北京市知識產權保護中心：2021自動駕駛領域專利導航建設項目研究報告（219頁）.pdf

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1、自動駕駛領域專利導航建設項目研究報告北京市知識產權保護中心2021 年 10 月1目錄目錄1 1 自動駕駛概況自動駕駛概況.1 11.1 自動駕駛的概念和內涵.11.2 自動駕駛的發展歷程.41.3 自動駕駛產業發展現狀.61.3.1 全球發展現狀.61.3.2 中國發展現狀.121.3.3 北京發展現狀.281.4 自動駕駛產業構成.311.4.1 自動駕駛產業鏈.311.4.2 自動駕駛產業的關鍵領域及技術分解.321.5 項目研究目和方法.401.5.1 項目研究目的.401.5.2 項目研究方法.401.5.3 檢索數據說明.412 2 全球自動駕駛專利態勢分析全球自動駕駛專利態勢分析

2、.43432.1 全球自動駕駛專利申請趨勢.432.2 全球自動駕駛專利主要受理國分布.442.3 全球自動駕駛專利技術來源國分布.452.4 全球自動駕駛專利的主要技術構成.462.4.1 一級技術分支研發熱點分析.472.4.2 二級技術分支研發熱點分析.482.4.3 三級技術分支研發熱點分析.492.4.4 四級技術分支研發熱點分析.5022.5 全球自動駕駛專利主要申請人.522.6 全球自動駕駛標準專利分析.533 3 我國自動駕駛專利態勢分析我國自動駕駛專利態勢分析.56563.1 我國自動駕駛專利申請總體趨勢.563.1.1 中國申請人自動駕駛專利申請總體趨勢.563.1.2

3、國外申請人自動駕駛專利申請總體趨勢.573.1.3 我國自動駕駛專利法律狀態.583.1.4 我國自動駕駛專利地域分布.593.1.5 我國自動駕駛專利重要申請人.613.1.6 我國自動駕駛專利重要發明人.633.1.7 我國自動駕駛專利轉讓受讓分析.643.2 我國自動駕駛各技術分支專利布局.663.2.1 環境感知與定位領域.673.2.2 決策與規劃領域.1073.2.3 控制與執行領.1163.2.4 測試與驗證領域.1263.3 我國自動駕駛創新主體分析.1283.4 我國自動駕駛創新聚集區域分析.1393.4.1 環境感知與定位領域創新聚集區域分布.1403.4.2 決策與規劃領

4、域創新聚集區域分布.1423.4.3 控制與執行領域創新聚集區域分布.1443.4.4 測試與驗證領域創新聚集區域分析.1464 4 北京市自動駕駛專利實力定位及競爭態勢分析北京市自動駕駛專利實力定位及競爭態勢分析.1481484.1 北京市自動駕駛專利總體申請趨勢.14834.2 北京市自動駕駛各技術分支發展趨勢.1494.2.1 環境感知與定位領域.1504.2.2 決策與規劃領域.1624.2.3 控制與執行領域.1674.2.4 測試與驗證領域.1714.3 北京市自動駕駛主要創新主體分析.1724.3.1 環境感知與定位領域.1754.3.2 決策與規劃領域.1844.3.3 控制與

5、執行領域.1904.3.4 測試與驗證領域.1954.4 北京市自動駕駛主要技術方向分析.1974.5 北京市與其它重點省市的對比.2074.6 北京市自動駕駛專利發展對策.2124.6.1 加強知識產權保護、提高企業創新能力.2124.6.2 加強核心技術保護.2134.6.3 助力企業創新能力、鼓勵開展技術合作.2144.6.4 搶占國內外市場.21411 自動駕駛概況1.1 自動駕駛的概念和內涵自動駕駛的概念和內涵自動駕駛是指汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，從而使計算機在沒有駕駛者主動操作的情況下，自動安全地操作機動車輛。19 世紀汽車的發明從根本上改變

6、了人們的出行方式，也加速了人類城市化的布局和形式變化。汽車產業是國民經濟重要的戰略性、支柱性產業，汽車也是新技術應用的重要載體，在新一輪科技革命的推動下，自動駕駛汽車相關技術的應用將會一舉顛覆現有的生活方式，對能源、金融、電力運輸甚至各行各業的產業結構及社會規范都會產生極大的影響。自動駕駛汽車的普及有利于減少交通事故、緩解城市的交通擁堵、提高交通運輸效率和車輛利用率；自動駕駛技術給城市帶來顯著的改變也將深刻影響智能交通、智能城市建設等。根據汽車自動化程度的等級，SAE（國際自動機工程師學會/美國汽車工程師學會）、NHTSA（美國高速公路安全管理局）、VDA（德國汽車工業聯合會）、BASt（德國

7、聯邦交通研究所）等組織機構給出各自的自動駕駛分級方案，其中 SAE 在 J3016-2014 文件中提出的五級自動駕駛分級方案是當前被普遍采用接受的標準，如表 1-1-1 所示。2表 1-1-1 自動駕駛分級方案在我國，在交通運輸部的支持下，中國公路學會自動駕駛工作委員會及自動駕駛標準化工作委員會于 2019 年 9 月發布了智能網聯道路系統分級定義與解讀報告，該報告從交通基礎設施系統的信息化、智能化、自動化角度出發，并結合應用場景和安全控制等不同情況，將交通基礎設施系統分為 L0L5 六個級別。其不同等級的具體含義分別是：L0 代表無信息化/無智能化/無自動化、L1 代表初步數字化/初步智能

8、化/初步自動化、L2 代表部分網聯化/部分智能化/部分自動化、L3 代表基于交通基礎設施的有條件自動駕駛和高度網聯化、L4代表基于交通基礎設施的高度自動駕駛、L5 代表基于交通基礎設施的完全自動化駕駛。下面對 SAE 提出的五級自動駕駛分級方案進行具體說明：L0，無自動駕駛。完全由駕駛員進行車輛的加速、轉向、剎車、檔位等控制，系統只負責執行命令并不進行駕駛干預。但系統可以提3供預警和少量保護輔助功能，以便駕駛員進行決策和控制，例如車道偏離預警（LDW）、盲點監測（BSM）、行人檢測（PD）、交通標志識別（TSR）、夜視（NV）、后排平交路口交通警報（CTA）等。L1，駕駛輔助。系統根據實際情況

9、負責執行轉向或加減速的一項操作，系統不能同時執行多項操作，其他操作均由駕駛員執行，駕駛員必須做到“手、腳、眼不離路”。L1 級別常見的輔助功能有車道保持駕駛輔助功能（LKA）、自適應巡航駕駛輔助功能（ACC）、盲區檢測預警（BSD）、緊急制動剎車（AEB）。L2，部分自動駕駛。系統可以執行轉向和加減速的多項融合操作，系統可以自主完成某些駕駛任務，但仍需駕駛員時刻監視并隨時準備接管，適應于行駛環境簡單、車道無變化的高速公路。目前大部分車企生產的汽車可以達到 L2 級別的自動駕駛技術，并且實現量產。L3，有條件自動駕駛。系統可以獨立完成所有駕駛操作，特殊情況下，駕駛員需按照系統要求對車輛進行監管，

10、以便解決人工智能不能應對的情況。L3 級別適用于高速公路或無變化的市區的全路段下的正常行駛。L4，高度自動駕駛。與 L3 不同的是，駕駛員對 L4 級別的駕駛系統提出的響應請求可以不進行響應，L4 級別比 L3 級別對車輛功能的釋放程度更高，駕駛員可以有更多的時間進行休息、娛樂。L4 級別適用于封閉的小區、景區或特定的市區。L5，完全自動駕駛。自動駕駛的最高級別，真正意義上的無人駕駛，不受駕駛環境的影響，適用于全區域、全功能工況。高級駕駛輔助功能目前已逐漸成為中高端品牌車型的標準配置。由中國汽車技術研究中心有限公司主導的中國新車評價規程（C-NCAP）4目前已經把主動安全功能納入新車的考評體系

11、。C-NCAP 自 2006 年正式實施以來，經歷了四次改版，項目評價難度逐步提升。2018 年 7月 1 日開始正式實施新規，其中，最大的變化之一就是把車輛的主動安全納入測評體系中。汽車電子穩定控制系統（ESC）作為車輛新型的主動安全系統也被納入主動安全部分，并且增加對緊急制動剎車（AEB）的試驗評價。隨著時間的推進，未來在對新車所獲星級的最低得分率要求中，主動安全部分的最低得分率會逐年提高。同樣地，自 2013 年開始，歐盟新車安全評鑒協會（E-NCAP）已經將更多的駕駛輔助功能納入評分體系，要求到 2017 年，SAS、AEB、LDW/LKD 的加分設定為系統裝機量達到 100%。目前，

12、L2 級輔助駕駛已實現大規模商業應用，L3 級自動駕駛技術演進加快，即將進入產業化階段，汽車主機廠與零部件供應商加速轉型，開展電子電氣架構、操作系統等底層技術、先進底盤控制的發展布局，以支持自動駕駛規模量產；L4、L5 級自動駕駛技術也在加速研發和測試中，科技公司依托人工智能、信息通信、芯片、大數據、地圖定位等領域優勢跨界融合，推動車輛智能化與網聯化升級。1.2 自動駕駛的發展歷程自動駕駛的發展歷程自動駕駛汽車的展示系統可追溯至 1939 年，美國通用汽車公司在紐約世界博覽會上首次展出了無人駕駛的概念設計，提出了一種樸素的高自動化高速公路設想。在世界博覽會的“高速公路和地平線”展館中，美國通用

13、汽車公司通過視頻向參觀者展示了多車道公路上的自動駕駛汽車，描繪了未來自動駕駛的奇妙世界。自動駕駛汽車的學術研究主要始于 20 世紀 50 年代后期，1977年，筑波大學的機械工程實驗室開發了第一輛具有環境感知功能的自5動街道車輛。自動駕駛的原型車則出現在 20 世紀 80 年代，卡內基梅隆大學于 1984 年研制出了全球首輛真正意義上的無人駕駛車輛。在自動駕駛汽車的學術研究和發展中，歐洲和美國的政府或公共資助起到了極大的促進作用。在歐洲，歐洲公共基金資助的 EUREKA項目涉及自動駕駛的研發，該項目從 1987 年持續至 1994 年，眾多歐洲參與者從中獲得了大量資金，其中，德國慕尼黑聯邦國防

14、大學使用計算機視覺和概率算法建造了自動駕駛車輛，在該項目的最終演示中，車輛以高達 130 公里/小時的速度行駛了 1000 多公里，自動超越左側車道上較慢的車輛并同時跟蹤多達 12 輛其他車輛。在美國，美國國防部先進研究計劃局（DAPRA）于進入 21 世紀后資助并舉辦了系列無人駕駛的城市挑戰賽，掀起了無人駕駛技術研發的熱潮。在 2008 年，卡內基梅隆大學開發的車輛贏得了比賽，它使用車載傳感器（全球定位系統，激光器，雷達和攝像頭）來跟蹤其他車輛，檢測靜態障礙物，并相對于道路模型進行自身定位。三層規劃系統將任務、行為和運動規劃相結合，以在城市環境中駕駛。任務計劃層考慮采用哪條街來實現任務目標；

15、行為層確定何時在交叉點處更改車道和優先級并修正錯誤恢復操作；運動規劃層選擇在避免障礙的同時朝著目標前進的行動。這一系統對現在自動駕駛系統的設計產生了重要影響。此外，DAPRA 的城市挑戰賽也標志著自動駕駛技術從學術研究到工業發展的改變。在 2009 年初，即城市挑戰賽結束約一年后，谷歌公司正式啟動了無人駕駛汽車項目，是世界上第一家推行無人駕駛汽車上路測試的公司。2015 年，谷歌公司在美國加州至德州非封閉道路上進行測試行駛。2016 年，muTonomy 公司于新加坡正式推出了世6界首款無人駕駛出租車服務；同年，Uber 公司正式于美國匹茲堡市面向公眾開放無人駕駛汽車出行服務。2016 年 1

16、2 月，谷歌公司拆分無人駕駛業務成立了 Waymo 實體公司，加速了無人駕駛車輛商業化進程。2017 年，百度公司發布 Apollo 計劃即開源自動駕駛平臺。2018年，中國發放首批 3 張智能網聯汽車開放道路測試號牌；同年，百度和金龍客車合作實現了具有 L4 級自動駕駛能力的量產巴士。2019 年，基于 Apollo 平臺的自動駕駛出租車隊 Robotaxi 在湖南長沙正式開啟試運營圖 1-2-1 近年中外自動駕駛發展歷程1.3 自動駕駛產業發展現狀自動駕駛產業發展現狀1.3.1 全球發展現狀全球發展現狀1.3.1.1 美國美國美國是自動駕駛汽車技術的領跑者，其在網聯化技術、智能控制技術、芯

17、片技術等方面處于優勢地位，產業上、中、下游實力均衡。美國聯邦政府以及各州政府以促進技術創新和應用、改善道路交通安全為出發點，對自動駕駛汽車進行了立法，并形成了較成熟的經驗。美國交通部近年來陸續公布了自動駕駛的系列戰略規劃文件，72015 年發布美國智能交通系統戰略規劃（2015-2019 年），2016年發布聯邦自動駕駛汽車政策指南，2017 年 9 月發布自動駕駛系統 2.0：安全愿景，2018 年 10 月發布準備迎接未來交通：自動駕駛汽車 3.0，2020 年 1 月發布確保美國自動駕駛領先地位：自動駕駛汽車 4.0。上述文件被視為美國自動駕駛領域的戰略性指導文件，以確保美國在自動駕駛技

18、術開發和集成方面的領導地位，為創新者提供統一的指導。除此之外，美國一直在推動自動駕駛領域的法案立法，2017 年 9月，美國眾議院首次批準了自動駕駛法案，該法案確立了聯邦自動駕駛汽車監管的基本框架，賦予美國政府制定自動駕駛汽車監管條例的權力，并鼓勵自動駕駛汽車的道路測試和技術研發以保障自動駕駛汽車安全。該法案還包括聯邦政府及各州政府在自動駕駛立法和監管上如何分工、督促美國國家公路交通安全管理局制定自動駕駛汽車的安全監管計劃和成立自動駕駛咨詢委員會等內容。隨著自動駕駛汽車評級及指導原則持續推進、自動駕駛規范及標準的逐漸完備、業界自動駕駛部署進程不斷加快，美國各州紛紛出臺政策對自動駕駛汽車進行規制

19、。立法以促進自動駕駛技術發展和保障道路安全為雙重目標，重點監管自動駕駛汽車的事中和事后環節，完成對自動駕駛管理從“法無禁止”到“明確合法”的轉變。目前，已有 21 個州通過了與自動駕駛汽車相關的立法或發布了相關的行政命令。美國以人工智能技術為切入點，旨在掌控自動駕駛汽車車載核心芯片和新型整車架構，主機廠和科技型公司在高級別自動駕駛技術上投入大量研發資源，取得領先成果。Waymo 于 2020 年 3 月發布了旗下第五代自動駕駛系統，累計完成超過 2000 萬英里的自動駕駛道路8測試和超過 100 億英里的模擬測試。2020 年 5 月，通用汽車對外宣稱正在開發新一代自動駕駛系統Ultra Cr

20、uise，該系統具備高速公路變道、進出匝道以及城市工況下相應自動駕駛功能。特斯拉于 2019年發布 3.0 版自動駕駛計算平臺，該計算平臺搭載了特斯拉自研 FSD芯片，通過“影子模式”，依托百萬輛已售汽車在實際道路收集場景，不斷迭代自動駕駛功能，特斯拉也正在開展 4.0 版計算平臺的開發工作。英偉達于2020年5月宣布推出新一代架構的Ampere GPU和DRIVEPegasus Robotaxi 自動駕駛平臺，算力最高可提升至 2000TOPS。Mobileye 一直致力于采用軟硬件結合的方式打造全球領先的 ADAS 產品，最新產品 EyeQ5 也將于 2021 年率先在寶馬實現裝車。尤為突

21、出的是，美國相關企業已經開展多個自動駕駛商業化應用項目，通過實際應用推動技術迭代。2018 年 12 月，Waymo 在美國鳳凰城郊區推出了首個商業自動駕駛乘車服務 Waymo One，運行路線包括鳳凰城的錢德勒、坦佩、梅薩和吉爾伯特 4 個郊區，乘客通過App 呼叫車輛，可以前往 80100 平方英里區域內的任何地方。此后，Waymo 在 2019 年 6 月也獲得了加州政府商業化運營許可。2020 年 2月，Nuro 第二代自動駕駛汽車取得無人送貨車豁免資格，成為美國豁免的第一個自動駕駛應用案例，具有重要意義。Nuro 致力于在美推廣無人駕駛運輸車輛的應用，正在為 Kroger、Frys

22、Food 等零售公司提供配送服務。1.3.1.2 日本日本2016 年，日本制定了官民 ITS 構想路線圖，給出了發展目標、自動駕駛系統場景以及商用化時間表，并于 2017 年、2018 年進行持9續動態修訂。日本為了掃清自動駕駛技術研發及應用上的法律障礙，2018 年 4 月，日本內閣專門制定了自動駕駛相關制度整備大綱，該整備大綱相當于從內閣府即政府層面規定了自動駕駛相關法律制度的修改原則，各政府部門隨后可基于此方針修訂法律法規，目的在于：通過自動駕駛實現道路交通安全暢通、提供更加細致的出行服務、創造新的出行服務產業、促進地方汽車產業振興、保持日本汽車產業的領先地位。為推動自動駕駛安全應用，

23、2018 年 9 月，日本國土交通省制定并發布了針對搭載 L3、L4 級自動駕駛系統的乘用車、卡車及巴士的自動駕駛汽車應滿足的 10 項安全條件，即自動駕駛汽車安全技術指南，十項安全條件是日本促進自動駕駛汽車的安全開發與應用的重要舉措。日本汽車產業和交通設施基礎均較好，自動駕駛汽車方面技術水平也在穩步提升，各類示范應用項目遍布多地。豐田、本田、日產、馬自達、三菱、鈴木等車企已全面掌握 L2 級自動駕駛技術，陸續發布量產車型，同時還發布 L3 及以上級別自動駕駛汽車的發展規劃。豐田汽車開發 e-Palette 移動平臺并取消駕駛員座位，打通通勤、物流以及用餐、辦公等各類生活場景。電裝、愛信精機、

24、瑞薩、日立等公司在毫米波雷達、激光雷達、立體成像系統、線控部件等零部件技術上積累深厚。為進一步推動技術研發與產業化進展，日本相關整車制造企業、零部件供應商、地圖公司等 17 家企業共同發起成立新型動態地圖平臺公司（DMP），充分利用優勢資源并避免內部競爭。與此同時，日本將東京奧運會、殘奧會作為自動駕駛技術向世界傳播的契機，推出自動駕駛出行服務。豐田汽車計劃使用 e-Palette 移動平臺作為奧運村10內巡回巴士；日本自動駕駛企業 ZMP 已經開始在東京都內開展搭載普通乘客的自動駕駛出租車試運營，2020 年 1 月，組織開展了機場自動駕駛擺渡車、自動駕駛出租車與最后一公里自動駕駛小巴的聯合測

25、試，充分驗證多場景下自動駕駛技術能力，為東京奧運會期間實現自動駕駛服務商用化奠定基礎。1.3.1.3 歐洲歐洲在歐洲，歐盟道路交通研究咨詢委員會（EuropeanRoad TransportResearch Advisory Council，ERTRAC）自 2015 年發布自動駕駛技術路線圖以來，持續對技術路線圖進行修正與更新。作為歐洲的技術平臺，ERTRAC 匯集了來自產業、研究機構以及公共監管部門的專業人員。其在 2019 年發布的最新的自動駕駛技術路線圖指出：預計到 2025 年，歐洲乘用車、貨車以及城市出行車輛將實現在高速公路、專用車道等簡單場景下的 L4 級自動駕駛功能，同時逐步向

26、城區混合車道、城郊道路等復雜場景進行演進，其中乘用車部分的技術路線圖如圖 1-3-1 所示。圖 1-3-1 ERTRAC 于 2019 年發布的自動駕駛技術路線圖（乘用車部分）11歐洲各國正在積極完善自動駕駛汽車法律法規體系。德國聯邦議院于 2017 年 6 月發布了道路交通法（第八修正案），從法律層面承認了自動駕駛汽車擁有上路的權利，并規定了自動駕駛汽車的技術要求、駕駛人員的責任、事故賠償等。英國于 2015 年 7 月發布自動駕駛汽車發展道路：道路測試指南，準許自動駕駛汽車在公共道路上測試。2017 年 10 月提出自動化與電動化汽車法案，2018 年7月該法案獲得批準，明確了自動駕駛汽車

27、的事故責任與保險問題等。2017 年，瑞典發布自動駕駛道路測試規范，同時啟動了自動駕駛相關法律研究工作，確保 2020 年之前自動駕駛車輛能夠合法銷售和使用。為充分驗證自動駕駛技術成熟度，歐洲整車、零部件供應商以及科研機構借助國際項目，開展跨區域的技術示范驗證，以期實現自動駕駛汽車技術落地與發展。例如，L3Pilot 項目由來自 12 個國家的 34個成員聯合開展。該項目關注 L3 級及 L4 級自動駕駛功能量產前的功能與技術驗證，在 2019 年 3 月到 2020 年 9 月，通過組織 100 輛測試車輛與 1000 名測試駕駛員，針對交通擁堵輔助自動駕駛、高速公路有條件自動駕駛、智能泊車

28、、城區自動駕駛等 4 類自動駕駛功能，在多個國家駕駛環境下開展大規模公共道路測試。同時，項目也進一步評估了自動駕駛系統對整個交通運輸體系在安全、效率、排放等方面的影響，廣泛增強公眾對自動駕駛的認識。歐洲具有世界領先的整車企業和汽車電子零部件供應商，基于車載傳感器的自動駕駛技術相對領先，原始設備制造商由低級別自動駕駛逐漸向高級別自動駕駛邁進，技術積累深厚。2020 年 6 月，大眾與福特汽車正式簽署戰略聯盟協議，雙方將在自動駕駛、汽車電動化12等領域形成優勢互補、協同合作。大眾也完成了對 Argo.AI 高達 26 億美元的注資，與福特共享其自動駕駛技術成果。奔馳、寶馬等整車企業都已經就 L3

29、級量產形成明確計劃。博世采用輔助駕駛與高度自動駕駛協同發展戰略。一方面，致力于 L2L3 級自動駕駛技術量產，已經為數十家車企提供 L2 級自動駕駛功能產品；另一方面，展開高級別自動駕駛研究與示范應用：與戴姆勒合作打造自主代客泊車系統，目前已經得到德國兩城市許可并投入日常使用；同時，與戴姆勒合作的 RoboTaxi 于 2019 年 12 月起開始在美國圣何塞市展開運行測試。1.3.2 中國發展現狀中國發展現狀1.3.2.1 產業政策產業政策2015 年，智能網聯汽車被列入我國重點發展領域，從此開啟自動駕駛產業在我國迅速發展的篇章。2015 年以來，我國多部門陸續發布多項關于自動駕駛技術發展的

30、產業政策，自動駕駛技術相關政策進入爆發期。自動駕駛產業主要相關政策，如表 1-3-1 所示。表 1-3-1 關于自動駕駛技術的相關政策時間發 布 部門產業政策主要內容2015 年 5月國務院中國制造 2025提出智能網聯汽車概念，將智能網聯汽車列為重點發展領域2016 年 8月發改委、交通部推進“互聯網+”便捷交通促進智能將互聯網應用于智能交通13交通發展的實施方案2016 年 10月工信部中國智能網聯汽車 技 術 發 展 路 線圖指出智能網聯汽車發展不同階段的明確目標，2025 年以后實現完全自動駕駛2017 年 2月國務院“十三五”現代綜合交通運輸體系發展規劃建設智能路側設施，輔助自動駕駛

31、技術發展2017 年 4月工信部、發改委、科技部汽車產業中長期發展規劃明確建設汽車強國目標，對智能網聯汽車產業鏈進行升級2017 年 12月工信部促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃重點發展車輛智能計算平臺、車載芯片、自動駕駛系統、車輛智能算法等關鍵技術2017 年 12月發改委智能汽車關鍵技術產業化優化實施方案建立智能汽車技術體系和數據庫，重點研發汽車與通信、電子、人工智能、交通等領域交叉融合的智能汽車系統技術架構2017 年 12月工信部、國 家 標準委國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）確立我國發展智能網聯汽車“以汽車為重點和以智能化為主、兼顧網聯14化”的總體思路2018

32、年 1月發改委智能汽車創新發展戰略（征求意見稿）到 2025 年，新車基本實現智能化，高級別智能汽車實現規?；瘧?。到2035 年，中國標準智能汽車享譽全球，率先建成智能汽車強國。2018 年 4月工信部、公安部、交通部智能網聯汽車道路測試管理規范明確智能汽車的測試主體、測試駕駛人、測試車輛條件、測試管理等內容2018 年 6月工信部、國 家 標準委國家車聯網產業標準體系建設指南（總體要求）指導建設車聯網產業標準體系2018 年 6月工信部車聯網（智能網聯汽車）直連通信使用5905-5925MHz頻段 管 理 規 定（暫行）制定車聯網直連信號的工作頻段，輔助自動駕駛技術發展2018 年 12月

33、工信部車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃分階段實現車聯網產業發展目標。到 2020 年后，高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車和 5G-V2X逐步實現規?；虡I應15用，“人-車-路-云”實現高度協同。2019 年 9月國務院交通強國建設綱要加強（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發，逐漸完善產業鏈的發展及強化2019 年 12月國務院長江三角洲區域一體化發展規劃綱要開展智能汽車測試，實現自動駕駛汽車產業化應用2020 年 4月工信部、公安部、國 家 標準委國家車聯網產業標準體系建設指南（車輛智能管理）建立車輛智能管理標準體系2020 年 10月國務院新能源汽車產業發展規劃（20212035 年

34、）2025 年高速駕駛自動汽車實現限定區域和特定場景商業化應用；2035年高度自動駕駛汽車實現規?；瘧?021 年 2月工信部、交通部、國 家 標準委國家車聯網產業標準 體 系 建 設 指 南（智能交通相關）建立支撐車聯網應用和產業發展的智能交通標準體系2021 年 2月國務院國家綜合立體交通網規劃綱要加強智能化載運工具和關鍵專用裝備研發，推進16智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛）應用由上表可知，2015 年以來我國多個政府部門發布關于自動駕駛產業的發展規劃、技術重點、標準政策等多方面相關政策，下面從多個角度對分別詳細闡述相關政策標準。1.國家高度重視自動駕駛產業發展國家高度重視自動駕駛產業

