1、特斯拉汽車產業生態研究報告技術創新，變革未來69特斯拉生態研究3.1 特斯拉智能駕駛配置資料來源：Oktesla，華西證券研究所圖107：特斯拉智能駕駛模塊配置示意圖（以配置HW3.0的Tesla Model 3為例）703.2 特斯拉：硬件配置進化之路資料來源：oktesla，佐思汽研，華西證券研究所713.2.1 特斯拉 VS 同業：感知層棄用激光雷達特斯拉感知層解決方案棄用高昂的激光雷達，采用低成本計算機視覺硬件+神經網絡方案；縱向來看，感知層面的硬件中，伴隨智能駕駛等級需求提升，特斯拉主要增加攝像頭數量；橫向來看，在L2.5-3級別中，特斯拉傳感器數量顯著小于小鵬和蔚來，間接反映出特斯

2、拉在計算平臺和算法方面實力突出（比如不 需要激光雷達采集的數據）。資料來源：特斯拉官網，oktesla，佐思汽研，蓋世汽車，高工汽車，華西證券研究所圖108：特斯拉智能駕駛硬件配置與目前部分車型配置方案比較72對比維度Tesla HW1.0Tesla HW2.0Tesla HW3.0蔚來ES6小鵬P7AUDI A8Waymo自動駕駛等級L1L2L2.5L2.5L3L3L4-5超聲波雷達12121212121212毫米波雷達1115556激光雷達0000015攝像頭288713529傳感器總數152121243023523.2.2 特斯拉 VS 同業：決策層采用自研FSD特斯拉芯片演變從外購轉向

3、自研：HW1.0-Mobileye EyeQ3，依靠Mobileye圖像識別功能 進行信息搜集，適用的智能駕駛能力較低，FPS為36幀/ 秒；HW2.0-Nvidia Drive PX2，智能駕駛能力有一定提升， 但整體集成度不高，攝像頭由單目增加至三目， FPS為 110幀/秒；HW2.5-Nvidia Drive PX2，整體集成度顯著提高，增加了4塊CPU， FPS仍為110幀/秒；HW3.0-自研FSD，雙芯片設計，大幅提高整體算力和安 全冗余，FPS高達2300幀/秒，是HW2.5的21倍，計算能力提升了大約7倍，能耗僅同比增加25%。資料來源：特斯拉官網，oktesla，知乎，華西

4、證券研究所圖110：Tesla HW3.0芯片性能對比圖111：HW3.0搭載雙芯片，算力需求最高達144TOPS特斯拉英偉達Mobileye華為地平線型號FSDPX XavieEyeQ4MDC600征程二代制造工藝14nm12nm28nm/28nmGPU算力（GFLOPS）144302.53524GPU功耗（W）250303/2代表車企特斯拉小鵬蔚來/長安圖109：Tesla AI技術棧需要執行50個任務，對算力要求極高資料來源：特斯拉官網，oktesla，佐思汽研，蓋世汽車，華西證券研究所733.2.2 特斯拉 VS 同業：決策層采用自研FSD目前車載智能計算平臺成為行業競爭熱點，整車企業

5、、零部件企業及科技公司均紛紛發力布局：步入2020年，大眾、英特爾（收購 Mobileye）、地平線也紛紛推出相應的智能計算平臺；特斯拉為目前智能駕駛計算平臺領域領導者，基于自研的FSD芯片開發的HW3.0已于2019年率先落地并量產，采用中央集中+區控制 器的硬件建構。資料來源：特斯拉官網，oktesla，佐思汽研，蓋世汽車，華西證券研究所英偉達Mobileye華為地平線DRIVE PXPegasusIntel GoMDCMATRIX中央集中控制計算+通信架構域控制器2*Tegre XavierAscend 芯片征程2.0芯片圖112：目前智能駕駛主要計算平臺梳理規格特斯拉計算平臺HW3.0

6、硬件架構中央集中+區控制器 軟件架構芯片組合FSD量產時間2019大眾寶馬安波福ICASUltra-PADSVA跨域融合 中央集中+區控制器 半中央集中/中央集中 AdaptiveClassic AutoSARAUTOSAR &Adaptive AutoSARNAXeon+Eye Q5*3Intel202020212022/2025Mobileye EyeQ5*220202020特點智能化技術領導者SOA架構自有 操作系統L4級別高可靠性冗余設計； 可適配多個整車平臺L5量產L2ASIL-D級安全面向L3及以 上自動駕駛743.2.3 特斯拉 VS 同業：智能駕艙風格突出75資料來源：佐思汽研

