基于專利分析的自動駕駛汽車技術發展動態與競爭態勢研究

吳盛豪， 鄭素麗， 廖佳佳

(1.中國計量大學 經濟與管理學院， 杭州 310018； 2.國家知識產權局專利檢索咨詢中心， 北京 100088)

自動駕駛技術是新一輪科技革命與汽車產業結合的顛覆性成果，因其融合多種前沿科技并具有巨大的產業帶動力，已成為主要發達國家數字經濟中優先布局的重點領域[1-3]。根據美國汽車工程師學會(SAE)的分類標準，駕駛自動化水平可分為6個級別：其中L1～L3為自動駕駛系統輔助人類駕駛，L4 為人類輔助自動駕駛系統，L5 則達到完全的自動駕駛[4]。盡管完全的自動駕駛汽車還有數年才能進入市場[2]，但由于其在智能、安全、環保等方面的廣闊前景[5-6]，各國政府紛紛加快對自動駕駛技術的規劃布局[7]。早在2013年美國就制定了自動駕駛測試相關標準，用于支持自動駕駛技術的發展和推廣，并在2020年發布了自動駕駛4.0計劃以確保自己的領先地位。日本在2013年將自動駕駛系統研發上升到國家戰略高度，并提出自動駕駛商用化時間表，于2021年3月發布了《面向實現和普及自動駕駛的措施報告與方針》。中國在2015年將智能網聯汽車列入未來十年國家智能制造發展的重要領域，并且高度重視其市場化與實用化的應用。當前，自動駕駛技術發展方興未艾，不同國家和企業依托各自的優勢技術進行著激烈的競爭。在此背景下，如何科學研判自動駕駛汽車技術的未來發展趨勢和競爭態勢，對產業健康發展和企業戰略的有效制定具有重要意義。

專利是衡量產業創新活動的一個重要指標[8-9]，近幾年國內外學者利用專利信息對自動駕駛技術的申請趨勢、技術熱點、轉移和擴散規律等問題進行了較為深入的討論[10-11]。李昌等基于WI-LDA主題模型分析了自動駕駛汽車的技術主題研究熱度與發展態勢[12]。翟東升和張京先利用專利技術共現網絡分析了自動駕駛汽車技術融合演化規律和當前研究熱點[13]。Li等基于社會網絡分析和專利定量比較對自動駕駛技術的未來發展方向進行了預測[14]，Nieuwenhuijsen等利用系統動力學方法對自動駕駛汽車技術的長期擴散趨勢進行了預測和仿真[15]。總體而言，已有研究主要從技術層面出發對具體技術和總體趨勢進行討論，對國家和創新主體層面的綜合競爭態勢分析還較少涉及。基于此，本文將分別從全球整體態勢、國際競爭態勢和專利權人競爭態勢3個層面，逐層深入地解析自動駕駛汽車技術競爭的現狀、特征和趨勢，在此基礎上為中國自動駕駛汽車產業有效參與全球技術競爭提供針對性建議。

1 研究思路和方法

1.1 研究思路框架

專利是科學研究和技術發展最為重要的信息來源，對專利情報的分析和有效利用有助于對產業技術發展狀況、技術競爭主要領域、競爭對手競爭能力等關鍵競爭態勢進行預測和判斷，從而幫助相關國家/產業/企業獲取競爭優勢[16-17]。隨著新科技革命的加速推進和產業技術競爭的日趨激烈，國內外學者對典型技術領域的競爭態勢進行了詳細的討論[16,18]。總體而言，技術競爭態勢分析包括全局性態勢和競爭者態勢兩大類型[19]，在具體內容上包括技術生命周期分析、技術領域分析、區域布局分析、專利組合分析等方面[17,20-21]。