35、發展2015 年 5 月，國務院印發中國制造 2025，首次提出智能網聯汽車的概念，明確提出智能網聯汽車是我國制造業未來十年的重點發展領域，并重點支持智能網聯汽車的信息化、智能化核心技術。2016 年 8 月，發改委和交通部聯合發布推進“互聯網+”便捷交通促進智能交通發展的實施方案，從構建智能運行管理系統、加強智能交通基礎設施支撐、全面強化標準和技術支撐、實施“互聯網+”便捷交通重點示范項目四個維度全面概括了汽車產業轉型升級的重要方向，提出了車聯網與自動駕駛的技術創新發展趨勢和應用推廣路徑，以推進交通與互聯網更加廣泛、更深層次的融合，加快交通信息化、智能化進程，推動我國交通產業的現代化發展。同

36、年 10 月，工信部印發中國智能網聯汽車技術發展路線圖，指出智能網聯汽車發展不同階段的明確目標，2025 年以后實現完全自動駕駛。2017 年 2 月，國務院印發“十三五”現代綜合交通運輸體系發展規劃，以“安全、便捷、高效、綠色的現代綜合交通運輸體系”為目標，以提升交通發展智能化水平為重點，示范推廣車路協同技術，推廣應用智能車載設備，推進全自動駕駛車輛研發。同年 4 月，發改委、工信部、科技部聯合印發汽車產業中長發展規劃，提出重點支持傳感器、控制芯片、北斗高精度定位、車載終端、操作系統等核17心技術研發及產業化。組織開展應用試點和示范，完善測試評價體系、法律法規體系建設。到 2025 年，重點

37、領域全面實現智能化，高度和完全自動駕駛汽車開始進入市場。同年 7 月，國務院印發新一代人工智能發展規劃的通知，提出大力發展自動駕駛汽車和軌道交通系統，加強車載感知、自動駕駛、車聯網、物聯網等技術集成和配套，開發交通智能感知系統，形成我國自主的自動駕駛平臺技術體系和產品總成能力，探索自動駕駛汽車共享模式。同年 12 月，工信部印發促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃，該計劃按照“系統布局、重點突破、協同創新、開放有序”的原則，重點培育和發展智能網聯汽車的集成應用。同年 12 月，發改委印發智能汽車關鍵技術產業優化實施方案，提出以建立智能汽車基礎技術體系和數據庫、突破智能汽車關鍵共性技術、開展智

38、能汽車信息安全技術攻關，推進國家智能汽車創新發展平臺基本建成并投入實質性運作，智能汽車自主可控的產業體系初步形成。2018 年 1 月，國務院發布智能汽車創新發展戰略（征求意見稿），該戰略提出以推動汽車與先進制造、信息通信、互聯網、大數據、人工智能深度融合為主要途徑，以發展中國標準智能汽車為主攻方向，率先建成智能汽車強國。該發展戰略的目標：到 2025 年，中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、路網設施、法規標準、產品監督和信息安全體系全面形成；到 2035 年，中國標準智能汽車享譽全球，率先建成智能汽車強國，全面共享“安全、高效、綠色、文明”的智能汽車社會。同年 12 月，工信部印發車聯網（

39、智能網聯汽車）產業發展行動計劃，該行動計劃以網絡通信技術、電子信息技術和汽車制造技術融合發展為主線，形成深度融合、創新活躍、安全可信、18競爭力強的車聯網產業新生態。該行動計劃的目標：2020 年后，技術創新、標準體系、基礎設施、應用服務和安全保障體系將全面建成，高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車和 5G-V2X 逐步實現規?；虡I應用，“人-車-路-云”實現高度協同，人民群眾日益增長的美好生活需求得到更好滿足。2019 年 9 月，中共中央、國務院印發交通強國建設綱要，該綱要提出構建安全、便捷、高效、綠色、經濟的現代化綜合交通體系，以加強新型載運工具研發和推進裝備技術升級為重點，加強智能聯網汽

40、車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）研發，形成自主可控完整的產業鏈，推廣智能化交通裝備及成套技術裝備，開發新一代智能交通管理系統。2020 年 10 月，國務院印發新能源汽車產業發展規劃（20212035 年），該發展規劃以新能源汽車為智能網聯技術率先應用的載體，支持企業跨界協同，研發復雜環境融合感知、智能網聯決策與控制、信息物理系統架構設計等關鍵技術，突破車載智能計算平臺、高精度地圖與定位、車輛與車外其他設備間的無線通信（V2X）、線控執行系統等核心技術和產品。該發展規劃的目標：到 2025 年，高度自動駕駛汽車實現限定區域和特定場景商業化應用。2021 年 2 月，國務院印發國家綜合立體交通

41、網規劃綱要，該綱要提出加強智能化載運工具和關鍵專用裝備研發，推進智能網聯汽車（智能汽車、自動駕駛、車路協同）、智能化通用航空器應用。由 2015 年至 2021 年，政府在自動駕駛產業的發展規劃、技術路線和發展戰略等方面出臺了多項政策，表明中國政府高度重視自動駕駛汽車的發展，將其看作汽車產業的發展重點。192.制定自動駕駛產業相關制定自動駕駛產業相關標準標準2017 年 12 月，工信部和國家標準委聯合印發國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車），該指南主要針對智能網聯汽車通用規范、核心技術與關鍵產品應用，構建包括整車及關鍵系統部件功能安全和信息安全在內的智能網聯汽車標準體系。該建設指南

42、的目標：到 2025 年，系統形成能夠支撐高級別自動駕駛的智能網聯汽車標準體系，制定 100 項以上智能網關汽車標準，涵蓋智能化自動控制、網聯化協同決策技術以及典型場景下自動駕駛功能與性能相關的技術要求和評估方法。2018 年 4 月，工信部、公安部和交通運輸部聯合印發智能網聯汽車道路測試管理規范，該規范對測試主體、測試駕駛人和測試車輛等提出了嚴格的要求，該行為規范具體提出省、市政府相關主管部門可以根據當地實際情況，制定實施細則，具體組織開展智能網聯汽車道路測試工作，為測試車輛在測試主體進行自動駕駛提供保障。同年 6 月，工信部、國家標準委聯合印發國家車聯網產業標準體系建設指南（總體要求），該

43、建設指南主要包括建設智能網聯汽車標準體系、信息通信標準體系、智能交通相關標準體系、車輛智能管理標準體系和電子產品與服務標準體系等五部分，以加強頂層設計，全面推動車聯網產業技術研發和標準制定。同年 6 月，工信部印發車聯網（智能網聯汽車）直連通信使用 5905-5925MHz 頻段管理規定（暫行），該管理規定將 5905-5925MHZ 頻段作為基于 LTE-V2X 技術的車聯網（智能網聯汽車）直連通信的工作頻段，為車聯網直連通信提供保障，對于自動駕駛技術的推進具有重要意義。2020 年 4 月，工信部、公安部和國家標準委共同印發國家車20聯網產業標準體系建設指南（車輛智能管理），該建設指南針對

44、車聯網環境下的車輛智能管理工作需求，指導智能網聯汽車登記管理、身份認證與安全、道路運行管理及車路協同管控與服務等領域標準化工作。該建設指南的目標：到 2022 年底，完成基礎性技術研究，制修訂智能網聯汽車登記管理、身份認證與安全領域重點標準 20 項以上，為開展車聯網環境下的智能網聯汽車道路測試、車聯網城市級驗證示范等工作提供支撐；到 2025 年，系統形成能夠支撐車聯網環境下車輛智能管理的標準體系，制修訂道路交通運行管理、車路協同管控與服務等業務領域重點標準 60 項以上。2021 年 2 月，工信部、交通部和國家標準委聯合印發國家車聯網產業標準體系建設指南（智能交通相關），建立支撐車聯網應

45、用和產業發展的智能交通相關標準體系。該建設指南的目標：到 2022年底，指定修訂智能交通基礎設施、交通信息輔助等領域智能交通急需標準 20 項以上，初步構建起支撐車聯網應用和產業發展的標準體系；到 2025 年，修訂智能管理和服務、車路協同等領域智能交通關鍵標準 20 項以上，系統形成能夠支撐車聯網應用、滿足交通運輸管理和服務需求的標準體系。2017 年至 2021 年 2 月，政府多部門在智能網聯汽車、車輛智能管理、智能交通相關方面印發多項車聯網行業標準體系建設指南，為自動駕駛產業發展提供保障、促進自動駕駛技術的發展。3.支持自動駕駛產業落地支持自動駕駛產業落地2019 年 12 月 1 日

46、，國務院印發長江三角洲區域一體化發展規劃綱要，該綱要提出推進制造業高質量發展，聚焦集成電路、新型顯示、物聯網、大數據、人工智能、新能源汽車、生命健康、大飛機、21智能制造、前沿新材料十大重點領域，加快發展新能源、智能汽車、新一代移動通信產業，延伸自動駕駛、集成電路產業鏈，培育一批具有國際競爭力的龍頭企業。共同培育新技術新業態新模式，率先開展智能汽車測試，實現自動駕駛汽車產業化應用。2020 年 9 月，國務院批復深化北京市新一輪服務業擴大開放綜合試點建設國家服務業擴大開放綜合示范區工作方案，該工作方案支持在北京高端制造業基地、北京創新產業集群示范區放寬自動駕駛測試道路和測試牌照管理權限，支持建

47、設面向全國的第三方自動駕駛測試平臺，支持北京市智能汽車基礎地圖應用試點工作。隨著自動駕駛技術發展的成熟，自動駕駛汽車在測試場地進行測試已迫不及待，政府在重點發展自動駕駛技術的同時，推動自動駕駛測試場盡快建成，以支持在長江三角洲區域和北京等地率先開展智能汽車的測試工作。除了長三角洲地區和北京外，廣州、重慶、長沙、深圳、武漢等城市也陸續開放道路智能駕駛示范區，各地區駕駛測試場地進展情況，見表 1-3-2。表 1-3-2 各地區駕駛測試場地進展情況時間省市駕駛測試進展2016 年 6 月 上海（嘉定區）第一個封閉測試區投入運營2018 年 2 月 北京（海淀區）智能汽車與智慧交通產業創新示范區海淀基

48、地正式啟用2018 年 7 月 吉林啟動國家智能網聯汽車應用（北方）示范區運營222018 年 11月長沙國家智能網聯汽車（長沙）測試區正式運營2019 年 3 月 深圳深圳坪山智能網聯交通測試示范平臺啟用2019 年 6 月 廣州廣州市智能網聯汽車示范區運營中心成立，并發布了廣州首批開放測試道路路段與道路定級2019 年 7 月 北京（經濟技 術 開 發區）T1-T5 級別測試場亦莊基地通過審批，正式對外開放運營2019 年 8 月 上海（臨港區）臨港智能網聯汽車綜合測試示范區正式開園2019 年 9 月 武漢國家智能網聯汽車（武漢）測試示范區正式揭牌，具備 L4 及以上等級自動駕駛測試運行

49、條件2019 年 10月蘇州蘇州工業園區智能網聯測試區正式啟動2020 年 8 月 廣州已發布 67 條開放測試道路，里程約135.29 公里，分布于番禺、白云、花都、黃埔、南沙等區域2020 年 9 月 深圳深圳公布第二批開放測試道路，共 29 條，道路里程合計月 20.69 公里2020 年 9 月 長沙全國第一個無人駕駛自動駕駛測試場地建成232020 年 10月無錫國家智能交通綜合測試基地在無錫正式啟動2020 年 10月蘇州蘇州 5G 車聯網城市級驗證與應用項目正式啟動2020 年 10月長沙湖南（長沙）國家級車聯網先導區正式揭牌2020 年 11月北京（順義）智能汽車與智慧交通產業

50、創新示范區順義基地正式揭牌2020 年 12月南京南京市省級車聯網先導區正式落成，并正式啟用市內第一個 L4 級別自動駕駛開放測試場地。2021 年 1 月 上海（奉賢區）奉賢智能駕駛全出行鏈創新示范區正式開園1.3.2.2 投融資情況投融資情況伴隨著自動駕駛技術研發應用火熱，自動駕駛行業投融資規模迅速增長。如圖 1-3-2 所示，2020 年中國自動駕駛投融資事件 75 起，雖然較往年有所減少，但是投融資金額依舊保持在 450 億元以上，投融資金額略低于 2019 年高于往年?？傮w來看，自動駕駛投融資依舊活躍。24圖 1-3-2 2016-2020 年中國自動駕駛行業投融資統計情況（來源：中

51、商產業研究院）1.3.2.3 市場基本情況市場基本情況汽車行業龐大的產業鏈促使國內汽車行業紛紛布局自動駕駛汽車，據不完全統計，就滬深自動駕駛概念股超 50 家上市企業。主要分布在長三角與珠三角地帶，其中，浙江和廣東自動駕駛汽車占比最多；浙江自動駕駛汽車概念股中，杭州市占比較多。廣東的自動駕駛汽車概念股中，深圳市同樣占比較大；杭州和深圳成為自動駕駛汽車概念股最多的城市。目前，我國正在積極發展自動駕駛汽車產業，如圖 1-3-3 所示，從2016年至2021年，中國自動駕駛行業市場規模呈逐年增長的趨勢，且從 2019 年開始呈快速增長趨勢，根據增長趨勢，預測 2021 年中國智能駕駛行業市場規模將超

52、 2358 億元。自動駕駛技術的發展使 BAT、華為等互聯網企業進入自動駕駛汽車市場，進而加大研發技術的投入，推動自動駕駛市場快速發展。25圖 1-3-3 中國自動駕駛行業市場規模及預測情況（來源：中商產業研究院）1.3.2.4 企業布局情況企業布局情況我國自動駕駛汽車產業發展迅速，但自動駕駛汽車企業在國內分布不夠均勻，我國自動駕駛產業在東部沿海地區、中部地區有較快發展。其中，汽車電子及零部件產業集群主要在珠三角地區和長三角地區。具體來說，自動駕駛汽車企業主要分布在東部沿海地區，廣東、江蘇、上海、浙江、安徽、山東六省市擁有企業數量均在 1000 家以上。此外，四川、重慶、湖南等中西部地區省市也

53、有較深布局。目前，我國自動駕駛產業重點企業數量較多，北京的自動駕駛汽車重點企業數量卻不多，但北京的自動駕駛汽車重點企業規模普遍較大。北京：注冊資本超過 2000 萬元以上的重點企業占比達 7%，互聯網產業基礎和高新技術產業基礎雄厚。26長三角地區：注冊資本超過2000萬元以上的重點企業占比超23%，長三角地區汽車制造業基礎雄厚，江蘇、上海、浙江分布較平均。廣東：注冊資本超過 2000 萬元以上的重點企業占比達 24%。1.3.2.5 自動駕駛級別情況自動駕駛級別情況目前各車企高端的車型已經基本實現 L2 級別輔助駕駛的配置，正在向 L3 級別輔助駕駛靠近，未來高級自動駕駛系統滲透率有望進一步提

54、升。具體情況，2020 年，長安汽車推出了可量產 L3 級別車型 Uni-T；廣汽集團推出了可量產 L3 級別車型 AionLX；上汽集團將要推出 L3 級別量產車型 MarvelXPro：長城或于 2020 年 Q2 實現 L2.9 級別智能駕駛應用；吉利計劃在 2020 年實現 G-Pilot3.0 應用；比亞迪已經實現L2+級別自動駕駛。根據各車企的智能駕駛規劃，2020 年是國內 L3級別車型推出元年，2025 年有望實現 L4 級別的高度智能駕駛，各車企自動駕駛級別及合作企業情況請參考圖 1-3-4。圖 1-3-4 各車企自動駕駛級別情況（來源：中商產業研究院）27綜上所述，政府近幾

55、年通過出臺各項政策推動自動駕駛產業快速發展，同時，各互聯網科技公司也加入自動駕駛產業中，進一步推動了自動駕駛產業的發展。但自動駕駛產業在快速發展中，仍然存在一些薄弱環節，主要體現在以下幾個方面。1.自動駕駛相關標準和法規不健全。雖然政府出臺了智能網聯汽車道路測試管理規范，但該規范僅用于自動駕駛汽車的測試管理，而自動駕駛車輛在正常道路行駛的管理規范、事故責任認定法規等均未出臺，因此，現有的法律法規不夠健全，難以支撐自動駕駛產業的快速發展。2.共性技術瓶頸待突破。目前，自動駕駛汽車在人工智能、高精度地圖、信息安全、云計算等技術方面仍然存在諸多問題，同時，自動駕駛的安全性是最大的問題，由于人工智能僅

56、通過計算來應對道路情況，但難以快速應對道路上的突發情況，從而影響其安全性。3.產業間系統合作缺乏協調機制。自動駕駛汽車產業需要多企業與道路基礎設備部門等政府機構的共同參與，多企業與政府部門的協調配合才能進一步發展，同時，各企業均采用自主研發的模式，各企業之間也沒有形成產業聯盟或多企業合作的形式，從而影響自動駕駛產業發展速度。4.自動駕駛產業鏈不夠完備。自動駕駛產業鏈由上游的軟硬件供應至下游的銷售或服務均不完備，其中上游的芯片主要依賴于國外進口，難以實現自我研發，下游的智能道路設施建設難以滿足自動駕駛汽車目前的需求，且道路設置建設與自動駕駛汽車需求存在較大差距。281.3.3 北京發展現狀北京發

57、展現狀2016 年 12 月，北京市政府出臺了北京市加快科技創新培育新能源智能汽車產業的指導意見，大力推進新能源智能汽車創新。與人工智能、第五代移動通信技術(5G)緊密結合，重點研發環境感知、智能決策、集成控制等智能化技術，攻克智能網聯駕駛技術，突破分布式底盤的構型設計與總體布置、仿真分析、線控操縱等關鍵技術。加快建設北京國汽智能網聯汽車技術研究院等新型研發機構，實現創新資源高效協同。2018 年 12 月為貫徹落實國家汽車產業中長期發展規劃，加快推動北京市智能網聯汽車產業創新發展，北京市經濟和信息化局制定北京市智能網聯汽車創新發展行動方案(2019 年-2022 年)，該行動方案指出 202

58、2 年發展目標：通過傳統汽車技術與智能網聯技術融合創新，突破視覺傳感器、雷達(毫米波、激光等)傳感器、處理器芯片等關鍵核心器件研發瓶頸，鞏固車載計算平臺、信息安全、車路協同等優勢技術環節，形成滿足高級自動駕駛(L4 級別)要求的智能網聯汽車完整技術體系，技術水平進入全球第一梯隊。北京市政府多部門從車輛測試道路管理方法、車輛測試能力評估內容、車輛測試場地要求及推進駕駛示范區方面考慮，出臺了一系列的自動駕駛車輛道路測試相關的文件：北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見、北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則、北京市自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法(試行)、北京市自動駕駛車輛

59、封閉測試場地技術要求(試行)、關于加快培育壯大新業態新模式促進北京經濟高質量發展的若干意見。為了促進自動駕駛測試道路盡快建成，北京市政府還出臺了 中國(北京)自由貿易試驗區高端產業片區亦莊組團(國家服務業擴大開放綜合29示范區經開區區域)工作方案、數字經濟領域“兩區”建設工作方案等文件。截至 2020 年底，北京共認定封閉試驗場地 4 個，仿真測試平臺1 個，可充分滿足自動駕駛企業測試與研發需求。同時，在海淀、順義、經濟技術開發區、房山共 4 個區縣開放了 200 條自動駕駛測試道路，合計 699.58 公里。此外，北京還開放了 2 個自動駕駛測試區域，面積約 140 平方公里，以及全國首個車

60、聯網（智能網聯汽車）和自動駕駛地圖應用試點區域。依托京冀示范區的良好發展基礎，北京還將推進建設全球首個網聯云控式高級別自動駕駛示范區北京市高級別自動駕駛示范區。北京已向蔚來、戴姆勒、北汽新能源、百度、小馬智行等 14 家企業的 87 輛車發放自動駕駛道路測試用臨時號牌。測試里程超 200萬公里。其中，載人測試里程超過 102 萬公里。北京發放牌照的具體情況，如表 1-3-3 所示。表 1-3-3 北京發放自動駕駛道路測試牌照情況測試主體名稱累計道路測試車輛數（輛）累計測試里程數（公里）北京百度網訊有限公司572019230上海蔚來汽車有限公司23515北京新能源汽車股份有限公司1235戴姆勒大

61、中華區投資有限公司2926北京小馬智行科技有限公司7163249騰訊大地通途（北京）科技有限公司1415730蘇州滴滴旅行科技有限公司21332奧迪（中國）企業管理有限公司 21144北京智行者科技有限公司21403重慶金康系能源汽車設計院有限公司10北京四維圖新科技股份有限公司11220豐田汽車研發中心（中國）有限公司415022北京三快在線科技有限公司1464北京沃芽科技有限公司41540合計872213436在北京政府的大力支持下，北京互聯網科技公司的推動下，北京的自動駕駛產業迅速發展。北京自動駕駛產業具有以下優勢：第一，北京擁有眾多高科技企業，其在車輛智能算法、車輛智能計算平臺體系架構

62、、機器學習、智能語義理解等共性技術方面具有較強的技術實力，北京還擁有眾多傳統汽車企業，其在自動駕駛操作系統等技術方面具有較強的技術實力，高科技企業與傳統汽車企業在市場上具有相當大的競爭力。第二，北京市作為政治文化中心，擁有許多科研實力較強的高校和科研機構。這一類型的技術創新主體，具有基礎技術、關鍵技術研發的實力，并且具有技術前瞻性一級研發的快速實現能力，能夠為自動駕駛產業的相關研發提供技術基礎。第三，北京還有全國領先的生產性服務業，與自動駕駛產業緊密31結合的科技服務業、金融服務業都呈現較快的增長勢頭。自動駕駛產業發展與設計、用戶體驗、媒體、金融服務發展等緊密結合，金融支持和服務作用尤其重要，

63、北京市通過較強的金融政策創新鼓勵智能制造產業和技術的創新發展。第四，北京市政府的大力支持，目前北京已經分別在大興區、順義區、通州區、經濟技術開發區等多個區建立了自動駕駛示范區，同時出臺多項標準和法規，以為自動駕駛技術的發展提供強有力的保障。雖然北京在發展自動駕駛產業方面具有一定優勢，但其同樣也面臨著一系列的挑戰。第一，法律法規不健全。雖然北京市已建立多個自動駕駛示范區，但由于現有的法律法規無法對自動駕駛汽車在示范區內發生的事故進行責任劃分，車輛保險法律法規同樣也無法適應自動駕駛汽車。第二，共性關鍵技術瓶頸待突破。自動駕駛產業的多傳感器融合、人工智能、高精度地圖、信息安全、云計算等技術，仍然存在

64、諸多問題，是技術創新難度最高的，急需解決。第三，產業間配合不夠協調。自動駕駛產業需要汽車制造商、互聯網企業、通信運營商、交通設備制造商、道路基礎設施部門等多企業和政府共同協作參與。雖然建設了多個自動駕駛示范區，但其道路交通基礎設施智能化程度不足，其余自動駕駛汽車缺乏協調和統籌。1.4 自動駕駛產業構成自動駕駛產業構成1.4.1 自動駕駛產業鏈自動駕駛產業鏈表 1-4-1 自動駕駛產業鏈構成（來源：中國智能網聯汽車產業發展報告（2018）及中國汽車工業發展報告（2019）32表 1-4-2 自動駕駛產業鏈供應商（來源：各企業公開資料整理而得）1.4.2 自動駕駛產業的關鍵領域及技術分解自動駕駛產

65、業的關鍵領域及技術分解依據2020年11月中國智能網聯汽車創新中心首席科學家李克強在世界智能網聯汽車大會發布的 中國智能網聯汽車技術發展路線圖2.0中大力推動的重點領域，西南證券自動駕駛產業鏈全梳理、33東吳證券 2021 年汽車自動駕駛產業鏈深度研究報告、中信證券 自動駕駛&智能汽車產業專題等行研資料，以及對北京市自動駕駛相關企業的走訪調研，最后和相關企業的技術專家確認，獲得自動駕駛產業的關鍵領域的如下技術分解。1.4.2.1 環境感知與定位環境感知與定位環境感知與定位系統是以多種傳感器的數據、網絡數據與高精度地圖的信息作為輸入，經過一系列的計算及處理，對自動駕駛車的周圍環境精確感知的系統。

66、隨著自動駕駛中人為干預度的不斷減小，環境感知與定位系統獲取環境信息的全面性、準確性和高效性要求越來越高，是自動駕駛的重要一環，是車輛和環境交互的紐帶，是無人汽車的“眼睛”，貫穿著升級的核心部分。一個自動駕駛系統的整體上表現好壞，很大程度上都取決于環境感知與定位系統的做的好壞。環境感知與定位系統主要包括宏觀環境感知、周圍環境感知和精準定位。1.宏觀環境感知系統宏觀環境感知系統主要是從網絡系統獲取環境信息，其具體包括車輛網（V2X）系統和 5G 網絡系統，具體地，車聯網（V2X）通信是實現環境感知、信息交互與協同控制的重要關鍵技術。其借助新一代信息通信技術，實現車內、車與人、車與車、車與路等全方位

67、連接，與傳統車載激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波等感知傳感器優勢互補，為自動駕駛汽車提供雷達無法實現的超視距和復雜環境感知能力。從時間、空間維度擴大了車輛對交通與環境的感知范圍，能夠提前獲知周邊車輛操作信息、交通控制信息、擁堵預測信息、視覺盲區等周邊環境信息。支持車輛在高速移動的環境下實時可靠通信的無34線通信技術是 V2X 車聯網實現的基礎，直接決定了信息交互的實時性和有效性。V2X 技術主要包括 V2N、V2V、V2I、V2P 四大關鍵技術。2.周圍環境感知系統周圍環境感知系統是自動駕駛感知環節中最主要的工具，周圍環境感知系統主要包括傳感器、檢測方法和傳感器融合算法等部分，其中傳感器的

