基于專利數據的城市軌道交通技術發展現狀與趨勢分析

萬 瑩，王金鋒，孫連英，張 赫，涂 帥，趙 平

（1. 北京聯合大學智慧城市學院，北京 100101；2. 北京聯合大學城市軌道交通與物流學院，北京 100101；3. 北京聯合大學黨校辦，北京 100101）

1 研究背景

截至2019 年12 月31 日，我國內地40 座城市累計建成投運城市軌道交通線路6 736.2 km，技術制式包括地鐵、輕軌、市域快軌、單軌、現代有軌電車、磁浮交通、自動旅客運輸共7 類[1]。在龐大的城市公共交通運營客流量壓力下，城市軌道交通在減緩交通擁堵、保障城市交通日常運營方面發揮著越來越重要的作用。在此基礎上，城市軌道交通將向何處發展就顯得格外重要。因此，本文基于國內城市軌道交通專利信息，從專利方向，綜合運用專利計量、文本挖掘等多種方法，研究城市軌道交通技術的發展現狀及趨勢。

對特定領域的專利信息進行分析，可以揭示該領域技術的發展現狀及趨勢，為特定領域的發展提供情報支撐。王哲等[2]采用統計方法對高速鐵路產業專利信息進行分析。趙卿等[3]聚焦于高速鐵路牽引供電領域進行專利分析。阮文等[4]從高速鐵路列車控制技術方向進行專利分析。楊曉娟等[5]對軌道交通中列車控制系統國內專利進行統計與分析，初步給出列車運行控制系統重要技術分支的創新建議。江新等[6]利用統計方法分析常州市軌道交通企業的專利數量及類型、專利申請趨勢等。邱洪華等[7]從專利的多個角度，對整個中國軌道交通產業的專利活動進行分析。Yang W J 等[8]使用關鍵詞檢索技術從專利數量、申請人、主要專利技術等方面介紹中國軌道交通的發展趨勢。2016 年《城市軌道交通》期刊刊登軌道交通產業全球專利狀況分析報告，該文對全球軌道交通專利從申請人、區域分布以及五大設備等方面進行分析與報告[9]。田麗[10]運用專利地圖的方法，對我國城市軌道交通裝備制造業技術的發展路徑進行分析。劉新旭等[11]對國內外軌道交通防碰撞安全技術領域的專利進行了統計分析。羅先盛等[12]采用統計分析方法，對國外軌道交通齒輪箱專利進行分析。郭亮等[13]基于全球專利申請信息，對軌道交通轉向架構架、軸箱裝置、基礎制動裝置等關鍵技術進行專利分析和技術判斷。Gou J[14]從5 個角度挖掘與磁懸浮運輸技術有關的專利數據，研究了磁懸浮運輸技術的發展狀況和全球競爭趨勢。蘇博等[15]針對軌道車輛運行時產生的振動和噪聲問題對城市軌道交通輪胎的開發應用及專利技術特點進行分析。胡連軍等[16]通過研究鋼軌扣件的衍化過程，結合專利技術分析，提出我國扣件發展的思路與建議。

以上基于軌道交通專利數據的分析多集中在鐵路領域，并且大多是針對軌道交通特定技術或區域。值得注意的是，在軌道交通領域中，已有的專利分析方法多基于統計，或與專利地圖相結合，而未涉及到專利文本內容。本文針對這一現象，將專利分析聚焦于城市軌道交通技術發展，綜合應用專利計量、文本挖掘、專利地圖方法對全國技術專利信息進行全方位分析，從多方面研究我國城市軌道交通技術的發展現狀與趨勢。

2 數據獲取與分析方法

2.1 數據獲取

本文選擇世界知識產權組織（WIPO）專利庫為數據源，以“城市軌道交通”為專利檢索項，檢索日期為1996 年12 月6 日—2019 年12 月31 日，使用python3.7爬取并解析，再進行篩選，最后獲得共3 491 條專利數據，包括2 154 條發明專利與1 337 條實用新型專利。其中每條專利內容包括專利公開號、專利名、優先權號、分類、申請號、申請人、發明人、專利摘要。

2.2 分析方法

產業技術路線圖是在產業技術規劃的基礎上發展起來的一種技術預測和技術規劃方法[17]，產業技術路線圖已經廣泛應用于我國各個區域和產業領域。本文結合產業技術路線圖規劃方法，對城市軌道交通的發展現狀、發展需求、產業目標、發展趨勢進行分析。

專利申請量及趨勢、專利分類、專利技術生命周期能夠在一定程度上反映城市軌道交通的行業發展現狀；專利原創地區分布，主要申請人分布及數量可以反映城市軌道交通的發展需求；專利關鍵詞抽取及其共現關系能夠展示城市軌道交通技術的側重與關聯，從而揭示產業的重點研究領域，分析產業發展目標；在關鍵詞的抽取可反映技術側重的同時，關鍵詞的演化在一定程度上可以分析行業的發展趨勢。將城市軌道交通專利分析與產業技術路線圖規劃方法相結合，可以讓專利分析路線更清晰。城市軌道交通專利分析路線如圖1 所示。