為了全面系統地分析自動駕駛汽車技術領域的競爭態勢，本文從整體發展態勢、國際競爭態勢和主要專利權人競爭態勢3個層面對產業技術競爭態勢進行分析。總體發展態勢方面，主要從自動駕駛汽車技術的發展階段和關鍵技術領域進行闡述；國際競爭態勢方面，首先通過主要國家專利申請趨勢和專利國際布局明確其技術布局概況，在此基礎上通過綜合競爭力的比較確定不同國家的競爭態勢，明確中國在自動駕駛汽車技術競爭格局中所處的位置；主要專利權人競爭態勢方面，從專利權人競爭地位分析和專利合作分析兩個方面分析自動駕駛汽車技術專利權人競爭與合作態勢，識別不同專利權人的研發動向。在上述分析基礎上，結合全球技術競爭態勢和中國自動駕駛汽車產業發展現狀，從核心技術研發、海外專利布局、技術合作交流等方面提出了技術發展的對策建議。總體研究思路框架如圖1所示。

圖1 研究思路框架

1.2 數據的收集與預處理

本文的專利數據來源于德溫特創新索引(Derwent innovations index，DII)，DII是世界上內容最全面的專利文檔數據集，涵蓋了來自全世界50家專利機構的3 050多萬項專利信息。在查閱專業文獻和咨詢業內專家基礎上，筆者分3個步驟確立了數據檢索策略：①參照世界知識產權組織2019年度報告的檢索方法[2]，利用IPC分類號和關鍵詞對相關專利進行檢索；②利用德溫特手工代碼和關鍵詞結合的策略對自動駕駛相關專利進行補充檢索；③對上述兩個步驟獲得的專利數據進行歸并，得到完整的數據集(1)由于篇幅限制，在此展示部分專利檢索式： (TS=(autonomous OR unmanned OR driveress OR agv) AND IP=(G08G-001/16 OR B60W-030*……)) OR (TS=((autonomous OR unmanned OR driverless OR agv) AND (ground OR car ……) NOT (air* OR aerial……) AND IP=(B60J-001* OR B60J-003*……)) OR (MAN=(Q19-L OR X21-A01L……)) OR (TS=((autonomous OR unmanned OR driverless OR agv) AND (ground OR car……) NOT (air* OR aerial……))) AND (MAN=(X22-C02D4 OR X22-G01A……))，完整的檢索式可聯系作者獲取。。考慮到專利申請信息存在一定的滯后期，本文將專利檢索的時間跨度設定為1995—2018年，專利檢索時間為2020年5月31日。對數據進行去重化處理、無關數據清理和同族專利整合歸并后，最終獲得42 332項專利，分屬于15 610個專利族。

2 全球自動駕駛汽車技術發展整體態勢分析

2.1 技術發展階段與趨勢

專利申請數量與變化趨勢可以反映特定技術領域的成長歷程與演變規律，從而判斷技術發展演化的生命周期。全球自動駕駛汽車技術在1995—2018年的專利申請數量與年度增長率情況如圖2所示，根據技術生命周期理論可以將自動駕駛汽車技術的發展分為萌芽期、成長期和快速成長期3個階段：第1階段為1995—2004年，是自動駕駛技術發展的萌芽期，此時專利申請數量在100項左右浮動，技術研發主要集中在輔助自動駕駛相關技術上，整個產業處于早期探索階段。第2階段為2005—2012年，這一階段中專利申請數量有了明顯的增長，但增長率有所起伏，為自動駕駛汽車技術的成長期。此階段中高校和科技型企業開始進入技術的研發隊列，產業技術水平不斷提升。第3階段為2013—2018年，隨著大量科技企業資金與人員不斷投入自動駕駛領域，專利申請特別是與車輛自動控制的硬件和軟件相關的專利申請有了極大的提升，自動駕駛技術進入快速成長階段。

