廖 燕，余業(yè)干 Liao Yan，Yu Yegan

?

百度與谷歌無人駕駛汽車技術專利對比分析

廖 燕，余業(yè)干 Liao Yan，Yu Yegan

（武漢理工大學汽車學院 現(xiàn)代汽車零部件技術湖北省重點實驗室 汽車零部件技術 湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430070）

檢索百度和谷歌公司無人駕駛汽車技術專利，運用專利分析工具，從申請趨勢、專利布局、研發(fā)策略、技術領域及技術熱點等角度，對比分析兩家公司無人駕駛汽車技術的研發(fā)情況，為無人駕駛汽車技術研發(fā)推廣、發(fā)展戰(zhàn)略制定和法律法規(guī)完善提供專利信息支撐。

無人駕駛汽車；專利分析；谷歌；百度

0 引 言

近年來，隨著人工智能、計算機和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，無人駕駛汽車成為一個新的技術熱點備受關注[1-2]。全球各大汽車廠商和互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛投入巨資進行技術研發(fā)，各項新技術層出不窮，專利申請量逐年遞增[3]。其中，百度和谷歌作為國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭和無人駕駛領域的領跑者之一，在無人駕駛汽車專利方面處于前列。

專利文獻包含全面的技術、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和法律信息，全球每年約有90%～95%的發(fā)明創(chuàng)造成果能在專利文獻數(shù)據(jù)中找到，約有80%只在專利文獻中體現(xiàn)[4]。對海量專利信息進行科學整理、加工和多維深入分析，能夠有效地為政府、企業(yè)、高校等機構洞察技術創(chuàng)新趨勢、規(guī)劃技術發(fā)展方向、提升競爭優(yōu)勢提供科學依據(jù)和決策輔助[5]。從專利文獻視角，分析百度和谷歌公司的無人駕駛汽車技術，為國內(nèi)相關部門制定政策和企業(yè)技術研發(fā)提供參考。

1 研發(fā)概況

2005年谷歌公司開始涉足無人駕駛汽車領域，2009年啟動無人駕駛汽車項目，成立無人車團隊，大范圍采集街景數(shù)據(jù)，構建地圖數(shù)據(jù)庫；2010年，對外公布研究無人車；2012年，獲得合法車牌；2013年，正式開始復雜情況下的城市道路實測；2014年，設計Firefly原型車并進行系列改裝；2015年，公司重組為Alphabet，開始和車企菲亞特合作，不再親自造車；2016年，成立Waymo獨立實體公司，專注研究無人駕駛，并和沃爾沃、福特、來福車、優(yōu)步聯(lián)合成立安全街道自駕聯(lián)盟（Self-driving Coalition for Safer Streets）；2017年，拿到美國國家高速公路交通安全機構的認定文件，開啟真人乘車試驗。截止2017年，已在4座城市進行道路測試，里程累計超過500萬km，達到每行駛8 000 km有1次人工干預的程度，累計發(fā)生安全事故25起，沒有人員傷亡。

百度公司是國內(nèi)最具價值的互聯(lián)網(wǎng)公司之一。2013年，百度公司無人駕駛汽車項目起步，2014年正式啟動；2015年，公布自動駕駛原型車，在北京首次實現(xiàn)城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動駕駛，隨后成立自動駕駛事業(yè)部，致力于研究L4級別無人駕駛（完全無人駕駛）；2016年，發(fā)布智能汽車戰(zhàn)略，成立智能汽車事業(yè)部，致力于研究L3級別無人駕駛（有限條件自動駕駛），并獲得美國加州政府頒發(fā)的上路測試牌照，首次在浙江嘉興進行開放城市道路運營，并與國內(nèi)3座城市簽約進行道路實測合作；2017年，成立智能駕駛事業(yè)群組，并與博世合作研發(fā)高精地圖，宣布為汽車行業(yè)和自動駕駛領域的合作伙伴開放Apollo軟件平臺。截至目前，已有微軟、博世、大陸、TomTom、Grab等全球近50家企業(yè)加入Apollo平臺。

2 專利檢索策略

PatSnap專利檢索系統(tǒng)完整收錄全球106個主要國家、地區(qū)和組織的1.2億條專利數(shù)據(jù)，并擁有專業(yè)專利數(shù)據(jù)分析工具Insights專利分析系統(tǒng)，數(shù)據(jù)來源權威、準確、可靠。選擇PatSnap專利檢索系統(tǒng)進行專利檢索，并借助其相關工具進行專利數(shù)據(jù)分析。

無人駕駛技術領域涉及眾多，采用關鍵詞檢索法，不采用分類號檢索法，以免漏檢[6-7]。通過閱讀大量相關論文、學術期刊和專利文獻，將申請人（專利權人）的關鍵詞確定為：“Google”和“Baidu”，主檢索式為：TA=（"無人駕駛"OR"自動駕駛"OR"自主駕駛"OR"智能駕駛"OR"智慧駕駛"OR"無人車"OR"自動車"OR"智能車"OR"無人汽車"OR"自動汽車"OR"智能汽車"OR"intelligent car"OR"pilotless automobile"OR"driverless car"OR" self-driving car "OR "autonomous vehicles"OR" unmanned- drive car "OR"self-piloting automobile"OR" ugv"OR" unmanned car"OR"automated vehicle"OR" unmanned vehicle"），同時勾選搜索包含中英文機器翻譯結(jié)果選項，數(shù)據(jù)檢索時間截至2017年6月30日。鑒于專利申請?zhí)匦裕?017年數(shù)據(jù)不夠全面，檢索結(jié)果有一定局限性[8-10]。

