產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)專利專利專利專利專利專利專利高級高級
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發(fā)布:IPRdaiy中文網(wǎng)(IPRdaily.cn)
供稿:方象知產(chǎn)研究院
原標(biāo)題:2019自動駕駛技術(shù)前景剖析: 老牌車企和新興科企誰能搶先落地?
在2019年1月的CES(國際消費類電子產(chǎn)品展覽會)上,百度發(fā)布Apollo 3.5和Apollo Enterprise自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)解決方案;菲亞特克萊斯勒展臺上展示了谷歌的自動駕駛Waymo轎車;豐田發(fā)布基于雷克薩斯LS 500h打造的最新自動駕駛原車TRI-P4……
展會上,面對自動駕駛及智能網(wǎng)聯(lián)等相關(guān)技術(shù),整車企業(yè)、零部件企業(yè)、創(chuàng)新IT公司及互聯(lián)網(wǎng)巨頭跨界融合,達成多項合作協(xié)議。中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT,也通過不同方式進行了布局。對于目前仍處于探索階段的自動駕駛行業(yè)來說,如何占據(jù)技術(shù)前沿,如何盡快完成商業(yè)化落地?方象知產(chǎn)研究院通過梳理自動駕駛相關(guān)企業(yè)及技術(shù)現(xiàn)狀,一窺自動駕駛的技術(shù)發(fā)展方向。
產(chǎn) 業(yè) 支 持
多國支持自動駕駛技術(shù)發(fā)展落地
自動駕駛能減少因人為失誤操作導(dǎo)致的交通事故,還能解決因塞車、使用者尋找車位等待時間過長的交通痛點問題,因此是未來汽車發(fā)展的重要方向之一。世界各國對自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,都予以相應(yīng)的扶持。
2018年12月25日,日本政府就“高度自動駕駛汽車將可能在2020年上路”征求公眾意見。
歐盟委員會也針對自動駕駛公布了時間進度表,稱力爭在2020年實現(xiàn)高速公路的自動駕駛和在城市道路的低速自動駕駛,在2030年步入完全自動駕駛社會。
美國有33個州開放了自動駕駛路測,加州和亞利桑那州允許沒有駕駛員陪同的自動駕駛汽車上路測試。
2017年12月,北京市印發(fā)《北市市關(guān)于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路管理實施細則(試行)》,成為全國首個出臺自動駕駛路測指導(dǎo)意見和管理細則的城市。此后,上海、廣州、深圳等8個城市相繼發(fā)放自動駕駛路測牌照。
在工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、科技部三部委2017年聯(lián)合印發(fā)的《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》中明確提及,到2020年,我國汽車DA(駕駛輔助)、PA(部分自動駕駛)、CA(有條件自動駕駛)系統(tǒng)新車裝配率超過50%,網(wǎng)聯(lián)式駕駛輔助系統(tǒng)裝配率達到10%,滿足智慧交通城市建設(shè)需求。到2025年,汽車DA、PA、CA新車裝配率達80%,其中PA、CA級新車裝配率達25%,高度和完全自動駕駛汽車開始進入市場。
中 美 標(biāo) 準(zhǔn) 對 比
中美標(biāo)準(zhǔn)略有差異 總目標(biāo)一致
根據(jù)美國汽車工程師協(xié)會SAE的界定,將自動駕駛分為L0-L5幾個級別,《中國制造2025》重點領(lǐng)域技術(shù)路線圖對智能網(wǎng)聯(lián)汽車分為DA、PA、HA、FA四個級別,2016中國汽車工程學(xué)會年會又發(fā)布了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖》,將智能網(wǎng)聯(lián)汽車更為細致地分為了DA、PA、CA、HA、FA五個級別(見表1)。
表1:中美自動駕駛分級對比
來源:美國汽車工程師協(xié)會SAE,中國汽車工程學(xué)會《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖》,方象知產(chǎn)研究院整理
對比中美標(biāo)準(zhǔn)可以看出,中國的DA級對應(yīng)美國的L1級,PA級對應(yīng)L2級,CA級對應(yīng)L3級,HA級對應(yīng)L4級,F(xiàn)A級對應(yīng)L5級。
近年來,ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))越來越多地使用在量產(chǎn)車上,ADAS主要是通過各種車載傳感器收集車內(nèi)外的環(huán)境數(shù)據(jù), 進行靜、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤等技術(shù)上的處理,從而讓駕駛者在最快的時間察覺可能發(fā)生的危險,并采取相應(yīng)的措施,以提升駕乘安全性。自動駕駛技術(shù)的實現(xiàn),要依賴ADAS的成熟和完善。
