基于专利技术的智能网联汽车产业分析丨亿欧智库精选

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智能网联智能汽车
厚势
王静/饶刚/谢晶
2018-04-26 16:40
[ 亿欧导读 ] 本文系统梳理了智能网联汽车概念和技术体系;利用专利信息详尽地揭示智能网联汽车行业整体国内外发展现状;通过技术分析,发现目前国内智能网联汽车行业存在的问题,并对国内企业提出相应发展建议。
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【编者按】“智能网联汽车”是基于人工智能、移动互联网、大数据等技术的智能化、网联化的汽车。在从中国制造向“中国智造”的升级过程中,智能网联汽车有望成为重要载体和突破口。智能网联汽车的技术是否已经成熟?中国能否成为智能网联汽车领域的引领者?

本文作者为王静、饶刚、谢晶,来源于厚势。经亿欧编辑整理,以下带来亿欧智库精选文章供行业人士阅读。


——前言——

在移动互联、大数据及云计算等新一轮科技革命加速发展之际,我国政府提出了《中国制造2025》以及《国务院关于积极推进「互联网+」行动的指导意见》,其中明确将汽车列为十大重点领域之一,具体指向节能与新能源汽车以及智能网联汽车。智能网联汽车可以提供低碳化、信息化和智能化的出行方式和综合解决方案,是国际公认的未来发展方向和关注焦点。

本文将系统梳理智能网联汽车概念和技术体系;利用专利信息详尽地揭示智能网联汽车行业整体国内外发展现状;通过技术分析,发现目前国内智能网联汽车行业存在的问题,并对国内企业提出相应发展建议。

一、智能网联汽车概念

在曾经热映的《速度与激情 8》中,有一个片段是黑客通过网络入侵所有配备自动驾驶功能的车辆系统,并在交战过程中加以控制来阻挡敌方阵营的来袭,天空下起了「汽车雨」,每部车辆都变成黑客的专属武器。这种既能连接入网络,又能实现自动驾驶的汽车就是智能网联汽车。

从广义上看,智能网联汽车是以车辆为主体和主要节点,融合现代通信与网络技术,使车辆与外部节点实现信息共享和控制协同,以达到安全、有序、高效、节能行驶的新一代车辆系统。国外部分企业和研究机构从不同侧重点,提出了智能汽车、智能交通系统等相关概念。

借鉴国外的研究基础,中国汽车工程学会于 2015 年 10 月发布了中国汽车工业协会对于智能网联汽车的定义。智能网联汽车(IntelligentConnected Vehicle,ICV)是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、后台)智能信息交换共享,具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能,与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统,可实现「高效、安全、舒适、节能」行驶的新一代汽车。

二、智能网联汽车技术体系

智能网联汽车融合了传感、决策、控制、通信定位及数据平台等功能体系,实现这些功能主要依赖于以下几方面技术。

1. 环境感知技术

环境感知技术是无人驾驶的感知入口,将先进的通讯技术、信息传感技术、计算机控制技术结合起来系统利用,使用机器视觉识别系统、雷达系统、超声波传感器和红外线传感器等识别路况信息和驾驶员生理状况等。环境感知技术主要应用于先进驾驶辅助系统,如自适应巡航系统、自动刹车辅助系统等,保障智能网联汽车安全、准确到达目的地。

2. 无线通信技术

无线通信技术是智能网联汽车实现的基础,主要包括数台智能网联汽车之间信息共享与协同控制所必须的通信保障技术、移动自组织网络技术,以及高精度定位技术,高精地图及局部场景构建技术等。无线通信技术主要应用于导航系统、实时交通系统等。

3. 智能决策技术

在环境探测技术积累的基础上,智能决策并做出控制执行是核心,利用后台丰富的大数据以及车辆监测的道路反馈信息形成整合力,进一步提升安全与舒适性。包括信息融合技术、危险事态预警和控制技术、多目标协同技术、路径规划技术等。主要应用于自适应巡航系统、防撞预警系统等。

