 6 日的春夏發布會上，領克發布智能電混 Lynk E-Motive 技術，並宣布開啟全面電氣化的進程。

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今年年初，我為北京大學馬丁老師課題組設計了一幅圖，被選作Nature Catalysis期刊6月份的封面（詳情點這裡）。沒想到10月份，另外一幅圖又被編輯選中了~

本次獲選封面的文章是由武漢大學化學與分子科學學院的陳勝利教授團隊發表的題為「Hydrogen bond network connectivity in the electric double layer dominates the kinetic pH effect in hydrogen electrocatalysis on Pt」的研究論文，再次表示祝賀！該研究結合分子動力學模擬（AIMD）和原位表面增強紅外吸收光譜技術，證明了界面雙電層中氫鍵網絡連通性的顯著差異是導致氫電催化巨大動力學pH效應的根源，為理解電催化反應機制提供了一種新的觀點。（詳細內容介紹請點擊https://mp.weixin.qq.com/s/pLw_gDlvNKwmhX_Ly4LZcw）

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頭圖來源 | 視覺中國

單車智能和車路協同是自動駕駛發展的兩大方向。單車智能的感知和算力均在車端，車輛通過硬件設備獲取周邊環境信息，並交由強大的車載芯片和軟件系統分析決策；車路協同的感知與算力主要分配在路端，並通過無線通訊設備鏈接車端和路面，實現信息的交互共享。車路協同（C-V2X）是基於3GPP的全球統一標準的車聯網無線通信技術，其中C指蜂窩，V2X指車對外界的信息交互技術，一般包括車與車之間（V2V）、車與路之間（V2I）、車與人之間（V2P）、車與網絡之間（V2N）四類。與單車智能相比，車路協同的成本更低、實用性更強，能夠有效保證交通安全、提高通行效率，是自動駕駛技術未來的發展方向之一。

發展背景

政策支持：支持政策持續出台，為行業發展保駕護航

2016年，發改委與交通運輸部聯合出台《推進「互聯網+」便捷交通促進智能交通發展的實施方案》，明確提出要推進車路協同標準規範制定，促進車路協同技術應用推廣。之後，國務院、國家發改委、工信部、交通部等多個部委密集出台了系列政策，要求促進智慧道路基礎設施建設，推動車聯網部署，促進車路協同行業發展。2020年2月，發改委、網信辦、科技部、工信部等11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，將智能汽車發展提升到了國家戰略層面，並從技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監督、網絡安全等多個維度提出了車聯網行業未來發展的戰略任務。各項政策的出台和落地為我國車路協同行業制定了清晰的戰略定位與完善的成長體系，為行業發展保駕護航。

技術驅動：AI與5G技術賦能行業發展，新標準落地奠定建設基礎

車路協同系統需要多個領域的尖端技術深度融合，如AI與5G技術。一方面，車路協同系統的信息主要來源於雷達、攝像機、北斗系統、車載終端等感知層設備，視覺AI技術的廣泛應用有助於高效完成身份認證、目標分類、事件預警、追蹤識別，大大提高車路協同系統的信息採集與處理效率，實現更高維度的宏觀實時調控。另一方面，車路協同系統藉助5G技術的超低延時、超高可靠與超高速率實現一定區域、一定條件下車與數字化萬物的互聯互通，行業發展與5G技術的成熟普及高度協同。根據《數字中國發展報告（2021年）》，截至2021年底，我國已建成142.5萬個5G基站，總量占全球60%以上。2022年3月，全球5G標準的第三個版本——3GPP Release 17完成系統設計，為5G技術帶來容量、覆蓋、時延、能效和移動性等多項基礎特性的優化，顯著推動5G技術發展，為車路協同行業有效賦能。

