基于專利分析的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析

王軍雷 呂惠 王亮亮 郭少杰

（中國汽車技術(shù)研究中心有限公司，天津 300300）

1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車[1]（Intelligent and Connected Vehicle，ICV）是指搭載先進(jìn)車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車與車、路、人、云等智能信息交換、共享，具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，可實(shí)現(xiàn)安全、高效、舒適、節(jié)能行駛，并最終實(shí)現(xiàn)替代人來操作的新一代汽車。智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合了自主式智能汽車與網(wǎng)聯(lián)式智能汽車的優(yōu)勢，涉及的技術(shù)領(lǐng)域廣，技術(shù)架構(gòu)復(fù)雜。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車可劃分為9 個一級技術(shù)領(lǐng)域和35 個二級技術(shù)領(lǐng)域分支[1]，細(xì)分結(jié)構(gòu)如圖1 所示。本文主要對智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)下的智能決策技術(shù)進(jìn)行研究。

智能決策技術(shù)是車輛智能性的直接體現(xiàn)，對車輛行駛舒適性、安全性至關(guān)重要，也是自動駕駛技術(shù)的核心。其中信息融合技術(shù)可關(guān)聯(lián)多傳感器的數(shù)據(jù)和融合建立周邊環(huán)境模型，路徑軌跡規(guī)劃技術(shù)主要完成車輛的全局路徑規(guī)劃任務(wù)及局部運(yùn)動軌跡規(guī)劃，危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警分析主要負(fù)責(zé)故障預(yù)警和預(yù)留安全機(jī)制，保障車輛安全行駛。

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能決策技術(shù)專利分析

本文使用的專利檢索數(shù)據(jù)庫為中國汽車技術(shù)研究中心自主研發(fā)的全球汽車專利數(shù)據(jù)庫，收錄了全球104個國家近3 000萬條汽車及相關(guān)領(lǐng)域的專利。對智能決策技術(shù)及下級分支技術(shù)信息融合技術(shù)、路徑軌跡規(guī)劃技術(shù)、危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警分析技術(shù)的專利進(jìn)行檢索，時(shí)間范圍為2000年1月1日～2019年5月30日。

圖1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)體系劃分

檢索主要采用分類號和關(guān)鍵詞相結(jié)合的方式，關(guān)鍵詞包括：自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、信息融合、多傳感器融合、行為決策、路徑軌跡規(guī)劃、危險(xiǎn)預(yù)警、態(tài)勢預(yù)警以及對上述技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展得到的關(guān)鍵詞。檢索后結(jié)合分類號，對專利文獻(xiàn)進(jìn)行人工標(biāo)引獲得最終數(shù)據(jù)，最大限度去除噪聲，保證準(zhǔn)確性。

2.1 智能決策技術(shù)全球?qū)＠麘B(tài)勢分析

截止到2019 年5 月30 日，智能決策技術(shù)方面的專利共7 142件，其中國外申請的專利4 284件，中國專利2 858件。

智能決策技術(shù)相關(guān)專利申請量如圖2所示，受專利18 個月公開期的影響，部分?jǐn)?shù)據(jù)并未公開，故2017～2018 年數(shù)據(jù)略有下滑。從全球?qū)＠暾埛植记闆r看，智能決策技術(shù)申請量隨時(shí)間增加的趨勢明顯，可劃分為3 個階段。第1 個階段為2000～2006 年，是智能決策技術(shù)的發(fā)展萌芽期，全球申請量相對較少，每年不足100件，這一時(shí)期智能決策技術(shù)主要集中在高校及企業(yè)前端研究，民用領(lǐng)域應(yīng)用較少，智能決策技術(shù)還處于緩慢積累階段。第2 個階段為2006～2013 年，是智能決策技術(shù)的快速發(fā)展期，隨著電子信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，美國、日本等均投入了較大的研發(fā)力度，這一時(shí)期專利數(shù)量穩(wěn)步增加，年專利申請量相對于前一時(shí)期出現(xiàn)了明顯增長，2013 年專利申請量達(dá)到近500 件。第3個階段為2013 年至今，隨著電子智能技術(shù)的發(fā)展和硬件產(chǎn)業(yè)鏈的成熟，制造成本大幅下降，自動駕駛技術(shù)快速發(fā)展，智能決策技術(shù)專利申請量快速增長，2016年開始，年申請量突破1 000 件，年增長率超過30%，智能決策技術(shù)進(jìn)入爆發(fā)期。中國智能決策技術(shù)研發(fā)和專利申請的總體趨勢與全球保持一致，專利申請速度略緩于全球，但近2年增速超過全球增速。

