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报告出品方：方正证券 以下为报告原文节选 ------ 1 城市导航辅助驾驶逐渐落地，高精度定位快速发展 1.1 城市 NOA 快速落地，高精度定位潜力逐步释放 自 2023 年起，以城市 NOA 为代表的 L3 级别功能正快速在市场上落地，华为、小鹏等品牌陆续发布高端智能驾驶车型，蔚来、智己和魏牌也计划在 2024 年将城市NOA拓展至百个以上城市的品牌。智能驾驶已越发成为各车企竞争的核心领域，我们认为 2024 年或成智能驾驶元年。 近年来，搭载城市 NOA 功能的车型数量及渗透率显著增长。根据盖世汽车研究院的数据显示，2022 年搭载 NOA 功能的车型为 26 万辆，2023 年达到 95 万辆，2024预计将达到 150 万辆。2022 年搭载城市 NOA 功能的车型为 5.6 万辆，2023 年达到 23.8 万辆，增长率为 323.7%。从 2022 年 Q1 到 2023 年 Q4，搭载城市 NOA 车型数量从 0.4 万辆增长到 8.5 万辆，渗透率从 0.1%增长到 1.4%。 伴随着自动驾驶从高速 NOA 向城市 NOA 快速推进，对高精度定位的技术要求也在不断提升，依靠单一定位技术无法满足自动驾驶汽车所需的高精度，技术变革不断涌现： 1）城区道路的复杂性使精度定位要求更高：城市车道多变，交通流复杂，尤其是要在城市十字路口等复杂地段实现城市 NOA，高精度定位精度需达到厘米级； 2）在算法上引入 PPP-RTK：从算法层面统一了 PPP 和 RTK 技术，可实现快速、实时的高精度定位。而且 PPP-RTK 可支持卫星播发和移动通信两种方式，其中卫星播发可以使用低轨卫星； 3）双频 RTK 成为城市 NOA 技术支撑的主流：双频 RTK 经过多年的迭代已在行业内达成共识，且双频 RTK 可以实现更高精度的定位，对城市 NOA 技术的发展十分重要； 4）深耦合算法在城市智驾中更具优势：相较于松耦合和紧耦合技术，深耦合可以有效提升组合导航的精度和可靠性，尤其是在城市高架环岛等恶劣的环境下，可有效缩小定位误差； 5）低轨卫星入局以解决卫星信号被遮蔽问题：在城市场景下，经常出现高楼、高架等信号遮挡场景，使用低轨卫星可以增强信号的覆盖，进一步提升卫星信号的可靠性。 技术的发展与政策的支持，高精度定位或将迎来发展新契机。在高精度定位 2.0阶段，即 2023 年高速 NOA 尝试进入城市过程中，伴随电动化和智能化的提升，以及北斗、5G 等技术发展，出现的从“重地图、轻感知”到“轻地图、重感知”的技术路线的变化，以解决高精地图进城遭遇的成本和鲜度难题，在这过程中高精度定位的作用发生变化，这也给产业链带来新的变动和机会。同时根据国务院办公厅发布的《关于印发国家卫星导航产业中长期发展规划的通知》，明确提出要进一步提升卫星导航芯片、各类卫星导航系统兼容应用等技术水平，推动核心基础产品升级，促进高性价比的导航、授时、精密测量、测姿定向等通用产品规模化生产。同时，国家发展改革委员会、科学技术部等政府部门也出台了许多相关领域的法律法规政策，推动高精度卫星导航定位产业上下游市场不断扩大和发展。 智能驾驶快速进步的大背景下，对高精度定位的技术要求随之提高。2022-2025年，自动驾驶等级将由 L2/L2+逐步向 L3/L3+演进，高等级自动驾驶对定位精度的要求更高，定位精度需达厘米级，推动高精度组合定位技术持续发展。 1.2 高精度定位——提供绝对位置信息，潜在的增量组件 高精度定位提供更高精度的坐标定位，缩小传统导航定位误差。高精定位一般意义上指的是，通过特定的定位技术获取在全球坐标系下的位置信息（含速度、方向、时间等全局信息），解算出来的位置坐标和真实位置坐标的精度更高。误差范围一般分为厘米级、分米级和亚米级。高精度定位基于实时动态差分技术，提供更高精度的GNSS定位，实现从传统的道路级识别到更精准的车道级识别的提升。 