4. 车辆控制技术

包括基于驱动、制动系统的纵向运动控制,基于转向系统的横向运动控制,基于悬架系统的垂向运动控制,基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制,以及利用通信及车载传感器的车队列协同和车路协同控制等。主要运用于自动泊车系统、下坡控制系统等。

5. 数据平台技术

数据平台技术是智能网联汽车的基础支撑技术,包括云计算、大数据的关联分析和深度挖掘、数据高效存储和检索、数据交换共享等。数据平台技术主要应用于车的和联网系统、实时交通系统等。

三、从专利角度看智能网联汽车领域技术发展

1. 智能网联汽车领域全球专利申请态势分析

(1)全球专利申请发展态势分析

智能网联汽车领域全球专利申请态势参见图 1。

智能网联汽车领域全球专利申请态势

图 1  智能网联汽车全球专利申请态势

经过无人驾驶技术的发展萌芽期,从 1998 年到 2009 年,世界各国尤其是欧洲、美国、日本等汽车工业发达国家都在自动驾驶层面投了较大的研发力度,这段时期属于技术的平稳增长期。

2009 年之后,随着物联网、云计算和大数据技术的融合发展,智能网联汽车领域专利申请量快速增长,这也是汽车产业在这段时间内迅猛发展的一个侧面写照,反映了人们对于车辆驾驶舒适性的追求。

全球知名的汽车厂商如戴姆勒、宝马、奥迪、沃尔沃、福特等均已开始布局自动驾驶技术研发,并在多个领域形成了核心技术优势。投身于汽车产业的全球互联网公司也积极发力,以谷歌、苹果为代表的互联网企业给汽车厂商带来了巨大的技术支撑。

(2)主要技术分支分析

智能网联汽车领域的五方面技术分支的专利布局情况参见图 2、图 3。

智能网联汽车领域的五方面技术分支的专利布局情况

图 2  智能网联汽车全球专利申请各分支构成

智能网联汽车领域的五方面技术分支的专利布局情况

图 3  智能网联汽车全球专利申请各分支专利申请趋势

智能网联汽车各技术分支的发展态势与行业总体发展态势基本一致。车辆控制技术是智能网联汽车申请量最大的分支,这与自动驾驶技术所在的汽车行业相关。智能决策技术和无线通信技术的分支构成分别占第 2、3 位。智能决策技术是智能网联汽车领域的重要技术分支,其应用领域较宽,如自适应巡航系统、车道偏离系统、碰撞系统、路径规划系统、车道保持系统等。无线通信技术广泛应用在车与车之间的数据传输、导航定位等,是实现智能网联汽车中「网联」的重要技术支撑。相比于其他几个技术分支,智能网联汽车的数据平台技术研究时间相对较晚,车辆控制技术研究最早,这也说明了随着近年来云计算和大数据技术的发展,智能汽车领域越来越注重数据平台技术的研究。

举例说明,在自动驾驶技术开发领域先行一步的谷歌通过专利掌控了其中的核心技术,持有300 余项发明专利。谷歌早在 2005 年开始研发无人驾驶汽车,并在 2010年开始进行专利布局,其发明名称中首次出现无人驾驶汽车的专利属于环境感知技术,代表专利 US 8346426涉及利用传感器精确捕捉周围路况信息;智能决策技术代表专利 US 9425654通过用户输入目的地信息,实际路线规划中调整车辆的方向控制以使得车辆导航绕过障碍物;无线通信导航技术代表专利 US 8849494根据障碍物信息修正行车轨迹。谷歌通过持续不断的技术研发投入,以及在全球进行专利布局的整体策略来进军智能汽车产业,并以自己独特的方式在该产业中占据一席之地。汽车厂商如果无法避开谷歌的专利技术,就不得不接受谷歌的授权。

