text stringlengths 3 90.9k |
|---|
"3.1.2 蜂窝车联网........................................................................................... 15" |
"3.2 定位技术......................................................................................................... 19" |
"3.2.1 高精度地图........................................................................................... 19" |
"3.2.2 车辆定位............................................................................................... 20" |
"3.3 感知技术......................................................................................................... 22" |
"3.3.1 纯路侧协同感知................................................................................... 23" |
"3.3.2 多车协同感知....................................................................................... 24" |
"3.3.3 车路融合感知....................................................................................... 25" |
"3.4 决策控制技术................................................................................................. 26" |
"3.4.1 避撞控制............................................................................................... 27" |
"3.4.2 自动巡航系统....................................................................................... 29" |
"3.4.3 自动泊车............................................................................................... 31" |
"3.4.4 车辆换道............................................................................................... 32" |
"3.5 车路云一体化技术......................................................................................... 35" |
"3.6 车路协同关键技术难点及专利布局情况..................................................... 36" |
"3.7 小结................................................................................................................. 381.引言“车路协同”是当今国际智能交通领域的前沿技术，从根本上改变人们对传统道路交通的认识和实践，同时，也将极大地影响交通系统的发展模式。车路协同技术作为国内外现代智能交通发展的方向，已纳入《国家交通强国建设纲要》，是国家十四五计划智能交通建设的重要内容之一 1。本报告选取产业研发视角，采用文献计量法，采集 2012-2021 年智慧芽 2专利文献，通过对文献的数值统计和图谱计算，分析车路协同领域研发的产出分布、国家（地区）分布、专利权人分布、技术热点分布等发展现状，揭示车路协同领域的产出规模及技术周期、主要技术来源/应用国家（地区）、重要专利权人及布局、技术主题/热点、关键技术重点和难点等当前发展态势。本报告主要由两部分组成：第一部分为车路协同专利申请现状分析，描述专利申请量及趋势、国家（地区）分布、专利权人分布、专利技术主题/热点分布、重要专利分布等，提出车路协同领域的总体技术发展特征；第二部分为车路协同关键技术分析，在总体分析基础上，按照通信、定位、感知、决策控制、车路云一体化等方面阅读重点专利文献并总结技术内容，同时就车路协同的技术难点及其专利研发情况咨询相关专家，提出车路协同领域各技术方向的发展特点。1张毅,姚丹亚,李力,裴华鑫,晏松,葛经纬.智能车路协同系统关键技术与应用[J].交通运输系统工程与信" |
"息,2021,021(005):40-51." |
"2智慧芽.https://www.zhihuiya.com/,[DB/OL].2022-06-13." |