68、感知對象包括行駛路徑、周圍障礙物和行駛環境等。行駛路徑感知包括可通行道路、標志牌、信號燈、車道線等的識別。感知周圍障礙物一般指的是車輛行駛所遇到的靜止的或者運動的物體，包括路障、行人等元素。行駛環境主要指的是道路情況、天氣情況等方面。傳感器主要包括攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達和攝像頭等。傳感器融合算法主要用于對多個傳感器獲取的信息進行融合計算，以得到更加精確的環境信息。傳感器檢測方法主要包括道路邊緣檢測、交通標識檢測、盲區檢測、駕駛狀態檢測和駕駛環境檢測等。3.精準定位系統周圍環境感知系統為自動駕駛車輛提供周邊環境信息，但這遠遠不能滿足自動駕駛的需求，環境感知以及全局環境的高精度定

69、位不可或缺。定位系統的應用可以實現車輛位置、速度、航向等信息的反饋，為車輛提供全局定位、路線引導等功能，將車輛與環境有機結合，規劃行車路徑，提高行駛平順性和經濟性。常用的定位導航包括衛星導航、慣性導航、SLAM 導航、高精度地圖等。衛星導航主要包括：GPS、伽利略、北斗和 GLONASS。表 1-4-3 環境感知與定位技術分解表一級分支二級分支三級分支四級分枝35環境感知與定位宏觀環境感知系統車聯網（V2X）系統V2NV2VV2IV2P周圍環境感知系統傳感器激光雷達毫米波雷達超聲雷達紅外傳感器攝像頭傳 感 器 檢測方法道路邊緣檢測交通標識檢測盲區檢測駕駛狀態檢測駕駛環境檢測傳 感 器 融合算法

70、精準定位系統衛星導航GPS/伽 利 略/北 斗/GLONASS慣性導航SLAM 導航高 精 度 地圖361.4.2.2 決策與規劃決策與規劃在一套完整的自動駕駛系統中，如果將環境感知與定位系統比作人的眼睛和耳朵，那么決策與規劃系統就是自動駕駛的大腦。大腦在接收到環境感知與定位系統的各種信息之后，對當前環境作出分析，然后對底層控制系統下達指令，這一過程就是決策規劃系統的主要任務。同時，決策與規劃系統可以處理多么復雜的場景，也是衡量和評價自動駕駛能力最核心的指標之一。1.規劃內容規劃內容主要包括路徑規劃、運動規劃和行為規劃，其中，路徑規劃在接收到一個給定的行駛目的地之后，結合地圖信息，生成一條全局

71、的路徑，作為為后續具體路徑規劃的參考；行為決策層在接收到全局路徑后，結合從感知模塊得到的環境信息（包括其他車輛與行人，障礙物，以及道路上的交通規則信息），作出具體的行為決策（例如選擇變道超車還是跟隨）；運動規劃層根據具體的行為決策，規劃生成一條滿足特定約束條件（例如車輛本身的動力學約束、避免碰撞、乘客舒適性等）的軌跡。2.決策算法自動駕駛常用的行為決策算法主要有基于神經網絡、基于規則和混合路線。表 1-4-4 決策與規劃技術分解表一級分支二級分支三級分支決策與規劃規劃內容路徑規劃運動規劃行為規劃37決策算法1.4.2.3 控制與執行控制與執行環境感知與定位系統相當于駕駛員的眼睛、決策與規劃系統

72、相當于駕駛員的大腦，那么控制與執行系統就相當于駕駛員的手腳。具體而言，自動駕駛控制執行系統是指系統做出決策規劃以后，替代駕駛員對車輛進行控制，反饋到底層模塊執行任務?？梢哉f，控制與執行系統是自動駕駛汽車行駛的基礎，車輛的各個操控系統需要通過總線與決策系統相連接，并能夠按照決策系統發出的總線指令精確地控制加速程度、制動程度、轉向幅度、燈光控制等駕駛動作，以實現車輛的自主駕駛。1.運動控制系統自動駕駛運行控制系統的核心技術主要包括車輛的縱向控制和橫向控制技術。其中，縱向控制，即車輛的驅動與制動控制，是指通過對油門和制動的協調，實現對期望車速的精確跟隨。橫向控制，即通過方向盤角度的調整以及輪胎力的控

73、制，實現自動駕駛汽車的路徑跟蹤。2.通信控制系統通信控制系統主要用于將決策系統傳遞的決策信息，轉化成車輛具體執行信息，并將該執行信息傳遞到各個運動系統。通信控制系統主要包括通信總線和電子控制單元兩部分。表 1-4-5 控制與執行技術分解表一級分支二級分支三級分支控制與執行運動控制系統縱向控制38橫向控制通信控制系統通信總線電子控制單元1.4.2.4 測試與驗證測試與驗證測試與驗證是自動駕駛技術的一個重要部分，其主要為測試和驗證自動駕駛車輛的安全性，確保自動駕駛車輛在自動駕駛時與人為駕駛時同樣安全可靠。39圖 1-4-1 自動駕駛技術分解圖（來源：中國自動駕駛產業發展報告（2020）401.5

74、項目研究目和方法項目研究目和方法1.5.1 項目研究目的項目研究目的基于上述自動駕駛產業概況以及產業政策因素，國內近年來，企業、科研院所和高校對自動駕駛產業投入了巨大的人力物力，從研發到產業上都有相應的布局，也有大量的成果產出，包括專利申請?？梢?，自動駕駛技術作為未來智慧交通出行的基礎受到日益廣泛和深入的研究和關注，將是我國自主創新的重點領域，因此對自動駕駛技術領域進行全面和深入的專利導航分析，從而掌握自動駕駛領域的技術熱點、競爭態勢、技術創新程度等情況，對于首都北京的自動駕駛產業規劃以及創新主體的知識產權發展具有重要的參考和指導意義。1.5.2 項目研究方法項目研究方法具體框架包括產業發展現

75、狀分析和產業專利導航分析兩大部分：產業發展現狀分析產業專利導航分析北京地區自動駕駛產業發展調研（通過走訪、文獻研究、企業需求匯總、專家研討等方法進行調研分析）專利檢索和數據歸類（通過商業數據庫的全面檢索并進行數據標引，根據標引情況和相應技術劃分標準進行專利篩選和技術歸類）自動駕駛產業的產業發展路徑分析（通過研究宏觀產業政策、內部機構因素和外部環境因素等，自動駕駛全球專利態勢研究（對申請趨勢、主要受理國、技術來源國、主要技術構成等情況進行41來為北京自動駕駛產業發展定位）研究分析）全球自動駕駛產業現狀分析（對全球的經濟和技術信息進行收集、梳理和歸納，來了解產業發展總體趨勢）自動駕駛中國專利態勢研

76、究（對申請趨勢、法律狀態、地域分布、重要申請人、技術分支專利布局、創新主體、創新集聚區等情況進行研究分析）中國自動駕駛產業現狀分析自動駕駛北京專利態勢研究（對申請趨勢、各技術分支發展趨勢、主要創新主體、主要技術方向、北京市和其它重點省市對比等情況進行研究分析）北京自動駕駛產業現狀分析北京市自動駕駛專利發展對策（根據前面的分析結果進行）1.5.3 檢索數據說明檢索數據說明本報告的檢索主題是自動駕駛技術，檢索截至日期為 2021 年 7月 30 日，采用的數據庫是 Incopat 數據庫。本報告上下文中出現的主要術語解釋和約定如下。1、同族專利：同一項發明在多個國家申請專利而產生的一組內容相同或基

77、本相同的專利文獻出版物，稱為一個專利族或同族專利。從技術角度看，屬于同一專利族的多件專利申請可視為同一項技術。在本報告中，針對技術和專利技術原創國進行分析時，對同族專利進行了合并統計42（簡單同族）；針對專利在國家或地區的公開情況進行分析時，各件專利進行了單獨統計。2、項：同一項發明可能在多個國家或地區提出專利申請。WPI 數據庫將這些相關的多件專利申請作為一條記錄收錄。在進行專利申請數量統計時，對于數據庫中以一族數據的形式出現的一系列專利文獻，計算為“1 項”。一般情況下，專利申請的項數對應于技術的數目。3、件：在進行專利申請數量統計時，例如為了分析分析申請人在不同國家、地區或組織所提出的專

78、利申請的分布情況，將同族專利申請分開進行統計時，所得到的結果對應于申請的件數。一項專利申請可能對應于 1 件或多件專利申請。4、IPC：國際專利分類號。432 全球自動駕駛專利態勢分析2.1 全球自動駕駛專利申請趨勢全球自動駕駛專利申請趨勢本小節通過統計 2002-2021 年（近 20 年）全球專利申請數據分析獲得自動駕駛領域全球專利申請的趨勢，截止 2021 年 7 月，全球涉及自動駕駛計數的專利 40052 件，合并同族后為 24866 余項專利。如下圖 2-1-1 所示，圖中橫坐標為年份，縱坐標為申請量（單位為件）。圖 2-1-1 自動駕駛領域全球專利申請量年度變化圖 2-1-1 示出

79、了自動駕駛領域的全球專利申請趨勢狀況，從專利申請數量變化看，從 2002 年到 2011 年，自動駕駛領域的專利申請量就一直比較穩定，在經歷 2012 年到 2015 年的快速增長期之后，2016年開始進入技術爆發期，專利申請數量大幅增長，一路攀升，于 2019年達到最高值 7623 件，約占近 20 年申請總量的近 20%。由于專利文獻延遲公開的特點，雖然 2020-2021 年的申請曲線尾部回落，但由于人工智能、高精度地圖等基礎技術的快速發展與應用，預計最終完全公開的 2020-2021 年的申請量仍會繼續保持上升趨勢。44圖 2-1-2 自動駕駛領域全球專利技術生命周期圖 2-1-2 示

80、出了自動駕駛領域的全球專利技術生命周期，在 2012年之前，本領域參與的申請人和申請數量的數量較少。從 2012 開始本領域的申請人和申請數量開始呈現快速增長，表明本領域全球專利技術生命周期已經進入了快速發展期。在快速發展期，隨著技術的不斷發展和市場擴大，介入的企業增多，大量的專利申請和專利申請人數量激增。2.2 全球自動駕駛專利主要受理國分布全球自動駕駛專利主要受理國分布本小節統計了 2002-2021 年（近 20 年）自動駕駛領域全球專利申請的主要申請國（受理國）數據。通過對主要申請國進行分析，了解自動駕駛領域專利目標市場地域分布情況。45圖 2-2-1 自動駕駛領域全球專利申請的主要受

81、理國從圖中可以看出，中國的申請量為 14663 件，占據全球 1/3 多，美國的申請量為 9362 件，日本緊隨其后，有 4179 件專利申請，歐洲、德國、韓國也分別有 2300 件左右專利申請，法國和英國各有 400 件左右專利申請。此外，自動駕駛領域中提交的 PCT 國際申請案件也較多，有 2663 件。2.3 全球自動駕駛專利技術來源國分布全球自動駕駛專利技術來源國分布本小節統計了 2002-2021 年（近 20 年）自動駕駛領域全球專利申請的主要技術來源國（申請人國別）數據。通過對主要技術來源國進行分析，了解自動駕駛領域技術原創國的分布情況。46圖 2-3-1 自動駕駛領域全球專利申

82、請的主要技術來源國從圖 2-3-1 可以看出，自動駕駛領域全球專利申請技術來源國主要是中國和美國，占據全球過半的專利申請量，隨后的技術來源國分別是日本、德國和韓國，其中中國作為近年來新能源汽車、尤其是電動汽車的積極擁護者，經過長期的積累，其申請量達到 12897 件，占全球總申請量的近 1/3，美國和日本作為電動車和無人駕駛技術的倡導者，申請量也分別多達 9703 件和 7141 件，同樣作為汽車企業的老牌國家，德國、韓國、法國也占有舉足輕重的位置，排名前五的國家的自動駕駛專利申請量占到全球總申請量的近 90%，基本上代表了全球自動駕駛技術的發展方向。2.4 全球自動駕駛專利的主要技術構成全球

83、自動駕駛專利的主要技術構成本小節對全球自動駕駛專利的一級技術分支、二級技術分支、三級技術分支以及四級技術分支技術構成進行分析。472.4.1 一級一級技術分支研發熱點分析技術分支研發熱點分析根據專利數據來示出“環境感知與定位”、“決策與規劃”、“控制與執行”及“測試與驗證”四個一級技術分支占比，得出自動駕駛領域研發熱點。圖 2-4-1 自動駕駛技術各一級技術分支占比圖從占比圖可以看出，環境感知與定位方面有 21709 件專利申請，占據自動駕駛技術專利數據的 47%，該技術分支是自動駕駛領域的主要研發熱點?？刂婆c執行方面有 14156 件專利申請，占據自動駕駛技術專利數據的 31%，該技術分支是

84、自動駕駛技術領域的一個重要的研發點。決策與規劃方面有 7874 件專利申請，占據自動駕駛技術專利數據的 17%，該技術分支是自動駕駛技術領域的一個較為重要的研發點。測試與驗證方面有 2482 條專利數據，僅占據自動駕駛技術專利數據的 5%，說明該技術分支不是自動駕駛技術技術領域的研發熱點。482.4.2 二級二級技術分支研發熱點分析技術分支研發熱點分析圖 2-4-2 環境感知與定位各二級技術分支占比圖從占比圖 2-4-2 可以看出，二級分支周圍環境感知系統有 12243件專利申請，占據環境感知與定位技術專利數據的 51%，是環境感知與定位一級技術分支的主要研發熱點。二級技術分支宏觀環境感知系統

85、以及精準定位系統分別占據環境感知與定位技術專利數據的 29%和 20%，也是環境感知與定位技術中較為重要的研發點。圖2-4-3 決策與規劃各分支占比圖 圖2-4-4控制與執行各分支占比圖從占比圖2-4-3可以看出，二級分支規劃內容有6055件專利申請，占據決策與規劃技術專利數據的 70%，是決策與規劃一級技術分支的主要研發熱點。從占比圖 2-4-4 可以看出，二級分支運動控制系統有 12299 件專49利申請，占據控制與執行技術專利數據的 84%，是控制與執行一級技術分支的主要研發熱點。2.4.3 三級三級技術分支研發熱點分析技術分支研發熱點分析圖2-4-5 周圍環境感知各分支占比圖圖2-4-

86、6 精準定位各分支占比圖圖 2-4-7 規劃內容各分支占比圖圖2-4-8 運動控制各分支占比圖圖 2-4-9 車輛控制臺各三級技術分支占比圖從占比圖 2-4-5 可以看出，三級分支傳感器和傳感器檢測方法分別有 6652 和 6090 件專利申請，分別占據周圍環境感知系統技術專利50數據的 50%和 46%，是周圍環境感知系統二級技術分支的主要研發熱點。從占比圖2-4-6可以看出，三級分支衛星導航有3388件專利申請，占據精準定位系統技術專利數據的 62%，是精準定位系統二級技術分支的主要研發熱點。SLAM 導航和高精度地圖分別占據精準定位系統技術專利數據的 21%和 13%，也是較為重要的研發

87、熱點。從占比圖 2-4-7 可以看出，三級分支路徑規劃和運動規劃分別有3051 和 2385 件專利申請，分別占據規劃內容技術專利數據的 46%和36%，是規劃內容二級技術分支的主要研發熱點。從占比圖 2-4-8 可以看出，三級分支縱向控制和橫向控制分別占據運動控制系統技術專利數據的 53%和 47%，均是運動控制系統二級技術分支的主要研發熱點。從占比圖 2-4-9 可以看出，三級分支電子控制單元有 2030 件專利申請，占據車輛控制臺技術專利數據的 84%，是精準定位系統二級技術分支的主要研發熱點。通信總線技術也是較為重要的研發熱點。2.4.4 四級四級技術分支研發熱點分析技術分支研發熱點分

88、析圖2-4-10 車聯網各分支占比圖圖2-4-11 傳感器各分支占比圖51圖2-4-12 傳感器檢測方法分支占比圖圖2-4-13 衛星導航分支占比圖從占比圖 2-4-10 可以看出，四級分支 V2N 有 3255 件專利申請，占據車聯網技術專利數據的 41%，是車聯網三級技術分支的主要研發熱點，V2V、V2I、V2P、V2X 各占據車聯網技術專利數據的 10-20%，也是較為重要的研發熱點。從占比圖 2-4-11 可以看出，四級分支激光雷達和攝像頭分別有2670和2060件專利申請，分別占據傳感器技術專利數據的42%和32%，是傳感器三級技術分支的主要研發熱點，毫米波雷達和超聲雷達各占據傳感器

89、技術專利數據的 10%左右，也是較為重要的研發熱點。從占比圖 2-4-12 可以看出，四級分支駕駛狀態檢測有 2294 件專利申請，占據傳感器檢測技術專利數據的 33%，是傳感器檢測技術三級技術分支的主要研發熱點。道路邊緣檢測、交通標識檢測、駕駛環境檢測分別占據傳感器檢測技術專利數據的 16%、25%和 23%，也是較為重要的研發熱點。從占比圖 2-4-13 可以看出，四級分支 GPS 有 1677 件專利申請，占據衛星導航技術專利數據的 72%，是衛星導航三級技術分支的主要研發熱點。北斗、GLONASS 分別占據衛星導航技術專利數據的 11%和 14%，也是較為重要的研發熱點。522.5 全

90、球自動駕駛專利主要申請人全球自動駕駛專利主要申請人本小節針對 2002-2021 年（近 20 年）自動駕駛領域在全球專利申請的申請人進行了統計分析，通過統計分析確定了在自動駕駛領域中申請量排名前 30 的重要申請人。圖 2-5-1 自動駕駛領域全球專利申請的主要申請人如圖所示，全球自動駕駛領域專利技術的前 30 位申請人主要由國外傳統車企以及自動駕駛新興企業組成。數據顯示，暫無中國傳統車企進入自動駕駛領域全球前 30 位排名，但開發自動駕駛技術的百度公司和華為公司頗有建樹，吉林大學作為研究自動駕駛技術的科研機構也進入前 30 位排名，其中百度公司以 1505 件專利申請（其中Baidu US

91、A 有 640 件專利申請）位居全球首位。豐田以 1399 件專利申請占據全球自動駕駛專利申請第二位，傳統日本車企如本田、日產、三菱也都進入了前 30 位排名，作為配件供應商的電裝公司和日立公司也有一定量的專利申請。福特公司以 969 件專利申請占據全球自動駕駛專利申請第三位，通過公司以 876 件專利申請占據全球自動駕駛專利申請第四位，谷歌公司及其專門開發自動駕駛技術的子公司 Waymo，高科技公司 Uber53以及其另一申請主體 UATC，英特爾公司及其專門開發自動駕駛視覺系統的子公司 Mobileye 均進入前 30 位排名。大眾、寶馬、戴姆勒等德國傳統車企以及博世公司和大陸公司等傳統配

92、件供應商也均進入前 30 位排名?，F代公司作為韓國傳統車企、萬都公司作為配件供應商、開發自動駕駛技術的樂金（LG）集團以及專注于自動駕駛視覺系統的韓國StradVision 均進入前 30 位排名。雷諾、標致以及法雷奧等法國公司在自動駕駛技術方面也有一定的專利申請量。2.6 全球自動駕駛標準專利分析全球自動駕駛標準專利分析本小節針對 2002-2021 年（近 20 年）自動駕駛領域的標準專利進行了統計分析，通過統計分析確定了在自動駕駛領域標準專利中的申請人構成和技術構成。標準（必要）專利是包含在國際標準、國家標準和行業標準中，且在實施標準時必須使用的專利。而自動駕駛領域的標準專利是標準化組織

93、在制定自動駕駛標準時，部分或全部標準草案由于技術上或者商業上沒有其他可替代方案，無可避免要涉及到專利或專利申請，這對于所有自動駕駛車企在進入行業時都需要進行考慮的技術和商業因素。54圖 2-6-1 自動駕駛領域全球標準專利分布全球自動駕駛領域的標準（必要）專利有大約 200 件，如圖 2-6-1所示，樂金集團（LG）有 92 件，而中國的高科技公司華為和中興分別有 22 件和 11 件，美國的高通公司有 15 件，三星集團有 8 件，松下、愛立信、英特爾、大唐、諾基亞均有 3-5 件標準專利，中國在與自動駕駛相關的標準專利方面有一定的優勢。圖 2-6-2 自動駕駛領域全球標準專利的技術構成占比

94、及釋義55從圖 2-6-2 可以看出，自動駕駛領域的標準專利技術主要涉及的數據通信和車聯網技術，而這些技術也是自動駕駛技術的重要構成部分。自動駕駛開發過程也需要慎重考慮這些標準必要專利對于產品和專利布局的影響。563 我國自動駕駛專利態勢分析3.1 我國自動駕駛專利申請總體趨勢我國自動駕駛專利申請總體趨勢本小節對我國自動駕駛專利申請（14663 件）總體趨勢進行統計分析，申請人國別為中國的中國專利申請為 11653 件，申請人國別為外國（即，非中國）的中國專利申請量為 3010 件。3.1.1 中國申請人自動駕駛專利申請總體趨勢中國申請人自動駕駛專利申請總體趨勢本小節通過統計 2002-202

95、1 年（近 20 年）的中國專利申請（且為中國申請人）數據分析獲得自動駕駛領域中國申請人的自動駕駛專利中國申請趨勢。如下圖 3-1-1 所示，圖中橫坐標為年份，縱坐標為申請量（單位為件）。圖 3-1-1 中國申請人自動駕駛領域中國專利申請量年度變化圖 3-1-1 示出了中國申請人自動駕駛領域專利申請趨勢狀況，其中從 2002 至 2011 年專利申請量始終沒有過百，從 2012 年開始，自動駕駛領域的專利申請量就一直在穩步持續的上升，在 2016 年開始急速攀升，在 2017 年自動駕駛進入技術爆發期，于 2019 年達到最高57值 2858 件，約占近 20 年申請總量的 25%。由于專利文

96、獻延遲公開的特點，雖然 2020-2021 年的申請曲線尾部回落，但是預計最終完全公開的 2020-2021 年的申請量仍會繼續保持上升趨勢。3.1.2 國外申請人自動駕駛專利申請總體趨勢國外申請人自動駕駛專利申請總體趨勢本小節通過統計 2002-2021 年（近 20 年）的中國專利申請（且為國外申請人）數據分析獲得自動駕駛領域國外申請人申請的自動駕駛專利中國申請趨勢。圖 3-1-2 國外申請人自動駕駛領域中國專利申請量年度變化圖 3-1-2 示出了國外申請人自動駕駛領域專利申請趨勢狀況，與中國申請人的申請趨勢略基本相同，當每年的申請量少于中國申請人的申請量，僅在 200 年多于中國申請人的

97、申請量，也是在 2016 年開始急速攀升，在 2017 年自動駕駛進入技術爆發期，于 2019 年達到最高值 601 件。由于專利文獻延遲公開的特點，雖然 2020-2021 年的申請曲線尾部回落，但是預計最終完全公開的 2020-2021 年的申請量仍會繼續保持上升趨勢。對比圖 3-1-1 和圖 3-2-2 可以看出，在自動駕駛領域，國外申請人在中國進行專利布局的時間與中國申請人的專利布局時間基本同58步，說明國外和國內在自動駕駛技術的發展浪潮中并沒有明顯的差距。自動駕駛產業涉及環境感知與定位、決策與規劃、控制與執行以及測試與驗證多個環節，由于不同的發展基礎帶來明顯不同的發展趨勢，因此，進一

98、步從細分分支來分析各自的專利申請趨勢具有明顯的意義。3.1.3 我國自動駕駛專利法律狀態我國自動駕駛專利法律狀態本小節通過統計 2002-2021 年（近 20 年）的目標市場為中國（專利受理國）的自動駕駛領域專利申請的法律狀態來評價中國自動駕駛領域中有效專利的規模。圖 3-1-3 中國自動駕駛領域專利申請法律狀態分布圖 3-1-3 中公開指處于公開狀態的申請，通常指待審申請，有效指授權有效的申請，無效指專利期滿、未繳費或被無效的申請，撤回指申請人主動撤回、視撤或放棄的申請，駁回則指處于駁回狀態的案件。上圖中中國自動駕駛領域授權有效專利的總量為 14663 件。如圖上圖所示，中國的自動駕駛專利

99、申請中，公開待審的申請占比為約49%，授權有效的申請占比約 40%，無效案件、撤回案件以及駁回案件總共占比為約 11%。在上述已結的專利申請案件（包括：有效、無59效、撤回以及駁回）中，中國自動駕駛領域授權有效的案件占 78.4%以上，即中國自動駕駛領域總體專利有效授權率達 78.4%以上。3.1.4 我國自動駕駛專利地域分布我國自動駕駛專利地域分布本小節通過統計自動駕駛領域在我國專利申請（且為中國申請人，共計 11653 件）的地域分布情況，對國內目標市場的創新主體地域進行分析。圖 3-1-4 示出了自動駕駛領域在我國各省份的專利申請量占比。圖 3-1-4 我國自動駕駛領域各省份專利申請量占

100、比從圖 3-1-4 展示的分布情況可以看出，北京、江蘇、廣東和上海較大的專利布局優勢，分別占 24.24%、14.23%、13.58%和 8.29%，基本占據了國內創新主體的半壁江山，浙江（4.78%）和安徽（4.16%）也有一定的專利布局優勢，但和北京、江蘇、廣東和上海相比，差距較為明顯。60圖 3-1-5 北京、江蘇、廣東、上海、浙江、安徽自動駕駛領域申請人分布從圖 3-1-5 展示的各省市主要申請人可以看出，北京市排名第一（占國內申請量的 24.24%），主要的貢獻是來自于在自動駕駛技術占據國內領先地位的百度公司（占據北京市申請量的 25%）、以及在汽車理論研究方面較強的北京理工大學及清

101、華大學（各占 5%左右）。江蘇省排名第二（占國內申請量的 14.23%），主要來自高校的家屬支撐，江蘇大學，東南大學和南京航空航天大學占據了江蘇省申請量的約 20%，技術理論支撐較強，但南京視萊爾汽車電子、南京智加科技以及南京經緯達汽車等企業的申請量不大，企業研發力度不夠強。廣東省排名第三（占國內申請量的 13.58%），華為（占據廣東省申請量的 18.46%）、騰訊等國內頂尖科技公司的技術研發對廣東省的專利申請量的貢獻功不可沒，另外廣州汽車集團、小鵬汽車也有一定的申請量。上海排名第四（占國內申請量的 8.29%），同濟大學（占據上海市申請量的 15.32%）和上海交通大學對于自動駕駛的理論研