7、，數據邦，華西證券研究所智能駕駛艙特點極簡設計：在內飾設計上，特斯拉采用極簡風格，盡可能減少按鍵、儀表等元素，尤其是Model 3和Model Y，去掉儀表屏，僅依靠一塊15英寸中 控屏，集成所有車輛功能控制選項。圖113：特斯拉智能駕駛艙演進3.2.3 特斯拉 VS 同業：智能駕艙風格突出與目前量產的主流智能駕駛艙進行比較，特斯拉將中控屏與儀表盤集成在同一個15寸液晶屏，較一般車企風格更加突出；在功能上，特斯拉通過高頻次的OTA升級，不斷豐富車機功能。尤其是V10.0和V10.2，在國產車型上增加喜馬拉雅、斗地主等本地化服 務和游戲，更加符合中國用戶習慣。此外，Model 3國產版還將四維圖

8、新和百度作為地圖服務商。資料來源：佐思汽研，高工汽車，華西證券研究所圖114：主流智能駕駛艙對比76分類車企品牌車機系統座艙芯片中控屏儀表盤HUD外資企業奔馳S級MBUX英偉達12.8寸OLED屏12.3寸裸眼3DAR-HUD寶馬X7iDrive7.0英偉達雙12.3寸液晶W-HUD奧迪A8MMI英偉達上10.1+下8.6寸12.3寸W-HUD大眾帕薩特均勝CNS3.0高通8寸/9.2寸部分10.2寸/豐田RAV4Entune3.0/10.1寸7寸/造車新勢力特斯拉MODEL3Version英特爾整合至15寸液晶屏/蔚來ES8NOMI英偉達11.3寸9.8寸W-HUD自主企業榮威MARVEL

9、XAliOS高通14寸12.3寸/比亞迪唐DiLink高通12.8寸12.3寸/吉利博越GKUI億咖通12.3寸7寸/12.3寸高配W-HUD3.2.4 特斯拉 VS 同業：智能駕駛表現受益于高算力芯片和高性能算法，特斯拉在同類智能駕駛車輛中表現突出；從用戶視角建立自動輔助駕駛實測評價體系角度出發，根據42號車庫披露數據，基于對特斯拉 Model 3 HW3.0/寶馬 X5/蔚來 ES6/理想 ONE四款車型的實際運行效果來看，特斯拉 Model 3 HW3.0智能駕駛綜合評分達到37.6分（滿分40分），略高于理想 ONE，顯著高于寶 馬 X5和蔚來 ES6兩款車型。資料來源：42號車庫，華

10、西證券研究所備注：1）測試時間：2020年4月；2）測試版本：Model 3-V10.2， 理想 ONE-V1.1.9， 蔚來ES6-V2.5.0，寶馬X5-未知；3）通過 OTA進行軟件更新，上述車型都可在 將來達到更好的水平。圖115：特斯拉 VS 同業：智能駕駛表現車型自動泊車AEB（主動剎車）過彎能力擁堵性能自動輔助變道場景穩定性ADAS綜合評估特斯拉 Model 36.85108.39.59.837.6理想 ONE78.588.17.98.532.5蔚來 ES667.657.68.36.927.8寶馬 X510067.808.422.2773.3 特斯拉 VS 傳統汽車：電子電氣架構

11、78汽車電子電氣架構，是指集合汽車的電子電氣系統原理設計、中央電器盒的設計、連接器的設計、電子電氣分配系統等設計為一體的整車 電子電氣解決方案的概念，基本設計流程如下圖所示；通過EEA的設計，可將動力總成、驅動信息、娛樂信息等車身信息轉化為實際的電源分配的物理布局、信號網絡、數據網絡、診斷、容 錯、能量管理等的電子電氣解決方案。資料來源：汽車ECU設計，知乎-吃完飯后不刷牙專欄，華西證券研究所3.3 特斯拉 VS 傳統汽車：電子電氣架構汽車EE架構經過三個階段：過去：多采用點對點的單一通信方式，特定的ECU通過數據線實現特定功能；當下：分布域架構成為主流，ECU和ECU之間開始整合，出現域管理