圖2 1995—2018年自動駕駛汽車技術專利申請趨勢

2.2 關鍵技術領域

德溫特手工代碼是德溫特的技術專家對專利技術領域進行的標引，相較于IPC國際專利分類號，德溫特手工代碼劃分更為細致、指代更為明確，可更準確地識別專利所屬的技術領域[22]。因此本文選用該代碼對自動駕駛汽車技術的關鍵技術領域進行了統計和識別。表1展示了1995—2018年不同階段中專利申請數量排在前10位的德溫特手工代碼，可以看出當前自動駕駛汽車技術主要集中在T06(過程與機器控制)、T01(數字計算機)和X22(汽車電子)3個領域。其中T06主要涉及自動駕駛汽車位置與路線的識別，T01主要涉及車輛各類處理系統與軟件，X22主要是車輛輔助自動駕駛技術的應用。X22中主要的技術有防撞和泊車輔助、主動巡航控制和自動轉向等，這些技術是對原有汽車技術的改進與優化，主要為了實現輔助自動駕駛功能。而T06與T01更加關注汽車的計算決策和執行控制，代表了有條件自動駕駛的相關技術，第3階段大量專利集中在這兩個領域，體現了自動駕駛向全面自動化轉變的技術趨勢。

表1 1995—2018年自動駕駛汽車技術專利申請主要領域

3 自動駕駛汽車技術國際競爭態勢分析

3.1 專利申請國別分析

本文基于專利申請優先權統計了不同國家和地區的專利申請數量。1995—2018年自動駕駛汽車技術的專利申請總共涉及了41個國家和地區，其中專利申請數量排在前5位的國家是中國、美國、日本、德國和韓國(圖3)。中國和美國是最大的專利申請國，屬于自動駕駛汽車技術的第一梯隊，分別占全球專利申請總量的26.9%和21.7%。日本、德國和韓國在專利申請數量上屬于第二梯隊，三國申請量約占全球自動駕駛專利申請總量的35.4%。

圖3 主要競爭國家專利申請數量

圖4進一步展示了5個主要競爭國家自動駕駛汽車專利的申請趨勢，可以看出5個國家技術發展的時間并不同步。美國、日本、韓國和德國的自動駕駛技術起步較早，中國的自動駕駛汽車技術在2005年之后才開始起步。日本是第1階段中專利申請數量最多的國家，在早期的技術競爭中具有明顯的優勢；2010年前后日本的專利申請經歷了一波明顯的下滑，在數量上被美國、德國和中國反超。美國雖然很早就開始了自動駕駛汽車技術的申請，但在2004年前專利申請增長較為緩慢。從2004年開始美國國防部連續舉辦了三屆自動駕駛挑戰賽，這一賽事極大地推動了美國自動駕駛技術及其產業鏈的發展，因而2004年以后美國的專利申請數量呈現出快速的增長態勢。中國在2004年之前幾乎沒有自動駕駛汽車技術專利的申請，但從2010年前后開始了迅速的追趕過程并在2013年超越美國成為當年專利申請數量最多的國家，在此之后一直保持著活躍的專利申請態勢。德國和韓國雖然自動駕駛技術起步較早，專利申請數量也在穩步提升，但發展的速度明顯慢于中國和美國。

圖4 主要競爭國家專利申請年度趨勢

3.2 主要競爭國家國際專利布局

專利的國際布局是指基于專利的地域性特征，根據市場競爭需要在全球范圍內確定需要進行保護的國家/區域，從而確保在相關地域中處于有利的競爭地位。合理的國際布局可以幫助競爭主體獲取更多的國際市場份額，提高其整體競爭力。本文以專利受理國別/區域為橫軸，以專利權人所屬國家為縱軸繪制了主要競爭國家的專利國際布局情況(圖5)。從圖5中可以看出中、日、韓三國的專利申請主要集中在本國，德國和美國的國際專利布局意識明顯強于前面3個國家。德國雖然專利申請總量不占優勢，卻是5個國家中國際專利布局意識最強的國家，其國際專利布局占專利申請總量的60%以上，中國和美國是其主要的海外專利申請國。除本國外美國也在積極進行自動駕駛專利的國際布局，其海外專利申請主要集中在中國和世界知識產權組織，說明美國非常重視中國在自動駕駛領域的潛在市場。中國是目前專利申請數量最多的國家，但海外專利申請比例不足4%。究其原因，一方面可能是由于當前國內企業的專利國際化意識普遍還比較單薄，另一方面也可能是專利整體質量不高導致海外專利申請仍面臨較大的困難。