3 城市軌道交通技術專利分析

3.1 城市軌道交通技術發展現狀分析

3.1.1 專利申請數量及趨勢分析

截至2019 年12 月31 日，世界知識產權組織專利庫中，以2.1 節所示方式獲取城市軌道交通專利數據共3 491 件，其中發明專利2 154 件，實用新型1 337 件。對以上專利數據，以年份為時序軸，時間由1996 年—2019 年。統計專利總量與不同類型專利數量增長趨勢，如圖2 所示。

圖1 城市軌道交通技術專利分析路線

圖2 專利數量增長趨勢

從圖2 中可以看出，自1996 年開始，城市軌道交通專利申請量整體呈上升趨勢；1996 年—2005 年城市軌道交通專利申請量較少，變化趨勢不明顯；2006 年—2010 年專利申請量呈明顯波動上升趨勢；2011 年—2015 年增長趨勢平穩，呈穩步上升狀態；2015 年之后，專利申請量增長速度迅猛，尤其在2017 年—2018 年專增長趨勢較為明顯，2018 年后，每年專利申請總量達到600 件以上。

3.1.2 技術生命周期分析

技術生命周期分析是專利分析中常用的方法之一，專家學者常用專利數量測量法計算專利的技術生命周期。該方法包括技術生長率（v）、技術成熟系數（α）、技術衰老系數（β）。由于本文所用專利數據不包含外觀設計類型專利，因此本文僅對技術生長率以及技術成長系數進行分析。技術生長率反映技術的生長趨勢，如果連續多年技術生長率持續增大，則說明該技術處于萌芽或生長階段：

技術成熟系數反映技術的成熟度，如果連續多年技術成熟系數持續變小，說明該技術處于成熟期：

式（1）、（2）中，m 為當年該技術的發明專利數量；n為當年該技術的實用新型專利數量；M 為追溯5 年內該技術的發明專利累計數量。根據技術生命周期相關系數計算方法，對城市軌道交通專利數據計算分析，得到圖 3 專利發展趨勢。

圖3 城市軌道交通技術發展趨勢

根據技術生長率計算公式，需統計5 年內該技術發明專利的累計數量，因此技術生長率統計有限期限為2000 年—2019 年。結合圖2，由圖3 可知，2000 年以前累計專利量較小，到2000 年開始，技術生長率較高。2001 年—2003 年技術生長率持續增長，城市軌道交通技術處于萌芽階段。2001 年以后，技術成熟系數不斷波動下降，說明該技術發展形勢較好。到2016 年以后，城市軌道交通迎來一個新的生長階段。

3.2 城市軌道交通專利分類

專利領域分類是技術研發熱點必不可少的表現方式，通過對城市軌道交通專利的國際專利分類法（International Patent Clsassification，IPC）分類號進行分析，制作如圖4 所示專利分類圖，圖中僅顯示分類數量前10 的IPC 分類。

據圖4 可知，城市軌道交通技術主研發要集中在B61B（作業、運輸、鐵路、鐵路系統）、E01B（固定建筑物）、G06Q（計算、推算、計數）的技術領域。其次，B61L（作業、運輸、鐵路、鐵路交通管理）、B60M（作業、運輸、一般車輛）、G06F（計算、推算、計數、電數字數據處理）等也是城市軌道交通技術研發的重要領域。

圖4 城市軌道交通專利IPC 分類

3.3 城市軌道交通技術發展需求分析

3.3.1 城市軌道交通專利地區分布

當某地區技術需求越大，該地區對該技術的關注程度會越高，不同地區的專利數量可反映不同地區對城市軌道交通技術的需求程度。本文根據不同地區專利數量，使用python 編程工具構建專利地區熱力地圖，如圖 5 所示。

圖5 專利地區熱力地圖

由圖5 可知，城市軌道交通專利申請主要分布在北京以及長江中下游地區，可知該地區城市軌道交通技術市場需求廣泛。

3.3.2 城市軌道交通專利申請人分析

對城市軌道交通專利申請人進行分析，可反映當前領域的主要研究機構以及競爭力分布。本文對專利申請人進行分析，發現申請人分為2 類：①以單位機構為申請人；②個人申請。通過統計，發現以機構為申請人的城市軌道交通專利有2 897 件，個人申請的專利為594件。下面以機構為單位，進行主要專利申請人分析，結果如表1 所示。

表1 主要專利申請人

由表1 可知，城市軌道交通技術的發展與北京交通大學等高校以及中鐵集團密切相關，高校促進城市軌道交通技術的發展。

3.4 城市軌道交通產業目標分析

3.4.1 城市軌道交通專利關鍵詞分析

本文對城市軌道交通專利摘要文本進行文本挖掘，將單個專利摘要作為一個文檔，使用Jieba 分詞對文本切詞，對專利關鍵詞使用Term Frequency Inverse Document Frequency（TF_IDF）進行抽取。TF_IDF 是信息檢索領域搜索詞重要性的度量之一，用于衡量一個詞在文檔中的重要性。TF_IDF 包含詞頻與逆文檔頻率2 個概念。詞頻（Term Frequency， TF）表示關鍵詞w 在文檔Ti中出現的頻率：