(3)专利申请的来源地分析

图 4 示出的智能网联汽车领域专利申请排名前十的国家或地区可以看出,汽车工业发达的德国、美国、韩国、日本占据前四位,德国最为重视专利布局,而中国也不甘落后位居第五,从专利申请数量上在国际占据了一席之地。

智能网联汽车领域专利申请排名前十的国家或地区

图 4  智能网联汽车领域专利申请排名前十的国家或地区

德国是世界汽车的发源地之一,也是目前世界第四大汽车生产国,著名的整车企业如博世、戴姆勒、奥迪、宝马、大众、大陆等等都是德国汽车行业的龙头企业。坚持技术领先是德国汽车工业发展战略的核心,虽然德国的信息技术并未处于国际领先地位,但是在汽车技术上德国始终保持领先。

2017 年 5 月 12 日,德国联邦参议院通过了一部针对自动驾驶汽车的法律,允许高度自动驾驶汽车和完全自动驾驶汽车系统来控制汽车驾驶,这使德国成为世界上首个通过自动驾驶相关法律的国家。

(4)主要申请人分析

图5示出排名前十的申请人主要集中在德国、美国、日本、韩国这几个汽车工业发达国家,且该排名与全球汽车行业的排名基本一致。从世界百强零部件企业的排名和专利申请量排名的对比也可以看出,实力越强的企业越注重专利的战略布局,专利成为扩展其产业、与竞争对手抗衡的重要工具。上述排名前十的申请人中,有 7 个申请人都来自于德国,这也进一步印证了德国对智能网联汽车的高度重视,并希望藉此继续保持在汽车行业中的领先地位。中国在专利申请总体数量排名较为靠前,而主要申请人榜上无名,说明中国单个企业在专利申请数量上仍不及其他发达国家。

全球主要申请人

图 5  全球主要申请人排名

对全球申请人进一步分析可知,专利申请人排名前十的申请人所关注的技术领域大多集中在智能决策技术和无线通信技术,可见在智能网联汽车领域的主要汽车厂商十分重视在智能和通信方面的技术研发投入,同时也进一步说明了智能决策技术和无线通信技术在智能网联汽车领域应用广泛,这些厂商除了自身重视研发,还致力于与互联网厂商的深度融合,在相关领域方能置身前列。

笔者还对智能网联汽车领域主要申请人的优势专利技术进行了微观解读,列于表1中,供国内创新主体在技术引进、自主创新中予以参考。全球主要申请人的优势技术大多集中在智能决策技术领域中,这与智能决策技术本身的技术特点和应用领域有关。环境感知技术的发展主要在从雷达、激光向单目视觉、多目视觉等机器视觉技术的进步,应用领域大多局限于图像识别、先进传感等。而对于智能决策技术来说,除了其本身应用的领域之外,环境感知等技术的后期决策都属于智能决策技术,这也提高了智能决策技术的创新和应用。

智能网联汽车领域全球主要申请人概况

表 1 智能网联汽车领域全球主要申请人概况

2. 智能网联汽车领域中国专利申请态势分析

(1)中国专利申请发展态势分析

智能网联汽车领域中国专利申请态势参见图6 。2003 年之前,中国智能汽车的相关专利申请量较少,处于发展的萌芽阶段。2004-2010年,由于计算机技术、互联网技术、自动控制技术等的发展,智能汽车专利申请量进入一个平稳增长的时期,以汽车厂商为主、互联网企业为辅的企业紧跟欧美日等发达国家的步伐,逐步意识到智能汽车将成为未来汽车行业发展的大势。2010年以后,智能网联汽车领域专利申请量进入迅速增长阶段,这与我国的高新技术发展水平的提高以及在国际相关领域上的地位凸显有着密切的关联。