圖5 主要競爭國家專利國際布局情況

3.3 主要競爭國家綜合競爭力分析

為了更深入地理解中、美、德、日、韓五國的專利競爭現狀，本文參考Ernst[23]、黃魯成等[16]的專利組合分析方法，從專利活動和專利質量兩個維度進行主要競爭國家的綜合競爭力分析。專利活動指標由相對專業化指數(RSI)、專利占有率和專利成長率構成，其中RSI指數代表了國家在某一領域相對專業化指數，是對專利族絕對數量的一個修正[24]，專利占有率和專利成長率分別從靜態和動態兩個角度衡量主體在某一領域的專利積累活動和未來發展潛力[24]。在專利質量指標的衡量上，本文參考以往研究從技術范圍、國際范圍、核心專利數量以及專利合作情況4個方面進行測度[16,24]。其中技術范圍指一國專利所涉及的國際IPC分類號的數量，國際范圍指一國專利在海外申請所涉及的國家或地區數量，核心專利根據普賴斯定律通過被引次數定義，專利合作情況代表了本國專利涉及兩個及以上專利權人的專利數量。指標的具體含義和測度方法見表2。

表2 綜合競爭力指標概述

按照上述方法對各國專利綜合競爭力指標進行計算，經過標準化處理后的結果見表3。整體來看，美國是5個國家中綜合競爭力最強的國家，無論是在國際范圍、技術范圍、核心專利還是專利合作方面都有著絕對的優勢，掌握了大量的核心技術，是目前自動駕駛汽車技術的技術領導者。日本的綜合競爭力發展較為均衡，在專利活動和專利質量上都有不錯的表現，但與美國相比還有很大的差距。作為一個傳統的汽車大國，德國的專利質量表現較為突出，雖然整體活躍程度不高，仍是未來自動駕駛汽車市場的有力競爭者。相比之下，韓國的綜合競爭力最弱，各方面與美、中、德、日相比均有明顯的差距。

表3 主要競爭國家綜合競爭力情況

中國是近年來技術活躍度最高的國家，綜合實力僅次于美國。盡管中國的自動駕駛汽車起步較晚，但得益于近年來政府、企業和學研機構對自動駕駛汽車技術的重視和積極投入，總體技術發展迅速，專利占有率和專利成長率在所有國家中是最高的。RSI值為負數，表明自動駕駛汽車專利占中國專利總量的比例仍偏低，隨著自動駕駛汽車的發展未來該領域的專利數量還有很大的增長空間。中國的整體專利質量位居五大競爭國家中的第三位，但與美國和德國的專利質量還有較大差距，特別是在核心專利方面表現得極為缺乏，需要尋求更多核心技術的突破。

4 自動駕駛汽車技術專利權人競爭態勢分析

4.1 主要專利權人識別

專利申請數量是識別主要專利權人競爭實力的基本指標，表4為按照專利申請數量統計的前10位專利權人情況匯總。從專利權人屬性來看，3個階段中專利申請數量排在前10的專利權人均為企業，整個專利數據集包含4 234位專利權人，其中83%的專利權人為企業，說明自動駕駛汽車技術以企業為研發主體，企業是推動產業技術發展的主要力量。進一步分析可以發現，在前兩個階段排在前10位的專利權人均為汽車整車廠商和零部件制造商，說明早期的自動駕駛技術由傳統汽車企業所主導。到了第3階段，谷歌、百度、優步等科技公司進入榜單前10，成為影響產業技術發展的新生力量，科技公司的進入也帶動了自動駕駛汽車技術向智能化、數字化的加速轉型。

表4 1995—2018年主要專利權人專利申請情況

從專利權人國別來看，第1階段中排在前10位的企業中日本占據了8家，韓國占據了剩下的兩個席位，日韓企業在萌芽期中迅速布局，形成了一定的領先優勢。第2階段日本企業仍占據了一半的位置，博世、戴姆勒、通用等美、德企業開始進入榜單前10。到了第3階段，盡管豐田公司仍保持專利數量最多的位置，但第2至第5位被美國企業和德國企業占據，中國的百度也首次進入專利申請前10位。可以看出，日本企業在前兩個階段是主要的技術持有者，但隨著自動駕駛汽車技術的快速發展，美國和德國的企業開始發力并開始逐漸成為先進技術的主要貢獻者。盡管中國自動駕駛專利申請總量很高，但在企業層面上來看中國企業的競爭力仍較弱，僅有百度一家企業在第3階段進入了專利申請前10位。

