基于专利分析的智能网联汽车决策技术发展现状分析

王军雷 吕惠 王亮亮 郭少杰

（中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

1 智能网联汽车关键技术

智能网联汽车[1]（Intelligent and Connected Vehicle，ICV）是指搭载先进车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车。智能网联汽车融合了自主式智能汽车与网联式智能汽车的优势，涉及的技术领域广，技术架构复杂。

智能网联汽车可划分为9 个一级技术领域和35 个二级技术领域分支[1]，细分结构如图1 所示。本文主要对智能网联汽车关键技术下的智能决策技术进行研究。

智能决策技术是车辆智能性的直接体现，对车辆行驶舒适性、安全性至关重要，也是自动驾驶技术的核心。其中信息融合技术可关联多传感器的数据和融合建立周边环境模型，路径轨迹规划技术主要完成车辆的全局路径规划任务及局部运动轨迹规划，危险态势预警分析主要负责故障预警和预留安全机制，保障车辆安全行驶。

2 智能网联汽车智能决策技术专利分析

本文使用的专利检索数据库为中国汽车技术研究中心自主研发的全球汽车专利数据库，收录了全球104个国家近3 000万条汽车及相关领域的专利。对智能决策技术及下级分支技术信息融合技术、路径轨迹规划技术、危险态势预警分析技术的专利进行检索，时间范围为2000年1月1日～2019年5月30日。

图1 智能网联汽车技术体系划分

检索主要采用分类号和关键词相结合的方式，关键词包括：自动驾驶、智能网联、信息融合、多传感器融合、行为决策、路径轨迹规划、危险预警、态势预警以及对上述技术进行扩展得到的关键词。检索后结合分类号，对专利文献进行人工标引获得最终数据，最大限度去除噪声，保证准确性。

2.1 智能决策技术全球专利态势分析

截止到2019 年5 月30 日，智能决策技术方面的专利共7 142件，其中国外申请的专利4 284件，中国专利2 858件。

智能决策技术相关专利申请量如图2所示，受专利18 个月公开期的影响，部分数据并未公开，故2017～2018 年数据略有下滑。从全球专利申请分布情况看，智能决策技术申请量随时间增加的趋势明显，可划分为3 个阶段。第1 个阶段为2000～2006 年，是智能决策技术的发展萌芽期，全球申请量相对较少，每年不足100件，这一时期智能决策技术主要集中在高校及企业前端研究，民用领域应用较少，智能决策技术还处于缓慢积累阶段。第2 个阶段为2006～2013 年，是智能决策技术的快速发展期，随着电子信息技术和人工智能技术的飞速发展，美国、日本等均投入了较大的研发力度，这一时期专利数量稳步增加，年专利申请量相对于前一时期出现了明显增长，2013 年专利申请量达到近500 件。第3个阶段为2013 年至今，随着电子智能技术的发展和硬件产业链的成熟，制造成本大幅下降，自动驾驶技术快速发展，智能决策技术专利申请量快速增长，2016年开始，年申请量突破1 000 件，年增长率超过30%，智能决策技术进入爆发期。中国智能决策技术研发和专利申请的总体趋势与全球保持一致，专利申请速度略缓于全球，但近2年增速超过全球增速。

可以推测，目前对智能决策技术的研究热度依然很高，未来可能会有较多企业进入，将会产出更多新技术和新产品。

图2 智能决策技术专利申请趋势

2.2 智能决策技术地域分布分析

智能决策技术的全球专利布局情况如表1所示，专利布局国家较为集中，中国、美国、日本、德国、韩国的专利申请数量占全球相关专利数量的近80%。

表1 智能决策技术国家分布情况

从专利申请量分布情况来看，中国是智能决策技术的最大输入国。这表明中国的智能决策技术发展迅猛，达到了一定的技术储备，但综合申请人的分布情况来看，有很大一部分专利申请是国外企业在中国的申请以及国外申请人的同族申请。去除国外申请人的申请后，中国的申请量占比从40%降到不足30%。这也间接说明，中国作为智能决策技术主要市场的地位越来越明显，国外申请人在中国的专利布局不断增强。

2.3 智能决策技术申请人分析

智能决策技术的申请人分布很广，从申请人的国家分布来看，德国在该领域具有绝对领先的优势，也存在较激烈的技术竞争，比较有代表性的是罗伯特·博世有限公司（Robert Bosch GmbH）及何迩全球公司（Here Global B.V.），其智能决策技术分布的专利持有量分别为专利申请人排名中的第1名和第4名。此外，美国和日本企业在相关技术的布局上也具有一定实力。值得关注的是越来越多非汽车及零部件企业的涌入，谷歌公司（Google Inc.）在全球智能决策技术方面布局了217件专利，成为第三方机构中的佼佼者，何迩全球公司也持有较多数量的专利，包含智能决策中的关键核心专利。由此可见，越来越多的互联网及其他领域的企业进入了智能决策技术领域，申请人分布情况如图3所示。