智能网联汽车领域中国专利申请态势

图 6  智能网联汽车中国专利申请态势

(2)主要技术分支分析

智能网联汽车领域的五方面技术分支的专利布局情况参见图 7、图 8。

智能网联汽车领域的五方面技术分支的专利布局情况

图 7  智能网联汽车中国专利申请各分支构成

智能网联汽车中国专利申请各分支专利申请趋势

图 8  智能网联汽车中国专利申请各分支专利申请趋势

智能决策技术和车辆控制技术在中国是智能网联汽车申请量最大的分支,且各分支的发展态势和中国智能网联汽车行业专利申请的总体发展态势基本一致,其中智能决策技术方面,国内高校十分重视决策技术中机器学习、模式识别的算法研究。

与全球专利申请分支构成差距较大的是环境感知技术,中国申请中环境感知技术所占比重较大,究其原因,这与国外在此项技术上偏重应用,国内更倾向于对检测、识别等技术的理论算法研究。

另外,无线通信技术和数据平台技术在中国相关领域申请量占比相对较低,这几项技术在通用领域已经属于较为成熟的通用技术,占比虽然较低但其申请趋势也侧面说明了计算机和网络通信技术在智能网联汽车中的应用越来越多。

(3)专利申请的国别分析

通过对智能网联汽车领域在中国的专利申请人的国别进行分析可以看出,国内申请人占总申请人的77%,而日本、美国、德国、韩国及其他国家仅占总申请量的23%。国内申请人所占比重说明国内申请人充分认识到了以专利为基础的核心技术对行业发展所起到的推进作用,所以国内申请人的申请量所占比例较大。然而,虽然中国申请人的申请量在数量上有绝对优势,但是从技术深度来看,中国智能网联汽车的整体技术水平较之欧美日等国家仍然具有一定差距,需要在数量增长的同时不断提高技术的先进性。

在国外申请人来中国申请的热潮中,国外申请人之间也存在着激烈的竞争。国外申请人在中国的专利布局可以大致分为三个梯队,首先是由日本、美国和德国组成的第一梯队,其申请量遥遥领先于其他国家,这也再次验证了欧洲、美国、日本等汽车发达国家更加重视在中国的专利布局;其次是由韩国、法国和瑞典组成的第二梯队;由其余国家组成的第三梯队在中国的发明专利申请总量占比少于1%。

(4)专利申请的中国城市分布

对国内申请人按照城市分布分析可知,北京和上海在智能网联汽车领域的专利申请量均超过了200件,北京更为突出。分析原因,这两个城市中汽车厂商和互联网企业数量多之外,也与北京和上海众多高校如清华大学、北京理工大学、北京航空航天大学、上海交通大学和同济大学在相关领域的理论研究较多有一定关系。

(5)主要申请人分析

对中国主要申请人分析可知,百度公司在智能网联汽车领域排名首位,且申请人类型分布于全球排名有较大差别,全球主要申请人多是汽车厂商,而中国主要申请人中汽车厂商比例较少。作为国内互联网企业的代表,百度公司并不满足于中国第一搜索引擎巨头的头衔,而效法谷歌公司进军无人驾驶领域,积极布局专利并与十余家汽车企业展开合作,2016年百度无人驾驶汽车已经亮相。值得一提的是,继谷歌、奔驰、奥迪之后,百度公司也获得了美国的无人驾驶牌照。

在智能网联汽车领域国内主要申请人中,以清华大学、北京航空航天大学、吉林大学、北京理工大学、同济大学、江苏大学和上海交通大学为代表的科研院校是一支不容小觑的主力军,涉及大量的机器学习、模式识别等算法研究,具有较强的理论研究基础。

除此之外,奇瑞汽车和吉利公司在国内车企中较为重视在相关领域开展专利布局,奇瑞从 2012 年就进行了智能化的研究,吉利收购沃尔沃之前,沃尔沃已经在无人驾驶上有所突破,且奇瑞和吉利均与百度合作展开无人驾驶汽车项目,在国内车企中对于自动驾驶研究较为突出。

