智能汽车先行者——中科创达

一、基本面情况分析

1 公司基本情况

中科创达软件，主营业务是以智能 *** 作系统技术为核心，聚焦人工智能关键技术，智能软件,智能网联 汽车 ,智能物联网等领域的产品化与技术创新。公司提供的主要产品和服务主要包括软件开发服务、联合实验室、软件产品及软硬件一体化解决方案。

目前，公司拥有超过1000项自主研发的技术专利及软件著作权，在全球约3800名员工，其中研发人员占比接近90%。

在智能手机时代，公司抓住了为手机厂商提供Android系统二次开发的机会，并绑定了高通等芯片公司获得了较好的客户基础，积累了智能OS底层大量技术。

除了在智能 汽车 方向，公司在智能摄像机，智能家居等领域布局也将保持持续景气。

智能 汽车 进入高速发展期，公司已经做了前瞻性布局，先后收购了芬兰的Rightware和保加利亚的MM solutions。Rightware具有奥迪智能仪表盘等标杆项目，公司以此顺利进入智能驾驶舱行业，MM solutions则是计算视觉 科技 企业，使得公司快速切入ADAS领域。

汽车 业务收入在公司业务收入中的占比逐年提升，由2016年的545%提升至2020年的2931%。复合年均增长率高达102%。
2 核心产品分析

公司致力于打造智能物联网产业全生态链，主营业务包括智能网联 汽车 、智能手机、智能物联网。
公司成立之初，以 *** 作系统定制化开发为主，主要从事面向移动智能终端的Linux系统产品的开发及相关技术服务，随后由Linux系统拓展到Android系统，并开始与移动芯片厂商高通公司、Flextronics进行合作。

上市之后，仅从智能手机端向智能车联网端延伸，同时进一步从单一智能终端向多场景智能终端迈进，发展机器人、无人机、AR/VR、智能相机为代表的智能物联网业务。

2019年，公司重点布局智能网联 汽车 ，在 汽车 领域已经为40多家主机厂提供服务。同时，公司积极布局了物联网平台，扫地机器人、无人机等下游应用的持续爆发。
3 市场前景

智能 汽车 是人工智能重要的落地场景，也是持续高景气的赛道。公司 汽车 业务快速增长，2015-2019 年复合增速达1048%，收入占比也持续提升；2020 年，公司与各大车厂合作进一步深化，同时智能座舱持续迭代并推出 45 版本，与滴滴合 作研发智能安全驾驶产品，产品持续迭代更新。未来，随着智能座舱在中低端车型的渗透率不断提升，公司业务有望持续增长。

2016年公司推出“核心板+ *** 作系统+核心算法”一体化的SoM（System on Mudule产品，聚焦机器人、智能相机、VR/AR和无人机四大场景，2015-2019年收入复合增速达 935%。随着5G基础设施逐渐完善，物联网下游应用场景快速发展，公司布局完善且具备较强竞争力，未来高速增长可期。

2017年公司发布首款智能驾舱解决方案，随后公司产品持续迭代，目前已推出智能驾舱45 版本。2020 年，各大车企纷纷加码智能 汽车 ，智能 汽车 产业蓄势待发，公司与广汽、上汽、一汽、理想、大众、GM、丰田等头部车厂的合作深度和广度均有提升。2020年3月，公司 月广汽合作成立联合创新中心；2020 年6月，公司与滴滴合作发布DMS、ADAS智能安全驾驶方案。

通过公司的推进布局可以看出，公司目前已经深度布局5G下游应用场景，在5G应用推进过程中，中科创达的各项业务均能持续受益。
4 同行业对比分析

中科创达是全球领先的智能 *** 作系统技术和产品提供商，业务覆盖智能手机、智能 汽车 和物联网三大赛道。可比公司德赛西威是国内 汽车 电子领域龙头。但两者业务重合较少，中科创达主要是 汽车 智能化软件业务为主，而德赛西威是智能座舱硬件业务。