市場需求：新基建帶來新機遇，示範區建設如火如荼

近年來，我國大力推行智能交通基礎設施等新基建建設，車路協同是自動駕駛與新基建的交匯點，也是新基建在自動駕駛行業的重要投資。自2016年上海市國家智能網聯汽車示範區建設以來，上海、杭州、重慶、無錫、北京、武漢等多個地區大力開展示範區建設，上汽集團、中國一汽、長安汽車、百度、美團、京東等具有C-V2X應用場景主營業務的企業也積極參與。未來，在車路協同從封閉區域推廣至半封閉區域、開放區域、區、市、省、全國的建設過程中，行業將面臨蓬勃爆發的市場需求。

發展現狀

產業鏈結構：產業化進程逐步加快，產業鏈生態逐漸形成

當前，我國已經形成了包括電子元器件、芯片、通信模組、終端與設備、整車製造、智能道路、測試驗證及運營服務在內的完整車路協同產業鏈，參與者不僅包括芯片與元器件廠商、整車廠商、內容服務商、方案提供商等主體，還包括科研院所、投資機構等中介機構與研發組織。產業鏈上游包括電子元器件、芯片與通信模組製造企業。其中，華為、高通、中興等企業為車路協同提供了無線解決方案，極大推進了行業基礎技術發展。產業鏈中游指車載終端、整車與智能道路企業，大唐、東軟、千方科技、高鴻股份、蘑菇車聯等應用構建了車側與路側協同控制、統一管理的服務平台。產業鏈下游包含測試驗證與運營服務企業，中國信通院、中國汽車工程研究院與汽車技術研究中心等機構積極開展測試驗證工作，高德地圖、百度地圖、華測導航等內容信息服務商則着力完善運營服務。

市場規模：我國車路協同市場規模不斷擴大，行業前景廣闊

隨着物聯網與智能駕駛成為新熱點，車聯網行業發展迅速，行業規模不斷擴大。根據ICVTank公布的數據，2019年全球V2X行業市場規模為900億美元，中國V2X行業市場規模為200億美元，占全球市場約22.2%。預計到2022年，全球市場規模為1650億美元，中國市場規模為500億美元，占全球市場約30.3%。

根據前瞻產業研究院數據，到2030年，預計中國公路里程將達到615萬公里，汽車保有量達到3.8億輛，中國路側單元RSU應用滲透率約30%，汽車搭載高清地圖滲透率約5%。預計RSU、OBU、高精地圖、邊緣計算單元等車路協同主要IT設備累計投資規模將在2026年超過千億，在2030年達到2,834億元。

從地域分布來看，我國車路協同市場主要集中在華東、華南、華北以及華中四個區域。華東地區主要集中在上海、蘇州、南京、無錫等長江三角洲地區，市場份額占比25％，華北地區主要集中在帝都北京，市場份額占比15％，華南地區主要集中在深圳和廣州等珠三角地區，市場份額占比24％，華中地區市場份額為16%。

商業模式：產業架構逐漸成熟，商業模式仍在探索階段

當前，我國車路協同行業的產業架構已逐漸成熟，但商業模式仍在探索階段。行業內已經形成的商業模式主要有以下四種：

汽車廠商主導模式：汽車廠商在銷售整車的同時向客戶提供車聯網服務，廠商可以選擇自己提供或與第三方運營商合作。該模式的優勢在於廠商自行建設或定製的車聯網與整車更加適配，能夠發掘出更多個性化功能與服務。

運營商主導模式：由通信運營商依靠網絡平台優勢組建車聯網系統，提供車聯網服務。該模式的優勢在於車聯網對各類終端普遍兼容，終端間的交互性更優，具備更大交叉網絡外部性。

廠商與運營商合作模式：汽車廠商與運營商合作建設車聯網，廠商提供車輛載體及個性化需求，運營商負責網絡搭建與後期維護。該模式的優勢在於兼顧汽車廠商掌握的用戶需求的同時發揮運營商成本優勢，但雙方在利益分配方面需要協調。

獨立第三方服務商主導模式：獨立第三方搭建車聯網服務平台，並承擔後續的運營維穩工作，汽車廠商可以定製或採購第三方服務商的網絡服務。該模式的優勢在於服務提供商有更大自主權，但也對服務商的成本投入和運營能力提出要求，行業壁壘較高。