3 專利情況對比分析

3.1 總體情況對比分析

3.1.1 專利類型分析

通過對初檢結(jié)果進行同族去重、逐篇人工去噪和整理，最終檢索結(jié)果為：谷歌無人駕駛專利145組，433條；百度無人駕駛專利91組，91條。谷歌和百度公司無人駕駛汽車技術專利整體概況見表1。谷歌和百度的無人車專利大部分屬于發(fā)明專利，專利整體質(zhì)量較高。與百度相比，谷歌的專利數(shù)量更多，這和谷歌無人車研發(fā)時間更長有關；同時在外觀設計專利方面，谷歌有10條，百度只有3條，這和谷歌自主設計了Firefly 系列原型車有關，百度的原型車大多是改裝比亞迪、寶馬等車企成車。

表1 谷歌與百度公司專利整體概況 組

3.1.2 申請趨勢分析

谷歌和百度公司無人駕駛汽車技術專利歷年申請情況如圖1所示。

圖1 歷年專利趨勢圖

從圖1中可以看到，谷歌公司在2011年已經(jīng)有申請和授權的專利，2012年以后申請量和授權量大幅增長且一直維持在較高水平，2015年以后漸有回落，這與谷歌公司2014年改組重整和無人車研發(fā)領域技術人員離職相關；百度公司相對起步較晚，2014年有4條專利，2015年沒有，2016年迎來專利申請量爆發(fā)性增長，多達78條。百度公司后期研發(fā)享受到無人車領域研發(fā)前期的技術積累和觀念更新的紅利，迅速抓住市場機遇和專利空白區(qū)，所以專利申請量出現(xiàn)井噴。從授權比例看，谷歌公司專利授權量可觀，整體質(zhì)量比較高；百度公司專利大部分為新近申請，沒有進入授權程序，但未來正常授權應該不是問題。目前來看，谷歌的無人車研發(fā)技術專利多于百度，但百度發(fā)展勢頭迅猛，未來2～3年內(nèi)可積累起可觀的專利數(shù)量，有趕超谷歌的可能性。

3.1.3 專利布局分析

谷歌和百度公司無人駕駛汽車技術專利布局見表2。

表2 谷歌和百度無人駕駛汽車專利布局

從表2中可以看出，在專利的全球化布局中谷歌比百度更廣泛。谷歌在8個國家、地區(qū)和組織進行了專利申請，其中約78%分布在美國，約14%在中國。谷歌在中國申請的無人車專利逐年增多，說明中國市場是谷歌未來的重點發(fā)展方向，其有意在中國大規(guī)模推廣無人車。百度主要在國內(nèi)申請了無人車專利，雖然在硅谷建立了無人車研發(fā)團隊，但良好的海外布局尚未形成。百度無人車業(yè)務下一步極有可能進行海外布局延伸，百度和谷歌也有可能在中國掀起無人車專利申請與保護大戰(zhàn)。

3.2 專利質(zhì)量對比分析

3.2.1 研發(fā)策略對比

可以從數(shù)量、質(zhì)量、市場、專業(yè)化等8個維度分析企業(yè)研發(fā)策略。谷歌和百度研發(fā)策略雷達圖如圖2所示。

圖2 研發(fā)策略雷達圖

從圖2可以看出，百度在無人車專利方面積累較少，研發(fā)戰(zhàn)略比較重視量的發(fā)展。百度提出“3年商用，5年量產(chǎn)，10年改變出行方式”的戰(zhàn)略目標，因此在無人車共享出行、社會化服務和景區(qū)無人車運營等市場推動方面加大力度，以期早日實現(xiàn)盈利；谷歌在無人車領域深耕多年，構建了相對成熟的無人車研發(fā)體系，在重視專利質(zhì)量、與學術領域合作、跨技術領域研究、國際化布局方面得分遠高于百度。但谷歌前期研發(fā)技術不夠可靠，加之政府和消費者前期對無人駕駛信任度、接納度不高，大規(guī)模推廣時機不成熟，谷歌沒有創(chuàng)建商業(yè)模式，在市場推廣和商業(yè)變現(xiàn)方面落后于百度。

3.2.2 技術領域?qū)Ρ?/p>

1）技術焦點分析

谷歌和百度公司的技術焦點如圖3所示，兩家公司在技術領域分布上差別不大，谷歌相較于百度在IPC（國際分類號）分類下存在數(shù)量上的優(yōu)勢，這與其專利總量具有優(yōu)勢相符合。