目前在智能 *** 作系统技术和产品方面，竞争对手主要为诚迈 科技 、播思通讯、瞬联软件、叠拓、 FUJISOFT、Sasken、BSQUARE、Sky等，但中科创达已经形成绝对领先，技术创新能力强，客户群体稳定，与全球知名厂商保持稳定合作关系。中科创达有望在 汽车 智能化的路线胜出。
5 股东情况分析

截止2021年底，公司十大流动股东显示，社保一一零组合和社保四零六组合维持不变，外资加仓，易方达减仓退出十大流动股东，整体变化不大。
目前有135家机构持股中科创达，机构持仓占比较高。
6 资本运作

从2015 年开始，中科创达逐步发展智能车载业务，连续三年，基本保持每年1-2家收购的节奏，2016 年收购国内的爱普新思和慧驰 科技 ，获取了慧驰 科技 在 汽车 前装市场信息 娱乐 系统雄厚的技术积累和研发实力，以及爱普新思广泛的市场份额同时增强车载IVI技术能力。

2017 年收购芬兰的Rightware；Rightware总部位于芬兰，是全球领先的 汽车 用户界面设计工具和嵌入式图形引擎软件产品供应商，

2018 年收购保加利亚的公司MM Solution AD。MM solutions AD是一家领先的移动和工业图形图像技术企业，拥有 16 年的图形影像系统与架构深入经验。该收购提高了公司的图像视觉研发能力、整体解决方案和产品研发能力，公司在全球嵌入式视觉以及人工智能领域的市场竞争地位得到提升，助力了智能网联 汽车 、智能视觉、智能物联网业务的发展。
7 管理层分析

董事长赵鸿飞，技术出身，同时具有多年项目并购经营，1998年至2006年，任恩益禧-中科院软件研究所有限公司工程师、项目经理；2006年至2008年，任北京北大青鸟商用信息系统有限公司海外事业部副总经理。

目前公司在全球约3800名员工，其中研发人员占比接近90%。

公司在2020年8月14日发布了2020年限制性股票激励计划，激励人员包括副董事长邹鹏程、董事王焕欣及212名中层管理人员，激励范围比较广泛。此次激励计划业绩考核的时间范围长达四年，2020年、2021年、2022年、2023年的净利润增长率分别不低于70%，80%，90%，100%，以此股权激励有利于团队稳定，留住核心人才。
二、财务分析

1 收益分析

公司近三年营收稳定增长，增速不断提高，扣非净利润增速远高于营收增速，收益效益较好。在2020年全球疫情的情况下，公司依旧保持高增速。
2 现金流量

公司上市以来现金流整体稳定，2020年现金流大幅增长，主要为定增的现金收入，2020年定增总额17亿元，增发价8236元。
3 偿债能力

上市之后公司流动比率和速动比率一直保持在1-2之间，表明公司短期偿债能力较强，且资金利用率较高。2020年流动比率大幅增长的原因是定增资金入账，短期流动资产大幅增加所致。去除这部分资产后，公司流动比率依旧维持在较好水平。
4 盈利能力分析

上市以来，公司毛利率、利润率和净利率均逐年提高，公司盈利能力较强。
5 历史 分红情况

中科创达分红额度不高，股息率偏低。主要原因是中科创达目前属于高速增长的成长型企业，资金利用率较高，分红低是正常现象。
6 研发投入

公司上市以来研发投入逐年提高，近三年研发占营收比例高于18%。
7 三费情况

公司上市以来三费稳定，并未出现大幅变动的情况。
8 财务防暴雷分析

3-5年营业收入、净利润——经营活动现金流量净额、应收账款周转率之间整体趋同，未发现异常波动。

3-5年未出现黑天鹅情况，投资者互动效率较高。

近一年深度研报数量10篇。

3-5年毛利率稳定，对比同行业公司没有明显的偏差。

近3年货币资金稳定，公司负债率低，没有出现负债大幅变化的情况，货币资金和短期负债没有出现同向上升情况。

商誉429亿。

隐形负债分析：诉讼0,担保0亿元。

现金流和利润增速匹配，现金流稳定，应收账款稳定。

未出现频繁更换审计所的情况。
三、估值分析

公司由于基本面较好，业绩增速快，上市以来一直获得不错的估值，近期业绩公布，同时股价跟随指数回踩，PE-TTM已经回落至近三年估值中位数附近。
结合公司业绩来看，当前中科创达PEG为093，低于1，近三年PEG一直处于1左右，估值合理。

