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谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

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豆豆8年前
谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

#本文由作者授權發(fā)布,文章僅代表作者觀點,不代表IPRdaily立場#


發(fā)布:IPRdaily中文網(IPRdaily.cn)

作者:李岳 呂霖

供稿:北京康信華源知識產權咨詢有限公司

原標題:谷歌無人汽車中國專利布局分析


2017年12月13日谷歌正式宣布在北京成立谷歌AI中國中心,同時谷歌積極組建AI中國團隊,釋放出重返中國的信號。谷歌AI中國中心成立后,無人駕駛汽車將成為其研究的重點領域。


谷歌無人駕駛汽車項目在2009年正式啟動,目標是2020年發(fā)布一款商用化的無人駕駛汽車,2016年谷歌母公司Alphabet將自動駕駛汽車項目單獨拆分,成立了一個名為Waymo的公司。目前為止,該項目測試車隊已經累計上路行駛了400萬英里,在無人駕駛汽車的實際行駛英里數方面保持領先[1]。本文以谷歌在中國申請的無人駕駛汽車相關專利為基礎,探析谷歌公司在中國針對無人駕駛汽車的布局策略。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析


申請量趨勢分析


下圖顯示了谷歌2009年至今相關專利申請量的變化趨勢,可以看出谷歌在無人駕駛汽車項目啟動時就在中國進行了相關專利的布局,足以說明谷歌對中國市場相當重視。2013年時,谷歌專利申請量大幅度增長,其原因可能是技術研發(fā)積累后正常的專利產出,也可能是因為2013年傳統(tǒng)車企進入無人駕駛汽車領域[2],谷歌加強了自身在華的專利布局。2014和2015年,谷歌無人駕駛汽車依然維持在較高數量的專利申請量,表明谷歌無人駕駛汽車的技術創(chuàng)新仍在進行中,后續(xù)預測谷歌在中國針對無人駕駛汽車的專利布局還會持續(xù)增長(注:2016和2017年的專利申請數據尚未完全公開)。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖1 谷歌中國專利申請趨勢圖


技術布局分析


(一)技術分布分析


谷歌無人駕駛汽車是多技術融合的典型代表,無人駕駛技術按照信息傳遞的順序可以分為:1)環(huán)境感知技術:負責車載多傳感器數據采集和數據分析處理;2)規(guī)劃決策技術:根據傳感數據的處理結果進行路徑指引和行駛決策;3)操作控制技術:跟隨提供的路徑自動控制車輛行駛;4)網絡通信技術:負責無人駕駛汽車與其他車輛或網絡之間的通信[3]。下圖是谷歌無人駕駛汽車專利技術分布圖,可以看出谷歌無人駕駛汽車在中國的專利布局重點是環(huán)境感知技術。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖2 谷歌中國專利技術分布圖


(二)技術申請趨勢分析


下圖是谷歌無人駕駛汽車各個技術分支隨時間的申請數量分布圖,隨著谷歌無人駕駛汽車技術研發(fā)的推進,相關專利在中國進行布局的數量也在逐步增加,可以看出從2013年起每個技術分支下谷歌在中國的專利申請量并不均衡,其原因可能是隨著谷歌無人駕駛汽車項目的研發(fā),谷歌每年會突破不同方向的技術難題。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖3 谷歌中國專利技術時間演變圖


(三)重點難點技術分析


基于調研谷歌無人駕駛汽車項目近年來取得的階段性成果和項目研究過程中遇到的重大技術問題[4][5],結合無人駕駛汽車技術分解體系以及谷歌在中國公開的專利信息,歸納得出谷歌無人駕駛汽車技術方向上的難點如下:


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖4 谷歌無人駕駛難點技術分布圖


其中,道路信息的檢測是環(huán)境感知技術的核心問題,解決“去哪兒”的問題是規(guī)劃決策技術的核心點,控制算法和車輛外圍控制機構的改造是操作控制技術的主要問題,車網通信是網絡通信技術的研究重點。