（1）車輛控制是無人駕駛技術中最底層、最重要的基礎技術，在技術領域分布上，百度和谷歌都將G05D和B60W作為主要研究方向，申請了大量專利；

（2）在G01S和G06T方面，谷歌相關專利占專利總數(shù)16%左右，百度幾乎沒有，這說明在關鍵的環(huán)境識別、雷達和機器視覺技術方面，谷歌已有一定自主成果，掌握了部分核心技術，而百度大部分采用其他公司的成熟技術和產(chǎn)品，鮮有自主技術，缺乏核心競爭力，在2017年，百度全資收購了xPerception（一家從事視覺感知軟硬件研發(fā)的科技公司），加強了在機器視覺和圖片處理領域的實力；

（3）在G06Q方面，即無人車社會化、商業(yè)化方面，百度優(yōu)于谷歌，已在無人車共享出行和車輛調(diào)度等方面布局，谷歌初期專注科研，沒有融資和商業(yè)化壓力，時機不成熟，因此商業(yè)化推廣上進程較遲緩，但近兩年開始在此方向上申請專利，設立Waymo實體公司，放棄自主造車轉(zhuǎn)向車企輸出解決方案，這些說明谷歌有意借助車企將無人車大規(guī)模推廣并進行反哺。

2）專利地圖分析

谷歌和百度公司的專利地圖如圖4所示，高峰代表技術聚焦領域，低谷意味著技術盲點，柱體越高代表專利數(shù)量越多。可以看出，環(huán)境感知檢測、智能車聯(lián)、定位導航、車道控制、無人車測試等技術是兩家公司的研發(fā)熱點。谷歌在環(huán)境檢測、導航定位和車道控制等方面占據(jù)優(yōu)勢，這與近7年道路實測、自主造車及高精地圖技術有關，百度在這些方面也有不少專利，未來兩家公司會有很多競爭；此外，百度公司在無人車測試方法、場景構建及車聯(lián)網(wǎng)等方面占優(yōu)勢，一方面與百度整體發(fā)展戰(zhàn)略中包含“百度大腦”智能神經(jīng)網(wǎng)絡研究項目有關，擁有強大的數(shù)據(jù)處理和計算能力，另一方面與百度無人車技術研發(fā)基礎較薄弱，處于技術研發(fā)前期，必須開展多項無人車測試有關。

圖3 技術焦點圖

圖4 3D專利地圖

4 結(jié) 論

1）谷歌無人車研發(fā)起步較早，且掌握較多高質(zhì)量基礎專利，有著較為完整的專利群，相對百度來說擁有較大優(yōu)勢。百度無人車研發(fā)起步較晚，專利總量較少，但發(fā)展勢頭良好，近兩年專利申請量較大。

2）谷歌和百度都很重視本國專利申請，但谷歌會將重要專利在世界范圍內(nèi)展開申請，尤其重視中國市場；百度專利全球化布局不夠，建議在下一步的發(fā)展戰(zhàn)略中，將重要的核心專利進行海外布局，以便在無人車未來發(fā)展中占據(jù)優(yōu)勢。

3）無人駕駛技術正處于快速發(fā)展期，車輛控制是最基礎的關鍵技術，兩家公司都極為重視。谷歌在車輛控制、定位導航、環(huán)境識別等領域占據(jù)優(yōu)勢，百度在智能車聯(lián)和無人車測試方面略占優(yōu)勢。

4）無人車在商業(yè)推廣方面尚屬試探摸索期。百度利用國內(nèi)政策利好，在無人車共享出行、社會化服務和景區(qū)運營等大眾推廣方面走在前面，而谷歌則傾向于利用技術優(yōu)勢向車企輸出技術解決方案，走企業(yè)推廣的路子。

[1]喬維高，徐學進.無人駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及方向[J]. 上海汽車，2007（7）：40-43.

[2]端木慶玲，阮界望，馬鈞. 無人駕駛汽車的先進技術與發(fā)展[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程，2014，52（3）：30-33.

[3]朱炳先，張朋飛. 地面無人車輛及關鍵技術研究進展[J]. 山西大同大學學報（自然科學版），2017，33（1）：66-70.

[4]郭婕婷，肖國華.專利分析方法研究[J]. 情報雜志，2008，27（1）：12-14.

[5]方曙，張嫻，肖國華. 專利情報分析方法及應用研究[J]. 圖書情報知識，2007（4）：64-69.

[6]逄偉. 低速環(huán)境下的智能車無人駕駛技術研究[D]. 杭州：浙江大學，2015.

[7]唐智威. 基于視覺的無人駕駛汽車研究綜述[J]. 制造業(yè)自動化，2016，38（8）：134-136.

[8]施志霞.基于專利地圖的自動駕駛技術發(fā)展研究[D]. 上海：華東理工大學，2016.

[9]方思，李國秋. 全球無人駕駛汽車專利分析--從產(chǎn)業(yè)鏈和技術鏈的二維角度[J]. 競爭情報，2016，12（5）：27-36.

[10]章帆，王雪嬌. 基于專利的無人駕駛汽車技術景觀分析[J]. 科技管理研究，2017，37（5）：33-37.

2017-08-15

1002-4581（2017）06-0005-04

U471.1：G306

A

10.14175/j.issn.1002-4581.2017.06.002