根据净现金流折现模型估值，中科创达折算PE为735，低于当前PE-TTM，但考虑到中科创达的属于高增长成长股，折现后估值较低属于正常现象。

全球 汽车 智能座舱企业对比来看，中科创达市值全球最高，虽然估值水平略高，但考虑到中科创达业绩高增速，且短期PE-TTM已经回落，未来伴随着持续高增长，估值进一步回落的概率较低，短期股价合理。
技术面来看，中科创达近期的大幅下跌和市场抱团股杀跌有关，但中科创达本身属于高成长高景气度的优质赛道个股，是真成长股。近期跟随市场下跌股价有望回落至估值中位数下方，属于成长股的错杀。
中科创达中长期看好，短期强支撑位为96-103区间，此区间内估值偏低，且支撑较强，短期回落将形成极佳的 *** 作机会。

物联网的英文名称为"The Internet of Things” 。由该名称可见，物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络；第二，扩展到了任其用户端延伸和何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、 全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
EPC系统是一个非常先进的、综合性的和复杂的系统。其最终目标是为每一单品建立全球的、开放的标识标准。如图2．4所示，它主要由全球产品电子代码(EPC)体系、射频识别系统及信息网络系统三大部分组成[17]。

图24 EPC系统的构成图
（1）EPC编码标准
EPC编码是EPC系统的重要组成部分，它是对实体及实体的相关信息进行代码化，通过统一并规范化的编码建立全球通用的信息交换语言。
（2）EPC标签
EPC标签是装载了产品电子代码的射频标签，通常EPC标签是安装在被识别对象上，存储被识别对象相关信息。标签存储器中的信息可由读写器进行非接触读/写。
32 EPC系统特点
（1）开放的体系结构
EPC系统采用全球最大的公用的刀又TERNET网络系统。这就避免了系统的复杂性，同时也大大降低了系统的成本，并且还有利于系统的增值。梅特卡夫(Metcalfe)定律表明，一个网络大的价值是用户本系统是应该开放的结构体系远比复杂的多重结构更有价值。
(2)独立的平台和高度的互动性
EPC系统识别的对象是一个十分广泛的实体对象，因此，不可能有那一种技术适用所有的识别对象。同时，不同地区，不同国家的射频识别技术标准也不相同。所以开放的结构体系必须具有独立的平台和高度的交互 *** 作性。EPC系统网络建立在INTERNET网络系统上可以与INTERNET网络所有可能的组成部分协同工作
(3)灵活的可持续发展的体系
EPC系统是一个灵活的开放的可持续发展的体系，可在不替换原有体系的情况下就可以做到系统升级。整体的EPC网络 *** 作依赖于RFID系统和网络应用系统的介入，使产品信息有效的传播。安装在不同需求链环境的解读器可以读取标签中储存的产品数据。因此供应链数据可以通过网络及时地检查、更新或者交换信息。
33 EPC编码编码标准
EPC码是新一代与EAN／UPC码兼容的编码标准，在EPC系统中EPC编码与现行GTIN相结合，因而EPC并不是取代现行的条码标准，而是由现行的条码标准逐渐过渡到EPC标准或者是在未来的供应链中EPC和EAN．UCC系统共存。EPC中码段的分配是由EAN．UCC来管理的。在我国，EAN．UCC系统中GTIN编码是由中国物品编码中心负责分配和管理。同样，ANCC也即将启动EPC服务来满足国内企业使用EPC的需求。
EPC码是由一个版本号加上另外三段数据(依次为域名管理者、对象分类、序列号)组成的一组数字。其中版本号标识EPC的版本号，它使得EPC随后的码段可以有不同的长度；域名管理是描述与此EPC相关的生产厂商的信息。
第四章 物联网在家庭中应用
随着时代的发展，中国已经逐步进入了老龄化社会，以后我们社会面临的现状将是一对年轻的夫妻，在照看自己小孩的同时，还要照看2～6对老人，这就为全社会出了一个难题。每家都雇保姆，显然不现实；那么，只能通过科技的手段来解决这个问题了，靠提高家庭的生活品质、方便家庭与外界的信息交互、用传感节点感知家里发生的情况等，这就为家庭物联网的实现奠定了社会基础。
物联网的概念正大行其道，也使人们看到了社会未来的发展趋势，然而物联网大部分却停留在概念阶段，真正规模应用还有待时日。家庭区域相对狭小、需求比较明确，最有可能优先实现物联网的应用。它不只是现代家庭现实的需要（照看老人、孩童），更是人们日益增强的家庭安全
41家庭物联网应用领域