在確定技術研發(fā)難點的基礎上,進一步分析了谷歌無人駕駛汽車的技術研發(fā)路線。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖5 谷歌無人駕駛汽車技術研發(fā)泳道圖


從上述泳道圖可以看出,在環(huán)境感知技術方面,針對道路信息檢測的核心問題,谷歌最開始在中國公開了車用全景照相機用于道路信息檢測的技術方案,2014年又提出了旋轉激光雷達用于道路信息檢測的技術方案,接下來2016年要求保護的行人識別技術方案中利用了全景照相機與雷達的技術融合。


在規(guī)劃決策技術方面,谷歌起初公開了利用地圖進行路徑導航的技術方案,2012年又提出了利用攝像機和地圖的結合進行路徑導航的技術方案,接下來2015年進一步要求保護利用地圖和多傳感器的結合自動確定起點終點的導航指引技術方案。


在操作控制技術方面,針對控制算法和控制機構改造的問題,谷歌最開始在中國公開了能夠自動控制汽車并道的技術方案,2015年在此基礎之上提出了全自動駕駛、全自動控制的無技術方案。


在網絡通信技術方面,針對自動駕駛車網通信的需求,谷歌最開始在中國公開了車輛信息云同步的技術方案,2017年在“車聯網”應用的方向又提出了無人駕駛車輛利用網絡歷史數據進行信息推薦的技術方案。


谷歌四代無人駕駛汽車的中國專利布局分析


谷歌的無人駕駛汽車迄今已經使用過四代原型車,隨著谷歌無人駕駛汽車每個階段研發(fā)思路的變化,谷歌在中國專利布局的側重點也會有差異,下面主要根據谷歌四代原型車的研發(fā)特點來分析谷歌無人駕駛汽車在中國的專利布局策略。


(一)谷歌四代原型車研發(fā)特點


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析

圖6 谷歌四代無人駕駛原型車


2009年,谷歌正式啟動了自動駕駛汽車項目,采用的無人駕駛原型車是豐田普銳斯改裝車。第一代谷歌無人駕駛汽車研發(fā)特點是“突出地圖優(yōu)勢”,其自身帶有的地圖優(yōu)勢非常明顯[6]。


2011年,谷歌把測試車型由豐田換成了雷克薩斯,其研發(fā)特點是“重點布局激光雷達”,谷歌聲稱自身的自動駕駛技術最具競爭力的一部分是自研的定制激光雷達,這也是后來谷歌狀告Uber的核心問題[7]。


2014年,谷歌研發(fā)出了自己的無人駕駛車型PodCar螢火蟲,并將其作為第三代無人駕駛原型車,此舉表明谷歌的研發(fā)策略變?yōu)椤皰仐壿o助駕駛,全力研發(fā)全自動駕駛汽車”。這一階段谷歌決定放棄開發(fā)需要人類接管的輔助駕駛功能,并將全部研發(fā)力量投入不需要人工干預的自動駕駛技術[8]。


2016年,谷歌選用第四代Pacifica無人車進行路測,這一代無人駕駛汽車的研發(fā)特點是“與傳統(tǒng)車企合作研發(fā)無人駕駛技術”。此時谷歌放棄了自己造車的路線,轉而與菲亞特克萊斯勒合作開發(fā)混合動力車,進行無人駕駛相關技術研發(fā)[9]


(二)谷歌四代原型車專利布局


1.第一代側重布局導航地圖相關專利


谷歌自身帶有的高精度地圖能夠輔助無人駕駛汽車進行定位和導航,谷歌利用自身高精度地圖來進行自動駕駛導航的技術方案也已經在中國公開并授權(CN201180057954.0),其解決的具體問題是當自動駕駛汽車碰到立交橋的特殊路段時,由于道路的形狀和高度、車道線、路口、速度限制、交通信號等實時交通信息特別復雜,就會給自動駕駛車輛的行駛帶來挑戰(zhàn),谷歌公開的技術方案是通過訪問一個或多個區(qū)域的谷歌地圖信息,利用搭載的傳感器識別這些實時交通信息,規(guī)劃行駛到目的地的線路,沿著該路線朝向目的地自動駕駛,除此之外還可以通過閃光、聲音等方式警告其它通行的車輛。