普通定位因为有卫星误差、大气误差、设备误差等原因，导致最后定位精度在 10-30 米。而高精度定位通过误差模型计算，使得定位能力提高，定位误差降低，可帮助地图应用识别到行驶中的具体车道，及时准确地进行语音播报。 此外，高精度定位相比与摄像头、激光雷达等传感器提供的是绝对位置信息。智能驾驶定位信息有相对与绝对之分，激光雷达和摄像头等传感器是通过对比其他物体，可实现厘米级的相对定位精度，而高精度定位是在现有地球坐标轴上进行绝对定位。高精度定位可以提供全天候的绝对位置信息，解决“我在哪”的问题，同时可以为相对定位传感器形成可靠性补充，为自动驾驶提供高性价比的定位方案。 目前，使用较为广泛的高精定位技术分别是 RTK（实时动态定位：Real-Time Kinematic），即载波相位差分技术，以及 PPP（精密单点定位：Precise Point Positioning）：RTK 技术基于两个 GNSS 接收器，其中一个充当基准站，另一个作为流动站。基准站精确定位并连续跟踪卫星信号，同时记录数据，而流动站接收卫星信号以定位自身，并从基准站获取包含校正数据的 RTCM 信息来通过差分运算校正误差。 主要特点是在实时中提供毫米级别的定位精度，可以解决卫星、传输轨迹以及接收机本身的误差问题，但覆盖区域小，并且精度随着两者之间的距离增加而降低。 PPP 技术则是通过 CPF 解算卫星误差并传输给接收机做校正，允许用户实现毫米级的三维位置精度，而无需依赖差分基站。与差分定位技术不同，PPP 技术不需要在接收器和差分基站之间建立通信链接。用户只需单独的 GNSS 接收器和访问PPP 校正数据的互联网连接，即可进行高精度定位，但需要更长收敛时间的卫星信号观测来实现高精度。 PPP-RTK 为二者的结合，主要原理为使用全球基站确定卫星钟差、卫星轨道误差；使用区域基准站对电离层误差、对流层误差等区域性误差进行分析，建立整网的电离层延迟、对流层延迟等误差模型；最终将全球和区域的误差产品发送给移动终端进行定位。 对于车载高精定位技术，卫惯组合（GNSS+IMU）使用最为广泛。高精定位主要有卫星定位、惯性定位、环境感知三种方式，目前卫惯组合导航（GNSS+IMU）是最广泛使用的定位方案，GNSS 模块和 IMU 模块耦合的深度决定了组合导航的性能：其中卫星信号定位主要基于全球卫星导航系统（GNSS），GNSS 定位的基本原理是利用卫星至地面接收站的距离。其优势在于能够为车辆提供绝对位置信息，且定位精度高，缺点在于部分遮挡场景下性能差且输出频率较低。 惯性导航（INS）是通过测量加速度来解算运载体位置信息的自主导航定位方法，包括惯性测量单元和计算单元两部分。惯性测量单元 IMU 是融合了陀螺仪、加速度计、磁力计和压力传感器的多轴组合。 环境特征匹配定位主要基于相机的平面影像（图片）和激光扫描雷达（LiDAR）的三维影像（点云），通过实时感知测量提取环境特征，并与预先采集制作的基准数据进行匹配，从而获取确定自动驾驶车辆的当前位置。其优点是在没有 GNSS 情況下也可以工作，缺点是需要预先制作地图基准数据，并且根据环境发生的变化需要定期更新地图数据。 高精度定位服务在汽车行业的应用前景广阔。首先，高精度定位硬件、软件、位置校正服务是自动驾驶汽车的核心要素。恶劣天气、重复场景、非视距场景和车载传感器不稳定情况下，高精度定位在自动驾驶中起决定性作用。伴随自动驾驶汽车的量产计划在未来几年的实现，高精度定位市场机遇随之浮现。第二，随着ADAS 功能逐步的进入传统汽车，使之成为传统汽车的标配，高精度定位也正助力汽车突破功能边界，为用户带来更智能的行车体验。第三，在 5G 及 C-V2X 迅速发展和快速普及的背景下，基于车联网的应用业务快速扩展，而高精度定位作为车联网整体系统中的关键部分，结合对车辆高精度定位的场景分析和性能需求，应用于终端层、网络层、平台层、应用层。 