"12.车路协同专利申请现状分析2.1 专利申请量及趋势分析2.1.1 专利申请及授权趋势分布2012-2021 年车路协同领域全球专利申请总量 14899 件（6289 个专利家族）。2012-2020 年专利申请量表现出逐年增长趋势，其中 2016年、2018 年、2019 年、2020 年增长较为显著，较前一年分别增加 264件、231 件、445 件和 262 件。2021 年专利申请数量 10 年来首次下降，降幅接近 1/4。车路协同领域的专利授权量总体呈现下行趋势。2012-2017 年专利授权率较为平稳，处于（60%，70%）区间。此后，专利授权率大幅下降，由 2008 年的 49.94%下降至 2021 年的 16.71%。图 1 专利申请及授权趋势分布2.1.2 技术生命周期分析当前，车路协同领域的技术周期表现出 3 个阶段：萌芽期（2015年之前）。专利申请量小于 200 件，专利申请人小于 100 个，两者数2量均较少，专利集中度较高；成长期（2015-2020 年）。介入该领域的申请人增多，由 142 个发展至 625 个，专利申请数量急剧上升，由224 件发展至 1504 件，专利集中度降低。成熟期（2021 年）。申请人数量趋缓，降至 548 个，专利申请量的增长速度变慢，为-23.8%。图 2 技术生命周期2.2 国家地区分析2.2.1 专利技术来源国家（地区）分布图 3 专利技术来源国家（地区）分布3上图展示了车路协同领域全球专利的来源情况，图中来源于某个国家（地区）的专利越多，表明该国家（地区）车路协同技术的发展水平越高。由图可见，中国的专利技术最多，占比达 77.6%。美国、韩国、日本、欧洲专利局分列第二至第五位。2.2.2 专利技术应用国家（地区）分布图 4 专利技术应用国家（地区）分布技术应用国家（地区）是从受理专利申请的专利局的角度，分析专利技术的国家（地区）布局情况。一项技术在某个国家（地区）布局的专利数量越多，往往反映了专利权人对该国家（地区）市场的重视程度越高。如上图，布局申请数量排名在前五位的国家（地区）分别为中国、美国、世界知识产权组织、欧洲专利局和韩国。其中，在中国布局的专利占申请总量的 67.2%。2.2.3 五局专利流向从中、美、欧、日、韩五大局的专利流向可以看出，中国虽然是最大的专利技术来源国家，然而专利布局主要集中在国内，向其他四4局输出专利占比最低，为 12.2%。其主要目标市场国家（地区）为欧洲和美国。欧洲重视利用多边申请布局海外市场，向海外输出专利占比最多，为 58.4%，其主要目标市场国为中国和美国。除本国外，美国主要向中国和欧洲布局专利，海外布局占比为 35.4%。日本和韩国的海外专利布局占比相当，分别为 52.2%和 45.0%，主要目标市场国为美国和中国。图 5 五局流向图52.3 专利权人分析2.3.1 全球专利权人分布图 6 全球专利权人分布从检索结果看，有 1719 家机构和个人活跃在车路协同技术研发领域。排名第一位的专利申请人为 LG 电子株式会社；华为技术有限公司排名第二；高通股份有限公司排名第三。从新专利申请量上看，60%企业（LG 电子株式会社、华为技术有限公司、高通股份有限公司、三星电子株式会社、苹果公司、英特尔公司）的近 5 年专利占总量比达到 85%以上。可见，该领域的专利权人保持着较为活跃的研发活动和技术创新力。在上述专利权人中，中国企业有 1 家，韩国企业有 4 家，美国企业有 4 家，日本企业有 1 家。其中，LG 电子株式会社、华为技术有限公司、高通股份有限公司、三星电子株式会社属于信息与通信企业；福特全球技术公司、现代自动车株式会社、丰田自动车株式会社、起亚自动车株式会社是汽车及零部件生产商；英特尔公司、苹果公司为6互联网科技企业。2.3.2 中国专利权人分布图 7 中国专利权人分布中国主要研发机构由企业和高校组成，企业多于高校。从新专利申请量上看，50%企业（华为技术有限公司、阿波罗智联（北京）科技有限公司、清华大学、腾讯科技（深圳）有限公司、OPPO 广东移动通信有限公司）的近 5 年专利占总量比达到 90%以上。除华为技术有限公司外，上述专利权人分别位列全球排名的 11-15、17-18、20-21。在上述企业专利权人中，华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、大唐移动通信设备有限公司、OPPO 广东移动通信有限公司为信息通信技术企业；阿波罗智联（北京）科技有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、深圳市金溢科技股份有限公司属于互联网科技企业。72.3.3 新进入者分布图 8 新进入者分布前述阿波罗智联（北京）科技有限公司和腾讯科技（深圳）有限公司的近 5 年专利申请量占其总量比为 100%。经分析发现，它们是仅在过去 5 年内才提交专利申请的申请人，可谓新进入者。如图 8，同为新进入者还包括 IDAC 控股公司、交通运输部公路科学研究所等。新进入者的专利申请时间集中在 2019 年及以后，主要为国内互联网科技企业、设备方案商和汽车供应商。2.4 技术分析2.4.1 专利技术主题分布IPC 小类" |
"H04W" |
"G08GH04LB60W表 1 专利主题分布定义无线通信网络" |
"交通控制系统数字信息的传输不同类型或不同功能的车辆子系统的联合控制；专门适用" |
"于混合动力车辆的控制系统；不与某一特定子系统的控制相关联的道路车辆驾驶控制系统专利数量3,413" |
"1,6811,3664598传输无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采" |
"用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置" |
"电数字数据处理非电变量的控制或调节系统车辆、车辆配件或车辆部件图形数据读取；数据的呈现；唱片公司；处理记录载体306290252" |
"204190175H04BG01SG06F" |