寒冷的冬季，供暖系统使北方城市家庭充满温暖，而当白天大部分人离家上班的时候，空空的房间仍温暖如春。我们需要一个智能化的供暖控制系统。在生产安全领域，在食品卫生领域，在工程控制领域，在城市管理领域，在人们日常生活的各个方面，甚至在人们的娱乐活动中，都需要建立随时能与物体沟通的智能系统。通过装置在各类物体上的电子标签（RFID），传感器、二维码等经过接口与无线网络相连，从而给物体赋予智能，可以实现人与物体的沟通和对话也可以实现物体与物体相互间的沟通和对话。在电度表上装上传感器，供电部门随时都可知道用户的用电情况，实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理，一年来降低电损。在电梯装上传感器，当电梯发生故障时，无需乘客报警、电梯管理部门会借助网络在第一时间得信息，以最快的速度去现场处理故障。
42发展历程
1999年，物联网的概念就已被提出，10年间，世界各国都在加紧研究。物联网的发展共分为四个阶段：第一个阶段是大型机、主机的联网，第二个阶段是台式机、笔记本与互联网相联，第三个阶段是手机等一些移动设备的互联，第四阶段是嵌入式互联网兴起阶段，更多与人们日常生活紧密相关的应用设备，包括洗衣机、冰箱、电视、微波炉等都将加入互联互通的行列，最终形成全球统一的“物联网”。
对于互联网来说，20世纪80年代是黄金时代，这段时间出了一个知名的人物——鲍勃•卡恩（BobKahn），他被人们称为互联网之父（被赋予同样称呼的人还有好几个）。在为互联网做出卓越贡献的同时，他也非常有远见的为另一个始于上世纪80年代的项目——分布式传感网（DistributedSensorNet,简称DSN）——做了奠基。在那个年代，传感器远比我手上的这个大得多，要用一辆卡车来拉。这么大的传感器作为一个个节点组织在一起，通过微波彼此相连，就组成了传感网。
庞大的传感器在体积方面跟不上人们对其功用上的期望，于是研究者们就开始思考能不能把它做得小一点、再小一点。于是，在上世纪90年代，“智能微尘”（SmartDust）这个很有意思的概念出现了，提出者是KrisPister，他是加州大学伯克利分校的教授。这一概念认为可以将计算和通讯集成在约1~2平方毫米的超微型传感器中，用以对周围环境的参数进行探测。其核心的成分是微电机系统（Micro-Electro-MechanicalSystem,简称MEMS；这个概念在当时引起非常大的轰动），该系统中可以集成很多和机械有关的传感器。
当时KrisPister这批人有一个幻想——在蒲公英上面悬挂一个传感芯片，蒲公英飞到哪里就探测哪里的信号，再把信号传递回来。虽然只是一个假想，但当时真有科学家信心百倍地投入其中，并且还把所需的数据算出来了。比如有空气动力学专家计算出了芯片应有的重量等等。在2001年，加州大学伯克利分校的实验室真做出了这种理想中的芯片雏形，比米粒还小，可谓“细如发丝，薄如蝉翼”。他们送给了我一个，当时我还精心包装了一下。可惜最近找不到了，特别遗憾。倘若芯片里面还有电留存的话，说不定我就能通过网络定位到它的“安身之所”了。
在这一时期，有三所高校和研究机构在传感器领域处于领军地位，一是加州大学伯克利分校（以KrisPister为代表，他们提出了“智能微尘”理论），另外两个是加州大学洛杉矶分校（他们提出了“微无线技术”）和施乐帕克研究中心（XeroxPARC）。施乐帕克研究中心的团队主要由我带领，我们做的是传感信息处理和“智能物质”（SmartMatter），希望能把计算、微电机系统放到物理世界中，与“智能微尘”也有非常紧密的联系。
自本世纪初以来，对于传感的研究越来越受到人们的重视，有很多学校和大公司的研发机构开始进行了类似的研究，并有许多新兴公司借此东风异军突起。将传感器连接成“网”或“系统”，就成了传感网。除了传感网以外，类似的概念也相继提出，比如“CyberPhysicalSystem”和“InternetofThings”(简称IOT)。相较而言，IOT的概念在提出的初期更接近于日常生活，比如常见的RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）技术就是它的一部分。
关于传感网和物联网的历史，若从大的传感器开始算起，传感网诞生至今应有30年了；而若从微传感网（MicroWirelessSensorNetwork）来说，应该仅有15至20年：微传感网始于上世纪90年代，那个时期的人们刚刚提出“微电机系统”的概念，试图把传感器和计算机处理和通讯全部都集成在一个芯片上，即“智慧微尘”。