车载高精度定位市场进入高速发展，未来市场规模潜力巨大。国内高精度市场产值从 2010 年的 11 亿元增长到 2022 年的 208.7 亿元，受益北斗三号卫星导航系统的开通，国内高精度定位市场的发展进入高速增长期，2020-2022 年高精度市场规模增长率分别达 48.83%、33.25%、37.4%。根据《2022 年中国卫星导航与位置服务产业发展白皮书》披露的我国高精度定位行业市场规模历年增长情况分析，并进一步结合未来我国高精度定位行业发展趋势以及宏观发展环境状况等因素综合分析下，预计 2023-2028 年中国高精度定位行业市场规模有望以 35%的年复合增长率增长，至 2028 年底，中国高精度定位行业市场规模有望达到 1263.4 亿元。 1.3 作为战略新兴产业，时空服务市场广阔 高精定位的应用场景广泛：除了车辆导航、自动驾驶为例的智慧出行领域，高精定位还应用于以基础设施监测为例的公共服务领域，以及电网、港口智能监测等产业升级领域，并渗透至大众消费领域，广泛应用于智能手机及智能穿戴。 第一，从行业市场看，高精度定位应用于重点运输过程监控、公路基础设施安全监控、港口高精度实时定位调度监控等领域，使综合交通管理效率和运输安全水平有所提升。同时可应用于测绘仪器，在抗击新冠疫情的医疗基建施工以及地质灾害监测预警系统的建设中发挥着重要作用，既保证了精确度，又缩短了勘察测量时间。 第二，从大众市场看，高精度技术正全面走向大众应用，包括辅助定位服务、自动驾驶服务以及智能穿戴。目前智能穿戴多以智能手机的辅助设备出现，例如智能手环、智能手表和智能眼镜。5G 等新一代技术将推动国民生活智能化，进而助推高精定位技术应用往生活化场景逐步渗透。 第三，从特殊市场看，高精度技术涉及军用、警用、防灾减灾、应急救援、公共安全等领域，同时还在防灾减灾、公安巡逻、监狱指挥管理、疫情防控等细分市场得到相应的应用部署。近年来，我国多地都针对地质灾害多发区域，均部署了基于北斗系统的高精度地质灾害监测预警系统。 因此，在当前全球经济迈向高质量发展的新背景下，公共基础设施的运行、行业的解决方案或是大众生活出行领域的数智化，都离不开以数据决策为基础。而高精定位作为精准位置数据获取的基础技术，将延伸更多元化的符合市场发展的数据技术产品和服务，市场需求将持续提升。 国内的高精定位及延申的卫星导航领域，市场前景广阔。中国汽车工业协会发布的数据显示，2023 年，我国汽车产销分别完成 3016.1 万辆和 3009.4 万辆，同比分别增长 11.6%和 12%。同时，我国卫星导航与位置服务产业结构趋于成熟，疫情封闭使无人系统、医疗健康、防疫消杀、远程监控、线上服务等下游运营服务环节的应用场景非常活跃，市场规模快速扩大。根据中商情报网显示，2022 年我国卫星导航与位置服务产业总体产值已达到 5007 亿元，同比增长 6.76%。2024 年有望继续较快增长，预计整体产值可达 6355 亿元。我们认为汽车产量的快速增长，与卫星导航与位置服务产业链的日趋完善，有望带动中国·高精定位及更大领域的卫星导航市场快速发展。 全球范围内，高精度定位所属的卫星导航产业发展迅速。目前，全球卫星导航系统的应用领域在不断扩大，快速发展的物联网将带动更多新产品和新应用的出现，驱动全球卫星导航产业规模持续扩大，预计导航芯片、导航地图、定位导航、位置服务等多方面的需求将继续维持较快增长。根据欧洲全球导航卫星系统局的数据显示，自 2019 年起，GNSS 作为少数逆势上涨的产业之一，未来十年预计将保持稳定增长。从终端数量看，预计 2029 年亚太地区 GNSS 终端数量将达 64 亿台，约占全球终端数量的 67.4%，全球 GNSS 市场将以亚太地区为核心。 2 有图/无图路线之争，不可或缺的高精度定位 整体技术路径上，高精度定位为高阶智驾的刚需：在“重地图、轻感知”阶段，其结合高精地图发挥作用；在“轻地图、重感知”阶段，其匹配使用 ADAS 地图、提升 BEV 算法效果，从而具备车端 SLAM 建图能力、感知样本真值标注能力，并为智能驾驶各个运动场景提供底层数据支撑。 