"G05DB60RG06K按照 IPC 小类分类并排序，车路协同领域的研发主要集中在无线通信网络、交通控制系统、数字信息传输、车辆控制等方面，涉及电学、物理、车辆运输作业等多个学科或领域。其中，H04W、G08G、H04L 是随时间变化而变动较大的技术分支。其余技术分支的申请曲线在近 10 年来呈现平坦化。图 9 技术分支申请趋势2.4.2 专利技术热点分布图 10 车路协同领域的专利地图。它是基于专利题名、摘要等语料聚类分析得出。图中高峰代表了专利密集程度比较高的区域，低谷则意味着专利密集程度比较低的区域。9如图所示，车路协同领域主要在通信、定位、感知、决策控制、云计算、道路工程及配套附属设施等方向进行了专利布局。其中，NR-V2X 侧链路通信、路侧端/车端感知、高精度车辆定位、防碰撞/碰撞预警、路网管控、车速引导/诱导等区域的专利密集程度较高，专利权人在此已进行了较成熟的专利布局。图 10 专利地图2.4.3 重要专利分析表 2 为车路协同领域的高被引专利。从国别上看，中国专利有 6件，其余为国外专利。从技术领域上看，通信 5 件，感知 3 件，控制2 件。表 2 排名前 10 位的高被引专利专利被引用标题公开（公告）日专利权人内容简述CN108010360A157一种基于车路协同的自动驾驶" |
"环境感知系统2018/5/8浙江海康智联科技有限公司CN103606270A104 一种车路协同通信方法及系统2014/2/26重庆邮电大学通过路侧传感器更" |
"新高精度地图进而" |
"感知环境" |
"在后台统一调控下" |
"实现车路通信10System and method for" |
"adjusting vehicle platoon" |
"distances based on predicted" |
"external perturbations" |
"Deep Fusion of Polystatic" |
"MIMO Radars with The" |
"Internet of Vehicles for" |
"Interference-free Environmental" |
"Perception2017/4/25WABCO USA LLC车辆队列跟随距离" |
"控制2016/8/4LIWENHUA,XUMIN车端多传感器融合一种基于车车通信的路况获取" |
"和路况估计的方法及系统2014/8/6中国科学院深圳先" |
"进技术研究院，香港中文大学2016/7/27重庆邮电大学2019/8/2三亚学院通 过 车 车 通 信 传" |
"输、共享路况信息根据车路状况，申" |
"请创建车队或者建" |
"立车辆队列" |
"根据道路信息模拟" |
"车辆在动态场景中" |
"的最优运行路径2018/4/5英特尔公司C-V2X 通信服务2017/11/2英特尔 IP 公司选 择/ 未 选 择 V2X" |
"无线接入技术的用" |
"户设备通信2018/8/9内数位专利控股公司LTE-V2X 通信US9632507B192US20160223643A185CN103971529ACN105809950ACN110083163AWO2018064179A175656452WO2017189035A151US20180227882A151一种基于车路协同技术的车辆" |
"编队方法及其系统一种用于自动驾驶汽车的 5G" |
"C-V2X 车路云协同感知方法" |
"及系统" |
"V2x services in next generation" |
"cellular networks" |
"Interoperability between v2x" |
"(v2v (vehicle to vehicle), v2i" |
"(vehicle to infrastructure)," |
"and/or v2p (vehicle to" |
"pedestrian)) radio access" |
"technologies (RATS)" |
"一种利用设备到设备的长期演" |
"进实现车对车通信的方法、装" |
"置和系统高被引专利在发布后即得到持续关注，施引专利的最早引用时间与被引专利的申请时间临近，其最近引用时间为近一至两年。施引专利集中分布在 G08G1/01、G08G1/0967、G08G1/16、G05D1/02、G01S7/02 等主题下，出现了感知被控制、通信等专利的交叉引用现象。表 3 高被引专利被引分析 3专利号申请" |
"时间最早引" |
"用时间最近引" |
"用时间3表中列举了各高被引专利的最早施引专利。11施引专利" |
"IPC 分类施引专利" |
"专利权人CN1080103" |
"60A2017.122018.012020.05CN1036062" |
"70AUS9632507" |
"B1US2016022" |
"3643A1CN1039715" |
"29A2013.112014.032021.042016.012015.082020.122015.012016.042021.092014.042014.092021.06G08G1/01（检测要统计或要" |
"控制的交通运动）" |
"G08G1/0967（传送公路信息" |
"的系统）" |
"G06K9/00（图形识别模式方" |
"法）" |
"G08G1/0967（传送公路信息" |
"的系统）" |
"G08G1/01（检测要统计或要" |
"控制的交通运动）" |
"G08G1/16（防撞系统）" |
"G05D1/02（二位的位置或航" |
"道控制）" |
"G08G1/00（道路车辆的交通" |
"控制系统）" |
"G08G1/16（防撞系统）G01S7/02（无线电导航、无" |
"线电通信）G08G1/01（检测要统计或要" |
"控制的交通运动）" |
"G01C21/00（导航）" |
"G08G1/0967（传送公路信息" |
"的系统）CN1058099" |
"50A2016.032016.102021.11G05D1/02（二位的位置或航" |
"道控制）CN1100831" |
"63A2019.052019.082021.08WO201806" |
"4179A1WO201718" |
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