12、；未來：隨著高級自動駕駛的實現，對電子架構算力、帶寬均提出了更高要求，也就意味著只有整合域的中央計算平臺架構能夠滿足未來智能化汽車的要求，以此帶來芯片性能需求的進一步提升（智能座艙一芯多屏為當前趨勢），且更加依賴云端的存儲分析能力。資料來源：車百智庫，羅蘭貝格，華西證券研究所793.3 特斯拉 VS 傳統汽車：電子電氣架構特斯拉Model S有較明顯的域劃分，總體中規中矩：主要包括動力域 PowerTrain、底盤域 Chassis、車身 域 Body等；Center Display橫跨多個網段，充分接入更多節點，集成了GW、HU、T-BOX等諸多功能，類似汽車大 腦；Model X與Mode

13、l S拓撲結構類似，主要通信類型和節 點都沒變化；Model 3則從域控制器階段邁向多域控制器階段：自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module（管理所有輔助駕駛傳感器及娛樂信 息系統）；右車身控制器BCM RH（管理自動駛入駛出、熱管 理、扭矩控制等系統）左車身控制器BCM LH（管理內部燈光、進入部 分）；低壓電源分配模塊（實施供電管理）。資料來源：特斯拉中文網（冷酷的冬瓜），華西證券研究所圖116：Model 3網絡拓撲結構803.4 特斯拉 VS 傳統汽車：OTA81相對于傳統汽車，智能汽車軟件重要性大大增強，汽車 軟件代碼行數也

14、在滾雪球增長，基于OTA（空中下載技 術），具備減少召回成本、快速響應安全需求、提升用 戶體驗。汽車內的OTA主要分為FOTA和SOTA兩類，前者是一個 完整的系統性更新，后者是迭代更新的升級。圖118：OTA升級架構圖圖117：Tesla OTA升級流程資料來源：汽車電子設計，知乎專欄，華西證券研究所3.4.1 特斯拉：OTA驅動軟件增值業務盈利結構對比：傳統汽車主要依靠車輛及零部件等硬件銷售獲得收益，特斯拉則是由硬件銷售+軟件服務兩部分構成，相 對于傳統硬件收入的一次性確認&低毛利率特定，軟件收入具有高持續性&高毛利率的“雙高特征”（毛利率預計在70%-80% 以上，甚至更高），同時OTA

15、技術變革帶來的軟件更新屬性，可以顯著改善駕駛體驗，提高客戶粘性。目前特斯拉軟件服務內容基本成型：主要包括基本輔助駕駛Autopilot、完全自動駕駛FSD、軟件應用升級、高級連接服 務、商業保險等。軟件服務類型服務內容付費模式基本輔助駕駛 Autopilot自動直線行駛和自動跟車兩項功能以2000-3000美元的價格包含在售價里完全自動駕駛 FSD自動進出停車位、自動換線、識別并執行紅綠燈、智能召喚，以 及可以執行點到點的自動駕駛能持續上調價格，最新售價8000美元軟件應用升級在特斯拉 App 中購買輔助駕駛功能、完全自動駕駛功能、加速性 能提升以及其他高端功能根據產品類型收費高級連接服務使用

16、實時路況、卡拉 OK、流媒體 等功能按月付費， 9.99美元/月保險2019年推出旗下車型的保險業務保費將低于行業市場價20%-30%，并且提供全面的保險和理賠服務，費用透 明無額外收費，支持月供并且可以隨 時取消資料來源：公司官網，第一電動，華西證券研究所資料來源：公司官網，特斯拉公告，華西證券研究所圖119：特斯拉軟件服務內容圖120：特斯拉 FSD軟件升級單價持續攀升（美元）8290008000700060005000400030002000100003M195M1911M197M203.4.2 特斯拉：盈利模式外延資料來源：羅蘭貝格，BCG，華西證券研究所未來特斯拉有望從多個維度持續完

17、善盈利模式：1）車載管理與駕駛服務；2）出行服務；3）車外服務；4）互聯服務；5）數據洞察服務；6）車輛功能。圖121：智能駕駛產業盈利模式的外延拓展833.4.3 特斯拉：盈利模式外延未來特斯拉有望從多個維度衍生出新的盈利增長點：基于出行服務，衍生出無人出租車模式；基于天量數據，可以衍生出具有差異化競爭力的車險，2019年在美國加州推出相關業務，保費低于行業市場價20%-30% ；基于車輛完全自動駕駛功能的進一步發掘和完善，進一步提高OTA軟件服務價值。資料來源：Lexfridman，特斯拉中文網，華西證券研究所資料來源：特斯拉官網，華西證券研究所圖122：Autopilot駕駛里程天量數據