4.2 主要專利權人競爭地位分析

創新能力的強弱是判斷企業競爭地位的重要指標，企業的創新能力通常可以用專利的創新水平來進行判定，借鑒已有研究本文用專利申請數量和H指數來對企業的競爭地位進行判斷。H指數最開始由Hirsch提出，用于判斷學術論文的影響力大小[25]。之后的研究中中國學者官建成等[26]將H指數推廣應用到了專利領域。一項專利被后來的專利引用的越多則表明該專利越重要，越可能是核心專利。如果某專利權人的N項專利中有h項至少被引用了h次，而剩下的(N-h)項專利被引次數都少于h次，那么這個專利權人的H指數就等于h。H指數可以較好地反映專利權人在自動駕駛汽車技術領域的研發實力。

鑒于進入第3階段之后自動駕駛技術進入快速成長期，其競爭主體和態勢均與前兩個階段具有明顯差異，且對產業技術未來發展方向更具有決定性的影響。本文聚焦第3階段中的主要專利權人，對其競爭地位進行比較分析，分析結果如圖6所示。圖中橫坐標為專利權人專利申請數量，縱坐標為專利權人H指數，括號中的數字為各專利權人掌握的核心專利數量。可以看出，豐田在專利數量上具有較大的領先優勢，而谷歌在專利質量上擁有絕對優勢，其他企業之間的競爭則呈現出相對膠著的態勢。谷歌的H指數遠高于其他企業，掌握了41項核心專利，是目前自動駕駛汽車技術的技術先驅者。福特和通用各持有13項和11項核心專利，H指數也處于谷歌之后的第二梯隊，有較強的創新能力，是產業重點技術的持有者。豐田、博世、戴姆勒和電裝，H指數都在7左右，在專利數量上具有一定的領先優勢但創新能力略顯不足，目前處于技術參與者的競爭地位。現代、百度及優步的H指數均為4，創新能力尚顯不足，處于技術追隨者的位置。

圖6 主要專利權人競爭地位分析

4.3 專利權人合作網絡分析

近年來很多新興技術的競爭不再體現為零和博弈，企業紛紛通過與高校、科研機構、甚至競爭對手的緊密合作來共同實現技術的領先優勢[27-28]，因而技術合作分析也是專利權人競爭態勢的重要方面。為了清晰地描繪自動駕駛汽車技術的合作關系及其變化規律，本文利用共同申請專利數據構建了專利權人合作網絡，在此基礎上對3個階段的專利合作網絡進行了網絡特征[29-30]計算和可視化處理，結果如表5和圖7所示。

表5匯總了自動駕駛汽車技術各階段合作網絡的基本網絡特征，圖7展示了3個階段的合作網絡圖，其中節點的大小代表節點的點度中心度高低，線條的粗細代表合作次數的多少。可以看出隨著自動駕駛汽車技術的發展，合作網絡邊數不斷增加、規模持續擴大。與此同時網絡的密度卻在不斷減小，平均點度中心度變化不大，說明自動駕駛汽車技術專利合作的緊密程度比較低，合作關系整體上比較松散。第1階段網絡平均中介中心度很低，節點之間的信息流動較為獨立；在第2和第3階段，網絡整體的平均中介中心度急劇增加，節點之間的聯系變得更為緊密。從3個階段的合作網絡演化圖也可以看出，隨著產業技術的發展合作網絡從松散變得緊密，合作關系從單對單的簡單模式逐漸變得豐富和復雜。隨著網絡的發展，一些固定的合作子群在網絡中開始出現，無論是汽車制造商還是科技企業都形成了較為穩定的合作關系。汽車制造商相比科技企業更傾向于在行業中尋求合作，谷歌等高科技公司在自動駕駛專利合作網絡中并不活躍。日本、美國和德國等國的企業呈現出區域性的合作態勢，中國企業尚未形成穩定的專利合作關系。