102、究較強，61另外上汽集團（占據上海市申請量的 7.87%）也有較多的申請量。浙江排名第五（占國內申請量的 4.78%），吉利汽車（占據浙江省申請量的 20.47%）的技術研發對浙江省的專利申請量的貢獻功不可沒，浙江大學等高校對于自動駕駛技術的研究支撐也較強。安徽省排名第六（占國內申請量的 4.16%），奇瑞汽車（占據安徽省申請量的 22.68%）、江淮汽車（占據安徽省申請量的 14.64%）等傳統車企的技術研發對安徽省的專利申請量的貢獻功不可沒。3.1.5 我國自動駕駛專利重要申請人我國自動駕駛專利重要申請人本小節針對 2002-2021 年（近 20 年）中國自動駕駛領域專利申請的中外申請人

103、（含國外申請人）和中國申請人進行統計分析，通過統計分析確定了中國自動駕駛領域中申請量排名前二十位的重要申請人。如圖 3-1-6 所示，圖中橫坐標為申請量（單位為件），縱坐標為中國自動駕駛領域中申請量排名前 20 的中外申請人。圖 3-1-6 中國自動駕駛領域專利申請前 20 位中外申請人如圖 3-1-6 所示，中國自動駕駛領域的前 20 位中外申請人主要由62中外傳統車企、中國自動駕駛高科技公司和中國高校組成。其中，前10 位中外申請人中，有 4 個中國申請人，分別是百度公司、華為公司兩家高科技公司以及吉林大學、清華大學和北京理工大學三所高校，并且百度公司在中國的申請量為 720 件，遙遙領先

104、于其它中外公司或高校。圖 3-1-7 中國自動駕駛領域專利申請前 20 位中國申請人如圖 3-1-7 所示，中國自動駕駛領域的前 20 位中國申請人主要由傳統車企、自動駕駛高科技公司和高校組成。數據顯示，企業中百度公司和華為公司兩家高科技公司分別排名第一和第二位，這也是唯一進入全球自動駕駛技術申請排名前 30 的兩家中國公司，百度公司在中國的申請量為 720 件，遙遙領先于其它公司或高校。中國的高校等研究機構在自動駕駛領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 6 家高校，其中吉林大學、清華大學、北京理工大學、同濟大學等研究汽車的 4所傳統高校進入前十名。從上述專利申請趨勢、專利法律狀態分布數據看來

105、，中國自動駕駛領域的專利技術發展趨勢從 2002 年以來一直持續穩步地增長，在2012 年后開始高速發展，進入 2016 年后呈井噴式增長，2017 年進入63技術爆發期，在 2019 年達到最高值 2858 件，近 20 年來申請總量達到 1 萬 3 千多件，授權有效專利規模達到 5 前多件，在知識產權保護中存在競爭對手多的特點。在國內的人工智能創新主體中，北京、江蘇、廣東和上海的創新主體占據較大比重，說明國內自動駕駛領域的原創主體主要分布在上述四個省份。中國自動駕駛領域專利申請量排名前 20 位的申請人中，主要由中外傳統車企、中國自動駕駛高科技公司和中國高校組成。其中百度公司排名第一位，并

106、且進入全球自動駕駛技術申請排名前 30 位，百度公司在中國的申請量為 720 件，遙遙領先于其它公司或高校，吉林大學、清華大學和北京理工大學等研究汽車的三所傳統高校進入中外申請人排名前十名，技術理論支撐較強。3.1.6 我國自動駕駛專利重要發明人我國自動駕駛專利重要發明人本小節針對 2002-2021 年（近 20 年）中國自動駕駛領域專利申請的發明人進行統計分析，通過統計分析確定了中國自動駕駛領域中申請量排名前十位的重要發明人。如圖 3-1-8 所示，圖中橫坐標為申請量（單位為件），縱坐標為中國自動駕駛領域中申請量排名前十位的發明人。64圖 3-1-8 中國自動駕駛領域專利申請前十發明人如圖

107、所示，中國自動駕駛領域的前十位發明人主要是中國人。其中，王肖、張德兆、張放、李曉飛、霍舒豪來自于北京智行者科技有限公司，朱帆來自于百度(美國)有限責任公司，付云飛來自于普渡科技有限公司，張凱、丁能根來自于南京經緯達汽車科技有限公司，張春華來自于南京視萊爾汽車電子有限公司?？梢?，這些發明人是這幾個公司在技術上較為重要的員工。3.1.7 我國自動駕駛專利轉讓受讓分析我國自動駕駛專利轉讓受讓分析本小節針對 2002-2021 年（近 20 年）中國自動駕駛領域的專利轉讓受讓進行統計分析，通過統計分析確定中國自動駕駛領域專利轉讓趨勢、轉讓人排名和受讓人排名。如圖 3-1-9 所示，圖中橫坐標為專利數量

108、（單位為件），縱坐標轉讓年份。65圖 3-1-9 中國自動駕駛領域專利轉讓趨勢如圖所示，中國自動駕駛領域的專利轉讓在 2016 年之前都不太活躍，但是自 2017 年開始，專利轉讓的數量開始急速增長，并在 2020年達到了 241 件，這與自動駕駛領域的整體申請趨勢較為類似，與行業的整體發展趨勢正相關。圖 3-1-10 中國自動駕駛領域專利轉讓的轉讓人和受讓人排名圖 3-1-10 中左側的圖為轉讓人排名，圖 3-1-10 中右側的圖為受讓人排名，其中，谷歌的 31 件專利轉讓給了其無人駕駛公司偉摩有限責任公司，長城汽車的 27 件轉讓給了其無人駕駛自動公司毫末智行科技有限公司，圖森未來的 22

109、 件專利進行了更名轉讓，南京錦和佳鑫信息科技有限公司 19 件專利轉讓給了上海豐豹商務咨詢有限公司，恒大法拉第未來智能汽車(廣東)有限公司 16 件專利轉讓給了總公司法法汽車(中國)有限公司，德爾福技術有限公司的 15 件專利進行了66更名轉讓，樂視汽車(北京)有限公司的 14 件專利進行了其不同公司主體間的轉讓，泰牛汽車技術(蘇州)有限公司的 14 件專利將坤泰車輛系統(常州)有限公司作為共同專利權人?？梢?，專利在不同的主體公司之間轉讓的情況不多，排名前十位轉讓受讓人僅有南京錦和佳鑫信息科技有限公司與上海豐豹商務咨詢有限公司之間的專利轉讓，大多數是總公司和子公司之間的轉讓以及更名轉讓。高校和

110、科研院所的專利主要在理論基礎研究方面較為前沿，其應用在自動駕駛領域時的安全性難以確定，而自動駕駛的企業非常關注基礎理論的安全性、實用性等方面，因此，高校和科研院所與企業之間的專利轉讓較少。3.2 我國自動駕駛各技術分支專利布局我國自動駕駛各技術分支專利布局圖 3-2-1 自動駕駛一級技術分支專利布局占比圖根據對自動駕駛領域的關鍵技術領域及技術進行分解，可將其分為環境感知與定位、決策與規劃、控制與執行、測試與驗證四個技術分支，在我國自動駕駛專利中，上述四個技術分支的專利數量占比如圖 3-2-1 所示。其中環境感知與定位的專利占比最多，為 48%，這可能是由于以下原因造成的：隨著汽車自動化程度的不

111、斷提升，環境感知與定位的67硬件和相關算法都在逐漸更新和進步，該技術分支是實現高度化自動駕駛的基礎且涉及的零件較多，故專利數量占比最多?？刂婆c執行包括車輛的運動控制和通信控制，其專利數量占比為26%；決策與規劃包括規劃內容和決策算法，其專利數量占比為 19%；測試與驗證主要涉及到自動駕駛安全性的測試方法，其專利數量占比為 7%。3.2.1 環境感知與定位領域環境感知與定位領域圖 3-2-2 環境感知與定位領域專利各技術分支占比在我國的自動駕駛專利中，環境感知與定位專利各技術分支占比如圖 3-2-2 所示，其中宏觀環境感知領域專利占比 27%，周圍環境感知領域專利占比 52%，精準定位領域專利占

112、比 21%。其中，周圍環境感知領域專利占二分之一以上，這可能是由于以下原因造成：該技術領域涉及傳感器、檢測方法等技術分支，特別是傳感器中涉及零件眾多，相關的研發也較為活躍；即便在自動化程度較低的車輛中，周圍環境感知技術的應用也較為普及。683.2.1.1 宏觀環境感知領域宏觀環境感知領域圖 3-2-3 宏觀環境感知領域專利各技術分支占比宏觀環境感知系統主要是從網絡系統獲取環境信息，車聯網通信是實現環境感知、信息交互與協同控制的重要關鍵技術，其主要包括車與網絡通信（V2N）、車與車通信（V2V）、車與路側設施通訊（V2I）、車與人通信（V2P）四大關鍵技術。上述四個技術分支的專利申請量占比如圖

113、3-2-3 所示，其中，V2N 是車聯網通信的基礎技術，該領域專利數量占比 52%，V2V 領域專利數量占比 22%，V2P 領域專利數量占比 17%，V2I 領域專利數量占比 9%。圖 3-2-4 V2P 領域中國專利申請趨勢69圖 3-2-5 V2I 領域中國專利申請趨勢圖 3-2-6 V2V 領域中國專利申請趨勢圖 3-2-7 V2N 領域中國專利申請趨勢車與網絡通信（V2N）、車與車通信（V2V）、車與路側設施通訊（V2I）、車與人通信（V2P）四個技術領域的專利申請起步較晚，在2015 年之前數量較少，呈現輕微的增長趨勢，自 2016 年起專利年申70請量開始快速增長。其中，作為車聯

114、網通信的基礎技術，V2N 的增長速度最快，且年申請量最大。圖 3-2-8 V2P 技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-9 V2I 技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-10 V2V 技術領域專利與申請人數量變化趨勢71圖 3-2-11 V2N 技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-8圖 3-2-11 展示了我國專利申請中，V2P、V2I、V2V 和 V2N技術領域的專利與申請人數量變化趨勢。V2N 技術領域的專利在 2015年之前呈現小幅穩定增長，在 2015 年之后申請人數量及專利數量的增長趨勢均有顯著的提升，V2N 技術主要涉及車與網絡的通信，作為車聯網領域中較為基礎的

115、部分，V2N 技術的發展相對于其他三個技術分支更為快速和穩健。V2P、V2I 和 V2V 技術領域的專利數量和申請人數量相對于 V2N均較少，但已經顯示出了快速增長的趨勢。圖 3-2-12 V2P 同族專利的申請國家72圖 3-2-13 V2P 同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對 V2P 領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 71%，其次是美國、世界知識產權組織和歐洲專利局。該領域同族專利申請人排名中，中國企業百度和華為分別位居第一名和第二名，且百度相對于其他申請人具有明顯優勢。其中，百度的專利布局以中國為重點，同時

116、布局了美國、歐洲和日本這三個主要的海外市場；華為在中國為重心的同時，有三分之一以上的專利申請了 PCT 專利，可以看出仍有向其他國家布局的規劃。此外，中國申請人中排名靠前的還有清華大學、浙江大學、吉林大學、同濟大學等高校；排名靠前的企業有中國車企吉利汽車、中國一汽等。73圖 3-2-14 V2I 同族專利的申請國家圖 3-2-15 V2I 同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對 V2I 領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 49%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，排名最靠前的中國申請人為

117、百度，與排名第一的現代公司 3 倍以上，百度的專利布局較為均衡地覆蓋了中國、美國和歐洲市場，并且在日本、韓國也有所涉及。排名靠前的中國申請人還有南京錦和佳鑫信息科技有限公司、華為公司、特路（北京）科技有限公司，其中，南京錦和佳鑫和為小微企業，業務領域主74要包括交通數據處理、物聯網技術開發等，于近三年開始申請車聯網技術方面的專利；特路公司為中關村高新技術企業，專注于自動駕駛汽車試驗場和智慧交通領域。中國申請人中這兩家小型企業上榜，一定程度反映出自動駕駛的發展已經趨于熱門，吸引了眾多小型科技企業的加入。圖 3-2-16 V2V 同族專利的申請國家圖 3-2-17 V2V 同族專利申請人排名及國內

118、企業全球布局情況通過對 V2V 領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 56%，其次是世界知識產權組織、歐洲專利局和美國。75該領域同族專利申請人中，華為排名第一且遙遙領先，是排名第二申請人專利數量的 6 倍，根據其專利布局情況，華為在以中國為重點的同時，有四分之一的專利申請了 PCT 專利，并且已經布局了歐洲、日本、美國、韓國、印度、澳大利亞和巴西市場，戰略布局較為全面。排名靠前的中國申請人還有中興、吉利汽車、百度等企業，北航大學、北郵大學和清華大學等高校，但除華為外的中國申請人專利數量普遍較少。另外，排行榜上國外的申請人的專利

119、數量較少，這在一定程度上反映出，該領域的中國市場尚未成熟，仍處于早期發展階段。圖 3-2-18 V2N 同族專利的申請國家圖 3-2-19 V2N 同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況76通過對 V2N 領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約62%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，華為排名第一，其專利申請量是排名第二申請人的 3 倍以上，根據其專利布局情況，華為在以中國為重點的同時，有四分之一的專利申請了 PCT 專利，并且已經布局了歐洲、日本、美國、韓國、印度、澳大利亞和墨西哥市場，戰略布局

120、較為全面。排名第三的是百度，其專利布局以中國為主，并且已經在美國、歐洲、日本和韓國進行了布局。排名靠前的中國申請人還有北京智行者科技有限公司、中國一汽、騰訊公司等企業，北航大學等高校。其中，北京智行者為高新技術企業，自 2015 年成立后發展迅速，為多通用場景 L4 提供解決方案，具備開放 L4 技術能力及限定區域 L4 落地能力。目前，北京智行者已公開的專利中只布局了中國市場。3.2.1.2 周圍環境感知領域周圍環境感知領域圖 3-2-20 我國周圍環境感知領域專利各技術分支占比周圍環境感知系統是自動駕駛感知環節中最主要的工具，周圍環77境感知系統主要包括傳感器、檢測方法和傳感器融合算法等部

121、分。在我國專利申請中，傳感器檢測方法領域專利占比 48%，傳感器領域專利占比 47%，傳感器融合算法領域專利占比 5%。3.2.1.2.1 傳感器傳感器圖 3-2-21 我國傳感器領域專利各技術分支占比傳感器主要包括攝像頭、超聲雷達、毫米波雷達、激光雷達和紅外傳感器等。在我國專利申請中，激光雷達領域專利占比 38%，攝像頭領域專利占比 26%，毫米波雷達領域專利占比 19%，超聲雷達領域專利占比 11%，紅外傳感器領域專利占比 6%。圖 3-2-22 激光雷達領域中國專利申請趨勢78圖 3-2-23 超聲雷達領域中國專利申請趨勢圖 3-2-24 攝像頭領域中國專利申請趨勢圖 3-2-25 紅外

122、傳感器領域中國專利申請趨勢79圖 3-2-26 毫米波雷達領域中國專利申請趨勢傳感器是自動駕駛實現周圍環境感知的重要部分，傳感器的感知對象包括標志牌、信號燈、車道線等行駛路徑內對象的識別，還包括車輛行駛所遇到的靜止的或者運動的物體，例如路障、行人等周圍障礙物的識別，另外還包括道路情況、天氣情況等行駛環境的識別。自動駕駛傳感器領域主要包括攝像頭、超聲雷達、毫米波雷達、激光雷達和紅外傳感器等技術分支。如圖所示，用于自動駕駛領域的上述傳感器的專利申請主要從 2008 年開始申請，其中，激光雷達、超聲雷達和攝像頭領域專利在經歷了 2008-2015 的緩慢發展后，從2016 年起突然開始快速增長；紅外

123、傳感器領域專利的數量較少，但近五年來仍呈現出一定增長趨勢；毫米波雷達在 2016 年之前的數量非常少，從 2017 年起突然開始快速增長。盡管上述傳感器在非自動駕駛車輛中也有一定的應用，然而在我國專利申請中，針對自動駕駛對相關技術進行改進和研發集中發生在近幾年特別是 2016 年之后。根據全球自動駕駛發展歷程，自動駕駛從 2015 年后開始進入快速的工業化發展；2015 年，智能網聯汽車被列入我國重點發展領域?？梢钥闯?，我國專利申請中傳感器的相關布局與上述時間基本一致，這反映出，在相關技術領域，我國主要是作80為跟隨者，在技術發展方面仍存在較大的進步空間。圖 3-2-27 激光雷達技術領域專利

124、與申請人數量變化趨勢圖 3-2-28 超聲雷達技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-29 攝像頭技術領域專利與申請人數量變化趨勢81圖 3-2-30 紅外傳感器技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-31 毫米波雷達技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-27圖 3-2-31 展示了我國專利申請中，激光雷達、超聲雷達、攝像頭、紅外傳感器和毫米波雷達技術領域的專利與申請人數量變化趨勢。其中，超聲雷達和紅外傳感器領域的專利的年申請量不足100 件，參與的申請人不足 100 人，在我國市場中該領域仍處于發展的早期階段。攝像頭和毫米波雷達的年申請量已接近 200 件，激光雷達的年申請量已

125、超過 300 件，并且專利申請量和申請人數量呈明顯增長趨勢，這三個領域均處于快速發展階段。82圖 3-2-32 激光雷達同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對激光雷達領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約62%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人排名中，中國企業百度排名第一，且百度相對于其他申請人具有明顯優勢。其中，百度的專利布局以中國為重點，同時布局了美國、歐洲、日本和韓國等主要海外市場，并且進行了 PCT 申請。此外，中國申請人中排名靠前的還有北京理工大學、吉林大學、清華大學等高校；排名靠前

126、的企業有華為、深圳市速騰聚創科技有限公司等。其中，速騰聚創于 2014 年成立于深圳，是提供自動駕駛激光雷達環境感知解決方案的科技企業，廣汽面向量產車開發的自動駕駛系統 ADiGO 即搭載了速騰聚創的第二代智能固態激光雷達。83圖 3-2-33 超聲雷達同族專利的申請國家圖 3-2-34 超聲雷達同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對超聲雷達領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約73%，其次是美國、世界知識產權組織和歐洲專利局。該領域同族專利申請人排名中，中國企業百度位居第二名，其專利布局以中國為重點，同時布局了美國、歐洲

127、、日本和韓國等海外市場，且申請了 PCT 專利。此外，中國申請人中排名靠前的還有江蘇大學、北京理工大學等高校；排名靠前的企業有視萊爾汽車、小鵬汽車、艾奇機器人、蘇州寶時得、華為公司、奇瑞汽車、江淮汽車等，其中84除華為以外，其他公司均只布局了中國專利。圖 3-2-35 紅外傳感器同族專利申請人排名通過對紅外傳感器領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 76%，其次是歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，排名靠前的中國申請人包括東華大學、中南大學、上海伯鐳智能科技有限公司、中國兵器等，然而數量較少且只布局了中國專利。

128、圖 3-2-36 毫米波雷達同族專利的申請國家85圖 3-2-37 毫米波雷達同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對毫米波雷達領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 84%，其次是世界知識產權組織、美國和歐洲專利局。該領域同族專利申請人排名中，上榜的大多數為國內申請人，排名前三的分別為大疆、百度和惠州市德賽西威汽車電子股份有限公司。其中，大疆的專利均為 2019 年申請，且均布申請了 PCT 專利，并有一件已進入歐洲。百度的專利布局以中國為主，并布局了美國和歐洲市場。排名第三的德賽西威是中國最大的汽車電子企業之一，其專利均

129、為中國專利。86圖 3-2-38 攝像頭同族專利的申請國家圖 3-2-39 攝像頭同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對攝像頭領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約62%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，百度排名第一，根據其專利布局情況，百度在以中國為重點的同時，布局了美國、日本、歐洲和韓國市場，并申請了少量 PCT 專利。排名相對靠前的中國申請人還有騰訊公司、北京理工大學和華為公司，但其專利申請量較少。873.2.1.2.2 檢測方法檢測方法圖 3-2-40 我國傳感器檢測方法領域專利各

130、技術分支占比傳感器檢測方法主要包括道路邊緣檢測、交通標識檢測、盲區檢測、駕駛狀態檢測和駕駛環境檢測等。在我國專利申請中，交通標識檢測領域專利占比 29%，駕駛狀態檢測領域專利占比 24%，駕駛環境檢測領域專利占比 24%，道路邊緣檢測領域專利占比 18%，盲區檢測領域專利占比 5%。圖 3-2-41 道路邊緣檢測領域中國專利申請趨勢88圖 3-2-42 交通標識檢測領域中國專利申請趨勢圖 3-2-43 盲區檢測領域中國專利申請趨勢圖 3-2-44 駕駛狀態檢測領域中國專利申請趨勢89圖 3-2-45 駕駛環境檢測領域中國專利申請趨勢在我國專利申請中，道路邊緣檢測、交通標識檢測、盲區檢測、駕駛狀

131、態檢測和駕駛環境檢測領域的專利申請均具有相似的發展態勢，均自 2016 年起呈現出快速增長的趨勢。其中，道路邊緣檢測、駕駛狀態檢測和駕駛環境檢測領域的專利申請起步相對較早，自2006年起便有少量專利申請；交通標識檢測領域自 2010 年起開始有專利申請；盲區檢測領域自 2009 年開始有零星專利申請。整體而言，傳感器檢測方法領域的專利呈現與傳感器領域的專利發展相呼應的發展趨勢。圖 3-2-46 道路邊緣檢測技術領域專利與申請人數量變化趨勢90圖 3-2-47 交通標識檢測技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-48 盲區檢測技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-49 駕駛狀態檢測技術

132、領域專利與申請人數量變化趨勢91圖 3-2-50 駕駛環境檢測技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-46圖 3-2-50 展示了我國專利申請中，道路邊緣檢測、交通標識檢測、盲區檢測、駕駛狀態檢測和駕駛環境檢測領域的專利與申請人數量變化趨勢。其中，盲區檢測領域的專利的年申請量不足100 件，參與的申請人不足 100 人，我國市場中該領域仍處于發展的早期階段。道路邊緣檢測、交通標識檢測、駕駛狀態檢測和駕駛環境檢測的年申請量均已超過 100 件，并且專利申請量和申請人數量呈明顯增長趨勢，如按照目前的趨勢繼續發展，這四個領域即將脫離進入快速發展階段。圖 3-2-51 道路邊緣檢測同族專利的申請國

133、家92圖 3-2-52 道路邊緣檢測同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對道路邊緣檢測領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 63%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，百度排名第二，根據其專利布局情況，百度在以中國為重點的同時，布局了美國、日本和歐洲市場。緊隨百度排名第三的中國申請人是商湯科技，商湯科技是全球領先的人工智能平臺公司，其采取了全球化的專利布局戰略，其專利均進行了 PCT申請，在中國、美國、新加坡等國家進行了數量相當的專利布局，并且還布局了日本專利。排名靠前的中國申請人還包括華為

134、、北京聯合大學等。93圖 3-2-53 交通標識檢測同族專利的申請國家圖 3-2-54 交通標識檢測同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對交通標識檢測領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 62%，其次是美國、歐洲專利局和日本。該領域同族專利申請人中，百度排名第一，根據其專利布局情況，百度在以中國為重點的同時，布局了美國、日本、歐洲和韓國市場，并申請了少量 PCT 專利。華為排名第九，其專利布局以中國為重點，同時布局了巴西、美國、歐洲、印度、日本和韓國等海外市場，且申請了 PCT 專利。排名相對靠前的中國申請人還有奇瑞汽車

135、、北京聯合94大學、吉林大學、清華大學等，但其專利申請量較少。圖 3-2-55 盲區檢測同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對盲區檢測領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約76%，其次是歐洲、美國和韓國。該領域同族專利申請人排名中，中國企業徐州艾奇機器人、百度、江蘇大學、江蘇若博機器人分別位列第一、三、四、五名。其中，艾奇機器人是一家涉及各類機器人研發的智能制造企業，其專利均在中國布局。百度的專利布局以中國為主，同時布局了日本和美國等海外市場。江蘇若博機器人是從事機器人研發與產業化的高新技術企業，其專利均在中國布局?？梢钥?/p>

136、出，本領域的專利申請較少，而且中國專利同族的申請人涉及多個非自動駕駛領域的企業，這在一定程度上反映出該技術領域在自動駕駛中目前仍較為冷門。95圖 3-2-56 駕駛狀態檢測同族專利的申請國家圖 3-2-57 駕駛狀態檢測同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對駕駛狀態檢測領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 48%，其次是美國、日本和歐洲專利局。該領域同族專利申請人排名中，排名最靠前的中國企業為滴滴，位居第十二名，其專利布局以中國為重點，同時布局了澳大利亞、加拿大和歐洲且申請了少量 PCT 專利。此外，中國申請人中上榜的還

137、有奇瑞汽車、華為和吉林大學，但其專利申請量較少。96圖 3-2-58 駕駛環境檢測同族專利的申請國家圖 3-2-59 駕駛環境檢測同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對駕駛環境檢測領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 64%，其次是美國、歐洲專利局和日本。該領域同族專利申請人排名中，百度排名第一，且其專利申請量是第二名的 5 倍以上，具有明顯領先優勢，其專利布局以中國為主，同時布局了美國、歐洲、日本和韓國等海外市場，且申請了 PCT 專利。此外，中國申請人中排名靠前的還有艾奇機器人、吉林大學、北京理工大學、華為等，但其專

138、利申請數量較少。973.2.1.2.3 傳感器融合算法傳感器融合算法圖 3-2-60 傳感器融合算法領域中國專利申請趨勢傳感器融合算法主要用于對多個傳感器獲取的信息進行融合計算，以得到更加精確的環境信息。在中國專利申請中，該領域的專利在 2004-2016 年存在少量的專利申請，自 2017 年開始申請數量快速增長。圖 3-2-61 傳感器融合算法領域專利與申請人數量變化趨勢傳感器融合算法領域的專利年申請量不足 100 件，參與的申請人不足 100 人，我國市場中該領域仍處于發展的早期階段，不過隨著自動駕駛產業化的發展，該技術領域未來仍有較好的發展前景。98圖3-2-62 傳感器融合算法同族專