18、鑄就巨大價值潛力圖123：特斯拉計劃2020年將推100萬輛Robotaxi8485投資分析4.1 中科創達：OS龍頭，產品邊界持續擴張智能操作系統龍頭：公司始終專注在移動智能終端操作系統領域，形成了覆蓋包括應用程序框架、底層架構技術、中間件技術、軟硬件結 合技術等操作系統各個層級的綜合技術優勢；公司主營業務具有較高的可擴展性，產品邊界持續擴張：在技術方面，在強化Android業務的基礎上，核心技術已延伸到Windows Phone 和以HTML5為基礎的其他移動智能OS系統及移動應用領域；在產品方面，公司面向智能手機、智能網聯汽車、智能物聯網、企業市場推出了一系列完整的解決方案及產品。資料來

19、源：公司官網，華西證券研究所資料來源：公司官網，華西證券研究所圖124：公司智能駕駛艙4.0主要功能圖125：公司持續拓寬下游應用領域，泛智能化趨勢明確864.1 中科創達：OS龍頭，產品邊界持續擴張2020年資本市場運作積極，強化公司發展動力：2020年公司相繼發布定增計劃和股權激勵方案，其中股權激勵行權方案要求2020、2021、 2022、2023年扣非歸母凈利潤增速比2019年分別增長不低于70%、80%、90%、100%，充分彰顯公司發展信心；維持盈利預測，給予買入評級：前三季度公司業績超預期，歸母凈利約2.8-3.1億，我們預計2020-2022 年全年歸母凈利潤為3.7/5.2/

20、6.9億， 對應PE分別為109倍、78倍和58倍，考慮到智能駕駛產業持續落地，公司有望優先受益，維持“買入”評級。資料來源：公司公告，華西證券研究所資料來源：公司公告，華西證券研究所圖126：2020年公司定增項目詳情圖127：2020年公司股權激勵行權條件87歸屬期業績考核目標第一個歸屬期以2019年凈利潤為基數，2020年凈利潤增長率不低于70%第二個歸屬期以2019年凈利潤為基數，2021年凈利潤增長率不低于80%第三個歸屬期以2019年凈利潤為基數，2022年凈利潤增長率不低于90%第四個歸屬期以2019年凈利潤為基數，2023年凈利潤增長率不低于100%項目名稱總投資額（萬元）擬使

21、用額（萬元）智能網聯汽車操作系統研發92,13165,909智能駕駛輔助系統研發55,71636,8255G智能終端認證平臺研發41,64921,868多模態融合技術研發12,6608,228中科創達南京雨花研究院建設51,36337,2614.2 四維圖新：高精度地圖+汽車芯片稀缺標的業務布局全面，中國四維/騰訊產業基金為公司前兩大股東。四維圖新是我國領先的導航地圖和動態交通信息服務提供商，為國家測繪局創 建的唯一專業從事測繪的國家級公司。目前國資委實際控制的中國四維測繪和騰訊產業基金為公司前兩大股東。公司是中國第一、全球第五大導航電子地圖廠商，2017年公司收購聯發科旗下汽車芯片設計公司杰

22、發科技，實現了在汽車芯片的精準布 局，目前公司已成為國內首家面向自動駕駛在高精度地圖、算法、芯片等智能駕駛產業鏈關鍵節點布局的企業，稀缺性突出。資料來源：公司公告，華西證券研究所資料來源：公司公告，華西證券研究所圖128：四維圖新業務布局圖129：四維圖新營收結構拆分（百萬元）傳統導航板塊傳統地圖業務導航引擎業務地圖編譯業務車聯網板塊TSP：Welink等大眾/豐田車聯網LBS&大數據等自動駕駛板塊高精度題圖自動駕駛汽車芯片板塊IVI芯片MCU芯片TPMS芯片其他板塊中交宇科長沙海圖圖新數據05001,0001,5002,0002,5002016導航車聯網20172018芯片企服應用2019自

