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        基于專利數(shù)據(jù)的全球自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢

        2020-04-06 15:24:52
        工業(yè)經(jīng)濟論壇 2020年1期
        關鍵詞:激光雷達專利申請專利

        感知技術(shù)作為自動駕駛的關鍵核心技術(shù)之一,是實現(xiàn)自動駕駛的基礎和前提條件。本文以自動駕駛、感知技術(shù)領域相關技術(shù)為關鍵詞,選取了中國、日本、美國、韓國等15個國家和地區(qū)專利局及PCT(國際專利合作協(xié)定)截至2018年底的相關專利信息,制成了自動駕駛感知技術(shù)領域10153項專利文本數(shù)據(jù)集,并采用無監(jiān)督主題挖掘技術(shù),對該專利數(shù)據(jù)集進行分析,以研判全球自動駕駛感知技術(shù)的創(chuàng)新態(tài)勢。

        一、全球自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢研判

        從新增專利來看,全球自動駕駛感知技術(shù)正處于快速發(fā)展期

        2009年,谷歌正式啟動商業(yè)自動駕駛汽車項目,自動駕駛開始進入公眾視線并漸成熱點。以谷歌、優(yōu)步、百度等為代表的互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)和以寶馬、奔馳等為代表的傳統(tǒng)汽車廠商紛紛加入自動駕駛的研發(fā)競賽。此后,全球自動駕駛感知領域的相關專利申請大幅增長,并進入快速發(fā)展期。

        2018年,全球自動駕駛感知領域的新增專利數(shù)量為1671項,是2010年的6.5倍;PCT新增專利數(shù)量為79項,是2010年的6.1倍。中、日、美、韓依次位列全球?qū)@麛?shù)的前四名,約占專利總數(shù)的84%。

        圖1 全球自動駕駛感知技術(shù)領域?qū)@暾堏厔荩?990-2018)

        從申請主體看,企業(yè)成為自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新的引領者

        在全球范圍內(nèi),企業(yè)的研發(fā)能力明顯高于高??蒲性核?。2018年,全球以企業(yè)為申請主體的專利有1070項,約為高??蒲性核?.8倍,占到總數(shù)的64%。2018年,中國以企業(yè)為申請主體的專利比重為62%,日本為92%,美國為83%。由此可見,在全球范圍內(nèi),企業(yè)作為自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新主體的作用愈加凸顯,日本和美國尤甚。此外,現(xiàn)代、日產(chǎn)、豐田、福特等傳統(tǒng)汽車廠商和博世、電裝、法雷奧等國際知名汽車零部件供應商占據(jù)著主導地位。

        從技術(shù)領域看,毫米波雷達和激光雷達技術(shù)創(chuàng)新熱度高漲

        自動駕駛感知技術(shù)包括視覺傳感器、紅外傳感器、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器技術(shù)等,其中紅外傳感器和超聲波雷達技術(shù)專利占比較高,分別為27.1%和24.2%,兩者占比超過一半。從專利申請增速看,毫米波雷達、激光雷達領域?qū)@麛?shù)量增速最高,2018年專利分別有185項和416項,比2017年分別增長113%和103%,遠高于紅外傳感器(24%)、視覺傳感器(22%)和超聲波傳感器(18%)的增速,由此看來,毫米波雷達和激光雷達方向的技術(shù)創(chuàng)新備受關注。從主導企業(yè)看,在視覺傳感器領域,位列全球前十的企業(yè)絕大部分為日、德、美、韓的傳統(tǒng)汽車廠商;在毫米波雷達和激光雷達兩個熱點領域,日本汽車制造和零部件企業(yè)專利布局尤為積極,豐田、日產(chǎn)、電裝、本田等日本企業(yè)所獲專利數(shù)量占據(jù)絕對優(yōu)勢。

        圖2 主要國家(地區(qū))及PCT自動駕駛感知技術(shù)新增專利累積占比

        圖3 全球擁有自動駕駛感知領域?qū)@闹饕髽I(yè)(前20位)

        圖4 全球自動駕駛感知技術(shù)細分領域?qū)@暾埱闆r

        圖5 中國擁有自動駕駛感知領域?qū)@闹饕髽I(yè)(前20位)

        圖6 自動駕駛感知技術(shù)各細分領域的主要企業(yè)

        二、我國自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀分析

        專利數(shù)量占全球半壁江山,但申請主體的集中度不高

        我國在自動駕駛感知領域起步較晚,但在2009年后進入快速發(fā)展期,專利數(shù)量增長迅速。2018年相關專利為1360項,是2010年的19.4倍。截至2018年末,我國相關專利數(shù)量占全球?qū)@倲?shù)的51.8%,遠超其他國家。但與日本、美國相比,高校科研院所在我國專利申請方面占比較高,企業(yè)的研發(fā)主體作用有待進一步提升。