139、利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對傳感器融合算法領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 77%，其次是美國、歐洲專利局和德國。該領域同族專利申請人排名中，百度排名第三，其專利布局以中國為重點，同時布局了美國和歐洲市場，并且進行了少量 PCT 申請。此外，中國申請人中排名靠前的企業還有江淮汽車（排名第四）、東風汽車（排名第六）和江蘇若博機器人，其專利布局均在中國；排名靠前的高校有清華大學、中南大學、東南大學和吉林大學等。3.2.1.3 精準定位領域精準定位領域99圖 3-2-63 我國精準定位領域專利各技術分支占比定位系統可以

140、實現車輛位置、速度、航向等信息的反饋，為車輛提供全局定位、路線引導等功能，將車輛與環境有機結合，規劃行車路徑，提高行駛平順性和經濟性。自動駕駛領域的精準定位包括衛星導航、慣性導航、SLAM 導航、高精度地圖等。在我國專利申請中，衛星導航領域專利占比 55%，慣性導航領域專利占比 21%，高精度地圖領域專利占比 17%，SLAM 導航領域專利占比 7%。圖 3-2-64 SLAM 導航領域中國專利申請趨勢圖 3-2-65 慣性導航系統領域中國專利申請趨勢100圖 3-2-66 衛星導航領域中國專利申請趨勢圖 3-2-67 高精度地圖領域中國專利申請趨勢在我國專利申請中，衛星導航領域的專利申請起步

141、最早，在從二十年之前起即有穩定少量申請，自 2011 年開始申請量開始增長，并且從 2016 年開始增長速度變快。慣性導航領域的專利在 2005-2015年有少量申請，從 2016 年開始呈現較快的增長趨勢。SLAM 導航在2017 年以前只有極其個別的年份有零星申請，自 2017 年起快速增長；與之類似，高精度地圖從 2014 年才開始出現申請，自 2017 年起快速增長。上述現象可能是由以下原因造成的：衛星導航和慣性導航在非自動駕駛車輛、或者自動化等級非常低的車輛上便有著大量應用，所以其專利申請起步的年份較早；而 SLAM 導航和高精度地圖可以將定位精確到厘米級別，是針對高自動化車輛的新興

142、技術，因此其專利申請101的起步年份較晚。圖 3-2-68 SLAM 導航技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-69 慣性導航技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-70 衛星導航技術領域專利與申請人數量變化趨勢102圖 3-2-71 高精度地圖技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-68圖 3-2-71 展示了我國自動駕駛專利申請中，衛星導航、慣性導航、SLAM 導航、高精度地圖領域的專利與申請人數量變化趨勢。其中，衛星導航和慣性導航的專利年申請量和參與的申請人數量較多，且呈現出明顯的增長趨勢，在我國市場中這兩個領域目前處于快速發展階段。SLAM 導航領域的專利年申請量不足 5

143、0 件，高精度地圖領域的專利的年申請量約 100 件，且這兩個領域的參與申請人不足 100 人。值得注意的是，SLAM 導航和高精度地圖是實現高等級自動化駕駛的關鍵技術，所以隨著自動化駕駛的發展，這兩個領域在今后勢必會得到快速發展。103圖 3-2-72 SLAM 導航同族專利申請人排名通過對 SLAM 導航領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 82%，其次是美國、世界知識產權組織和日本。該領域同族專利申請人中，中國企業馭勢科技的申請量排名第一，馭勢科技成立于 2016 年，為中關村國家自主創新示范區北京高端制造業基地入駐企業，

144、是一家自動駕駛技術開發商，自主研發了 U-Drive智能駕駛平臺，具有較強的研發實力和競爭力。馭勢科技目前公開的專利均為中國專利。排名靠前的中國申請人還包括北京理工大學、北航大學、南航大學、吉林大學、西安交通大學、浙江大學等高校；吉利汽車、上汽集團、中北智杰科技等企業。這些高?；蚱髽I的申請量均不高，且高校占比較大，這在一定程度上反映出我國在本領域的研發仍處于較早期的階段。104圖 3-2-73 慣性導航同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對慣性導航領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約78%，其次是美國、歐洲專利局和世界知

145、識產權組織。該領域同族專利申請人中，中國企業百度的申請量排名第一，其申請量是第二名的三倍，具有一定領先優勢；百度在以中國市場為重心的前提下，還布局了美國、歐洲、日本和韓國市場，并且申請了少量 PCT 專利。緊隨其后的中國申請人是排名第三的北航大學，其專利申請均在中國布局。另外，申請量排名相對靠前的中國申請人還包括東南大學、中科院、浙江大學、北京理工大學、南航大學、吉林大學、天津大學、西安交通大學、哈爾冰工程大學等高校研究所；奧特酷智能科技、騰訊公司等企業。105圖 3-2-74 衛星導航同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對衛星導航領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進

146、行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約71%，其次是美國、歐洲專利局和世界知識產權組織。該領域同族專利申請人中，中國企業百度的申請量排名第一，其申請量是第二名的兩倍以上，具有一定領先優勢；百度在以中國市場為主的前提下，還布局了美國、歐洲和日本市場，并且申請了少量PCT 專利。此外，申請量排名相對靠前的中國申請人還包括北京理工大學、北航大學、吉林大學、浙江大學、同濟大學等高校；柳州易旺科技有限公司、騰訊、華為等企業。106圖 3-2-75 高精度地圖同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對高精度地圖領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同

147、族專利申請最多，占約 75%，其次是美國、世界知識產權組織和歐洲專利局。該領域同族專利申請人排名中，百度和武漢中海庭數據技術有限公司分別位居第一名和第三名。其中百度的申請量是第二名的三倍以上，具有一定領先優勢，百度在以中國市場為主的前提下，還布局了美國、歐洲、日本和韓國市場，并且申請了少量 PCT 專利。武漢中海庭數據技術有限公司成立于 2016 年，是上汽集團旗下控股子公司，根據該公司的官方介紹，其定位為中國一流、世界領先的高精度電子地圖全數據鏈服務供應商，其已公開的專利目前均在中國申請。此外，申請量排名相對靠前的中國申請人還包括華為、東風汽車、騰訊、武漢環宇智行科技有限公司、中國航天等企業

148、。1073.2.2 決策與規劃領域決策與規劃領域圖 3-2-76 我國決策與規劃領域專利各技術分支占比在完整的自動駕駛系統中，如果將環境感知與定位系統比作人的眼睛和耳朵，那么決策與規劃系統就是自動駕駛的大腦。決策與規劃系統所能處理場景的復雜程度，是衡量和評價自動駕駛能力最核心的指標之一。決策與規劃可劃分為規劃內容與決策算法兩個技術分支，在我國自動駕駛專利中，規劃內容領域的專利占比 66%，決策算法領域的專利占比 34%。3.2.2.1 規劃內容領域規劃內容領域圖 3-2-77 規劃內容領域專利各技術分支占比規劃內容主要包括路徑規劃、運動規劃和行為規劃，其中，路徑108規劃在接收到一個給定的行駛

149、目的地之后，結合地圖信息，生成一條全局的路徑，作為為后續具體路徑規劃的參考，路徑規劃技術分支專利申請量占比 52%；行為決策層在接收到全局路徑后，結合從感知模塊得到的環境信息，做出具體的行為決策，行為規劃技術分支專利申請量占比 31%；運動規劃層根據具體的行為決策，規劃生成一條滿足特定約束條件的軌跡，運動規劃技術分支專利申請量占比 17%。圖 3-2-78 路徑規劃領域中國專利申請趨勢圖 3-2-79 行為規劃領域中國專利申請趨勢109圖 3-2-80 運動規劃領域中國專利申請趨勢在我國自動駕駛專利申請中，路徑規劃、運動規劃和行為規劃三個領域在 2015 年以前均有少量零星申請，自 2015

150、年之后，這三個領域的專利申請量呈現明顯增長趨勢，并且增長量由高到低的排名為路徑規劃行為規劃運動規劃。在自動駕駛的規劃中，路徑規劃生成全局路徑，是行為規劃的基礎；而運動規劃又是建立在行為決策的基礎上的?？梢钥闯?，這三個技術分支的專利申請增量與這三個分支的相互關系是相符的。圖 3-2-81 路徑規劃技術領域專利與申請人數量變化趨勢110圖 3-2-82 行為規劃技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-83 運動規劃技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-2-81圖 3-2-83 展示了我國自動駕駛專利申請中，路徑規劃、運動規劃和行為規劃領域的專利與申請人數量變化趨勢。其中，路徑規劃領域的專利年

151、申請量已達到 300 件以上，參與的申請人數量接近200，并且呈現出穩定、快速的發展趨勢。行為規劃領域的專利年申請量達到 200 件以上，參與的申請人數量超過 100，該領域剛進入快速發展階段。運動規劃領域無論從專利年申請量還是申請人數量上均較少，但已經顯示出良好的發展趨勢。111圖 3-2-84 路徑規劃同族專利的申請國家圖 3-2-85 路徑規劃同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對路徑規劃領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約60%，其次是美國、歐洲專利局和日本。該領域同族專利申請人的申請量排名中，百度位居第一，其專

152、利申請量為第二名的兩倍以上，具有一定領先優勢，其專利布局在以中國為主的基礎上，在美國、歐洲和日本均進行了專利布局，并且申請了 PCT 專利。中國申請人排名靠前的還有位居第五名的華為，其約有二分之一的專利布局在中國，另外還布局了歐洲、美國和日本，另外112申請了部分 PCT 專利。排名靠前的中國申請人還有北京理工大學、同濟大學、吉林大學和清華大學等高校；北京智行者、吉利汽車、廣汽集團等企業。圖 3-2-86 行為規劃同族專利的申請國家圖 3-2-87 行為規劃同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對行為規劃領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族

153、專利申請最多，占約58%，其次是美國、日本和歐洲專利局。該領域同族專利申請人的申請量排名中，百度并列排名第三，其專利布局在以中國為主的基礎上，在美國、歐洲、日本和均進行了專113利布局，并且申請了 PCT 專利。此外，排名靠前的中國申請人還有清華大學、吉林大學、北京理工大學和南航大學等高校，其專利申請均在國內布局。圖 3-2-88 運動規劃同族專利的申請國家圖 3-2-89 運動規劃同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對運動規劃領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約67%，其次是美國、歐洲專利局和日本。該領域同族專利申請人

154、的申請量排名中，百度位居第一，其在中國、美國、歐洲和日本均進行了數量相當的專利布局，另外還在韓國114有少量專利申請，并且申請了一定量的 PCT 專利。此外，排名靠前的中國申請人均以高校為主，包括清華大學、東南大學、北京理工大學、吉林大學、同濟大學、北航大學和南航大學等，其專利申請均在國內布局。3.2.2.2 決策算法領域決策算法領域圖 3-2-90 決策算法領域中國專利申請趨勢在我國自動駕駛專利申請中，決策算法領域自 20072015 年，每年有五件以下專利申請，自 2016 年之后，呈現出了快速發展趨勢。特別是，在 2020 年申請的專利尚未完全公開的情況下，2020 年的專利申請量已經顯

155、著高于之前的年份，這說明 2020 年可能是爆發式增長的一年。115圖 3-2-91 決策算法技術領域專利與申請人數量變化趨勢我國自動駕駛專利申請中，在經歷了 20162019 三年的發展后，決策算法領域的專利的年申請量已經由約 50 件增長突破了 300 件；參與的申請人數量由不足 50 增長至約 200 人，呈現出快速發展的趨勢。圖 3-2-92 決策算法同族專利的申請國家圖 3-2-93 決策算法同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對決策算法領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約11674%，其次是美國、歐洲專利局和

156、日本。該領域同族專利申請人的申請量排名中，百度、華為分別位居第一名和第二名，而且百度的申請量是華為的四倍以上，具有明顯領先優勢。其中，百度的專利布局在以中國為主的基礎上，在美國、歐洲、日本和韓國均進行了專利布局，并且申請了 PCT 專利。華為的專利布局也以中國為主，但布局了更多的國家，包括歐洲、美國、澳大利亞、巴西和韓國，并且有一定量的 PCT 申請。此外，排名第三的是清華大學，清華大學除一件 PCT 申請外，均為中國專利申請。另外，排名靠前的中國申請人還包括吉林大學、同濟大學、北京理工大學、江蘇大學、北航大學、南航大學、廈門大學、東南大學等高校；北京三快在線科技、騰訊等企業。3.2.3 控制

157、與執行領控制與執行領圖 3-2-94 控制與執行領域專利各技術分支占比自動駕駛控制執行系統是指系統做出決策規劃以后，替代駕駛員對車輛進行控制，反饋到底層模塊執行任務。如果環境感知與定位系統相當于駕駛員的眼睛、決策與規劃系統相當于駕駛員的大腦，那么控制與執行系統就相當于駕駛員的手腳?？刂婆c執行可劃分為運動控制系統與車輛控制臺兩個技術分支，117在我國自動駕駛專利中，運動控制系統領域的專利占比 83%，車輛控制臺領域的專利占比 17%。3.2.3.1 運動控制系統領域運動控制系統領域圖 3-2-95 運動控制領域專利各技術分支占比運動控制主要包括縱向控制和橫向控制，其中，縱向控制，即車輛的驅動與制

158、動控制，是指通過對油門和制動的協調，實現對期望車速的精確跟隨。橫向控制，即通過方向盤角度的調整以及輪胎力的控制，實現自動駕駛汽車的路徑跟蹤。在我國自動駕駛專利申請中，縱向控制領域專利占比 54%，橫向控制領域專利占比 46%。圖 3-2-96 縱向控制領域中國專利申請趨勢118圖 3-2-97 橫向控制領域中國專利申請趨勢在我國專利申請中，縱向控制和橫向控制具有相類似的發展趨勢，具有以下三個階段：2008 年之前有極少量的專利申請，年申請量在 5件以下；30092014 年，為緩慢增長階段；從 2015 年起突然呈快速增長趨勢。圖 3-2-98 縱向控制技術領域專利與申請人數量變化趨勢圖 3-

159、2-99 橫向控制技術領域專利與申請人數量變化趨勢119在 2015 年之前，我國自動駕駛專利申請中，縱向控制和橫向控制的年申請均不足 100 件，參與的申請人約 50；自 2015 年起，這兩個技術領域的專利數量和申請人數量呈現快速增長趨勢。圖 3-2-100 縱向控制同族專利的申請國家圖 3-2-101 縱向控制同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對縱向控制領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約51%，其次是美國、日本和歐洲專利局。該領域同族專利申請人中，中國申請人排名最靠前的是百度，百度排名第八，根據其專利布局情況，

160、百度在以中國為主的同時，布局120了約四分之一的專利在美國和歐洲市場，另外在日本和韓國也有一些布局，并且申請了 PCT 專利。排名靠前的中國申請人還包括吉林大學和南京經緯達汽車科技有限公司等，其專利布局均在中國。圖 3-2-102 橫向控制同族專利的申請國家圖 3-2-103 橫向控制同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對橫向控制領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約51%，其次是美國、日本和歐洲專利局。該領域同族專利申請人中，中國申請人排名最靠前的是百度，百度排名第八，根據其專利布局情況，百度的布局以美國為主，同時還布局

161、了中國、歐洲、日本和韓國，并且申請了 PCT 專利。排名靠前的121中國申請人還包括江蘇大學、吉林大學等高校，除江蘇大學有一件PCT 申請外，江蘇大學和吉林大學的專利申請均為中國專利；還包括中國一汽等企業，中國一汽的專利申請均為中國專利。3.2.3.2 車輛控制臺領域車輛控制臺領域圖 3-2-104 車輛控制臺領域各技術分支占比車輛控制臺系統主要用于將決策系統傳遞的決策信息，轉化成車輛具體執行信息，并將該執行信息傳遞到各個運動系統。車輛控制臺系統主要包括通信總線和電子控制單元兩部分，在中國的自動駕駛車輛控制臺專利申請中，電子控制單元領域專利數量占比 93%，通信總線領域專利占比 7%。圖 3-

162、2-105 通信總線領域中國專利申請趨勢122圖 3-2-106 電子控制單元領域中國專利申請趨勢電子控制單元和通信總線領域的專利在近年來均出現了快速增長的趨勢，不同的是，對于通信總線，其在 2016 年之前只有個別年份有 3 件以下的專利申請，從 2016 年開始數量明顯增多，但年申請量任在 10 件左右；而對于電子控制單元，其在 2015 年之前即有少量但穩定的申請，自 2015 年開始呈現快速增長趨勢，而且年申請量突破了百件以上。圖 3-2-107 通信總線領域專利與申請人數量變化趨勢123圖 3-2-108 電子控制單元領域專利與申請人數量變化趨勢根據專利與申請人數量變化趨勢，通信總線

163、領域的專利年申請量僅為 10 件左右，參與的申請人數量也為 10 左右，盡管有一定增長趨勢，但該領域在中國市場仍處于發展的早期階段。電子控制單元領域的專利年申請量和參與的申請人數量目前均已超過了 100，而且近幾年都呈增長趨勢，這在一定程度上表明電子控制單元領域的技術可能將要進入快速增長期。圖 3-2-109 通信總線同族專利的申請國家124圖 3-2-110 通信總線同族專利申請人排名通過對通信總線領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約48%，其次是歐洲、日本和美國。該領域同族專利申請人排名中，未見中國申請人上榜，表明我國在該技

164、術領域還存在明顯的空白。圖 3-2-111 電子控制單元同族專利的申請國家125圖3-2-112 電子控制單元同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對電子控制單元領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 60%，其次是美國、日本和歐洲專利局。該領域同族專利申請人中，排名最靠前的中國申請人是吉林大學，位居第七名，其專利申請均在中國。此外，排名靠前的中國申請人還包括南航大學、清華大學等高校，其專利申請均在中國；奇瑞汽車、百度公司、華為等企業，其中奇瑞汽車的專利申請均在中國，百度布局的國家包括中國和美國，華為布局的地區包括中國、歐洲

165、、澳大利亞、加拿大、韓國和美國。1263.2.4 測試與驗證領域測試與驗證領域圖 3-2-113 測試與驗證領域中國專利申請趨勢測試與驗證是自動駕駛技術的一個重要部分，其主要為測試和驗證自動駕駛車輛的安全性，確保自動駕駛車輛在自動駕駛時與人為駕駛時同樣安全可靠。測試與驗證領域的專利申請在 2016 年之前較少，從 2016 年開始呈現快速增長趨勢。圖 3-2-114 測試與驗證技術領域專利與申請人數量變化趨勢根據測試與驗證技術領域專利與申請人數量變化趨勢，其專利年申請量和參與的申請人數量自 2016 年起呈明顯增長趨勢，目前年申請量已超過 300 件，參與的申請人數量已接近 200，表明該領域

166、在中國市場已經入快速發展階段。值得注意的是，在 2020 年專利尚未全部公開的情況下，2020 年127申請人數量的增速已明顯快于前幾年，表明自動駕駛的測試與驗證領域正在吸引著越來越多的新的申請人，這可能與以下原因有關：隨著自動駕駛技術的發展，我國政府在重點發展自動駕駛技術的同時，推動自動駕駛測試場地盡快建成，除了長三角洲地區和北京外，自 2018年起已經在廣州、重慶、長沙、深圳、武漢等城市陸續建立了多個自動駕駛測試場地，上述測試場地的建成有力支持了自動駕駛產業落地。圖 3-2-115 測試與驗證同族專利的申請國家圖 3-2-116 測試與驗證同族專利申請人排名及國內企業全球布局情況通過對測試

167、與驗證領域中國專利申請的申請人進行同族檢索，可128以發現在中國進行專利申請的申請人在中國的同族專利申請最多，占約 75%，其次是美國、歐洲專利局和德國。該領域同族專利申請人中，百度排名第一，其申請量是第二名的三倍以上，具有一定領先優勢，根據其專利布局情況，百度在以中國為重點的同時，布局了美國、歐洲、日本和韓國市場，并且申請了PCT 專利。排名靠前的中國申請人還包括清華大學、吉林大學、同濟大學、長安大學等高校，其專利申請均為中國專利；還包括特路（北京）科技有限公司，其專利均為中國專利；華為，其專利布局以中國為主，并布局了巴西、歐洲、印度、日本、韓國等國家和地區，并且申請了 PCT 專利。3.3

168、 我國自動駕駛創新主體分析我國自動駕駛創新主體分析本節對我國自動駕駛領域的創新主體進行分析，主要分析環境感知與定位、決策與規劃、控制與執行、測試與驗證四個一級技術分支的及其對應的二級技術分支的創新主體。圖 3-3-1 中國自動駕駛環境感知與定位領域專利申請 TOP20 申請人129如圖 3-3-1 所示，中國自動駕駛環境感知與定位領域的前 20 位中國申請人主要由傳統車企、自動駕駛高科技企業和高校組成。數據顯示，自動駕駛高科技企業中百度公司和華為公司兩家高科技公司分別排名第一和第二位，百度公司在中國的申請量為 440 件，遙遙領先于其它公司或高校。中國的高校等研究機構在自動駕駛環境感知與定位領

169、域中，前 20 位申請人中有 10 家高校，其中吉林大學、清華大學、北京理工大學、同濟大學等研究汽車的 4 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。傳統車企在自動駕駛環境感知與定位領域占據一定地位，前 20 位申請人中有 4 家傳統車企。在國內的自動駕駛創新主體中，北京、江蘇、廣東和上海的創新主體占據較大比重，說明國內自動駕駛環境感知與定位領域的原創主體主要分布在上述四個省份。圖 3-3-2 中國自動駕駛環境宏觀環境感知領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-2 所示，自動駕駛高科技企業中華為公司和百度公司兩家高科技公司在中國自動駕駛宏觀環境感知領域申請人排名中位居130第一和第二位，華

170、為公司在中國的申請量為 172 件，遙遙領先于其它公司或高校。中國的高校等研究機構在自動駕駛宏觀環境感知領域中，前 20 位申請人中有 9 家高校，其中吉林大學、清華大學、北京航空航天大學、浙江大學、江蘇大學等 5 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。傳統車企在自動駕駛宏觀環境感知領域占據一定地位，前 20 位申請人中有吉利汽車、奇瑞汽車、中國一汽、上汽集團 4 家傳統車企。圖 3-3-3 中國自動駕駛周圍環境感知領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-3 所示，自動駕駛高科技企業中百度公司和華為公司在中國自動駕駛周圍環境感知領域申請人排名中位居第一和第三位，百度公司在中國的申請量為

171、 285 件，遙遙領先于其它公司或高校。中國的高校等研究機構在自動駕駛周圍環境感知領域中，前 20 位申請人中有 8 家高校，其中吉林大學、北京理工大學、清華大學、同濟大學等 4 所傳統高校進入前十名。傳統車企在自動駕駛周圍環境感知領域占據一定地位，前 20 位申請人中有中國一汽、奇瑞汽車、長安汽車、吉利汽車、廣汽集團 5 家傳統車企。131圖 3-3-4 中國自動駕駛精準定位領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-4 所示，自動駕駛高科技企業中百度公司和騰訊公司兩家高科技公司在中國自動駕駛精準定位領域申請人排名中位居第一和第七位，百度公司在中國的申請量為 120 件，遙遙領先于其它公司

172、或高校。中國的高校等研究機構在自動駕駛精準定位領域中，前 20位申請人中有 11 家高校，其中北京航空航天大學、吉林大學、浙江大學、北京理工大學、同濟大學等 5 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。另外，提供精準定位服務的武漢中海庭數據技術有限公司，在前 20 為申請人中位居第 6 位。結合圖 3-3-1、圖 3-3-2、圖 3-3-3、圖 3-3-4 可知，環境感知與定位領域、宏觀環境感知領域、周圍環境感知領域的申請人組成相似且占比相當，而精準定位領域的申請人中傳統車企較少，說明傳統企業在精準定位領域的技術研究較為薄弱。自動駕駛高科技企業中百度公司在環境感知與定位領域及其技術分支均具有突

173、出的地位，華為公司在周圍環境感知與宏觀環境感知領域也非常具有優勢，尤其在宏觀環境感知領域位居首位，騰訊公司在環境感知與定位領域及其技術分支132領域也有少量的專利申請量。中國的高校等研究機構中吉林大學和清華大學均非常重視在環境感知與定位領域及其三個技術分支領域的研究，其中，吉林大學在周圍環境感知與精準定位領域分別位居第二位和第三位，在宏觀環境感知領域位居第九位，北京航空航天大學和浙江大學均比較重視在宏觀環境感知和精準定位領域的研究，北京理工大學比較重視，周圍環境感知和精準定位領域的研究。傳統車企中，吉利汽車、奇瑞汽車、中國一汽比較注重在宏觀環境感知和周圍環境感知領域的專利布局。圖 3-3-5

174、中國自動駕駛決策與規劃領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-5 所示，中國自動駕駛決策與規劃領域的前 20 位中國申請人主要由傳統車企、自動駕駛高科技企業和高校組成。數據顯示，自動駕駛高科技企業中百度公司位居申請人排名首位，百度公司在中國的申請量為 150 件，遙遙領先于其它公司或高校，自動駕駛高科技企業中華為公司和三快在線科技公司在分別進入申請人排名的前十位。中國的高校等研究機構在自動駕駛決策與規劃領域中，前 20 位申請人中有 12 家高校，其中清華大學、吉林大學、同濟大學、北京133理工大學、江蘇大學、南航大學、上海交大等的 7 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。傳統車企在

175、自動駕駛決策與規劃領域申請量較少，前 20 位申請人中有 3 家傳統車企且排名較為靠后。圖 3-3-6 中國自動駕駛規劃內容領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-6 所示，自動駕駛高科技企業中百度公司位居自動駕駛規劃內容領域申請人排名首位，華為公司和三快在線科技在分別進入前十名。中國的高校等研究機構在自動駕駛規劃內容領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 10 家高校，其中北京理工大學、同濟大學、清華大學、吉林大學、南航大學等 5 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。傳統車企在自動駕駛規劃內容領域占據一定地位，前 20 位申請人中有 6 家傳統車企。134圖 3-3-7 中國自動駕駛