式（3）中， count（w）表示關鍵詞w 在文檔Ti中出現的次數；| Ti|表示文檔Ti中所有詞的數量。逆文檔頻率（Inverse Document Frequency， IDF）反映關鍵詞的普遍程度：

式（4）中， N 表示文檔總數；N（w）表示出現關鍵詞w的文檔數量。根據IDF 定義，關鍵詞越普遍，IDF 越高，反之依然。TF_IDF 定義如下：

由于Jieba 分詞對特定領域的切詞存在一定的局限性，為提高切詞的準確性，以城市軌道交通為關鍵詞搜索知網成果庫，對檢索結果中關鍵詞進行統計，添加專業詞典。為驗證關鍵詞抽取的準確性，本文使用2 種方法進行分析：①在TF_IDF 抽取結果的基礎上，使用詞云分析關鍵詞熱點；②在TF_IDF 抽取結果的基礎上，統計知網成果庫中關鍵詞詞頻以及共現關系，其中將關鍵詞出現次數低于5 及共現關系低于3 的內容擯棄，最終生成關鍵詞共現網絡。詞云分析結果如圖6 所示，關鍵詞共現網絡如圖7 所示。

圖6 城市軌道交通專利詞云

由圖6、圖7 可知，以上2 種方法結果大體一致。城市軌道交通技術產業目標聚焦于線路、施工、站臺、檢測、列車運行、控制器、供電、客流、智能等多個方面。關鍵詞共現網絡中，節點以及節點邊顏色由黃色到藍色再到紅色，節點越大，節點邊越粗，表示節點越重要，節點之間的聯系越密切。由圖7 可知，鋼軌鋪設線路、列車運行線路、線路施工、車站客流量是城市軌道交通研究的熱點內容，施工與隧道、盾構息息相關。

3.4.2 城市軌道交通專利關鍵詞演化分析

對城市軌道交通專利年份進行整理，將5 年作為一個周期，分析關鍵詞演化。對不同年份分別Jieba 切詞，使用TF_IDF 抽取關鍵詞，統計所抽取關鍵詞的詞頻與共現關系，生成關鍵詞網絡。需要注意，當周期內專利數量過多時，關鍵詞節點數量龐大，因此針對此問題，限制關鍵詞詞性為（"ns"， "n"， "vn"），分別表示地名、名詞、名動詞。

由圖8 ～圖12 可知，我國城市軌道交通研究熱點主要集中在多方位線路規劃上。2010 年以前，我國城市軌道交通技術多集中在硬件研究；到2010 年以后，隨著大數據與人工智能的發展，城市軌道交通逐漸由具體走向系統，不斷的將智能與城市軌道交通運營服務相結合。隨著城市軌道交通技術的不斷發展，智能系統、數據采集與檢測系統的研究不斷深入。通過分析城市軌道交通專利，發現城市軌道交通安全應急管理與應急決策方面技術有所空缺。因此，城市軌道交通在應急管理與應急決策方面還有很大的研究空間。

圖7 城市軌道交通關鍵詞共現網絡

圖8 1996 年—2000 年關鍵詞

圖9 2001 年—2005 年關鍵詞

圖10 2006 年—2010 年關鍵詞

3.5 城市軌道交通技術發展趨勢

中華人民共和國交通運輸部2018 年發布《城市軌道交通運營管理規定》[18]中表示城市軌道交通運營應綜合考慮與城市規劃的銜接、城市軌道交通客流需求、運營安全保障等因素，做好運營服務工作。結合以上對城市軌道交通專利的分析，可以發現，國內城市軌道交通技術研發進入穩定且快速的成長期，城市軌道交通的研究需求將逐漸與人工智能相結合，注重系統化發展。完善對客流的監測、預測，以及城市軌道交通領域的數據采集工作，逐步做到資源共享，實現城市軌道交通系統管理智能化，將會是城市軌道交通技術新的發展趨勢。在城市軌道交通系統智能化的不斷推進中，完善應急管理與決策技術也將會是熱點研究方向。

圖11 2011 年—2015 年關鍵詞

圖12 2016 年—2020 年關鍵詞

4 結論

專利分析是衡量技術發展現狀與趨勢的重要方法，本文將專利分析與技術產業路線圖結合，綜合利用專利地圖、文本挖掘、專利計量的方法對城市軌道交通專利數據進行分析，分析結果表明，國內城市軌道交通市場需求較大。根據專利分析結果可知，城市軌道交通技術呈穩定且迅速的發展態勢。該技術研發熱點集中在線路規劃、檢測系統、列車運行、客流監控與預測等多個方面。國內城市軌道交通重點研發區域主要集中在北京以及長江中下游地區。在國家政策的支持下，我國城市軌道交通技術研發將不斷由具體化向系統化發展，爭取實現資源共享，不斷加強城市軌道交通智能化管理，為城市公共交通提供更多便利與服務，與此同時，在應急管理與決策方面還需要大量的研究，使得乘客出行更安全更安心，提高城市軌道交通運營服務的質量。