可以推測，目前對智能決策技術(shù)的研究熱度依然很高，未來可能會有較多企業(yè)進(jìn)入，將會產(chǎn)出更多新技術(shù)和新產(chǎn)品。

圖2 智能決策技術(shù)專利申請趨勢

2.2 智能決策技術(shù)地域分布分析

智能決策技術(shù)的全球?qū)＠季智闆r如表1所示，專利布局國家較為集中，中國、美國、日本、德國、韓國的專利申請數(shù)量占全球相關(guān)專利數(shù)量的近80%。

表1 智能決策技術(shù)國家分布情況

從專利申請量分布情況來看，中國是智能決策技術(shù)的最大輸入國。這表明中國的智能決策技術(shù)發(fā)展迅猛，達(dá)到了一定的技術(shù)儲備，但綜合申請人的分布情況來看，有很大一部分專利申請是國外企業(yè)在中國的申請以及國外申請人的同族申請。去除國外申請人的申請后，中國的申請量占比從40%降到不足30%。這也間接說明，中國作為智能決策技術(shù)主要市場的地位越來越明顯，國外申請人在中國的專利布局不斷增強(qiáng)。

2.3 智能決策技術(shù)申請人分析

智能決策技術(shù)的申請人分布很廣，從申請人的國家分布來看，德國在該領(lǐng)域具有絕對領(lǐng)先的優(yōu)勢，也存在較激烈的技術(shù)競爭，比較有代表性的是羅伯特·博世有限公司（Robert Bosch GmbH）及何邇?nèi)蚬荆℉ere Global B.V.），其智能決策技術(shù)分布的專利持有量分別為專利申請人排名中的第1名和第4名。此外，美國和日本企業(yè)在相關(guān)技術(shù)的布局上也具有一定實(shí)力。值得關(guān)注的是越來越多非汽車及零部件企業(yè)的涌入，谷歌公司（Google Inc.）在全球智能決策技術(shù)方面布局了217件專利，成為第三方機(jī)構(gòu)中的佼佼者，何邇?nèi)蚬疽渤钟休^多數(shù)量的專利，包含智能決策中的關(guān)鍵核心專利。由此可見，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)及其他領(lǐng)域的企業(yè)進(jìn)入了智能決策技術(shù)領(lǐng)域，申請人分布情況如圖3所示。

圖3 全球申請人分布情況

國內(nèi)智能決策技術(shù)申請人分布情況如圖4所示，由圖4可知，前5名依然是合資企業(yè)。

圖4 中國申請人分布情況

中國本國企業(yè)中，智能決策技術(shù)專利分布最多的是百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司，高校中，江蘇大學(xué)、長安大學(xué)、吉林大學(xué)、清華大學(xué)和同濟(jì)大學(xué)在智能決策技術(shù)方面也分布了相當(dāng)數(shù)量的專利。可見，高校非常重視自動駕駛及無人車方面的技術(shù)研發(fā)，且在無人車的智能決策技術(shù)方面也產(chǎn)出了相當(dāng)數(shù)量的專利。中國汽車企業(yè)相較于第三方科技公司以及零部件公司，在智能決策技術(shù)方面的積淀較少，產(chǎn)出的專利數(shù)量也較少，表現(xiàn)較好的是浙江吉利控股集團(tuán)有限公司。