176、決策算法領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-7 所示，自動駕駛高科技企業中百度公司位居自動駕駛決策算法領域申請人排名首位，華為公司和三快在線科技在分別進入前十名。中國的高校等研究機構在自動駕駛決策算法領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 12 家高校，其中清華大學、吉林大學、同濟大學、北京理工大學、江蘇大學、南航大學、上海交大等 7 所傳統高校進入前十名，技術理論支撐較強。傳統車企在自動駕駛決策算法領域僅有3 家，且 3 家傳統車企在申請人排名位居靠后的位置。結合圖 3-3-5、圖 3-3-6、圖 3-3-7 可知，決策與規劃領域、規劃內容領域、決策算法領域的申請人組成相似，不同之處

177、在于，決策算法領域的申請人中傳統車企較少，說明傳統企業在決策算法領域的技術研究較為薄弱。自動駕駛高科技企業中百度公司在決策與規劃及其技術分支領域均具有突出的地位，華為公司和三快在線在決策與規劃及其技術分支領域非常具有優勢。中國的高校等研究機構北京理工大學、同濟大學、清華大學、吉林大學、南航大學等 5 所傳統高校均非常重視在決策與規劃領域及其技術分支領域的研究。135圖 3-3-8 中國自動駕駛控制與執行領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-8 所示，中國自動駕駛控制與執行領域的前 20 位中國申請人主要由傳統車企、自動駕駛高科技企業和高校組成。數據顯示，中國的高校等研究機構在自動駕駛控

178、制與執行領域具有一定研究，前20 位申請人中有 6 家高校，其中吉林大學在自動駕駛控制與執行領域的前 20 位中國申請人位居首位，江蘇大學和北京理工大學 2 所傳統高校進入前十名。傳統車企在自動駕駛控制與執行領域具有較大優勢，前 20 位申請人中有 10 家傳統車企，其中中國一汽、吉利汽車、南京經緯達汽車科技有限公司、奇瑞汽車、長安汽車、北汽集團等 6家公司進入前十名，傳統車企在控制與執行領域具有一定的技術研究基礎。自動駕駛高科技企業在控制與執行領域的申請人較少，其中，百度位居前 20 位中國申請人第二位，自動駕駛高科技企業在控制與執行領域技術仍較強。136圖 3-3-9 中國自動駕駛運動控制

179、系統領域專利申請 TOP20 申請人如圖 3-3-9 所示，中國的高校等研究機構在自動駕駛運動控制領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 7 家高校，其中吉林大學在自動駕駛運動控制領域申請人排名位居首位，江蘇大學和北京理工大學分別進入前十名。傳統車企在自動駕駛運動控制領域具有較大優勢，前20 位申請人中有 10 家傳統車企，其中中國一汽、吉利汽車、南京經緯達汽車科技有限公司、奇瑞汽車、長安汽車、北汽集團等 6 家公司進入前十名，傳統車企在控制與執行領域具有一定的技術研究基礎。自動駕駛高科技企業在運動控制領域的申請人較少，其中，百度位居前 20 位中國申請人第三位。137圖3-3-10 中國自動駕

180、駛車輛控制臺領域專利申請TOP20 申請人如圖 3-3-10 所示，中國的高校等研究機構在自動駕駛車輛控制臺領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 8 家高校，其中吉林大學在自動駕駛車輛控制臺領域申請人排名位居首位，南航大學、華南理工、江蘇大學、清華大學分別進入前十名。傳統車企在自動駕駛車輛控制臺領域具有較大優勢，前 20 位申請人中有 5 家傳統車企，其中奇瑞汽車、上汽集團分別進入前十名。自動駕駛高科技企業在車輛控制臺領域的申請人較少，其中，百度位居前 20 位中國申請人第四位。結合圖 3-3-8、圖 3-3-9、圖 3-3-10 可知，控制與執行領域、運動控制領域、車輛控制臺領域的申請人組成

181、相似，不同之處在于，車輛控制臺領域的申請人中傳統車企較少，說明傳統企業在控制與執行領域的技術研究的專利布局較少。中國的高校等研究機構非常重視在決策與規劃領域及其技術分支領域的研究，前 20 位申請人中有多家高校，其中吉林大學在自動駕駛車輛控制臺領域申請人排名位居首位，南航大學和華南理工比較重視車輛控制臺領域的研究。自動駕駛高科技企業中百度公司在控制與執行及其技術分支領域均具有一定優勢。138傳統車企中中國一汽、吉利汽車、長安汽車比較重視運動控制領域的專利布局，上汽集團比較重視車輛控制臺領域的專利布局，奇瑞汽車在運動控制領域和車輛控制臺領域具有一定數量的專利申請。圖3-3-11 中國自動駕駛測試

182、與驗證領域專利申請TOP20 申請人如圖 3-3-11 所示，中國自動駕駛測試與驗證領域的前 20 位中國申請人主要由傳統車企、自動駕駛高科技企業和高校組成。數據顯示，自動駕駛高科技企業中百度公司位居申請人排名首位，百度公司在中國的申請量為 144 件，遙遙領先于其它公司或高校，自動駕駛高科技企業中特路（北京）科技公司和北京智能車聯產業創新中心有限公司分別進入申請人排名的前十位。中國的高校等研究機構在自動駕駛測試與驗證領域具有一定研究，前 20 位申請人中有 7 家高校，清華大學、吉林大學、同濟大學、長安大學、山東省科學院自動化研究所等5 所傳統高校和科研機構進入前十名。傳統車企在自動駕駛測試

183、與驗證領域的申請人較少，傳統車企在自動駕駛測試與驗證領域的技術較為薄弱。1393.4 我國自動駕駛創新聚集區域分析我國自動駕駛創新聚集區域分析本節對我國自動駕駛領域的專利申請量聚集區域進行分析，主要分析環境感知與定位、決策與規劃、控制與執行、測試與驗證四個一級分支的及其對應的二級分支的專利申請量聚集區域。圖 3-4-1 中國自動駕駛領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-1 所示，中國自動駕駛領域專利申請量主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區，其中，北京在自動駕駛領域專利申請量位居首位，江蘇位居第二、廣州位居第三。長三角區域的安徽和浙江、東風汽車所在的湖北、吉林汽車所在的吉林、山東、重慶也

184、具有一定的申請量。1403.4.1 環境感知與定位領域創新聚集區域分布環境感知與定位領域創新聚集區域分布圖3-4-2 中國自動駕駛環境感知與定位領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-2 所示，環境感知與定位領域專利申請量分布與自動駕駛領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，位居首位的北京的申請量領先于位居第二位的廣東的申請量較多，位居第三位的江蘇申請量與廣東的申請量相當。3.4.1.1 宏觀環境感知領域宏觀環境感知領域圖 3-4-3 中國自動駕駛宏觀環境感知領域專利申請量前十位的省市141如圖 3-4-3 所示，宏觀環境感知領域專利申請量分布與環境感知與定位領

185、域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，北京位居首位，廣東位居第二，江蘇位居第三。與環境感知與定位專利申請量分布不同的是，北京與廣東申請量相差較少，說明北京和廣東非常重視在宏觀環境感知領域的專利布局。3.4.1.2 周圍環境感知領域周圍環境感知領域圖 3-4-4 中國自動駕駛周圍環境感知領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-4 所示，周圍環境感知領域專利申請量分布與環境感知與定位領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。北京的申請量位居首位。與環境感知與定位專利申請量分布不同的是，位居第二位的江蘇專利申請量與位居第三位的廣東專利申請量相差

186、較少，兩者均比較重視在周圍環境感知領域的專利布局。1423.4.1.3 精準定位領域精準定位領域圖 3-4-5 中國自動駕駛精準定位領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-5 所示，精準定位領域專利申請量分布與環境感知與定位領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，北京位居首位，江蘇位居第二，廣東位居第三。北京的申請量約大于江蘇申請量的 50%，北京在精準定位領域具有優勢。3.4.2 決策與規劃領域創新聚集區域分布決策與規劃領域創新聚集區域分布圖 3-4-6 中國自動駕駛決策與規劃領域專利申請量前十位的省市143如圖 3-4-6 所示，決策與規劃領域專利申請量分布

187、與自動駕駛領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，北京在自動駕駛決策與規劃領域專利申請量位居首位，且北京的申請量約等于位居第二位的江蘇的申請量的 2 倍，可見，北京在自動駕駛決策與規劃領域占據絕對的優勢。廣東、上海分別位居第三、第四位，且廣東和江蘇的申請量相當。浙江、安徽、湖北、吉林、重慶、湖南等地區也具有一定的申請量。3.4.2.1 規劃內容領域規劃內容領域圖 3-4-7 中國自動駕駛規劃內容領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-7 所示，中國自動駕駛規劃內容領域專利申請量分布與決策與規劃領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中

188、，北京在自動駕駛規劃內容領域專利申請量位居首位，廣東、江蘇分別位居第二位和第三位，且廣東和江蘇的申請量相當。安徽、湖北、吉林、湖南和重慶也具有一定的申請量。1443.4.3.2 決策算法領域決策算法領域圖 3-4-8 中國自動駕駛決策算法領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-8 所示，決策算法領域專利申請量分布與決策與規劃領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，位居首位的北京的申請量約等于位居第二位的江蘇的申請量的 2 倍，北京在決策算法領域占據絕對優勢。3.4.3 控制與執行領域創新聚集區域分布控制與執行領域創新聚集區域分布圖 3-4-9 中國自動駕駛控制與

189、執行領域專利申請量前十位的省市145如圖 3-4-9 所示，控制與執行領域專利申請量分布與自動駕駛領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，北京、江蘇分別位居第一位和第二位，且北京與江蘇的申請量相當，可見，北京與江蘇均非常重視在控制與執行領域的專利布局。廣東、上海分別位居第三位和第四位，安徽、吉林、浙江、湖北、重慶和山東均有一定的申請量。3.4.3.1 運動控制系統領域運動控制系統領域圖 3-4-10 中國自動駕駛運動控制領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-10 所示，運動控制領域專利申請量分布與控制與執行領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上

190、海四個地區。其中，北京、江蘇分別位居第一位、第二位，且北京與江蘇申請量相當，北京的申請量約風雨位居第三位的廣東的申請量的 2 倍，可見，北京和江蘇在運動控制領域占據絕對的優勢。另外，安徽、吉林、浙江、湖北和重慶均有一定的申請量。1463.4.3.2 車輛控制臺領域車輛控制臺領域圖 3-4-11 中國自動駕駛車輛控制領域專利申請量前十位的省市如圖 3-4-11 所示，車輛控制臺領域專利申請量分布與控制與執行領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，江蘇位居首位，北京位居第二，廣東位居第三，可見，江蘇比較重視在車輛控制臺領域的專利布局。3.4.4 測試與驗證領域創新聚

191、集區域分析測試與驗證領域創新聚集區域分析圖 3-4-12 中國自動駕駛測試與驗證領域專利申請量前十位的省市147如圖 3-4-12 所示，測試與驗證領域專利申請量分布與自動駕駛領域專利申請量分布相似，主要分布在北京、江蘇、廣東和上海四個地區。其中，北京在自動駕駛測試與驗證領域專利申請量位居首位，江蘇位于第二，上海位于第三，說明上海相對廣東更注重在測試與驗證領域的專利布局。吉林、安徽、浙江、湖北、重慶、山東和天津也具有一定的申請量。1484 北京市自動駕駛專利實力定位及競爭態勢分析本節立足于北京市自動駕駛產業相關專利數據，從專利申請態勢、專利在各技術分支的分布情況、主要的專利申請人情況、各技術分

192、支的熱點方向等方面開展分析，結合前述對全球、我國的自動駕駛整體態勢的分析結果，給出北京市發展自動駕駛產業在專利方面的施力定位和提升優化對策。4.1 北京市自動駕駛專利總體申請趨勢北京市自動駕駛專利總體申請趨勢截止檢索日，北京市自動駕駛領域專利申請總量 2825 件，如圖4-1-1 所示，這些專利申請主要集中在 2015 年之后，在近幾年年呈現與全國趨勢相似的迅猛增長態勢。圖 4-1-1 北京市自動駕駛專利總體申請趨勢圖由上圖可知，北京市自動駕駛相關專利的申請趨勢經歷了起步階段和快速增長階段，2002 年至 2015 年北京市自動駕駛相關專利的申請數量較少，整體呈逐年增長的趨勢，但專利申請的總量

193、不大，該階段呈緩慢增長的起步階段；2015 年后北京市自動駕駛相關專利的申149請數量較多，整體呈爆發式增長的趨勢，申請數量由每年幾十件迅速增長到每年幾百件，該階段呈快速增長階段，說明近幾年自動駕駛領域增長態勢比較迅猛。自動駕駛領域專利申請量在 2020 年達到峰值，由于近三年的部分專利申請未公開，2021 年申請量下滑并不代表自動駕駛技術進入衰退期。在北京市政府的大力支持下，北京互聯網科技公司和北京市科研院所的推動下，自動駕駛產業在 2015 年后進入了活躍時期，自動駕駛從概念和基礎硬件，逐漸開始轉向相應的應用場景和領域，從而催生出大量的創新成果，進而促進了專利申請量的爆發式增長。同時，北京

194、市自動駕駛專利申請量的快速增長與我國自動駕駛的整體專利態勢呈現出高度一致性，近幾年，北京市在自動駕駛領域的專利申請總量在全國占比較大，在全國自動駕駛專利布局體系中具有重要的地位。4.2 北京市自動駕駛各技術分支發展趨勢北京市自動駕駛各技術分支發展趨勢自動駕駛領域的專利主要包括環境感知與定位、決策與規劃、測試與驗證和測試與驗證四個技術分支，四個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-1 所示。圖 4-2-1 北京市自動駕駛領域技術分支占比圖150由上圖可知，北京市自動駕駛相關專利的技術分支情況如下：一、環境感知與定位技術分支的專利數量占比最大，占比接近 51%，說明北京市創新主體非常重視在環境

195、感知與定位方面在自動駕駛中的應用，比如在宏觀環境感知、周圍環境感知及精準定位等方面；二、決策與規劃技術分支的專利數量占比位居第二，占比約 22%，北京市創新主體比較重視決策與規劃的應用，比如在路徑規劃、行為規劃、運動規劃和決策算法等方面的應用；三、控制與執行技術分支的專利占比較少，占比約 16%，北京市創新主體比較重視在控制與執行方面在自動駕駛中的應用，比如在橫向控制和縱向控制等方面；四、測試與驗證技術分支的專利數量占比最少，占比約 11%，說明北京市科研院所及企業在測試與驗證方面的研究較少，可能是因為測試與驗證屬于自動駕駛領域的驗證階段，測試與驗證技術正處于發展初期階段。4.2.1 環境感知

196、與定位領域環境感知與定位領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的環境感知與定位方面的專利數量為 1683 件，環境感知與定位領域主要包括宏觀環境感知、周圍環境感知和精準定位三個技術分支，三個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-2 所示。圖 4-2-2 北京市自動駕駛環境感知與定位領域技術分支占比圖151如圖 4-2-2 所示，環境感知與定位領域的技術分支情況如下：周圍環境感知系統技術分支的專利數量占比最大，占比接近 51%；宏觀環境感知系統技術分支的專利數量占比位居第二，占比約 25%；精準定位系統技術分支的專利占與宏觀環境感知技術分支占比相當，占比約 24%?？梢钥闯?，北京市創新主體非常重

197、視周圍環境感知系統的研究。圖 4-2-3 北京市自動駕駛環境感知與定位領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-3 所示，環境感知與定位領域專利申請趨勢與北京市自動駕駛領域專利申請趨勢保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數量較少，具體地，2002 年至 2011 年，環境感知與定位領域專利申請數量僅在個位數，整體呈慢速增長趨勢，2011 年至 2015年，環境感知與定位領域申請數量在兩位數，呈逐年增長趨勢。2015年后處于快速增長階段，申請數量由兩位數增長到三位數，且呈逐年爆發式增長的趨勢。4.2.1.1 宏觀環境感知領域宏觀環境感知領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的宏觀環境感知方面的

198、專利數152量 473 件，宏觀環境感知領域僅包括車聯網 V2X 技術分支，車聯網V2X 技術分支包括 V2N、V2V、V2I、V2P 四個技術分支，四個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-4 所示。本節對宏觀環境感知進行專利申請趨勢分析。圖 4-2-4 北京市自動駕駛宏觀環境感知領域技術分支占比圖如圖 4-2-4 所示，宏觀環境感知領域的技術分支情況如下：V2N技術分支的專利數量占比最大，占比接近 52%；V2V 技術分支占比與V2I 技術分支占比相當，分別占比 22%和 18%；V2P 技術分支的專利占比較少，占比約 24%?？梢?，北京市創新主體比較重視宏觀環境感知領域的 V2N 技

199、術分支的研究。圖 4-2-5 北京市自動駕駛宏觀環境感知領域專利申請趨勢圖153如圖 4-2-5 所示，宏觀環境感知領域的專利申請趨勢與環境感知與定位領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前呈緩慢增長趨勢，2010 年前宏觀環境感知領域的申請數量幾乎為零，2010 年才開始在宏觀環境感知領域進行布局，2010 年至 2015 年呈緩慢增長趨勢，2015 年之后，宏觀環境感知領域的專利申請處于快速增長階段，其申請量逐年呈爆發式增長的趨勢。宏觀環境感知領域專利布局的研究與無線通信行業發展相關，無線通信行業為宏觀環境感知領域提供了宏觀感知基礎，無線通信行業在 2010 年前發展不夠成熟，是

200、造成宏觀感知領域的專利布局較晚的一部分原因，隨著通信行業在近幾年的快速發展，帶動了宏觀環境感知領域的發展。4.2.1.2 周圍環境感知領域周圍環境感知領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的周圍環境感知方面的專利數量 956 件，宏觀環境感知領域包括傳感器、檢測方法、傳感器融合算法三個技術分支，三個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-6 所示。本節對周圍環境感知及其三個分支進行專利申請趨勢分別進行分析。圖 4-2-6 北京市自動駕駛周圍環境感知領域技術分支占比圖154如圖 4-2-6 所示，周圍環境感知領域的技術分支情況如下：傳感器技術分支的專利數量占比最大，占比接近 48%；傳感器檢測方法

201、技術分支占比約 47%；傳感器融合算法技術領域專利申請量占比最小，占比約 5%?？梢?，北京市創新主體比較重視周圍環境感知領域的傳感器技術分支和檢測方法技術分支的研究。其中，傳感器領域包括激光雷達、毫米波雷達、超聲雷達、紅外傳感器和攝像頭五個技術分支，五個技術分支的專利申請量的占比情況如圖 4-2-7 所示。圖 4-2-7 北京市自動駕駛傳感器領域技術分支占比圖如圖 4-2-7 所示，傳感器領域的技術分支情況如下：激光雷達技術分支的專利數量占比最大，占比接近 45%；攝像頭技術分支的專利數量占比位居第二，占比約 28%；毫米波雷達技術分支的專利數量占比位居第三，占比約 16%；超聲雷達技術分支的

202、專利數量占比與紅外傳感器技術分支的專利數量占比均較少，分別占比 8%和 3%?？梢?，北京市創新主體非常重視傳感器感知領域的激光雷達技術分支的研究，也比較重視攝像頭技術領域的研究，同時，毫米波雷達檢測精度較高，也受到北京市創新主體的重視。傳感器檢測方法領域包括道路邊緣檢測、交通標識檢測、盲區檢155測、駕駛狀態檢測、駕駛環境檢測五個技術分支，五個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-8 所示。圖 4-2-8 北京市自動駕駛傳感器檢測方法領域技術分支占比圖如圖 4-2-8 所示，傳感器檢測算法領域的技術分支情況如下：交通標識技術分支的專利數量占比最大，占比接近 34%；駕駛環境檢測技術分支的專

203、利數量占比位居第二，占比約 31%；道路邊緣檢測技術分支的專利數量占比位居第三，占比約 21%；駕駛狀態檢測技術分支的專利數量占比較少，占比約 11%；盲區檢測技術分支的專利數量占比最少，占比約 3%?？梢?，北京市創新主體非常重視傳感器檢測方法領域的交通標識檢測和駕駛環境檢測技術分支的研究，也比較重視道路邊緣技術領域的研究，盲區檢測作為自動駕駛周圍環境檢測中比較重要的一部分，其申請數量較少，北京市創新主體可以在盲區檢測技術分支進行一些專利布局。下面對周圍環境感知領域及其包含的三個技術分支分別進行專利申請趨勢的分析。156圖 4-2-9 北京市自動駕駛周圍環境感知領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-

204、9 所示，周圍環境感知領域的專利申請趨勢與環境感知與定位領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，2010年前周圍環境感知領域的申請數量較少，2010年至2015年呈緩慢增長趨勢，2015 年之后，周圍環境感知領域的專利申請處于快速增長階段，其申請量逐年呈爆發式增長的趨勢。圖 4-2-10 北京市自動駕駛傳感器領域專利申請趨勢圖157圖 4-2-11 北京市自動駕駛傳感器檢測方法領域專利申請趨勢圖圖 4-2-12 北京市自動駕駛傳感器融合算法領域專利申請趨勢圖結合圖 4-2-9、圖 4-2-10、圖 4-2-11、圖 4-2-12 可知，傳感器領域專利申請趨勢、傳感器

205、檢測算法領域專利申請趨勢、傳感器融合算法領域專利申請趨勢均與周圍環境感知領域專利申請趨勢基本保持一致，周圍環境感知領域的三個技術分支的專利申請分別在 2015 年前處于緩慢增長階段，2015 年之后，周圍環境感知領域的三個技術分支的專利申請均處于快速增長階段。其中，傳感器領域和傳感器檢158測方法領域的專利均在 2002 年開始布局，可能因為傳感器檢測周圍環境是自動駕駛的基礎，傳感器融合算法領域專利從 2012 年開始布局，傳感器融合算法以多個傳感器為基礎進行計算，在傳感器技術發展之后開始布局傳感器融合算法符合技術發展趨勢。4.2.1.3 精準定位領域精準定位領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域

206、的精準定位領域的專利數量460 件，精準定位領域包括衛星導航、慣性導航、SLAM 導航和高精度地圖四個技術分支，四個技術分支的專利申請量占比情況如圖4-2-13 所示。圖 4-2-13 北京市自動駕駛精準定位領域技術分支占比圖如圖 4-2-13 所示，精準定位領域的技術分支情況如下：衛星導航技術分支的專利數量占比最大，占比接近 45%；慣性導航技術分支的專利數量占比位居第二，占比約 26%；高精度地圖技術分支的專利數量占比位居第三，占比約 22%；SLAM 導航技術分支的專利數量占最少，占比約 7%?？梢?，北京市創新主體非常重視精準定位領域的衛星導航技術分支的研究，也比較重視慣性導航技術領域的

207、研究，同時，高精度地圖作為精準定位的新技術也受到北京市創新主體的重視。159衛星導航領域包括 GPS、伽利略、北斗和 GLONASS 四個技術分支，四個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-14 所示。圖 4-2-14 北京市自動駕駛衛星導航領域技術分支占比圖如圖 4-2-14 所示，衛星導航領域的技術分支情況如下：GPS 技術分支的專利數量占比最大，占比接近 52%；GLONASS 技術分支的專利數量占比位居第二，占比約 23%；北斗技術分支的專利數量占比位居第三，占比約 22%；伽利略技術分支的專利數量占最少，占比約 3%?？梢?，北京市創新主體非常重視衛星導航領域的 GPS 技術分支的

208、研究，也比較重視 GLONASS 和北斗技術分支的研究。下面對精準定位領域及衛星導航、慣性導航和高精度地圖四個技術分支的申請趨勢分別進行分析。由于 SLAM 導航的專利數量僅為 37件，本節不再對其進行專利申請趨勢分析。160圖 4-2-15 北京市自動駕駛精準定位領域專利申請趨勢圖由上圖可知，精準定位領域的專利申請趨勢與環境感知與定位領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，2010 年前周圍環境感知領域的申請數量較少，2010 年至 2015 年呈緩慢增長趨勢，2015 年之后，精準定位領域的專利申請處于快速增長階段，其申請量逐年呈爆發式增長的趨勢。圖 4-2-1

209、6 北京市自動駕駛慣性導航領域專利申請趨勢圖161圖 4-2-17 北京市自動駕駛高精度地圖領域專利申請趨勢圖圖 4-2-18 北京市自動駕駛衛星定位領域專利申請趨勢圖結合圖 4-2-15、圖 4-2-16、圖 4-2-17、圖 4-2-18 可知，慣性導航領域專利申請趨勢、高精度地圖領域專利申請趨勢、衛星導航領域專利申請趨勢均與精準定位領域專利申請趨勢基本保持一致，精準定位領域的專利申請在 2015 年前處于緩慢增長階段，2015 年之后，精準定位領域的專利申請處于快速增長階段。其中，衛星導航技術在車輛領域應用較為成熟，其專利在自動駕駛領域的布局較早，慣性導航技162術的專利在自動駕駛領域的

210、布局晚于衛星導航，高精度地圖技術是為自動駕駛服務的新興技術，高精度地圖專利于 2016 年開始在自動駕駛領域布局，雖然高精度地圖專利布局較晚，但其每年的申請量與衛星導航的申請量、慣性導航的申請量相差不大，說明自動駕駛領域非常重視高精度地圖領域的研究。4.2.2 決策與規劃領域決策與規劃領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的決策與規劃領域的專利數量817 件，決策與規劃領域包括規劃內容和決策算法兩個技術分支，兩個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-19 所示。圖 4-2-19 北京市自動駕駛決策與規劃領域技術分支占比圖如圖 4-2-19 所示，決策與規劃領域的技術分支情況如下：規劃內容技術分

211、支的專利數量占比最大，占比接近 60%；決策算法技術分支占比約 40%?？梢?，北京市創新主體比較重視決策與規劃領域的規劃內容技術分支的研究。163圖 4-2-20 北京市自動駕駛決策與規劃領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-20 所示，決策與規劃領域專利申請趨勢與北京市自動駕駛領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數量較少，具體地，北京市科研院所或企業于 2009 年在決策與規劃領域進行專利布局，2009 年至2015年呈緩慢增長趨勢。2015年后處于快速增長階段，申請數量由每年幾十件增長到每年幾百件，呈爆發式增長的趨勢。4.2.2.1 規劃內容領域規劃內容領域截