表5 自動駕駛汽車行業分階段合作網絡特征匯總

圖7 專權人合作網絡演化圖

5 結論與建議

基于自動駕駛汽車技術專利數據，從產業整體發展態勢、國際競爭態勢和主要專利權人競爭態勢3個維度對自動駕駛汽車技術的競爭態勢進行了分析。研究發現，在整體發展態勢上自動駕駛汽車技術正處于快速發展階段，專利申請數量急劇增長，關鍵技術領域逐漸向信息、通信與汽車融合的技術領域轉移。在國際競爭態勢方面，中國、美國、德國、日本和韓國是當前自動駕駛技術競爭的主要國家。美國在專利數量和質量方面都處于領先地位，掌握了大量核心專利，是目前的技術領導者。中國的綜合競爭力僅次于美國，是技術活躍度最高的國家，但存在專利質量不高、缺少核心專利和國際專利布局的問題。自動駕駛汽車的主要專利權人經歷了以日本企業為主向美、歐企業為主的轉變，汽車制造商和零件公司掌握了大量基礎專利，是主要的技術參與者；以谷歌為代表的科技公司掌握了大量核心專利，是當前產業技術發展的技術引領者。美、日、德等國的企業技術合作已成為技術發展常態，而中國自動駕駛相關企業普遍缺乏有效的技術交流與合作。

針對上述競爭態勢，為有效提升中國在自動駕駛汽車技術領域的競爭力，提出以下4點對策建議:

1)加強技術規劃布局，提升核心技術研發能力。當前自動駕駛汽車技術正處于高速發展階段，接下來有望實現核心技術的集中突破，因而各國均加大了對自動駕駛核心技術和相關標準的研發。盡管目前中國專利申請數量領先，但在核心專利的布局上還處于明顯的劣勢。作為世界上最大的汽車生產國和消費國，必須高度重視自動駕駛汽車技術的規劃布局，瞄準核心技術進行技術攻關，以奠定中國在未來自動駕駛時代的技術基礎和優勢。

2)適度推進專利的海外布局。汽車行業的技術競爭全球化的態勢十分明顯，世界各國都在加速自動駕駛汽車技術的研發和國際布局。僅德國和美國兩國在我國申請的專利已達1 700多項，而中國在美、德、日、韓和世界知識產權局申請的專利總數僅為178項，與發達國家的專利布局形成了鮮明對比。接下來，中國應依托核心技術優勢適度加快在海外市場的專利布局，以提高中國自動駕駛汽車技術的全球競爭力。

3)增強企業的核心創新能力。從企業層面來看，美、日、德等國的企業憑借其在汽車產業的雄厚技術積累和對自動駕駛技術的超前介入在各項技術上均處于領先地位。盡管中國汽車產業鏈上企業數量眾多、分布廣泛，但在自動駕駛技術領域都處于后發者的位置，仍處于技術追趕階段。近年來，百度等企業在自動駕駛汽車技術的發展中嶄露頭角，華為、中興等在V2X通信等領域掌握了一定的技術標準話語權，但受制于起步晚、技術積累少等原因，絕大多數企業仍缺乏核心競爭力。因而，亟須增強企業的核心技術創新能力，促進中國自動駕駛技術的整體突破與趕超。

4)加強技術的交流合作和轉移轉化。技術的合作開發是實現技術突破的有效手段，國外區域性的專利合作已經是技術發展的常態，而中國企業普遍缺乏技術上的交流合作。針對這一問題可以從兩方面著手改進：一方面，自動駕駛技術是汽車產業與數字技術融合發展的產物，傳統汽車企業可以積極尋求與信息通信、大數據、云計算等領域領軍企業的合作，利用中國在數字經濟方面的先發優勢推進自動駕駛技術的發展。另一方面，政府可以充當企業與企業、企業與高校、企業與科研院所之間的“橋梁”，通過政產學研的合作和技術轉移、轉化實現自動駕駛技術的協同創新。