对中国主要申请人进一步分析可知,与全球申请人情况相同,排名前十的申请人关注的技术领域多集中在智能决策技术和环境感知技术,且多数申请人申请相关领域专利均在2010 年之后。提出相关申请较早的申请人中,上海交通大学于 2005 年对无人驾驶车辆的方向控制提出了专利申请(CN200510111220),清华大学于 2007 年提出了关于自动驾驶紧急制动控制的专利申请(CN200710099964),在相关领域较早进行专利布局,并均获得专利权。

四、问题及建议

通过上述从专利信息角度对智能网联汽车行业的分析,可以看出国内智能网联汽车行业仍存在一些问题,针对这些问题,本文对国内企业提出相关建议。

1. 我国研究起步晚,产业化实施少

世界各国尤其是欧洲、美国、日本等汽车工业发达国家对于智能网联汽车领域研究较早,最早的萌芽技术出现在上世纪70年代,随着计算机技术、互联网技术、自动控制技术等飞速发展,以及人们对于车辆驾驶舒适性、环保性、便捷性的要求越来越高,世界各国在自动驾驶层面投了较大的研发力度。全球知名的汽车厂商如戴姆勒、宝马、奥迪、沃尔沃、福特等已开始布局自动驾驶技术研发,并在多个领域形成了核心技术优势。投身于汽车产业的全球互联网公司也积极发力,以谷歌、苹果为代表的互联网企业也给汽车厂商带来了巨大的技术支撑。谷歌无人驾驶汽车里程已突破300 万公里,其积累的里程数相当于约 300 年的人类驾驶经验。相较于全球范围内智能汽车相关技术的研究,我国起步晚于欧洲、美国、日本近20年。北汽、一汽、长安等国内传统车企已开展多个无人车项目,并对平台式发展路径进行铺设。但目前大多相关解决方案仍来自国外服务供应商,国内对于本领域的研究较多地局限于科研院校的理论研究,自主研发的专利成果产业化实施较少,距离产业化阶段还有相当大的差距。

针对科研院校专利的实施转化率低进而导致专利技术流失严重的情况,应以市场为依托,整合优势资源,促进共同发展,实现以共赢为目的的科技创新。企业需放眼未来,高瞻远瞩,充分利用科研院所理论研究优势,加强企业与科研院所共同开发科研成果,开展技术研发外包,推动专利成果转化,提高企业自主创新能力;利用专利价值评估,提取高价值专利进行针对性成果转化,促进产学研合作良性循环。

2. 国内企业专利布局重视程度较弱

国际上对无人驾驶整体方案的探索是智能网联汽车研究的重点,宝马研发出车辆自行控制编导和前行方向的解决方案,奥迪研发出虚拟驾驶舱技术,沃尔沃对于何时进入和退出自动驾驶模式的解决方案已经研究成功,谷歌对于无人驾驶汽车网联化展开研究,并均进行了专利布局。与国外车企、互联网企业相比,国内企业仍缺乏对于专利布局的重视程度。实际上,许多相关企业已经饱尝专利薄弱之痛。国外企业对于智能网联汽车从多年前已经着手在全球范围包括中国进行完善的专利布局,国内企业缺乏和国外竞争对手相抗衡的技术和专利,企业竞争力薄弱。

针对于国内企业对于专利布局意识不足的现状,需要提升企业的自身创新水平,培养一批高质量专利申请,并需要培养企业的专利保护与专利运用能力,提高企业的专利布局意识,推动整体创新实力。企业可以通过自身加快申请专利,收购已有专利,与专利持有人达成许可协议,专利信息挖掘等方面开展专利布局。