212、止檢索日，北京市自動駕駛領域的規劃內容系統領域的專利數量 490 件，規劃內容包括運動規劃、行為規劃和運動規劃，三個技術分支的占比如圖 4-2-21 所示。164圖 4-2-21 北京市自動駕駛決策與規劃領域技術分支占比圖如圖 4-2-21 所示，規劃內容領域的技術分支情況如下：路徑規劃技術分支的專利數量占比最大，占比接近 54%；行為規劃技術分支占比約 27%；運動規劃技術分支的專利申請數量占比較小，占比約 19%?？梢?，北京市創新主體比較重視規劃內容領域的路徑規劃技術分支的研究。下面對規劃內容領域及其三個技術分支的申請趨勢分別進行分析。圖 4-2-22 北京市自動駕駛規劃內容領域專利申請趨

213、勢圖由上圖可知，規劃內容領域專利申請趨勢與決策與規劃領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數165量較少，具體地，北京市科研院所或企業于 2009 年在規劃內容領域進行專利布局，2009 年至 2015 年呈緩慢增長趨勢，每年專利申請量為幾件。2015 年后處于快速增長階段，申請數量由每年十幾件增長到每年一百多件，呈爆發式增長的趨勢。規劃內容領域申請量的峰值出現在 2019 年，其與決策與規劃領域的專利申請量的峰值年份接近。圖 4-2-23 北京市自動駕駛路徑規劃領域專利申請趨勢圖圖 4-2-24 北京市自動駕駛行為規劃領域專利申請趨勢圖166圖 4-2-25

214、 北京市自動駕駛運動規劃領域專利申請趨勢圖結合圖 4-2-22、圖 4-2-23、圖 4-2-24、圖 4-2-25 可知，路徑規劃領域專利申請趨勢、行為規劃領域專利申請趨勢、運動規劃領域專利申請趨勢均與規劃內容領域專利申請趨勢基本保持一致，規劃內容領域的專利申請在 2015 年前處于緩慢增長階段，2015 年之后，專利趨勢領域的專利申請處于快速增長階段。其中，路徑規劃領域的專利申請量在 2019 年出現峰值，其與規劃內容的專利申請量峰值相符，行為規劃領域專利申請峰值與運動規劃領域專利申請峰值均出現在2020 年，但由于兩個技術領域的峰值的數值較小，不影響規劃內容領域的峰值。路徑規劃領域的專利

215、于 2011 年開布局，行為規劃領域專利于 2014 年開始布局。4.2.2.2 決策算法領域決策算法領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的決策算法領域的專利數量327 件，本節對決策算法領域的申請趨勢進行分析。167圖 4-2-26 北京市自動駕駛決策算法領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-26 所示，決策算法領域專利申請趨勢與決策與規劃領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數量較少，具體地，北京市科研院所或企業于 2010 年在決策算法領域進行專利布局，2010 年至 2015 年，每年專利申請量為幾件，呈緩慢增長的趨勢。2015 年后處于快速增長階段，申請數量

216、由每年十幾件增長到每年一百多件，呈爆發式增長的趨勢。決策算法領域申請量的峰值出現在 2020 年，其與決策與規劃領域的專利申請量的峰值年份接近。4.2.3 控制與執行領域控制與執行領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的控制與執行領域的專利數量563 件，控制與執行領域包括運動控制系統和車輛控制臺兩個技術分支，兩個技術分支的專利申請量占比情況如圖 4-2-27 所示。168圖 4-2-27 北京市自動駕駛控制與執行領域技術分支占比圖如圖 4-2-27 所示，控制與執行領域的技術分支情況如下：運動控制系統技術分支的專利數量占比最大，占比接近 85%；車輛控制臺技術分支占比約 15%?？梢?，北京市創新

217、主體比較重視控制與執行領域的運動控制系統技術分支的研究。圖 4-2-28 北京市自動駕駛控制與執行領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-28 所示，控制與執行領域專利申請趨勢與北京市自動駕駛領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數量較少，具體地，北京市科研院所或企業于 2002 年在控制與執行領域進行專利布局，2002 年至2009年申請量在個位數，2009169年至 2015 年專利申請量逐漸增多，呈緩慢增長趨勢。2015 年后處于快速增長階段，申請數量由迅速增長到每年一百多件，呈爆發式增長的趨勢。4.2.3.1 運動控制系統領域運動控制系統領域截止檢索日，北京市

218、自動駕駛領域的運動控制系統領域的專利數量 480 件，運動控制系統主要包括縱向控制和橫向控制，其中縱向控制 315 件、占比 56%，橫向控制 249 件，占比 44%。下面對運動控制系統及其兩個技術分支的申請趨勢分別進行分析。圖 4-2-29 北京市自動駕駛運動控制領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-29 所示，運動控制領域專利申請趨勢與控制與執行領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，專利申請量較少，每年平均專利申請量為幾件，呈緩慢增長趨勢。2015年后處于快速增長階段，申請數量由幾件迅速增長到每年一百多件，呈爆發式增長的趨勢。170圖 4-2-30 北京市自動駕駛

219、縱向控制領域專利申請趨勢圖圖 4-2-31 北京市自動駕駛橫向控制領域專利申請趨勢圖結合圖 4-2-29、圖 4-2-30、圖 4-2-31 可知，縱向控制領域專利申請趨勢、橫向控制領域專利申請趨勢均與運動控制領域專利申請趨勢基本保持一致，縱向控制領域的專利申請和橫向控制領域的專利申請均在 2015 年前處于緩慢增長階段，2015 年之后，縱向控制領域的專利申請和橫向控制領域的專利申請均處于快速增長階段。1714.2.3.2 車輛控制臺領域車輛控制臺領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的車輛控制臺系統領域的專利數量 83 件，車輛控制臺系統主要包括通信總線和電子控制單元，其中通信總線 6 件，電

220、子控制單元 77 件。下面對車輛控制臺系統的申請趨勢進行分析。圖 4-2-32 北京市自動駕駛車輛控制臺領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-32 所示，車輛控制臺領域專利申請趨勢與控制與執行領域專利申請趨勢基本保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，專利申請量較少，每年平均專利申請量為幾件，呈緩慢增長趨勢。2015年后處于快速增長階段，申請數量由幾件迅速增長到每年一百多件，呈爆發式增長的趨勢。4.2.4 測試與驗證領域測試與驗證領域截止檢索日，北京市自動駕駛領域的測試與驗證領域的專利數量368 件，本節對測試與驗證領域的專利申請趨勢進行分析。172圖 4-2-33 北京市自動駕駛測試與驗證

221、領域專利申請趨勢圖如圖 4-2-33 所示，測試與驗證領域專利申請趨勢與北京市自動駕駛領域專利申請趨勢保持一致，其在 2015 年前處于緩慢增長階段，申請數量較少，具體地，2002 年至 2011 年，測試與驗證領域專利申請數量僅在個位數，整體呈慢速增長趨勢，2011 年至 2015 年，測試與驗證領域申請數量在兩位數，呈逐年增長趨勢。2015 年后處于快速增長階段，申請數量由幾年迅速增長到近百件，申請數量呈逐年爆發式增長的趨勢。測試與驗證領域的專利于 2011 年開始布局，可見測試與驗證技術處于發展初期階段。4.3 北京市自動駕駛主要創新主體分析北京市自動駕駛主要創新主體分析北京市在自動駕駛

222、領域的迅速發展，主要依賴于轄區內多所高等院校、科院院所提供技術基礎和多家科技公司重點進行技術研發，下面對北京市自動駕駛領域主要創新主體如申請人和發明人分別進行分析。173圖 4-3-1 北京市自動駕駛自動駕駛領域主要專利申請人排名如圖 4-3-1 所示，北京自動駕駛領域的前 20 位申請人主要由 IT企業、自動駕駛高科技企業、高校和科研院所、和傳統汽車企業組成。數據顯示，IT 企業在前 20 位申請中僅有兩家，但 IT 企業申請量占前20 位申請人的總申請量的 44%，中國的高校、科研院所等研究機構在自動駕駛領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 7 家高校和科研院所，自動駕駛高科技企業在自動駕

223、駛領域發展迅速，前 20 位申請人中有8 家自動駕駛高科技企業，傳統汽車企業的申請人較少，前 20 位申請人中僅有 2 家?？梢?，自動駕駛領域的專利大部分分布在 IT 企業、自動駕駛高科技企業、高校和科研院所。IT 企業中，百度位居北京市自動駕駛領域申請人排名的首位，其申請數量多達 754 件，約占北京市自動駕駛專利數量的 27%，說明百度自 2015 年進入自動駕駛行業，發展迅速，在自動駕駛領域具有領先的地位。高校和科研院所中北京理工大學和清華大學分別位居第 2位、第 3 位，北京理工大學申請量 145 件、清華大學申請量 141 件。自動駕駛高科技企業中，智行者、圖森未來、馭勢科技分別位居

224、第 5174位、第 7 位、第 9 位，由于自動駕駛初創公司成立時間較晚，其申請量較少，但其發展迅速，自動駕駛初創公司將在未來的自動駕駛領域的占據重要地位。傳統汽車企業有汽車制造基礎，在自動駕駛領域研究更具優勢，其中，整車企業北汽集團非常重視自動駕駛領域的研究，北汽集團位居第 4 位，汽車零部件公司經緯恒潤也開始進入自動駕駛領域。圖 4-3-2 北京市自動駕駛領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-2 所示，北京市自動駕駛領域的發明人前五名為來自北京智行者科技有限公司的王肖、張放、張德兆、李曉飛和霍舒豪。發明人 TOP 10 還包括來自百度公司的宋適宇、來自主線科技的張天雷、來自清華大學

225、的李克強、來自圖森智途的吳楠和來自三快在線的朱帆。1754.3.1 環境感知與定位領域環境感知與定位領域圖 4-3-3 北京市自動駕駛環境感知與定位領域主要專利申請人排名如圖 4-3-3 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛環境感知與定位領域進行專利布局的企業較少，僅有兩家企業，但IT企業申請量占前20 位申請人的總申請量的 44%，百度位居北京市自動駕駛環境感知與定位領域申請人排名的首位，其申請數量多達 455 件，百度在北京市自動駕駛環境感知與定位領域具有領先的地位。自動駕駛高科技企業在自動駕駛環境感知與定位領域占據重要地位，前 20 位申請人中有 10 家自動駕駛高科技企業，圖森未來、馭勢

226、科技、智行者、新石器慧通分別位居第 5 位、第 6 位、第 9 位、第 10 位，自動駕駛高科技企業在自動駕駛環境感知與定位領域專利布局較多。中國的高校和科研院所等研究機構在自動駕駛領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 6 家高校和科研院所，北京理工大學、清華大學、北京航空航天大學、北京聯合大學和北京郵電大學分別位居第 2 位、第 3 位、第 4 位、第 7 位、第 13 位，北京理工大學、清華大學和北京航空航天大學、北京聯合176大學和北京郵電大學非常重視在自動駕駛環境感知與定位領域的研究。整車企業北汽集團非常重視自動駕駛領域的研究，北汽集團位居第 8 位。此外，中國航天和中國聯通也在自動駕

227、駛環境感知與定位領域進行專利布局?？梢?，北京市自動駕駛環境感知與定位領域的專利申請人與北京市自動駕駛領域的專利申請人各領域企業分布相似且所占比重相當，主要由 IT 企業、自動駕駛高科技企業、高效和科研院所組成。圖4-3-4 北京市自動駕駛環境感知與定位領域主要發明人TOP10排名如圖 4-2-4 所示，北京市自動駕駛環境感知與定位領域的排名靠前的發明人為來自百度公司的宋適宇、來自圖森智途的吳楠、來自智行者科技的王肖、李曉飛、張德兆、張放、霍舒豪。1774.3.1.1 宏觀環境感知領域宏觀環境感知領域圖 4-3-5 北京市自動駕駛宏觀環境感知領域主要專利申請人排名如圖 4-3-5 所示，北京市

228、IT 企業在自動駕駛宏觀環境感知領域前20 位專利申請人中僅有 1 家，IT 企業申請量占前 20 位申請人的總申請量的 44%，百度位居北京市自動駕駛宏觀環境感知領域申請人排名的首位，其申請數量共 81 件。自動駕駛高科技企業在前 20 位專利申請人中有 7 家，并且 4 家自動駕駛高科技企業圖森未來、智行者、馭勢科技、新石器慧通分別位居第 2 位、第 6 位、第 9 位、第10 位。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20 位專利申請人中有7 家，其中清華大學、北京航空航天大學、北京理工大學和北京郵電大學分別位居第 2 位、第 3 位、第 4 位、第 8 位，值得注意的是，北京郵電大學比較

229、重視在自動駕駛宏觀環境感知領域的研究。電子電信企業中，普天信息技術有限公司、中國移動和中國聯通分別位居第11 位、第 13 位、第 18 位，普天信息技術有限公司主要從事信息通信系統的研發、信息網絡軟件系統的開發等，其與中國移動、中國聯178通均具有通信技術研發基礎，在宏觀環境感知領域研究具有一定的優勢。整車企業北汽集團非常重視自動駕駛領域的研究，北汽集團位居第 7 位?？梢?，北京市自動駕駛宏觀環境感知領域的專利申請人與北京市環境感知與定位自動駕駛領域的專利申請人在各領域企業分布相似且所占比重相當，與環境感知與定位領域不同的是，宏觀環境感知領域的專利申請人中包括多個電子電信企業。宏觀環境感知領

230、域主要通過車輛網 V2X 技術實現車與車之間、車與人之間、車與物之間的信息感知，因此，電子電信企業具有一定的通信技術基礎，有助于宏觀環境感知技術的研發。圖 4-3-6 北京市自動駕駛宏觀環境感知領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-6 所示，北京市自動駕駛宏觀環境感知領域的發明人排名與環境感知領域的發明人排名相似，排名靠前的發明人包括來自圖森智途的吳楠以及來自智行者科技的李曉飛、王肖，另外，在環境感知領域發明人排名 TOP10 中未出現的來自圖森智途的李文銳位居第二位。1794.3.1.2 周圍環境感知領域周圍環境感知領域圖 4-3-7 北京市自動駕駛周圍環境感知領域主要專利申請人排名

231、如圖 4-3-7 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛周圍環境感知領域前20 位專利申請人中僅有 2 家，IT 企業申請量占前 20 位專利申請人的總申請量的 46%，百度位居北京市自動駕駛周圍環境感知領域申請人排名的首位，其申請數量共 298 件，三快在線科技在前 20 位專利申請人位居第 7 位。自動駕駛高科技企業在前 20 位專利申請人中有11 家，自動駕駛高科技企業在在自動駕駛周圍環境感知領域具有非常重要的地位。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20 位專利申請人中有 6 家，其中北京理工大學、清華大學、北京聯合大學和北京航空航天大學分別位居第 2 位、第 3 位、第 4 位、第 6

232、位。整車企業北汽集團非常重視自動駕駛領域的研究，北汽集團位居第 7 位?？梢?，北京市自動駕駛周圍環境感知領域的專利申請人與北京市環境感知與定位自動駕駛領域的專利申請人在各領域企業分布相似且所占比重相當，與環境感知與定位領域不同的是，周圍環境感知領域的專利申請人中不含有電子電信企業。值得注意的是，北京聯合大180學非常注重在自動駕駛周圍環境感知領域研究。圖 4-3-8 北京市自動駕駛周圍環境感知領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-8 所示，北京市自動駕駛周圍環境感知領域的發明人排名與環境感知領域的發明人排名相似，排名靠前的發明人包括來自百度的宋適宇、來自智行者科技的王肖、張德兆、霍舒豪

233、。另外，在環境感知與定位領域排名靠后的來自百度的王亮和來自主線科技的張天雷均在周圍環境感知領域位居第一位和第四位。圖 4-3-9 北京市自動駕駛傳感器領域主要發明人 TOP10 排名181圖 4-3-10 北京市自動駕駛傳感器檢測方法領域主要發明人 TOP10 排名結合圖 4-3-8、圖 4-3-9 和圖 4-3-10 可知，北京市自動駕駛周圍環境感知領域的排名靠前的發明人中來自百度的宋適宇、來自智行者的王肖、張德兆、霍舒豪比較重視在傳感器領域的研究，來自北京聯合大學的劉宏哲、袁家政、來自百度的劉祥、朱曉星、楊帆比較重視在檢測方法領域的研究，來自百度的王亮對比傳感器領域和檢測方法領域研究都比較

234、重視。4.3.1.3 精準定位領域精準定位領域圖 4-3-11 北京市自動駕駛精準定位領域主要專利申請人排名182如圖 4-3-11 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛精準定位領域前 20位專利申請人中僅有 2 家，IT 企業申請量占前 20 位專利申請人的總申請量的 42%，百度位居北京市自動駕駛精準定位領域申請人排名的首位，其申請數量共 120 件，三快在線科技在前 20 位專利申請人位居第 9 位。自動駕駛高科技企業在前 20 位專利申請人中有 8 家，自動駕駛高科技企業在在自動駕駛精準定位領域具有非常重要的地位。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20 位專利申請人中有 5 家，其中北

235、京航空航天大學、北京理工大學、清華大學、北京工業大學、北京聯合大學和分別位居第 2 位、第 3 位、第 5 位、第 10 位、第 11位。此外，導航定位領域的企業合眾思壯位居第 17 位?？梢?，北京市自動駕駛精準定位領域的專利申請人與北京市環境感知與定位自動駕駛領域的專利申請人在各領域企業分布相似且所占比重相當，與環境感知與定位領域不同的是，精準定位領域的專利申請人中不含有電子電信企業。值得注意的是，具有定位或導航技術研究基礎的交通運輸部公路科學研究所和北京自動化控制設備研究所也比較重視精準定位領域的研究。圖 4-3-12 北京市自動駕駛精準定位領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-1

236、2 所示，北京市自動駕駛精準定位領域的發明人排名與183環境感知領域的發明人排名相差較大，其中，宋適宇位于首位，在環境感知領域排名靠后的張天雷位居第二位，在環境感知領域發明人排名 TOP10 中未出現的來自百度的楊曉龍和蔡仁瀾分別位居第三位和第四位。圖 4-3-13 北京市自動駕駛慣性導航領域主要發明人 TOP10 排名圖 4-3-14 北京市自動駕駛衛星導航領域主要發明人 TOP10 排名184圖 4-3-15 北京市自動駕駛高精度地圖領域主要發明人 TOP10 排名結合圖 4-3-12、圖 4-3-13、圖 4-3-14 和圖 4-3-15 可知，北京市自動駕駛精準定位領域的排名靠前的發明

237、人中的宋適宇非常重視在慣性導航領域、衛星導航領域和高精度地圖領域的研究，楊曉龍、蔡仁瀾、張天雷和楊毅比較重視在衛星導航和衛星導航領域的研究。4.3.2 決策與規劃領域決策與規劃領域圖 4-3-16 北京市自動駕駛決策與規劃領域主要專利申請人排名185如圖 4-3-16 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛決策與規劃領域進行專利布局的企業較少，僅有兩家企業，但IT企業申請量約占前20 位申請人的總申請量的三分之一，百度位居北京市自動駕駛決策與規劃領域申請人排名的首位，其申請數量 162 件，三快在線在前 20 位申請人中位居第 4 位，三快在線也非常注重在決策與規劃領域的專利布局。自動駕駛高科技企

238、業在自動駕駛決策與規劃領域占據重要地位，前 20 位申請人中有 7 家自動駕駛高科技企業，智行者、圖森未來、馭勢科技、禾多科技分別位居第 5 位、第 9 位、第 10 位、第 11 位，另外，北京京東乾石科技、北京初速度和行使其慧通也在決策與規劃領域進行專利布局。中國的高校和科研院所等研究機構在自動駕駛領域頗有建樹，前 20 位申請人中有 9 家高校和科研院所，清華大學、北京理工大學、北京航空航天大學、中科院、北京工業大學分別位居第 2 位、第 3 位、第 6 位、第 7 位、第 8 位，另外，北京交通大學、中國人民解放軍軍事科學院國防科技創新研究院、北京聯合大學和北郵大學也比較重視在自動駕駛

239、決策與規劃領域的研究。整車企業北汽集團非常重視自動駕駛決策與規劃領域的專利布局，北汽集團位居第12 位。此外，中國航天和中國聯通也在自動駕駛決策與規劃領域進行專利布局?？梢?，北京市自動駕駛決策與規劃領域的專利申請人與北京市自動駕駛領域的專利申請人各領域企業分布相似且所占比重相當，主要由 IT 企業、自動駕駛高科技企業、高效和科研院所組成。值得注意的是，中科院、北京工業大學、北京交通大學雖然在自動駕駛領域的專利申請較少，但其研究方向主要在決策與規劃領域。186圖 4-3-17 北京市自動駕駛決策與規劃領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-17 所示，北京市自動駕駛決策與規劃領域的發明人排

240、名靠前的為來自三快在線的任冬淳、來自智行者科技的王肖、張德兆、霍舒豪、張放、李曉飛。4.3.2.1 規劃內容領域規劃內容領域圖 4-3-18 北京市自動駕駛規劃內容領域主要專利申請人排名如圖 4-3-18 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛規劃內容領域前 20位專利申請人中僅有 2 家，百度位居北京市自動駕駛規劃內容領域187申請人排名的首位，其申請數量共 85 件，三快在線科技在前 20 位專利申請人位居第 7 位。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20位專利申請人中有 6 家，其中北京理工大學、清華大學、中科院、北京工業大學和北京航空航天大學分別位居第 2 位、第 3 位、第 6 位、第

241、 7 位、第 9 位，中國的高校和科研院所等研究機構非常重視規劃內容領域的研究。自動駕駛高科技企業在前 20 位專利申請人中有 8 家，智行者、禾多科技、圖森智途分別位居第 4 位、第 10 位和第 12 位，自動駕駛高科技企業雖然在前 20 位專利申請人中排位靠后，但自動駕駛高科技企業數量較多，其在在自動駕駛規劃內容領域具有非常重要的地位。整車企業北汽集團非常重視自動駕駛規劃內容領域的研究，北汽集團位居第 8 位?？梢?，北京市自動駕駛規劃內容領域的專利申請人與決策與規劃領域的專利申請人在各領域企業分布相似且所占比重相當。圖 4-3-19 北京市自動駕駛規劃內容領域主要發明人 TOP10 排名

242、如圖 4-3-19 所示，北京市自動駕駛規劃內容領域的發明人排名與決策與規劃領域的發明人排名相似，排名靠前的發明人為來自智行者科技的王肖、張德兆、霍舒豪、張放、李曉飛。188圖 4-3-20 北京市自動駕駛路徑規劃領域主要發明人 TOP10 排名圖 4-3-21 北京市自動駕駛行為規劃領域主要發明人 TOP10 排名圖 4-3-22 北京市自動駕駛運動規劃領域主要發明人 TOP10 排名結合圖 4-3-19、圖 4-3-20、圖 4-3-21 和圖 4-3-22 可知，北京市自動駕駛規劃內容領域的排名靠前的發明人中王肖、張德兆、霍舒豪、189張放和李曉飛均比較重視在路徑規劃領域的研究。來自清華

243、的李克強和王建強比較重視在行為規劃和運動規劃領域的研究。4.3.2.2 決策算法領域決策算法領域圖 4-3-23 北京市自動駕駛運決策算法領域主要專利申請人排名如圖 4-3-23 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛規劃內容領域前 20位專利申請人中僅有 2 家，百度和三快在線分別位居北京市自動駕駛規劃內容領域申請人排名的首位和第 3 位，可見 IT 企業在決策算法領域研究具有一定的技術優勢，其占據決策算法領域的領先地位。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20 位專利申請人中有 9 家，其中清華大學、北京理工大學、北京航空航天大學、中科院、北京聯合大學分別位居第 2 位、第 4 位、第 5 位

244、、第 6 位、第 10 位，中國的高校和科研院所等研究機構非常重視決策算法領域的研究。自動駕駛高科技企業在前 20 位專利申請人中有 8 家，初速度、圖森未來、智行者分別位居第 7 位、第 8 位和第 9 位，自動駕駛高科技企業雖然在前20 位專利申請人中排位靠后，但自動駕駛高科技企業數量較多，190其在在自動駕駛規劃內容領域具有非常重要的地位?？梢?，北京市自動駕駛決策算法領域的專利申請人與北京市自動駕駛決策與規劃領域的專利申請人在各領域企業分布相似且所占比重相當。值得注意的是，初速度科技在規劃內容沒有進行專利布局，非常注重在決策算法領域的專利布局。另外，滴滴無線科技也在決策算法領域進行了一定

245、的專利布局。圖 4-3-24 北京市自動駕駛決策算法領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-24 所示，北京市自動駕駛決策算法領域的發明人排名與決策與規劃領域發明排名存在一定差異，在決策與規劃領域排名居中的任冬淳在決策算法領域排名第一位，未出現在決策與規劃領域發明人排名 TOP10 的錢德恒、丁曙光、夏華夏、樊明宇等均在決策與算法領域排名較為靠前，上述發明人均來自三快在線，可見，三快在線公司在自動駕駛決策算法領域占據較為重要的地位。4.3.3 控制與執行領域控制與執行領域由于北京市車輛控制臺領域專利數量僅 85 件，本章節未對車輛控制平臺領域專利申請人進行分析。191圖 4-3-25 北

246、京市自動駕駛控制與執行領域主要專利申請人排名如圖 4-3-25 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛控制與執行領域進行專利布局的企業較少，百度位居北京市自動駕駛控制與執行領域申請人排名的首位。自動駕駛高科技企業在自動駕駛控制與執行領域占據重要地位，前 20 位申請人中有 9 家自動駕駛高科技企業，智行者、馭勢科技、圖森智途、新石器慧通分別位居第 4 位、第 6 位、第 8 位、第 9 位，自動駕駛高科技企業在自動駕駛控制與執行領域專利布局較多。中國的高校和科研院所等研究機構在自動駕駛控制與執行領域頗前 20 位申請人中有 5 家，北京理工大學、清華大學、北京航空航天大學、中科院和北京聯合大學分別

247、位居第 2 位、第 5 位、第 7 位、第10 位、第 14 位。傳統汽車企業在自動駕駛控制與執行領域進行專利布局的企業較多，北汽集團、經緯恒潤、寶沃汽車、長城華冠汽車等均在控制與執行領域進行專利布局，其中北汽集團位居第 3 位，經緯恒潤位于第 11 位?？梢?，北京市自動駕駛控制與執行領域的專利申請人與北京市自動駕駛領域的專利申請人各領域企業分布相似，主要由 IT 企業、自192動駕駛高科技企業、高效和科研院所、傳統汽車企業組成。與自動駕駛領域的專利申請人不同的是，控制與執行領域的申請人中含有一部分傳統汽車企業，由于傳統汽車企業在傳統汽車決策與控制領域具有一定的基礎研發基礎，其在自動駕駛決策與