2.1 有图模式：“定位+地图”构成车载导航全景图 提供准确安全可靠的高精度定位信息，是智能网联汽车安全行驶的重要前提。精准的车辆定位信息能够帮助车辆更好的使用高精度地图，并为决策规划、运动控制模块提供有效的参数信息。高精度定位模块是智能网联汽车的核心模块，也是车辆自主导航、自动驾驶的重要支撑。其中，对于自动驾驶车辆，尤其是 L3 及以上级别的自动驾驶车辆，对高精度定位的需求是刚性的，不可或缺的。 高精度地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，并通过云端实时更新高精度动态地图数据。高精地图可提供两类信息，第一类是道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。第二类是车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。并且这些信息都有地理编码，导航系统可以准确定位地形、物体、路面的几何结构、道路标示线的位置等，从而引导车辆行驶。 高精度定位与高精度地图紧密联系，为自动驾驶汽车路线规划，道路感知，驾驶控制提供支持。首先，高精度地图数据的采集、处理、以及地图的建模都需要以高精度的位置坐标作为框架。高精度地图中道路和场景是自动驾驶汽车感知和决策的数据基础，若在制图过程中位置标定出现误差，就有可能造成自动驾驶系统的判断失误。其次，以高精度地图为基础，结合感知匹配实现高精度的自主导航定位，在定位信号中断或不稳定的情况下，保证自动驾驶汽车仍明确知晓车辆在当前环境中的准确位置。而高精度地图与高精度定位相结合，车辆能够提供了解当前位置可能的道路特征情况，调高传感器的识别精度，降低对于传感器的性能要求。 具体到自动驾驶控制，可将自动驾驶流程分为“感知层-决策层-执行层”。在感知层，车辆通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备获取周围场景信息，实现周围感知；将周围场景信息与高精度地图进行比对，确定车辆相对位置，并通过GNSS、RTK 定位、惯性导航系统确定自身姿态、速度和绝对位置，共同实现自我感知。在决策层，算法将依据高精地图、车联网技术提供的多维度信息对具体驾驶问题做出判断、输出车辆控制信号并交给执行层执行。 高精度定位和高精度地图作为感知层重要的信息获取手段，是实现智能驾驶的重要支撑，两者结合能够保证足够的安全冗余，强化系统感知层和决策层的能力： 1）辅助验证感知信息，并帮助系统实现超视距的感知； 2）精确确定车辆在地图中的位置； 3）帮助决策层完成车道级的路径规划； 4）提高决策层转向、加速和刹车指令的准确性。 2.2 无图模式：“定位+感知”高精度定位重要性 实现“定位+感知”，解决智能驾驶城区道路的复杂难题。该路线核心是通过大规模真实与仿真道路数据的学习和训练，不断迭代升级辅助驾驶算法能力，从而提升车辆自身感知能力。以数据为驱动的感知能力提升，推动车辆决策规划的智能性与稳定性提升，在不再依赖高精度地图的情况下，仍能实现智能驾驶，从而解决智能网联汽车在城市道路行驶的复杂难题。 高精度定位提供绝对定位信息，降低算法需求，助力城区导航辅助驾驶成功落地。 感知和定位是智能驾驶的基础能力，作为智能驾驶系统上游的输入信息，感知和定位对之后的决策规划十分重要。为了保证驾驶安全，定位要求可靠、可用、连续和完好，在卫星信号丢失时依然能实现车道级准确定位，即提供绝对定位数据，这就使得高精度定位方案成为智能汽车的必备零部件。当智能驾驶功能从高速扩展到城区道路时，高精度的定位系统发挥的作用已超过解决“我在哪儿”。它是BEV 算法中多传感器数据融合、时序融合的主力，有助于提升车辆的实时感知能力，降低轻地图对算法的需求，还能助力局部地图的构建，成为落地城区导航辅助驾驶的关键组成部分。 