23、動駕駛884.2 四維圖新：高精度地圖+汽車芯片稀缺標的資料來源：前瞻產業研究院，華西證券研究所高精度地圖為高等級智能駕駛標配：高精度地圖是目前傳感器系統的有效增強和補充，從視野范圍看，高精度地圖不受遮擋，不存在距離 和視覺的缺陷，在特殊天氣條件下，高精度地圖依舊可以發揮作用；從誤差看，高精度地圖可以有效消除部分傳感器誤差，對現有傳感器 系統進行補充修正。高精度地圖壁壘高，公司競爭優勢突出。2015-2019年公司研發費用率從47%提升至57%，受益于持續高強度的研發投入，目前公司高精度定位產品及解決方案已經具備商業化服務能力，全國CORS基站完成近2000個站點建設及部署，公司 L3 級別低

24、成本自動駕駛整體解決方案 率先取得北京自動駕駛路測 T3 級牌照，L4 級自動駕駛方案已經具備特定場景下的自動代客泊車能力。圖130：高精度地圖VS傳統電子導航地圖89傳統導航地圖智能駕駛地圖精度絕對精度5m左右，誤差約10-15m， 只描繪位置和形態，不含有細節信息絕對精度優于1m，相對精度10-20cm，包含車道邊界、中心線、車 道限制等信息要素和屬性道路POI-涉密POI禁止表達、重點POI必須表達; 背景-國界、省界等信息必須準確表達詳細車道模型-曲率、坡度航向、限高、限重、限寬;定位地物和Feature圖層所屬系統信息娛樂系統車載安全系統用途導航、搜索、目視輔助環境感知、車道級路徑規

25、劃、車輛控制使用者人、有顯示計算機、無顯示現勢性要求相對低、人可以良好應對高、機器較難良好應對數據量每千米的數據量約1KB每千米的數據量約為100MB，是普通地圖的105倍且數據種類復雜 多樣數據來源主要為采集車采集車+眾包實時數據+云端信息4.2 四維圖新：高精度地圖+汽車芯片稀缺標的資料來源：四維圖新公司公告，汽車之家，蓋世汽車，華西證券研究所公司已斬獲高精度地圖訂單。四維圖新目前則于2019年初于寶馬簽訂自動駕駛地圖及相關服務許可協議，將為其在中國量產上市的新平臺 車型提供面向L3及以上自動駕駛系統的自動駕駛地圖產品及服務，同時2019年底公司公告與華為公司在高精度地圖等領域建立戰略合作

26、關 系，將為華為定制規定區域內的高精度地圖數據及服務。此考慮到公司在德系車的傳統優勢，我們預計未來或將斬獲戴姆勒公司相關車型訂單。圖131：主要圖商的高精度地圖訂單梳理90高精度地圖廠商時間訂單詳情高德地圖2018-6為凱迪拉克CT6超級智能駕駛系統Super Cruise提供高精度地圖支持2018-9與吉利在高精度地圖領域達成全面合作，為G-Pilot提供支持百度2018-8獲得長城汽車高精度地圖和自定位量產訂單2019-4與廣汽合作啟動高精地圖和自定位量產項目，雙方合作搭載了L3 級自動駕駛的廣汽車型預 計2020年上市2020-1成為特斯拉中國導航地圖合作伙伴，為ModelS提供技術支持

27、四維圖新2019-2獲得寶馬L3及以上級別自動駕駛高精度地圖量產訂單2019-12公司按照與華為確認的地圖屬性需求，為華為定制規定區域內的高精度地圖數據及服務。4.2 四維圖新：高精度地圖+汽車芯片稀缺標的汽車芯片板塊稀缺性突出，產品邊界持續擴張。公司全資子公司杰發科技在 國內IVI等汽車芯片領域優勢突出，已經與多家前裝車廠建立起戰略合作關系， 并連續多年占據國內后裝市場 50%以上的市場份額。同時，杰發科技也在積極布局其他汽車電子芯片方向，并推出智能座艙系統芯片、MCU(BCM） 車身控制芯片、TPMS 胎壓監測芯片等新產品。圖132：產品已覆蓋信息娛樂/安全控制/車身電子圖133：杰發科技