2.4 智能決策技術(shù)分布情況分析

智能決策技術(shù)全球?qū)＠夹g(shù)分布情況如表2所示，中國呈現(xiàn)了和全球相近的分布。路徑軌跡規(guī)劃產(chǎn)出專利最多。

表2 智能決策技術(shù)情況分布

2.5 智能決策技術(shù)發(fā)明人分析

對智能決策技術(shù)每個分支的發(fā)明人情況進(jìn)行梳理，分領(lǐng)域的發(fā)明人排名如表3 所示。信息融合技術(shù)前10位發(fā)明人中并無中國人，SHUQING ZENG 為通用汽車研發(fā)人員，共為通用汽車公司貢獻(xiàn)了近170 件發(fā)明專利，其中車輛與雷達(dá)技術(shù)相關(guān)專利占比18%，關(guān)聯(lián)道路的車輛控制專利占比17%，可見該發(fā)明人應(yīng)為通用電控研發(fā)團(tuán)隊(duì)核心人物，主要涉及車輛控制及雷達(dá)相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用研究。排名第2的發(fā)明人為愛信精機(jī)公司員工，其為公司貢獻(xiàn)了70 多件發(fā)明專利，其中涉及車輛避撞的專利占比60%，涉及圖像通信技術(shù)的專利占比48%。

表3 智能決策技術(shù)發(fā)明人排名

路徑軌跡規(guī)劃技術(shù)方面，排名第1 的AMNON SHASHUA曾供職于ORCAM TECHNOLOGIES LTD 與MOBILEYE 公司，其中42%為在ORCAM TECHNOLOGIES LTD 公司的申請，33%為在MOBILEYE 公司的申請，該發(fā)明人為MOBILEYE公司貢獻(xiàn)了42件發(fā)明專利，其中涉及圖像識別軌跡規(guī)劃方面的專利占比56%，涉及二維位置的專利占比25%，涉及防撞系統(tǒng)的專利占比20%，可見該發(fā)明人應(yīng)為圖像算法團(tuán)隊(duì)核心人物，主要涉及車輛圖像算法技術(shù)的應(yīng)用研究。排名第2 的發(fā)明人也就職于MOBILEYE 公司，其為公司貢獻(xiàn)了40 多件發(fā)明專利，其中涉及圖像識別技術(shù)應(yīng)用的專利占比52%，涉及地圖數(shù)據(jù)構(gòu)造和編排的專利占比48%。

危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警排名前10 位的發(fā)明人中有2 位中國人，分別為馮擎峰與吳成明，均為吉利汽車公司員工，且申請數(shù)量相近，為吉利公司的重要發(fā)明人。排名第2的 MICHAEL L.OBRADOVICH 是 AMERICAN CALCAR INC 員工，該發(fā)明人為公司共貢獻(xiàn)了170 多件發(fā)明專利，其中78%的專利與導(dǎo)航技術(shù)相關(guān)，60%的專利涉及道路交通控制，該發(fā)明人為導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的重要發(fā)明人。排名第3 的發(fā)明人為本田公司的AIMURA MAKOTO，其為本田貢獻(xiàn)了70多件明專利，主要涉及車輛交通控制系統(tǒng)。

3 智能決策技術(shù)核心專利及技術(shù)路線解讀

3.1 智能決策技術(shù)核心專利篩選

根據(jù)專利的價(jià)值及其重要性，可將專利劃分為垃圾專利、一般專利、重要專利、核心專利[5]。垃圾專利是缺乏穩(wěn)定性的專利[3]，一般專利指在結(jié)構(gòu)、技巧等方面進(jìn)行改進(jìn)或提高的專利，重要專利指較為獨(dú)特的、能有效阻止他人非法使用的專利，核心專利是指在某一個領(lǐng)域中處于關(guān)鍵地位，對技術(shù)發(fā)展具有突出貢獻(xiàn)、對其他專利或者技術(shù)具有重大影響且具有重要經(jīng)濟(jì)價(jià)值的專利[6]。

本文依托核心專利篩選方法，主要考量基于技術(shù)維度的同族布局情況及引證和被引證情況，并結(jié)合具體專利的本領(lǐng)域技術(shù)人員對專利的閱讀等進(jìn)行核心專利篩選。