高精度定位助力车企“去”高精地图，实现“重感知、轻地图”。出于地图资质受限，加之高精地图本身成本高、覆盖率低等缺点，让车企不得不转向去高精地图的道路，转向“重感知、轻地图”的自动驾驶方案，即在原有高精地图的架构基础上，区分图层和要素，根据智驾系统下游的需求，通过减少图层和元素，降低地图的采集和更新成本，加快更新的周期。车辆遇到复杂场景时，需要通过多帧周视摄像头数据实现感知的多帧融合 BEV 算法，以减轻相机遮挡，得到更精确的3D 检测结果，同时对移动物体进行运动预测，为车辆规控提供依据。而实现多帧融合的 BEV 算法的关键则是基于高精度定位得到的精确位置信息。 高精度定位可满足复杂场景下更高车辆感知、定位能力要求。由于实际落地时，车辆面临更复杂的环境，行业开始探索更细分的场景，即聚焦用户行车的高频路段，通过多次行驶建立局部地图，更快实现城市导航辅助驾驶。这其中涉及了众多传感器，包括激光雷达、摄像头、高精度定位等，以实现相对较高精度的局部地图。而强调“重感知，轻地图”增加了传感器数量，无疑也增加了对算力的要求，高精度绝对定位技术在一定程度弥补了该不足，满足该方案下感知、定位要求。对前端而言，可以利用高精度定位使车辆获得自己的运动信息，基于这些信息赋予感知算法时间和空间的记忆能力，实现更优性能。对后端而言，当前感知算法十分依赖云端大量数据的运算及训练结果，基于高精度定位等关键零部件才能在后端完成场景重建，并实现自动标注，用于感知训练。 高精度定位提供更可靠、稳定的道路信息，提升城市智能驾驶的安全性。随着智能驾驶进入越来越多的场景，车辆面临的挑战也逐渐增加，对于技术的要求也更高。相较于高速场景，城区道路参与者除了车辆，还有行人、非机动车等，道路环境更加复杂和无序。而且城区道路还面临频繁修路改道的情况，某些路段可能每天都有一定变化。面对城市复杂的交通环境，其他传感器可能受到影响。而高精度定位能提供精准可靠的时空信息，助力车辆获得更连续稳定的实时感知结果，以提升算法整体性能。从而车辆即使在车道线模糊/消失、道路被遮挡、强光照射和暴雨等复杂情况下，都能对道路上的各种障碍物都做出准确识别，并且“定位+感知”可以更强大的感知能力构建准确、实时的局部地图，提高城市辅助智能驾驶的安全性，从而帮助智能驾驶系统快速落地。 当前业内性价比的方案——高精度组合定位盒子：高精度定位经过数年发展，呈现出多种形态，包括高精度组合定位盒子；有外壳封装的独立式惯性导航；没有外壳封装，并且和域控制器 PCB 版一起的贴片式惯性导航。硬件方面，IMU 对力、温度等的变化敏感，因此需要一个相对稳定的环境来保证工作，高精度组合定位盒子则刚好可以降低非预期的外力影响，整个盒子内的器件的功率也更低，整体环境更加稳定；软件方面，高精度组合定位盒子在处理时间同步时，可以实现的授时精度达到 μs 级，保证了更高的数据实时性和功能安全性。同时，高精度组合定位盒子在出厂前已经完成了标定，效率高、工艺成熟、成本低，产品本身的维护和管理成本也比较低，因此是一种非常具有性价比的方案。 3 格局初现，卫/惯厂商与定位服务商并立 以卫惯组合（GNSS+IMU）为代表的我国高精度导航系统的产业链可分为上游元器件供应商、中游系统方案集成商和下游应用层。其中，上游元器件供应商主要提供射频、基带芯片、板卡、天线以及激光/光纤陀螺仪。中游系统方案集成商主要包括两种：一是卫/惯厂商，结合本身优势终端产品，开发集成应用软件、算法软件等，向用户提供完整的解决方案；二是定位服务商，依托较为完备的地基网络增强系统，提供通用的卫星定位服务，通过年费等订阅制的形式进行收费。下游应用层主要涉及智能驾驶领域，将高精度导航系统和汽车工业深度融合，其成员包括各造车新势力和传统车企。 3.1 终端产品：卫星导航与惯性导航融合发展 惯性导航——测量感知的基础性元件。