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2.第二代重點布局旋轉激光雷達相關專利


谷歌在此階段表示其自身的自動駕駛技術最具競爭力的一部分是自研的定制激光雷達,這種旋轉激光雷達技術方案已經在中國公開(CN201480054147.7),其中激光雷達LIDAR需要在360度的方向上都能夠感測到周圍事物,因此帶來的問題是在旋轉的動作過程中怎么向激光雷達LIDAR設備提供電力、發(fā)送或者接收通信,谷歌公開的技術方案是用一些非接觸式的電耦合,利用非接觸式電耦合與LIDAR線圈之間形成的變壓器向旋轉中的LIDAR提供電力,利用非接觸式電耦合與LIDAR導電環(huán)之間形成的電容器向旋轉中的LIDAR發(fā)送或者接收通信。


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3.第三代轉向布局全自動駕駛相關專利


谷歌在此階段全力研發(fā)的全自動駕駛汽車技術方案也已經在中國公開(CN201580023657.2),按照谷歌無人駕駛車的最終設想,當乘客進入車內系好安全帶后,通過語音說出目的地,按下啟動按鈕,汽車就會自動搭載乘客到目的,當遇到特殊狀況需要緊急停車時,乘客按下停止按鈕即可自動停車,緊急停止按鈕配有蓋板,防止意外地觸碰到緊急停止按按鈕,除此之外,乘客還可以語音控制車輛進行靠邊停車。


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4.第四代重點布局車聯網相關專利


谷歌在此階段放棄了自己造車的路線,選擇與傳統(tǒng)車企合作進行開發(fā)。由于專利信息尚未公開,該階段車輛具體的特點尚沒有完全披露,但是從谷歌在中國已公開的部分專利文獻推測,這個階段谷歌無人駕駛汽車在中國進行專利布局的一個重要方向是“車聯網”相關技術,其車聯網方向相關的技術方案也開始在中國公開(CN201710281924.7),專利中描述了自動駕駛車輛利用網絡歷史數據進行內部參數設置推薦的方法,自動駕駛汽車利用機器學習可以針對特定乘客來調節(jié)車輛內部的車座椅或者環(huán)境溫度,公開的技術方案是通過網絡訪問到乘客以前在其它多個自動駕駛汽車經常設置的數據,并識別駕駛員現在的車輛型號之后,合理地給乘客推薦設置數據,乘客確認之后,自動改變車內環(huán)境。


谷歌無人汽車「中國專利布局」分析


總結


總結而言,谷歌具有較強的專利保護意識,其專利布局具有以下特點:1)與研發(fā)項目同步開展專利布局;2)圍繞關鍵技術突破點持續(xù)開展專利布局;3)隨著原型車的不斷演進提供針對產品的保護性布局。


谷歌無人駕駛汽車未來將進一步自動化和智能化,不過想要讓汽車像人一樣去識別、理解各種駕駛狀況并保證乘客的安全,難點還是在人工智能的水平,這也是制約著谷歌無人駕駛汽車商用化的主要原因之一?,F在距離2020年商用化的谷歌無人駕駛汽車還有2年,屆時能否安全地乘坐谷歌無人駕駛汽車,讓我們拭目以待。



參考文獻:

[1].http://www.techweb.com.cn/world/2017-11-28/2611488.shtml

[2].http://www.eefocus.com/automobile-electronics/398442/p4

[3].https://wenku.baidu.com/view/a1a21c8a6c175f0e7cd137cf.html

[4].https://cn.nytimes.com/technology/20150902/c02googlecar/

[5].http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2016030426774.html

[6].https://www.leiphone.com/news/201610/IJ8U9iR2E4U6vGDA.html

[7].http://tech.qq.com/a/20170521/022504.htm

[8].https://www.ithome.com/html/auto/269035.htm

[9].http://www.sohu.com/a/203732869_120865



來源:北京康信華源知識產權咨詢有限公司

作者:李岳 呂霖

編輯:IPRdaily趙珍          校對:IPRdaily縱橫君


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