28、產品邊界持續擴張產品線20132014201520162017201820192020IVI芯片MT3360推出AC8217推出產品持續迭代：AC8227AC8227LAC8327AMP芯片AC7315推出AC7315量產AC7325持續推進中MCU芯片AC781X推出AC781X量產TPMS芯片AC5111推出AC5111量產資料來源：公司公告，華西證券研究所914.2 四維圖新：高精度地圖+汽車芯片稀缺標的充分受益智能駕駛放量，首次覆蓋給予買入評級。我們預計2020-2022 年公司營業收入增速有望分別為：+12.6%、32.4%、42.1%，我們預測公司2020-2022 年分業務收入成

29、本如右 表所示；我們預計2020-2022 年公司有望實現歸母凈利分別為3.3億元、 4.8億元和5.8億元，對應PE分別為94倍、64倍和54倍，考慮到高 精度地圖、汽車芯片等業務有望步入放量期，公司有望充分受益，首次覆蓋給予“買入”評級。風險提示：1）智能駕駛相關核心技術研發低于預期；2）新技術的 出現對現有技術路線形成沖擊；3）疫情發展趨勢可能對宏觀經濟 持續復蘇趨勢帶來不確定性；4）政策力度不及預期；資料來源：公司公告，華西證券研究所圖135：四維圖新分業務盈利預測圖134：可比公司估值表92資料來源：Wind，華西證券研究所單位：百萬元2017A2018A2019A2020E2021

30、E2022E營業收入拆分2156.492133.662309.742601.123442.944892.08車聯網474.5542.2696.9906.01,358.92,038.4導航941.0775.1830.8872.31,134.01,701.0芯片517.3579.0407.8448.6538.3699.8其他223.6237.4374.3374.3411.7452.9營業成本拆分530.84626.19723.55829.531063.171511.50車聯網223.0251.9398.9471.1665.9998.8導航42.767.547.161.168.0102.1芯片222

31、.1264.3198.4218.3242.2314.9其他43.142.579.179.187.095.7毛利率75.4%70.7%68.7%68.1%69.1%69.1%車聯網53.0%53.5%42.8%48.0%51.0%51.0%導航95.5%91.3%94.3%93.0%94.0%94.0%芯片57.1%54.4%51.3%51.3%55.0%55.0%其他80.7%82.1%78.9%78.9%78.9%78.9%營收增長（%）-1.1%8.3%12.6%32.4%42.1%車聯網14.3%28.5%30.0%50.0%50.0%導航-17.6%7.2%5.0%30.0%50.0%

32、芯片11.9%-29.6%10.0%20.0%30.0%其他6.1%57.7%0.0%10.0%10.0%公司簡稱股票代碼股價市值(mn)市盈率(x)市凈率(x)凈資產收益率(%)2020/11/202020/11/2020E21E20E21E20E21E德賽西威002920.SZ84.0046,2001027610.19.210%12%道通科技688208.SH76.4334,394815918.615.523%26%中科創達300496.SZ95.3040,3281087913.911.913%15%平均值40,307977114.212.215%18%四維圖新002405.SZ15.84

33、31,071946416.914.04%6%4.3 千方科技：智慧交通+智能安防雙輪驅動智慧交通：傳統業務根基深厚，積極布局V2X。傳統業務業務覆蓋城市交通/公路/民航/鐵路四大領域，公司為國內最早進入城市交通領域 的企業之一，作為公司的傳統核心業務，城市交通業務現已形成全方位覆蓋政府、行業和公眾需求的完整城市交通產業鏈。公司加碼推進V2X業務布局，目前已具備提供基于LTE-V2X的智能車載終端及路側設備等產品能力。公司主要面對網聯汽車、車路協同等領 域開展自動駕駛業務布局，目前已推出全系列的V2X產品體系。目前千方科技已在中關村自動駕駛創新示范區環保園、北京經濟技術開發區、北京CBD道路上部署了近百套V2X設備，公司落地的車聯網項目還包括延崇高速示范段、智能汽車與智慧交通（京冀）示范區海淀基 地和亦莊基地、雄安新區車路協同示范等項目。資料來源：公司公告，華西證券研究所資料來源：公司公告，華西證券研究所圖136：公司與百度攜手開發的車路協同設備圖137：2020年公司定增強化智慧交通業務實力項目名稱總投資金額（萬 元）擬使用募資額（萬元）下一代智慧交通系統產品解決 方案研發升級及產業化項目143,606133,000補充流動資金57,00057,000934.