惯性导航系统是一种不依赖外部信息、也不向外部辐射能量的自助式导航系统，是利用惯性传感器（IMU）测量载体的比力及角速度信息，结合给定的初始条件，与 GNSS 等系统的信息融合，从而进行实时推算速度、位置、姿态等参数的自主式导航系统。惯性导航系统是车身感知定位系统的信息融合中心，具有不可替代的作用。其数据实时存在，永不消失，性能稳定，可以连续 100Hz 高频工作，是各种定位方法中最为可靠的，具有输出信息不间断、不受外界干扰等独特优势，可保证在任何时刻以高频次输出车辆运动参数。同时它也是将视觉传感器、雷达、激光雷达、车身系统信息进行更深层次的融合，为决策层提供精确可靠的连续的车辆位置、姿态信息的信息融合中心。 卫星导航——全天候精确信息提供者。全球导航卫星系统（GNSS）是以人造地球卫星为导航台，为全球海陆空的各类军民载体提供位置、速度和时间信息的空基无线电导航定位系统。卫星导航系统主要包括全球四大导航卫星系统，以及区域系统和增强系统。全球4 大卫星导航系统供应商，包括美国的全球定位系统GPS、俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统（GLONASS）、欧盟的伽利略卫星导航系统（GALILEO）和中国的北斗卫星导航系统（BDS）。此外，还有日本、印度等国家的区域卫星导航系统。 高精定位方案将卫星定位、惯性定位技术相互融合、优势互补。卫星、惯性导航方式有各自的不足。卫星信号在复杂地形环境中易受遮挡和多路径效应影响;对于高动态场景的载体,卫星信号的载波相位易出现短暂失锁。 惯性导航的积分推算方式使得其定位误差累积较快,其系统精度的长期稳定性较差,需要辅以其他传感器修正输出的载体位姿信息。随着自动驾驶等级不断提高，高精定位方案不断将卫星定位、惯性定位技术相互融合、优势互补，形成目前市场上最广泛应用的卫惯组合定位方案。如，定位定向系统（POS 系统），是指惯性导航+GNSS 卫星导航组合的高精度位置与姿态测量系统，利用装在载体上的卫星接收机精确测定空间位置，利用惯性测量装置测定瞬间传感器姿态，通过精确时钟将两者结合起来，最后经过运算，获取载体的速度和姿态、位置等信息。 卫惯组合导航系统的耦合深度影响性能表现。从车载组合导航系统的开发量产难度主要体现在将 GNSS 单元、IMU 单元、GNSS 天线等耦合的技术能力，耦合的深度影响组合导航的性能表现。通常按照耦合组织结构将卫惯组合导航系统分为松耦合、紧耦合和深耦合。技术角度来看，车辆从“ GNSS + RTK + IMU ”定位组合中获得车辆位置的预测值，从高精地图中获取该位置附近的环境特征，之后将扫描识别的环境特征与高精地图记述的环境特征匹配融合，获取车辆当前场景下精确的位置信息。该过程中，各工作单元之间信息相互耦合，结果相互冗余，从而保障了定位的精度和可靠性。 高精度定位终端设备市场集中度较高，卫星导航领域国产占有率不断提升。高精定位市场进入壁垒较高，参与者相对不多。在惯性导航领域，Bosch、ST 等头部企业合计占据中国加速度计市场 70%以上份额，占据陀螺仪 80%以上份额，占据IMU 85%以上份额，国产市占较低、业务规模小，亟需国产替代；在卫星导航领域，国产凭借价格优势，市占较高，竞争格局呈现为以军工科研院所为主，民营军工企业技术不断提升、配套层级不断提升的态势。 --- 报告摘录结束 更多内容请阅读报告原文 --- 报告合集专题一览 X 由【报告派】定期整理更新 （特别说明：本文来源于公开资料，摘录内容仅供参考，不构成任何投资建议，如需使用请参阅报告原文。） 精选报告来源：报告派 新能源 / 汽车 / 储能 新能源汽车 | 储能 | 锂电池 | 燃料电池 | 动力电池 | 动力电池回收 | 氢能源 | 充电桩 | 互联网汽车 | 智能驾驶 | 自动驾驶 | 汽车后市场 | 石油石化 | 煤化工 | 化工产业 | 磷化工 | 基础化工 | 加油站 | 新材料 | 石墨烯 | 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