其实传感器的历史，归结起来就八个字——从大到小，以点到面。这八个字看似简单，但做起来却是困难重重——要想让传感器真正“飞入寻常世界中”，它必需在体积、造价、能耗等方面进行“瘦身”，这样它才真正能够进入到物理世界。
然而，造型的缩小并不是传感进入生活的唯一条件，还需要互联网技术的配合以实现从点到面的网际联系。就IP地址而言，物联网应采用IPv6（IPv4必然不够），它有128位两进制的IP网址数，这相当于给世界上的每个沙粒都赋予了一个 IP地址。唯有当所有的物体都有一个属于自己的IP的时候，物联网才能真正实现。总而言之，物联网的实现需要这两方面的相辅相成：一是利用微处理技术（micro-fabrication），提高集成度；其二是运用IP技术，以提供足够丰富的网址。
43面临的问题
国内智能家居市场存在很多问题。1、进入门槛较高，一般一次性投入要1、2万元，这就大大限制了中等收入以下人群的购买需求。2、功能华而不实，很多都是遥控个灯光、音响，需求跟投入不成比例。3、生搬硬套，将原来很多工业上使用的东西直接照搬到家庭里，缺少人性化，不能完全适合家居生活需要。4、很多智能家居企业缺少核心技术，东拼西凑，组成个系统就推广，导致成本增高、企业竞争力下降。
RFID超高频技术在我国的应用尚处于起步阶段，一些项目的应用只是试点，还没有得到广泛应用，也没有在供链上应用。比如，只在某一个仓库里应用，或只在生产线上应用。应该说，这些试点项目全
都属于闭环状态的应用，在供应链上串起来应用的案例国内还没有出现。
物联网发展潜力无限，但物联网的实现并不仅仅是技术方面的问题，建设物联网过程将涉及到许多规划、管理、协调、合作等方面的问题，还涉及标准和安全保护等方面的问题，这就需要有一系列相应的配套政策和规范的制订和完善。
首先是技术标准问题。标准是一种交流规则，关系着物联网物品间的沟通。各国存在不同的标准，因此需要加强国家之间的合作，以寻求一个能被普遍接受的标准。
其次是安全的问题。物联网中的物品间联系更紧密，物品和人也连接起来，使得信息采集和交换设备大量使用，数据泄密也成为了越来越严重的问题。如何实现大量的数据及用户隐私的保护，成为待解决的问题。
第三，协议问题。物联网是互联网的延伸，在物联网核心层面是基于TCP/IP，但在接入层面，协议类别五花八门，CPRS、短信、传感器、TD-SCDMA、有线等多种通道，物联网需要一个统一的协议基础。
第四，终端问题。物联网终端除具有本身功能外还拥有传感器和网络接入等功能，且不同行业需求各异议，如何满足终端产品的多样化需求，对运营商来说的一大挑战。
第五，地址问题。每个物品都需要在物联网中被寻址，就需要一个地址。物联网需要更多的IP地址，IPv4资源即将耗尽，那就需要IPv6来支撑。IPv4 向IPv6过渡是一个漫长的过程，因此物联网一旦使用IPv6地址，就必然会存在与IPv4兼容性问题。
第六，费用问题。目前物联网所需的芯片等组件的费用较高，若把所有物品都植入识别芯片花费自然不少，如何有效解决这一问题仍需考虑。
第七，规模化问题。规模化是运营商业绩的重要指标，终端的价格、产品多样性、行业应用的深度和广度都会地用户规模产生影响，如何实现规模化是具有待商讨的问题。
第八，商业模式问题。物联网在商业应用方面的业务模式还不是很明朗，商业模式问题值得更进一步探讨。
第九，产业链问题。物联网所需要的自动控制、信息传感、射频识别等上游技术和产业已成熟或基本成熟，而下游的应用也单体形式存在。物联网的发展需要产业链的共同努力，实现上下游产业的联动，跨专业的联动，从而带动整个产业链，共同推动物联网发展。
要建立一个有效的物联网,有两大难点必须解决:一是规模性,只有具备了规模,才能使物品的智能发挥作用;二是流动性,物品通常都不是静止的,而是处于运动的状态,必须保持物品在运动状态,甚至高速运动状态下都能随时实现对物品的监控和追踪。
实现物联网，首先必须在所有物品中嵌入电子标签等存储体，并需安装众多读取设备和庞大的信息处理系统，这必然导致大量的资金投入。因此，在成本尚未降至能普及的前提下，物联网的发展将受到限制。已有的事实均证明，在现阶段，物联网的技术效率并没有转化为规模的经济效率，目前的所谓物联网应用也没有一个在商业上获得了较大成功。例如，智能抄表系统能将电表的读数通过商用无线系统（如GSM短消息）传递到电力系统的数据中心，但电力系统仍没有规模使用这类技术，原因在于这类技术没有经济效率。
物联网的关键在于RFID、传感器、嵌入式软件及传输数据计算等领域，包括“云计算”、无线网络的扩容和优化等均是物联网普及需解决的问题。只有通过“云计算”技术的运用，才能使数以亿计的种类物品的实时动态管理变得可能。从目前国内产业发展水平而言，传感器产业人水平较低，高端产品为国外厂商垄断。