        我國的專利申請主體涉及數(shù)十所高??蒲性核?、數(shù)十家大中小企業(yè)、個人,主要表現(xiàn)為專利集中度不高,單一主體擁有的專利數(shù)量偏少,研究力量較為分散,難以實現(xiàn)核心技術(shù)突破和技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。

        互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相對領先,但傳統(tǒng)車企專利布局落后

        近年來,百度連續(xù)投入巨資研發(fā)自動駕駛技術(shù),獲批建設國家自動駕駛開放創(chuàng)新平臺,在國內(nèi)自動駕駛領域居于領先地位。截至目前,百度Apollo自動駕駛開放平臺已上線6個版本,生態(tài)合作伙伴超過70家,覆蓋整車、零部件、出行服務等自動駕駛的關鍵領域。目前,我國已為32家自動駕駛領域關聯(lián)企業(yè)發(fā)放了101張智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試牌照,其中百度獲得50余張。相比之下,國內(nèi)傳統(tǒng)車企專利布局較為落后,僅奇瑞、北汽、吉利等擁有部分專利;本土汽車零部件供應商,除了中信戴卡擁有視覺傳感器方面的少數(shù)專利,其他汽車零部件供應商身影難覓。國際知名汽車廠商則通常采用投資、收購等方式,加強其在自動駕駛領域的技術(shù)儲備和專利布局。比如,福特于2015年發(fā)布“智能移動戰(zhàn)略”,相繼投資或收購了云計算公司Pivotal Software、三維地圖公司Civil Maps、激光雷達公司Velodyne、機器視覺公司SAIPS,以及自動駕駛技術(shù)公司Argo AI。目前,福特已經(jīng)成為全球自動駕駛領域最具競爭力的公司之一。

        東部地區(qū)創(chuàng)新相對活躍,但企業(yè)分布較為分散

        從空間分布看,東部地區(qū)相關企業(yè)和專利數(shù)量多,具有較高的技術(shù)創(chuàng)新活躍度。按2018年的新增專利數(shù)排序,國內(nèi)感知技術(shù)領域?qū)@麛?shù)排名前30的企業(yè)中,北京、江蘇、廣東位居前三,分別擁有7家、3家和3家,占前30家企業(yè)專利總數(shù)的48%。值得注意的是,這些企業(yè)分布在15個省市,區(qū)域分布較為分散。此外,對比2017年和2018年創(chuàng)新活躍度排名靠前的30家企業(yè),北京從4家上升至7家,創(chuàng)新活躍度持續(xù)提升,重慶從3家下降至無,創(chuàng)新活躍度明顯下降。

        企業(yè)可基于專利信息分析與挖掘技術(shù),緊盯國外企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新動向,了解其技術(shù)研發(fā)的市場布局重點,結(jié)合自身優(yōu)勢確定申請專利的技術(shù)創(chuàng)新點和方案;同時,可借鑒國外企業(yè)的做法,通過并購或投資其他自動駕駛領域科技公司,增強自身的技術(shù)儲備。

        三、針對全球自動駕駛感知技術(shù)創(chuàng)新的兩大建議

        第一,加強專利布局,創(chuàng)新專利運營模式

        一方面,企業(yè)可基于專利信息分析與挖掘技術(shù),緊盯國外企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新動向,了解其技術(shù)研發(fā)的市場布局重點,結(jié)合自身優(yōu)勢確定申請專利的技術(shù)創(chuàng)新點和方案;同時,可借鑒國外企業(yè)的做法,通過并購或投資其他自動駕駛領域科技公司,增強自身的技術(shù)儲備。例如,可追蹤豐田、日產(chǎn)、電裝等公司在毫米波雷達和激光雷達領域領先企業(yè)的創(chuàng)新行為,選擇合適的專利布局策略,避免差距進一步拉開。另一方面,國內(nèi)企業(yè)可創(chuàng)新專利運營模式,探索建立自動駕駛專利聯(lián)盟,將與相關領域關聯(lián)的專利通過協(xié)商進行集中管理,整體打包建立專利池,聯(lián)盟成員單位實施專利交叉許可或互惠使用專利技術(shù)。

        第二,加強協(xié)調(diào)協(xié)作,共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)

        圍繞自動駕駛標準、用戶行為數(shù)據(jù)、交通場景數(shù)據(jù)、測試評價體系等關鍵因素,加強科研院所與企業(yè)的合作,成立自動駕駛創(chuàng)新聯(lián)合體,促進產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新。鼓勵地方主管部門加快道路測試牌照發(fā)放,同時統(tǒng)籌制定道路測試有關規(guī)定,確保國內(nèi)標準與國際標準同步。另外,還要推動自動駕駛系統(tǒng)、高精度傳感、定位系統(tǒng)、計算視覺、人工智能等領域深度融合,建立技術(shù)路線多樣、商業(yè)模式豐富的自動駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

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