發展趨勢與展望

從初步探索期向快速發展期過度，有望於2030年實現全覆蓋

C-V2X行業的發展可以分為初步探索期、快速發展期與成熟覆蓋期。2016年到2021年是行業的初步探索階段，在政策支持下，行業主體積極布局，產業園與示範區建設籌備，產業鏈逐步完善；2022年到2025年是行業的高速發展階段，隨着技術升級與商業模式打磨，車路協同系統將逐漸落地，具備推廣應用條件。2025年後，C-V2X行業進入成熟覆蓋階段，根據我國在2020年發布的《智能網聯汽車技術線路圖2.0》，預期2025年C-V2X終端覆蓋率達到50%，2030年實現100%全覆蓋。

各平台間數據有望實現互通互聯，形成標準化生態體系

當前，車路協同系統的功能較為單一，主要裝載定位、導航、ETC等基礎功能。隨着5G與AI技術的不斷升級，車路協同系統集成高精地圖、輔助駕駛、無人駕駛、互聯網通信、娛樂等更多輔助功能，未來各個平台之間的數據有望實現互聯互通，形成車路協同的標準化生態體系。

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頭圖來源 | 視覺中國

面對瞬息多變的市場環境和日益激烈的行業競爭，企業愈發注重提人效、降成本、搭建敏捷組織，以打造核心競爭力、更好地應對外部挑戰，人力資源數智化轉型勢在必行。

內外部環境新動態，驅動企業探索人力資源數智化轉型

一方面，在我國經濟增長放緩、疫情常態化的時代背景下，招聘難、用工及辦公模式的變化驅動企業探索更為有效且高效的招聘、人事管理及組織人才建設路徑；另一方面，隨着Z世代進入職場及ESG治理架構滲透率提升，企業人才管理訴求也呈現出不同於以往的特徵，多元、平等、綠色的工作環境有待建立。數智化工具的應用無疑為企業破解上述管理難題帶來新思路：通過數字化、智能化人力資源管理工具，打造高效協作、綠色環保、多元包容的工作環境，為企業打造強有力、穩定且可持續的人才中堅力量。

我國人力資源數智化轉型仍處於早期階段

人力資源的數智化轉型包括數字化工具和智能化手段的應用，通過數字化工具串聯企業內部各信息與數據、並利用智能化手段進行可視化分析最終賦能企業整體戰略。數智化是企業數字化轉型的高級階段和最終目標。

目前，我國企業人力資源數智化轉型仍處於較為初級且早期的階段，不同行業、不同企業、企業內部不同管理環節間，數智化滲透率也呈現出一定差異化特徵。

2021年，近半企業尚未開啟HR數智化轉型嘗試，人事管理依賴傳統模式；剩餘企業中，儘管48%已實現數字化管理工具的應用，但管理決策仍舊以既往經驗為主，缺乏智能化布局，僅有7%企業將數字化工具和智能化決策結合，並由此賦能員工體驗、數字思維及業務價值。

企業與服務商共同發力，破局人力資源數智化轉型難題

在我國人力資源數智化轉型過程中，數字化工具及平台布局有限、系統與系統間數據孤島問題亟待解決，構成我國企業數智化轉型的桎梏。越來越多的企業及第三方服務商也意識到這一點，試圖從多維度破局數智化轉型難題。就企業自身而言，數智化意識的持續覺醒推動企業自上而下樹立數智化思維，從雇員個人成長、員工關懷、舒適化辦公體驗、平等薪酬福利機制等層面引導企業數智化管理及辦公環境的打造，實現數智化工具「物盡其用」。從第三方服務商角度而言，打通數據煙囪、以數據安全為核心打造一體化、全鏈路的數智化解決方案已成為其搶占競爭高地的必要條件，也是其打磨技術能力的重點方向。企業內部數智化意識強化與第三方服務商的技術賦能，有望帶來人力資源數智化轉型的持續深入，從數字化走向智能化，釋放更大的應用價值。

本報告重點研究問題如下：

我國人力資源管理面臨哪些新形勢和新挑戰？

數字化轉型如何助力企業應對人力資源管理新挑戰？

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