物联商业网有队智能交通中的物联网技术进行相应的总结，下面你可以参考一下：\x0d\1、无线通信。目前已经有多种无线通信解决方案可以应用在智能交通系统当中。UHF和VHF频段上的无线调制解调器通信被广泛用于智能交通系统中的短距离和长距离通信。\x0d\2、计算决策。目前汽车电子占普通轿车成本的30%，在高档车中占到60%。根据汽车电子领域的最新进展，未来车辆中将配备数量更少但功能更为强大的处理器。\x0d\3、感知技术。电信、信息技术、微芯片、RFID以及廉价的智能信标感应等技术的发展和在智能交通系统中的广泛应用为车辆驾驶员安全提供了有力保障。智能交通系统中的感知技术是基于车辆和道路基础设施的网络系统。\x0d\4、视频监测识别。利用视频摄像设备进行交通流量计量和事故检测属于车辆监测的范畴。视频监测系统(如自动车牌号码识别)和其他感知技术相比具有很大优势，它们并不需要在路面或者路基中部署任何设备，因此也被称为“非植入式”交通监控。\x0d\5、定位技术。车辆中配备的嵌入式GPS接收器能够接收多个不同卫星的信号并计算出车辆当前所在的位置，定位的误差一般是几米。GPS信号接收需要车辆具有卫星的视野，因此在城市中心区域可能由于建筑物的遮挡而使该技术的使用受到限制。\x0d\6、探测车辆和设备。部分国家开始部署所谓的“探测车辆”，它们通常是出租车或者政府所有的车辆，配备了DSRC或其他的无线通信技术。这些车辆向交通运营管理中心汇报它们的速度和位置，管理中心对这些数据进行整合分析得到广大范围内的交通流量情况以检测交通堵塞的位置。

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