图3 全球申请人分布情况

国内智能决策技术申请人分布情况如图4所示，由图4可知，前5名依然是合资企业。

图4 中国申请人分布情况

中国本国企业中，智能决策技术专利分布最多的是百度在线网络技术（北京）有限公司，高校中，江苏大学、长安大学、吉林大学、清华大学和同济大学在智能决策技术方面也分布了相当数量的专利。可见，高校非常重视自动驾驶及无人车方面的技术研发，且在无人车的智能决策技术方面也产出了相当数量的专利。中国汽车企业相较于第三方科技公司以及零部件公司，在智能决策技术方面的积淀较少，产出的专利数量也较少，表现较好的是浙江吉利控股集团有限公司。

2.4 智能决策技术分布情况分析

智能决策技术全球专利技术分布情况如表2所示，中国呈现了和全球相近的分布。路径轨迹规划产出专利最多。

表2 智能决策技术情况分布

2.5 智能决策技术发明人分析

对智能决策技术每个分支的发明人情况进行梳理，分领域的发明人排名如表3 所示。信息融合技术前10位发明人中并无中国人，SHUQING ZENG 为通用汽车研发人员，共为通用汽车公司贡献了近170 件发明专利，其中车辆与雷达技术相关专利占比18%，关联道路的车辆控制专利占比17%，可见该发明人应为通用电控研发团队核心人物，主要涉及车辆控制及雷达相关技术的应用研究。排名第2的发明人为爱信精机公司员工，其为公司贡献了70 多件发明专利，其中涉及车辆避撞的专利占比60%，涉及图像通信技术的专利占比48%。

表3 智能决策技术发明人排名

路径轨迹规划技术方面，排名第1 的AMNON SHASHUA曾供职于ORCAM TECHNOLOGIES LTD 与MOBILEYE 公司，其中42%为在ORCAM TECHNOLOGIES LTD 公司的申请，33%为在MOBILEYE 公司的申请，该发明人为MOBILEYE公司贡献了42件发明专利，其中涉及图像识别轨迹规划方面的专利占比56%，涉及二维位置的专利占比25%，涉及防撞系统的专利占比20%，可见该发明人应为图像算法团队核心人物，主要涉及车辆图像算法技术的应用研究。排名第2 的发明人也就职于MOBILEYE 公司，其为公司贡献了40 多件发明专利，其中涉及图像识别技术应用的专利占比52%，涉及地图数据构造和编排的专利占比48%。

危险态势预警排名前10 位的发明人中有2 位中国人，分别为冯擎峰与吴成明，均为吉利汽车公司员工，且申请数量相近，为吉利公司的重要发明人。排名第2的 MICHAEL L.OBRADOVICH 是 AMERICAN CALCAR INC 员工，该发明人为公司共贡献了170 多件发明专利，其中78%的专利与导航技术相关，60%的专利涉及道路交通控制，该发明人为导航技术领域的重要发明人。排名第3 的发明人为本田公司的AIMURA MAKOTO，其为本田贡献了70多件明专利，主要涉及车辆交通控制系统。

3 智能决策技术核心专利及技术路线解读

3.1 智能决策技术核心专利筛选

根据专利的价值及其重要性，可将专利划分为垃圾专利、一般专利、重要专利、核心专利[5]。垃圾专利是缺乏稳定性的专利[3]，一般专利指在结构、技巧等方面进行改进或提高的专利，重要专利指较为独特的、能有效阻止他人非法使用的专利，核心专利是指在某一个领域中处于关键地位，对技术发展具有突出贡献、对其他专利或者技术具有重大影响且具有重要经济价值的专利[6]。

本文依托核心专利筛选方法，主要考量基于技术维度的同族布局情况及引证和被引证情况，并结合具体专利的本领域技术人员对专利的阅读等进行核心专利筛选。

3.2 智能决策技术专利发展技术路线图分析

针对智能决策技术各分支技术核心专利进行解读，梳理出智能决策技术路线，如图5 所示。2005 年前，主要是博世、电装等零部件企业开展智能网联汽车智能决策相关技术的研究。2005 年后，更多的汽车企业在智能决策技术方面开始布局研发，产出较多的核心专利。

从细分技术领域的核心专利来看，信息融合技术方面主要涉及车辆监测和检测，包括防碰撞雷达系统和防撞相关传感器的设置和控制等，2010 年前专利申请集中在简单的融合技术，包括单一种类传感器及简单的不同类传感器相结合进行数据探测、车辆控制和车辆状态分析等，2010 年后专利申请主要集中在对不同环境的探测，多个传感器进行复杂融合及高精度融合。

图5 智能决策技术路线发展

路径轨迹规划技术方面，核心专利主要涉及一些规划路径算法的改进、环境建模技术与路径规划算法的结合，以及多智能体并联路径规划算法的设计等。2010年前的专利更多偏向于辅助型路径轨迹规划，包括路线设计、环境建模库的更新、维护及路径规划。2010年之后，技术开始逐渐成熟，此时期的专利更多集中于无人驾驶车辆的路径轨迹规划，算法也更准确，开始融合不同算法的优点进行路线规划。