3.2 智能決策技術(shù)專利發(fā)展技術(shù)路線圖分析

針對智能決策技術(shù)各分支技術(shù)核心專利進(jìn)行解讀，梳理出智能決策技術(shù)路線，如圖5 所示。2005 年前，主要是博世、電裝等零部件企業(yè)開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能決策相關(guān)技術(shù)的研究。2005 年后，更多的汽車企業(yè)在智能決策技術(shù)方面開始布局研發(fā)，產(chǎn)出較多的核心專利。

從細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域的核心專利來看，信息融合技術(shù)方面主要涉及車輛監(jiān)測和檢測，包括防碰撞雷達(dá)系統(tǒng)和防撞相關(guān)傳感器的設(shè)置和控制等，2010 年前專利申請集中在簡單的融合技術(shù)，包括單一種類傳感器及簡單的不同類傳感器相結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)探測、車輛控制和車輛狀態(tài)分析等，2010 年后專利申請主要集中在對不同環(huán)境的探測，多個傳感器進(jìn)行復(fù)雜融合及高精度融合。

圖5 智能決策技術(shù)路線發(fā)展

路徑軌跡規(guī)劃技術(shù)方面，核心專利主要涉及一些規(guī)劃路徑算法的改進(jìn)、環(huán)境建模技術(shù)與路徑規(guī)劃算法的結(jié)合，以及多智能體并聯(lián)路徑規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)等。2010年前的專利更多偏向于輔助型路徑軌跡規(guī)劃，包括路線設(shè)計(jì)、環(huán)境建模庫的更新、維護(hù)及路徑規(guī)劃。2010年之后，技術(shù)開始逐漸成熟，此時(shí)期的專利更多集中于無人駕駛車輛的路徑軌跡規(guī)劃，算法也更準(zhǔn)確，開始融合不同算法的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行路線規(guī)劃。

危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警分析方面，核心專利主要涉及對危險(xiǎn)障礙物的探測、分析方法的改進(jìn)，以及危險(xiǎn)障礙物的監(jiān)測等。2010年前的專利較多分布在結(jié)合駕駛員狀態(tài)對危險(xiǎn)態(tài)勢的預(yù)判、基于車內(nèi)情況及對車外探測實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)態(tài)勢的分析。2010 年后，專利開始考慮交通環(huán)境信息并與車輛互聯(lián)后對危險(xiǎn)態(tài)勢進(jìn)行預(yù)判，以及基于設(shè)定路徑的預(yù)判。

3.3 智能決策技術(shù)輸出概況

對智能決策技術(shù)的各國專利分布情況進(jìn)行研究，并對各國重點(diǎn)企業(yè)的專利進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到不同國家不同企業(yè)的核心技術(shù)方向如表4所示，其中核心技術(shù)分類號釋義如表5所示。由表4可知，智能決策技術(shù)主要集中在G01C21、G08G1、B60W30、G05D1 等方面。各國重點(diǎn)技術(shù)對應(yīng)的專利總數(shù)占比達(dá)75%，研發(fā)相對集中。從布局的技術(shù)點(diǎn)上看，國外申請人主要集中在G01C21、G08G1、B60W30、G01S13 等技術(shù)領(lǐng)域。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，美國與日本技術(shù)最為相似，路徑軌跡規(guī)劃及信息融合技術(shù)是其重要的研發(fā)技術(shù)，并產(chǎn)出了較多專利。德國、韓國和中國對危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警技術(shù)的關(guān)注較多，布局的專利技術(shù)也較多。中國智能決策技術(shù)的專利申請人主要為高校和互聯(lián)網(wǎng)公司，整車企業(yè)在智能決策技術(shù)方面的專利分布較少。布局技術(shù)點(diǎn)包括G05D1、G08G1、B60W30 等領(lǐng)域。雖然國內(nèi)外申請人的技術(shù)布局點(diǎn)不同，但危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警技術(shù)是共同關(guān)注的重點(diǎn)。