国内企业可以尝试专利联盟这种多件专利组合运营的方式,基于共同的战略意义,将相关领域一些关联的专利通过协商进行集中管理,整体打包建立专利池。联盟内部的企业实现专利的交叉许可,或者相互优惠使用彼此的专利技术,对于国内企业抢占市场、消除专利实施中的权力障碍、降低交易成本都会起到一定促进作用。近十几年来,中国诞生了中彩联专利联盟、空心楼盖专利联盟、LED专利联盟等诸多全行业专利联盟,并逐渐摸索出一条专利运营之路,智能网联汽车领域相关企业可以进行参考。

3. 国内产业结构尚未形成完整体系

汽车行业本身重视智能汽车,其他行业也期待利用这个机会进入汽车,国内互联网企业希望效法苹果、谷歌,于是我们看到华为、阿里巴巴都进军汽车行业,乐视也在不断制造声音,但是简单的行业融合并没有为智能网联汽车带来想象中的飞跃,车企和互联网企业大有互相碰撞但又不够融洽之势。同时由于我国缺少标准的法规认证及大规模的评价测试系统支撑,离产业化阶段还有相当大的差距。

对于智能网联汽车来说,无论多强的企业也无法独挑大梁,需要各个行业、各个系统都加入进来,组成分工并组成产业体系,推动汽车产业与交通、电子信息产业的融合。打破汽车行业、信息通信行业、交通行业之间存在的行业壁垒,在车载智能设备开发、专用通信系统开发、车路协同应用系统开发等方面形成合力,通过国家支持、企业支撑、合作分享等方式,协力促进汽车智能化与网联化关键技术突破,共同建立完整的产业结构,构建未来城市智能驾驶生态圈。

从2015年起,智能网联汽车示范区(基地)便开始在国内落地发芽,至今已有包括北京、上海、杭州、重庆、深圳、武汉等在内的多处示范区,国内诸多城市纷纷申报建设智能网联示范区(基地),试图抢占先机领先一步。而对于国内的试点园区、示范区、示范基地来说,需要通过产业发展和产业定位分析产业的发展路径,包括产业布局结构优化、弥补上中下游产业链劣势、企业整合及引进培育、技术引进及协同创新、人才培育及引进合作、专利协同运用和专利储备运营等,形成具有科学依据的产业规划决策。

4. 国内专利运营模式不够灵活

在智能网联汽车领域,全球现状是一方面生产商手握大量的核心专利,另一方面无人驾驶汽车发展与技术不同步,市场容量小,专利价值得不到充分实现。诸多相关领域的企业例如谷歌和 Uber,无论在专利技术和研发团队的「恶意」争抢战中也引起了专业人士的担忧。

智能网联汽车领域的「兄弟」行业——新能源汽车,其代表企业特斯拉与2003年率先采用了开放专利的运营模式,为了电动汽车技术的发展,特斯拉将开放其所有的专利,通过专利开放吸引、鼓励其他厂商加盟。中国互联网企业百度,在2017 年 4 月发布 Apollo计划,并表示将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,帮助他们结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统,此举或将助力百度走向无人驾驶领域的最前沿。

虽然百度的Apollo计划引起了全球无人驾驶领域的巨大关注,但是与全球其他国家相比,无论从运营起步时间,还是从专利运营模式,包括专利开放、技术推广、专利池、营销获利、风险防控等,我国智能网联汽车领域的专利运营还没有形成气候,需要结合中国国情、技术现状和企业特点摸索出一条具有中国特色的专利运营之路。

参考文献

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[2] 李克强. 智能网联汽车(ICV) 技术的发展现状及趋势 [J]. 汽车安全与节能学报,2017,8(1):1-14

[3] 尚蛟. 推进我国智能网联汽车发展的建议 [J]. 汽车工业研究,2017(2):16-20

[4] 孔垂颖 . 智能网联汽车发展路径及机制研究 [J]. 汽车工业研究,2016(11),26-31

[5] 远山之石. 智能网联汽车发展综述及浅析 [J]. 上海汽车, 2016(7): 1-2

[6] 徐可. 全球视角下的智能网联汽车发展路径 [J]. 中国工业评论,2015(9): 76-81

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