危险态势预警分析方面，核心专利主要涉及对危险障碍物的探测、分析方法的改进，以及危险障碍物的监测等。2010年前的专利较多分布在结合驾驶员状态对危险态势的预判、基于车内情况及对车外探测实现危险态势的分析。2010 年后，专利开始考虑交通环境信息并与车辆互联后对危险态势进行预判，以及基于设定路径的预判。

3.3 智能决策技术输出概况

对智能决策技术的各国专利分布情况进行研究，并对各国重点企业的专利进行统计，得到不同国家不同企业的核心技术方向如表4所示，其中核心技术分类号释义如表5所示。由表4可知，智能决策技术主要集中在G01C21、G08G1、B60W30、G05D1 等方面。各国重点技术对应的专利总数占比达75%，研发相对集中。从布局的技术点上看，国外申请人主要集中在G01C21、G08G1、B60W30、G01S13 等技术领域。经统计，美国与日本技术最为相似，路径轨迹规划及信息融合技术是其重要的研发技术，并产出了较多专利。德国、韩国和中国对危险态势预警技术的关注较多，布局的专利技术也较多。中国智能决策技术的专利申请人主要为高校和互联网公司，整车企业在智能决策技术方面的专利分布较少。布局技术点包括G05D1、G08G1、B60W30 等领域。虽然国内外申请人的技术布局点不同，但危险态势预警技术是共同关注的重点。

表4 智能决策技术专利技术点布局

表5 核心技术方向分类号释义

3.4 智能决策技术重要申请人合作分析

在智能决策技术方面，全球大部分主流企业开始采取合作的方式进行相关技术的研发，典型代表为美国福特与谷歌。

汽车企业率先尝试开放模式进行车联网技术及智能网联汽车技术发展的公司为福特公司。福特公司与丰田公司合作开发了APPLINK，与丰田公司、马自达公司共同形成技术联盟。此外，苹果CARPLAY 汽车操作系统与奥迪、斯巴鲁、铃木、起亚、雪佛兰等多家公司形成联盟组织，并与高通、微软、英特尔公司进一步合作研发智能网联汽车。福特、谷歌在智能决策技术方面的专利申请人合作关系如图6 所示。几个非常重要的申请人值得进一步挖掘：ROSS JOSEPH、MILLER THOMAS LEE、沃尔沃汽车公司、HATTON DAVID ANTHONY、SANTORI NELLO、JOSEPH HATTON DAVID ANTHONY、SCHUNDER MARK等公司都是福特在智能网联汽车相关专利申请过程中的重要合作者，可见福特公司以开放的模式不断推进公司的智能网联化发展。

图6 福特、谷歌公司智能决策技术申请人合作关系

谷歌公司于2009 年开始对智能网联汽车进行研究，并购了多家算法公司、图像识别公司，以助力其无人驾驶汽车的发展。此外，谷歌公司与大陆、采埃孚、LG电子、英伟达等多家零部件厂商共同打造自主无人驾驶汽车。从谷歌专利合作申请人中可了解到其与DOLGOV DMITRI A、URMSON CHRISTOPHER PAUL、WAYMO HOLDING INC.、FAIRFIELD NATHANIEL 产生了较多合作专利。此外，谷歌公司旗下WAYMO INC.与 LARNER、DANIEL LYNN、KHAYKIN、ALEX、ALVAREZ RIVERA、FELIX JOSE 公司也进行了大量的合作，可见谷歌公司不仅采取并购方式进行研发，也与多家公司进行联合开发，并共同产出了一定数量的专利。

4 智能决策技术的专利技术发展思考与建议

我国汽车智能决策技术发展趋势与国外保持一致，但速度略缓于国外。目前，智能网联汽车智能决策技术从专利角度已具备一定技术基础，整体处于快速发展时期，尤其是路径轨迹规划及信息融合技术，其可衍生出更多专利和新产品。我国较日本、美国、德国等国家起步晚，虽具备一定数量的专利申请，但总体质量不高，核心专利布局较少，迫切需要加大研发力度，尽早进行专利布局。

目前，核心技术依然掌握在传统车企及零部件厂商手中，虽然我国在信息融合技术、路径轨迹规划技术及危险态势预警分析技术方面进行了较多研究，产出了相当数量的专利，但汽车企业研究较少，专利大多由第三方机构申请，国内汽车公司想要赶超国外企业，仍需加强研发，可通过产学研合作或技术联盟的方式实现。

企业通过不断合作及并购发展自动驾驶技术及智能网联技术，同时，利用专利组合形式为企业构建产业竞争优势。谷歌、丰田、博世等企业均围绕核心专利进行了大量外围申请，形成有力的专利组合，有利于从不同技术角度集成式解决复杂问题。近年来，国内企业也开始逐步与通信、互联网企业合作，但还未形成专利组合以及合力，需加快布局。