表4 智能決策技術(shù)專利技術(shù)點(diǎn)布局

表5 核心技術(shù)方向分類號釋義

3.4 智能決策技術(shù)重要申請人合作分析

在智能決策技術(shù)方面，全球大部分主流企業(yè)開始采取合作的方式進(jìn)行相關(guān)技術(shù)的研發(fā)，典型代表為美國福特與谷歌。

汽車企業(yè)率先嘗試開放模式進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展的公司為福特公司。福特公司與豐田公司合作開發(fā)了APPLINK，與豐田公司、馬自達(dá)公司共同形成技術(shù)聯(lián)盟。此外，蘋果CARPLAY 汽車操作系統(tǒng)與奧迪、斯巴魯、鈴木、起亞、雪佛蘭等多家公司形成聯(lián)盟組織，并與高通、微軟、英特爾公司進(jìn)一步合作研發(fā)智能網(wǎng)聯(lián)汽車。福特、谷歌在智能決策技術(shù)方面的專利申請人合作關(guān)系如圖6 所示。幾個非常重要的申請人值得進(jìn)一步挖掘：ROSS JOSEPH、MILLER THOMAS LEE、沃爾沃汽車公司、HATTON DAVID ANTHONY、SANTORI NELLO、JOSEPH HATTON DAVID ANTHONY、SCHUNDER MARK等公司都是福特在智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)專利申請過程中的重要合作者，可見福特公司以開放的模式不斷推進(jìn)公司的智能網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展。

圖6 福特、谷歌公司智能決策技術(shù)申請人合作關(guān)系

谷歌公司于2009 年開始對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行研究，并購了多家算法公司、圖像識別公司，以助力其無人駕駛汽車的發(fā)展。此外，谷歌公司與大陸、采埃孚、LG電子、英偉達(dá)等多家零部件廠商共同打造自主無人駕駛汽車。從谷歌專利合作申請人中可了解到其與DOLGOV DMITRI A、URMSON CHRISTOPHER PAUL、WAYMO HOLDING INC.、FAIRFIELD NATHANIEL 產(chǎn)生了較多合作專利。此外，谷歌公司旗下WAYMO INC.與 LARNER、DANIEL LYNN、KHAYKIN、ALEX、ALVAREZ RIVERA、FELIX JOSE 公司也進(jìn)行了大量的合作，可見谷歌公司不僅采取并購方式進(jìn)行研發(fā)，也與多家公司進(jìn)行聯(lián)合開發(fā)，并共同產(chǎn)出了一定數(shù)量的專利。

4 智能決策技術(shù)的專利技術(shù)發(fā)展思考與建議

我國汽車智能決策技術(shù)發(fā)展趨勢與國外保持一致，但速度略緩于國外。目前，智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能決策技術(shù)從專利角度已具備一定技術(shù)基礎(chǔ)，整體處于快速發(fā)展時(shí)期，尤其是路徑軌跡規(guī)劃及信息融合技術(shù)，其可衍生出更多專利和新產(chǎn)品。我國較日本、美國、德國等國家起步晚，雖具備一定數(shù)量的專利申請，但總體質(zhì)量不高，核心專利布局較少，迫切需要加大研發(fā)力度，盡早進(jìn)行專利布局。

目前，核心技術(shù)依然掌握在傳統(tǒng)車企及零部件廠商手中，雖然我國在信息融合技術(shù)、路徑軌跡規(guī)劃技術(shù)及危險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)警分析技術(shù)方面進(jìn)行了較多研究，產(chǎn)出了相當(dāng)數(shù)量的專利，但汽車企業(yè)研究較少，專利大多由第三方機(jī)構(gòu)申請，國內(nèi)汽車公司想要趕超國外企業(yè)，仍需加強(qiáng)研發(fā)，可通過產(chǎn)學(xué)研合作或技術(shù)聯(lián)盟的方式實(shí)現(xiàn)。

企業(yè)通過不斷合作及并購發(fā)展自動駕駛技術(shù)及智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)，同時(shí)，利用專利組合形式為企業(yè)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。谷歌、豐田、博世等企業(yè)均圍繞核心專利進(jìn)行了大量外圍申請，形成有力的專利組合，有利于從不同技術(shù)角度集成式解決復(fù)雜問題。近年來，國內(nèi)企業(yè)也開始逐步與通信、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，但還未形成專利組合以及合力，需加快布局。