248、控制領域的研發具有一定的優勢。圖 4-3-26 北京市自動駕駛控制與執行領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-267 所示，北京市自動駕駛控制與執行領域的發明人排名靠前的為王肖、張放、張德兆、李曉飛和霍舒豪，上述五位發明人均來自智行者科技，可見，智行者科技在自動駕駛控制與執行領域占據較為重要的地位。1934.3.3.1 運動控制系統領域運動控制系統領域圖 4-3-27 北京市自動駕駛運動控制領域主要專利申請人排名如圖 4-3-27 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛運動控制領域進行專利布局的企業較少，百度位居北京市自動駕駛運動控制領域申請人排名的首位。自動駕駛高科技企業在自動駕駛運動控

249、制領域占據重要地位，前 20 位申請人中有 9 家自動駕駛高科技企業，智行者、馭勢科技、圖森智途、新石器慧通分別位居第 4 位、第 6 位、第 7 位、第9 位，自動駕駛高科技企業在自動駕駛運動控制領域專利布局較多。中國的高校和科研院所等研究機構在前 20 位申請人中有 5 家，北京理工大學、清華大學、北京航空航天大學、中科院和北京聯合大學分別位居第 2 位、第 5 位、第 7 位、第 10 位、第 14 位。傳統汽車企業在自動駕駛運動控制領域進行專利布局的企業較多，北汽集團、經緯恒潤、寶沃汽車、長城華冠汽車等均在運動控制領域進行專利布局，其中北汽集團位居第 2 位?？梢?，北京市自動駕駛運動控

250、制領域的專利申請人與北京市自動194駕駛控制與執行領域的專利申請人各領域企業分布相似，主要由 IT企業、自動駕駛高科技企業、高效和科研院所、傳統汽車企業組成。圖 4-3-28 北京市自動駕駛運動控制系統領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-28 所示，北京市自動駕駛運動控制系統領域的發明人排名與自動駕駛控制與執行領域的發明人排向相似，前五位分別為王肖、張放、張德兆、李曉飛和霍舒豪。圖 4-3-29 北京市自動駕駛縱向控制領域主要發明人 TOP10 排名195圖 4-3-30 北京市自動駕駛橫向控制領域主要發明人 TOP10 排名結合圖 4-3-28、圖 4-3-29 和圖 4-3-30

251、 可知，北京市自動駕駛運動控制系統領域的發明人排名與縱向控制的發明人排名、橫向控制的發明人排名相似，說明排名靠前的五位發明人王肖、張德兆、霍舒豪、張放和李曉飛在縱向控制和橫向控制兩個領域研究均比較重視。4.3.4 測試與驗證領域測試與驗證領域圖 4-3-31 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要專利申請人排名如圖 4-3-31 所示，北京市 IT 企業在自動駕駛測試與驗證領域進行專利布局的企業僅有兩家企業，百度和三快在線分別位居北京市自196動駕駛測試與驗證領域申請人排名的第 1 位和第 13 位，其中百度的申請數量 148 件，百度在北京市自動駕駛測試與驗證領域具有領先的地位。自動駕駛高科技企業

252、在自動駕駛測試與驗證領域占據重要地位，前 20 位申請人中有 8 家自動駕駛高科技企業，特路（北京）科技、北京智能車聯產業創新中心、北京賽目科技分別位居第 3 位、第 4 位、第 5 位。中國的高校和科研院所等研究機構在自動駕駛領域前 20 位申請人中有 5 家，清華大學、北京航空航天大學、交通運輸部公路科學研究所和北京理工大學分別位居第 2 位、第 7 位、第 9 位、第 10位，此外，北京聯合大學和中科院也非常重視在自動駕駛測試與驗證領域的研究。大唐電信和北京掌行通信也在自動駕駛測試與驗證領域進行專利布局。此外，整車企業北汽集團非常重視自動駕駛領域的研究，北汽集團位居第 8 位?？梢?，北京

253、市自動駕駛測試與驗證領域的專利申請人與北京市自動駕駛領域的專利申請人各領域企業分布有一定重合度，主要由 IT企業、自動駕駛高科技企業、高效和科研院所組成。與自動駕駛領域專利申請人不同的是，測試與驗證領域的專利申請人還包括電子電信企業。另外，特路（北京）在自動駕駛領域的專利數量較少，其大部分布局在測試與驗證領域，北京智能車聯產業創新中心和北京賽目科技也非常重視在測試與驗證領域的專利布局。197圖 4-3-32 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要發明人 TOP10 排名如圖 4-3-32 所示，北京市自動駕駛測試與驗證領域的發明人排名靠前的為劉春、劉春杰、耿志軍、吳瓊，其中劉春、劉春杰和耿志軍來自特

254、路（北京）科技，吳瓊來自北京智能車聯產業創新中心。4.4 北京市自動駕駛主要技術方向分析北京市自動駕駛主要技術方向分析本節對北京市自動駕駛技術分支的重要技術方向進行分析，發掘北京市優勢技術方向，以為企業發展提供參考。圖 4-4-1 北京市自動駕駛環境感知與定位領域主要技術方向布局198如圖 4-4-1 所示，北京市自動駕駛環境感知與定位領域主要用于感知周圍環境、為自動駕駛提供導航和定位，其主要技術方向為 G01S（無線電定向；無線電導航；采用無線電波測距或測速；采用無線電波的反射或再輻射的定位或存在檢測；采用其他波的類似裝置）、G06K（數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理）、G01C

255、（測量距離、水準或者方位；勘測；導航；陀螺儀；攝影測量學或視頻測量學）、G08G(交通控制系統)，該四個方向申請量較多，為北京市自動駕駛環境感知與定位領域較為優勢的技術。北京市自動駕駛環境感知與定位領域在 B60、G60T、G05D、H04W 等技術方向也有一定的申請量，該部分技術方向的釋義如表 4-5-1 所示。表 4-4-1 北京市自動駕駛環境感知與定位領域主要技術方向釋義IPC 分類號(小類)專 利 數量G01S(無線電定向；無線電導航；采用無線電波測距或測速；采用無線電波的反射或再輻射的定位或存在檢測；采用其他波的類似裝置)386G06K(數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理（

256、印刷本身入 B41J）)315G01C(測量距離、水準或者方位；勘測；導航；陀螺儀；攝影測量學或視頻測量學（液體水平面的測量入 G01F；無線電導航，通過利用無線電波的傳播效應，例如多普勒效應，傳播時間來測定距離或速度，利用其他波的類似裝置入G01S）)259G08G(交通控制系統（指導鐵路交通，保證鐵路交通安全的 232199入 B61L；專用于交通控制的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入 G01S13/91、G01S15/88、G01S17/88；專用于防碰撞目的的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入 G01S13/93、G01S15/93、G01S17/93；陸地、水上、空中或

257、太空中的運載工具的位置、航道、高度或姿態的控制，不限于交通環境入 G05D1/00）2)B60W(附注2006.01)183G06T(一般的圖像數據處理或產生)180G05D(非電變量的控制或調節系統（金屬的連續鑄造入B22D11/16；閥門本身入 F16K；非電變量的檢測見 G01 各有關小類；電或磁變量的調節入 G05F）)154H04W(無線通信網絡(廣播通信入 H04H;使用無線鏈路來進行非選擇性通信的通信系統，如無線擴展入 H04M1/72)142H04L(數字信息的傳輸，例如電報通信（電報和電話通信的公用設備入 H04M）4)123G06F(電數字數據處理（基于特定計算模型的計算機

258、系統入G06N）)113200圖 4-4-2 北京市自動駕駛決策與規劃領域主要技術方向布局如圖 4-4-2 所示，北京市自動駕駛決策與規劃領域主要用于規劃路徑、行為和運動，其主要技術方向為 G05D(非電變量的控制或調節系統（金屬的連續鑄造入 B22D11/16；閥門本身入 F16K；非電變量的檢測見 G01 各有關小類；電或磁變量的調節入 G05F）)、B60W(附注2006.01)、G06K(數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理（印刷本身入 B41J）)，該三個方向申請量較多，為北京市自動駕駛環境決策與規劃領域較為優勢的技術。北京市自動駕駛環境感知與定位領域在 G01C(測量距離、

259、水準或者方位；勘測；導航；陀螺儀；攝影測量學或視頻測量學（液體水平面的測量入 G01F；無線電導航，通過利用無線電波的傳播效應，例如多普勒效應，傳播時間來測定距離或速度，利用其他波的類似裝置入 G01S）)、G06N(基于特定計算模型的計算機系統72006.01)等技術方向也有一定的申請量，該部分技術方向的釋義如表 4-5-2 所示。表 4-4-2 北京市自動駕駛決策與規劃領域主要技術方向釋義201IPC 分類號(小類)專利數量G05D(非電變量的控制或調節系統（金屬的連續鑄造入B22D11/16；閥門本身入 F16K；非電變量的檢測見 G01 各有關小類；電或磁變量的調節入 G05F）)16

260、5B60W(附注2006.01)145G06K(數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理（印刷本身入 B41J）)142G01C(測量距離、水準或者方位；勘測；導航；陀螺儀；攝影測量學或視頻測量學（液體水平面的測量入 G01F；無線電導航，通過利用無線電波的傳播效應，例如多普勒效應，傳播時間來測定距離或速度，利用其他波的類似裝置入 G01S）)119G06N(基于特定計算模型的計算機系統72006.01)104G06F(電數字數據處理（基于特定計算模型的計算機系統入G06N）)90G08G(交通控制系統（指導鐵路交通，保證鐵路交通安全的入 B61L；專用于交通控制的雷達或類似系統、聲納系統

261、或激光雷達系統入 G01S13/91、G01S15/88、G01S17/88；專用于防碰撞目的的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入G01S13/93、G01S15/93、G01S17/93；陸地、水上、空中或太空中的運載工具的位置、航道、高度或姿態的控制，不限于交通環境入 G05D1/00）2)89G06Q(專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法；其他類目不包含的專門適用于行71202政、商業、金融、管理、監督或預測目的的處理系統或方法8)G06T(一般的圖像數據處理或產生)69G05B(一般的控制或調節系統；這種系統的功能單元；用于這種系統或單元的監視或測

262、試裝置（應用流體作用的一般流體壓力執行器或系統入 F15B；閥門本身入 F16K；僅按機械特征區分的入 G05G；傳感元件見相應小類，例如 G12B，G01、H01 的小類；校正單元見相應的小類，例如 H02K）)32圖 4-4-3 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要技術方向布局如圖 4-4-3 所示，北京市自動駕駛測試與驗證領域主要用于規劃路徑、行為和運動，其主要技術方向為 B60W(附注2006.01)，該方向申請量較多，為北京市自動駕駛環境測試與驗證領域明顯優勢的技術。北京市自動駕駛環境感知與定位領域在 B60T(車輛制動控制系統或其部件；一般制動控制系統或其部件（電力制動系統的控制入B6

263、0L7/00；車輛的制動器和其他部件的聯合控制入 B60W）；一般制動203元件在車輛上的布置；用于防止車輛發生不希望的運動的便攜裝置；便于冷卻制動器的車輛的改進1，8)、B62D(機動車；掛車)等技術方向也有一定的申請量，該部分技術方向的釋義如表 4-5-3 所示。表 4-4-3 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要技術方向釋義IPC 分類號(小類)專利數量B60W(附注2006.01)310B60T(車輛制動控制系統或其部件；一般制動控制系統或其部件（電力制動系統的控制入 B60L7/00；車輛的制動器和其他部件的聯合控制入 B60W）；一般制動元件在車輛上的布置；用于防止車輛發生不希望的運動

264、的便攜裝置；便于冷卻制動器的車輛的改進1，8)88B62D(機動車；掛車（農用機械或機具的轉向機構或在所要求軌道上的引導裝置入 A01B69/00；車輪，腳輪，車軸，提高車輪的附著力入 B60B；車用輪胎，輪胎充氣或輪胎的更換入 B60C；拖有掛車的牽引車或類似車輛之間的連接入 B60D；軌道和道路兩用車輛，兩棲或可轉換的車輛入 B60F；懸架裝置的配置入 B60G；加熱、冷卻、通風或其他空氣處理設備入B60H；車窗，擋風玻璃，非固定車頂，門或類似裝置，車輛不用時的護套入 B60J；動力裝置的布置，輔助驅動裝置，傳動裝置，控制機構，儀表或儀表板入 B60K；電動車輛的電力裝備或動力裝置入 B6

265、0L；電動車輛的電源線入 B60M；其他類目不包含的乘客用設備入 B60N；適用于貨運或裝載特殊貨物或物體的入 B60P；用于一般車輛信號或照明裝置的布66204置，其安裝或支承或者其電路入 B60Q；其他類目不包含的車輛，車輛配件或車輛部件入 B60R；其他類目不包含的保養，清洗，修理，支承，舉升或調試入 B60S；制動器布置，制動控制系統或其部件入 B60T；氣墊車入 B60V；摩托車及其所用附件入 B62J，B62K；車輛試驗入 G01M）)G05D(非電變量的控制或調節系統（金屬的連續鑄造入B22D11/16；閥門本身入 F16K；非電變量的檢測見 G01 各有關小類；電或磁變量的調節

266、入 G05F）)44B60L(電動車輛動力裝置（車輛電動力裝置的布置或安裝，或具有共有或共同動力裝置的多個不同原動機的入 B60K1/00，B60K6/20；車輛電力傳動裝置的布置或安裝入 B60K17/12，B60K17/14；有 軌 車 通 過 減 小 功 率 防 止 車 輪 打 滑 入B61C15/08；電動發電機入 H02K；電動機的控制或調節入H02P）；車輛輔助裝備的供電（與車輛機械耦合裝置相連的電耦合設備入 B60D1/64；車輛電加熱入 B60H1/00）；一般車輛的電力制動系統（電動機的控制和調節入 H02P）；車輛的磁懸置或懸??；電動車輛的監控操作變量;電力牽引)29G08

267、G(交通控制系統（指導鐵路交通，保證鐵路交通安全的入 B61L；專用于交通控制的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入 G01S13/91、G01S15/88、G01S17/88；專用于防碰撞目的的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入G01S13/93、G01S15/93、G01S17/93；陸地、水上、空中或太空中的運載工具的位置、航道、高度或姿態的控制，不限于交通環境入 G05D1/00）2)28205B60R(不包含在其他類目中的車輛、車輛配件或車輛部件（專門適用于車輛的防火、抑制或滅火的入 A62C3/07）)22G06F(電數字數據處理（基于特定計算模型的計算機系統入G06N）

268、)22G06K(數據識別；數據表示；記錄載體；記錄載體的處理（印刷本身入 B41J）)20B60K(車輛動力裝置或傳動裝置的布置或安裝；兩個以上不同的車輛原動機的布置或安裝；車輛輔助驅動裝置；車輛用儀表或儀表板；與車輛動力裝置的冷卻、進氣、排氣或燃料供給結合的布置1，8)16圖 4-4-4 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要技術方向布局如圖 4-4-4 所示，北京市自動駕駛測試與驗證領域主要用于規劃路徑、行為和運動，其主要技術方向為 G01M(機器或結構部件的靜或動平衡的測試；其他類目中不包括的結構部件或設備的測試)，該方向申請量較多，為北京市自動駕駛環境測試與驗證領域明顯優勢的技206術。北京

269、市自動駕駛環境感知與定位領域在 G05B(一般的控制或調節系統；這種系統的功能單元；用于這種系統或單元的監視或測試裝置)、G06F(電數字數據處理（基于特定計算模型的計算機系統入 G06N）)等技術方向也有一定的申請量，該部分技術方向的釋義如表 4-5-4 所示。表 4-4-4 北京市自動駕駛測試與驗證領域主要技術方向釋義IPC 分類號(小類)專利數量G01M(機器或結構部件的靜或動平衡的測試；其他類目中不包括的結構部件或設備的測試)166G05B(一般的控制或調節系統；這種系統的功能單元；用于這種系統或單元的監視或測試裝置（應用流體作用的一般流體壓力執行器或系統入 F15B；閥門本身入 F1

270、6K；僅按機械特征區分的入 G05G；傳感元件見相應小類，例如 G12B，G01、H01 的小類；校正單元見相應的小類，例如 H02K）)79G06F(電數字數據處理（基于特定計算模型的計算機系統入G06N）)67G01C(測量距離、水準或者方位；勘測；導航；陀螺儀；攝影測量學或視頻測量學（液體水平面的測量入 G01F；無線電導航，通過利用無線電波的傳播效應，例如多普勒效應，傳播時間來測定距離或速度，利用其他波的類似裝置入 G01S）)25G01S(無線電定向；無線電導航；采用無線電波測距或測速；采用無線電波的反射或再輻射的定位或存在檢測；采用其他波的類似裝置)25207G06K(數據識別；數

271、據表示；記錄載體；記錄載體的處理（印刷本身入 B41J）)22G06Q(專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的處理系統或方法8)20G08G(交通控制系統（指導鐵路交通，保證鐵路交通安全的入 B61L；專用于交通控制的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入 G01S13/91、G01S15/88、G01S17/88；專用于防碰撞目的的雷達或類似系統、聲納系統或激光雷達系統入G01S13/93、G01S15/93、G01S17/93；陸地、水上、空中或太空中的運載工具的位置、航道、高度或姿態的控制

272、，不限于交通環境入 G05D1/00）2)16B60W(附注2006.01)15G01D(非專用于特定變量的測量；不包含在其他單獨小類中的測量兩個或多個變量的裝置；計費設備；非專用于特定變量的傳輸或轉換裝置；未列入其他類目的測量或測試)124.5 北京市與其它重點省市的對比北京市與其它重點省市的對比從圖 3-1-4 展示的分布情況可以看出，北京、江蘇、廣東和上海較大的專利布局優勢，分別占 24.24%、14.23%、13.58%和 8.29%，基本占據了國內創新主體的半壁江山。本小節進一步分析北京在自動駕駛領域相對于江蘇、廣東和上海208三個重點省市的優勢與不足。4.5.1 技術分支專利布局對

273、比技術分支專利布局對比圖 4-5-1 重點四省市在自動駕駛領域一級技術分支的申請量分布從圖 4-5-1 展示的分布情況可以看出，北京在決策與規劃和測試與驗證技術分支占有絕對優勢，領先第二名的江蘇近一倍，北京在環境感知與定位技術分支也占有很大優勢，領先第二名的廣東近 60%，在控制與執行技術分支也具有一定的優勢，而這主要是因為百度公司在這四個技術分支均有著大量的專利布局。209圖 4-5-2 重點四省市在自動駕駛領域二級技術分支的申請量分布從圖 4-5-2 展示的分布情況可以看出，北京在周圍環境感知系統、精準定位系統、規劃內容和決策算法四個二級技術分支占有絕對優勢，北京在宏觀環境感知系統二級技術

274、分支略強于廣東，相對于江蘇和上海占有很大優勢，北京在運動控制系統二級技術分支與江蘇持平，相對于廣東和上海占有很大優勢，這主要是因為百度公司在這些技術分支均有著大量的專利布局。北京在車輛控制臺二級技術分支與其它三省市基本持平，北京在硬件系統方面并沒有特別的優勢。210圖 4-5-3 重點四省市在自動駕駛領域三級技術分支的申請量分布從圖 4-5-3 展示的分布情況可以看出，北京在傳感器、傳感器檢測方法、慣性導航、衛星導航、高精度地圖、路徑規劃、運動規劃和縱向控制等多個三技術分支占有絕對優勢，北京在傳感器融合算法、SLAM 導航、行為規劃等三級技術分支略強于其它三省市，相對于江蘇和上海占有很大優勢，

275、北京在電子控制單元略少于江蘇。從圖 4-5-1、圖 4-5-2、圖 4-5-3 可以看出，北京在各個技術分支的專利布局都占有較大優勢，在通信總線和電子控制單元方面略有不足，沒有明顯的專利布局短板。2114.5.2 創新主體對比創新主體對比圖 4-5-4 北京在自動駕駛領域創新主體構成及前 10 創新主體圖 4-5-5 江蘇在自動駕駛領域創新主體構成及前 10 創新主體圖 4-5-6 廣東在自動駕駛領域創新主體構成及前 10 創新主體圖 4-5-7 上海在自動駕駛領域創新主體構成及前 10 創新主體從圖 4-5-4、圖 4-5-5、圖 4-5-6、圖 4-5-7 可以看出，北京和廣東212創新主

276、體中企業的占比都超過了 70%，上海創新主體中企業的占比接近 70%，在企業占比方面都比較合理。廣東的創新主體中有傳統車企如廣汽，有高科技公司如華為、騰訊，有造車新勢力小鵬汽車和比亞迪，有高校如華南理工大學、中山大學和廣東工業大學，在創新主體結構方面較為合理。北京的創新主體中有高科技公司如百度，有傳統車企如北汽，有高校如清華大學、北京理工大學、北京航空航天大學，也有中型公司如智行者科技、三快在線、馭勢科技、新石器慧通，盡快沒有造車新勢力，北汽集團的申請量不算多，但創新主體在產學研結構上也較為合理。上海的創新主體有傳統車企如上汽和通用汽車，有高校如同濟大學、上海交通大學，也有中型科技公司如商湯、

277、馭勢科技、深蘭，盡快沒有造車新勢力，也沒有大型高科技公司，但創新主體在產學研結構上也較為合理。而江蘇創新主體中企業的占比明顯低于 70%，江蘇創新主體中大專院校的比例較高，達到了 31%，盡管前 10 創新主體中有 5 家企業，但是沒有具有引領的大型車企，但創新主體在產學研結構上稍有欠缺。4.6 北京市自動駕駛專利發展對策北京市自動駕駛專利發展對策4.6.1 加強知識產權保護、提高企業創新能力加強知識產權保護、提高企業創新能力從國內自動駕駛技術國內主要申請區域可知，目前北京市的專利布局數量在 3 千件左右，盡管排名全國第一，但北京車企如北汽集團在自動駕駛技術領域的專利布局不足百件，北京市的傳統

278、車企在后續自動駕駛發展中需要加強投入技術研發和專利保護，樹立“數量布局，213質量取勝”的專利申請觀念，引導企業建立健全知識產權規章制度，提升專利運營和管理水平。與廣東和上海相比，北京的車企申請量低于百件，顯著低于其他同行業傳統車企，企業在自動駕駛的環境感知、精準定位等領域創新能力較弱，需強化企業在技術創新中的主體地位，健全產學研用協同發展的創新體系，形成以企業為主體的創新聯盟，依托骨干企業和重點科研院所，整合資源，推進基礎性、共性技術的研發，提升企業的原始創新能力。4.6.2 加強核心技術保護加強核心技術保護從本項目研究數據來看，在自動駕駛領域，北京市的高校占比高于全國水平，在排名前 20

279、的中國申請人中，包含清華大學、北京理工大學和北京航空航天大學三所國內重點大學，北京市可以依托高校優質人才資源，基于現有的基礎技術和關鍵技術的研發實力，攻克環境感知、高精度地圖、決策算法等自動駕駛核心技術，并對核心技術進行專利保護。整合高校資源，梳理高校研究方向，建立自動駕駛核心技術聯盟，有序開展以市場為導向、具有科技前瞻性的共性關鍵技術（如測試與驗證）研究。針對核心和關鍵技術，營造有利的政策和法制環境，重點完善專利聯盟的相關制度建設，引導專利聯盟逐步完善運營管理制度、專利許可制度、專利。建立和完善自動駕駛各技術分支的專利數據庫，集成專利信息分析、數據管理功能，為自動駕駛企業的研發部門、市場部門

280、和決策部門以及高校、科研院所提供行業技術競爭情報的收集、檢索和分析等服務，助力促進科技成果轉化。2144.6.3 助力企業創新能力、鼓勵開展技術合作助力企業創新能力、鼓勵開展技術合作車企比如北汽集團在控制與執行領域具有絕對的技術優勢，在傳感器、傳感器檢測方法、傳感器融合算法、車聯網（V2X）系統等環境感知領域，高精度地圖、慣性導航等精準定位領域，決策算法等領域的技術較為薄弱，專利布局較少，其專利布局的整體能力還不高。高科技企業如三快在線在環境感知、決策算法、精準定位等領域具有一定優勢，但在運動控制、測試與驗證等領域專利布局較少。北京市可以基于車企如北汽集團和高科技企業如三快在線各自的技術優勢和

281、劣勢，推動車企和高科技公司的技術合作，加快自動駕駛產業的協同發展。針對難以攻克的共性技術，如測試與驗證等，鼓勵具有技術優勢的高科技公司如百度和具有基礎技術研發優勢的高校如清華大學之間開展技術合作，推動自動駕駛重點技術的快速發展。鼓勵重點企業、高校通過技術轉讓、合作研發等方式開展對外技術合作，引進國外成熟的自動駕駛技術，在合作與學習中，實現技術的再次創新。對一些處于前沿或者難以引進、而且對中國自動駕駛產業有重大影響的高新技術領域，政府牽頭，組織重點高校、科研院所、企業開展合作，攻克重點技術，掌握自主知識產權，并且完成產業化，形成自主的自動駕駛產業鏈。4.6.4 搶占國內外市場搶占國內外市場從全球

282、自動駕駛布局可知，全球自動駕駛市場在不斷擴大，特別是亞洲和歐美地區，國內自動駕駛市場份額也在不斷增加，預計未來215自動駕駛的市場份額或達萬億級，面對這一時代機遇，北京市針對擁有的百度等高科技企業在車聯網（V2X）系統、傳感器、傳感器檢測方法、慣性導航、衛星導航、高精度地圖、路徑規劃、運動規劃和縱向控制等關鍵技術方面具有的技術實力，針對擁有的清華大學、北京航天航空大學、北京理工大學等高校和科研機構在基礎技術研發的實力，積極推動高科技公司和高校、科研機構的研發工作，鼓勵各企業加快自動駕駛關鍵技術的發展步伐。特別是對于能夠引領行業發展的企業，如百度、三快在線、智行者、馭勢科技（北京）、新石器慧通（北京）等公司，爭取搶占國內市場，同時，針對車聯網（V2X）系統、傳感器、高精度地圖、路徑規劃等領域具有競爭力技術和產品，積極走出國門，但需要做好國內外專利布局，為技術和產品輸出保駕護航。