目前,自動駕駛的技術(shù)仍然處于從L2到L3過渡的階段,目前,不少國外主機廠計劃在2019年左右開始向市場投放L3級量產(chǎn)車,并將在2021年左右實現(xiàn)L4級自動駕駛;國內(nèi)部分傳統(tǒng)主機廠計劃在2020年實現(xiàn)L3級自動駕駛,2025年以后實現(xiàn)L4級以上的自動駕駛。
技 術(shù) 構(gòu) 成
自動駕駛核心技術(shù)分布三大區(qū)域
要實現(xiàn)自動駕駛,車輛需要感知識別,感知自身位置、其他車輛與周圍環(huán)境的距離以及相對的運動關(guān)系,這需要對環(huán)境掃描和建模,離不開各種傳感器。同時,對環(huán)境監(jiān)測還需要高精度地圖,車聯(lián)網(wǎng)以及汽車大數(shù)據(jù)等重要技術(shù)。
車輛有了感知,通過對收集的信息進行綜合處理,需要路線規(guī)劃,并在異常情況下提出異常處理方案,這部分是自動駕駛的決策規(guī)劃。
有了規(guī)劃,就是控制車輛驅(qū)動和制動及轉(zhuǎn)向等,這就是自動駕駛系統(tǒng)的控制執(zhí)行部分。在《中國人工智能系列白皮書-智能駕駛(2017)》中,自動駕駛的結(jié)構(gòu)框圖如下(見圖1):
圖1:智能駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
來源:《中國人工智能系列白皮書-智能駕駛(2017)》
從圖中可以看出,要實現(xiàn)自動駕駛,需要各模塊技術(shù)配合。
在感知識別系統(tǒng)中,需要對環(huán)境進行正確識別,多傳感器搭配方案成為必然,而激光雷達是其中的重要應(yīng)用。目前而言,固態(tài)激光雷達是主流發(fā)展趨勢,但對比成熟的MEMS激光雷達仍存在準(zhǔn)確性、安全性和成本的各種限制。車聯(lián)網(wǎng)是自動駕駛和未來智能交通運輸系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)通訊協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,是車聯(lián)網(wǎng)普及的前提,也是保障車輛安全的基礎(chǔ)。目前DSRC標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成熟,但存在潛在干擾問題;LTE-V和LTE V2X技術(shù)尚不能完全替代DSRC標(biāo)準(zhǔn),仍在探索實驗過程中。
布 局 初 探
老牌車企跨界合作,全面布局
面對自動駕駛,傳統(tǒng)車企和高新技術(shù)創(chuàng)新公司都在布局,或?qū)W⒂谡w布局、平臺搭建,或?qū)W⒂谀骋豁椉夹g(shù)……
在自動駕駛技術(shù)的發(fā)展過程中,傳統(tǒng)車企憑借豐富的制造經(jīng)驗和完善的配套服務(wù)體系,偏向基于對現(xiàn)有ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))功能和技術(shù)不斷完善,從而實現(xiàn)自動駕駛。它們通過自建、收購和與自動駕駛公司、激光雷達公司、高精地圖及打車平臺形成跨界合作,在全產(chǎn)業(yè)鏈積極布局(見表2)。
表2:典型汽車企業(yè)自動駕駛布局概況
來源:企業(yè)新聞,國金證券研究所,方象知產(chǎn)研究院整理
科技企業(yè)專注“智能”深耕
而新型技術(shù)公司及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),則憑借先進的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、較為成熟的算法和云服務(wù)平臺,基于人工智能提升汽車作為移動機器人的深度學(xué)習(xí)能力和自主決策能力,逐步實現(xiàn)自動駕駛。
谷歌 Waymo、百度Apollo、Mobileye等科技企業(yè)都在通過不同方式進行自動駕駛相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和推進,阿里、騰訊、華為等也紛紛在車載OS、車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)和高精地圖的布局。
表3:我國典型科技企業(yè)自動駕駛布局概況
來源:企業(yè)新聞,申萬宏源研究,方象知產(chǎn)研究院整理
技 術(shù) 落 地 應(yīng) 用
車企扎堆布局L2/L3級車
自動駕駛是一個擁有很高技術(shù)壁壘的行業(yè),在經(jīng)歷了2018年美國優(yōu)步自動駕駛汽車路測撞亡行人事件后,行業(yè)發(fā)展和投資逐漸趨于理性。目前雖然離真正的自動駕駛商業(yè)化尚需時日,但大多廠商都積極在“準(zhǔn)自動駕駛”級別的商業(yè)化落地方面提出各自的解決方案,而且在對感知識別、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行模塊,也都有著不同的處理方式(見表4)。
表4:典型自動駕駛解決方案概況
來源:企業(yè)官網(wǎng)及新聞,國金證券研究所,方象知產(chǎn)研究院整理
技 術(shù) 專 利 分 析
歐洲專利申請,歐美遠高于中國
2018年11月,歐洲專利局(EPO)與歐洲汽車研發(fā)理事會(EUCAR)合作發(fā)布報告《專利和自動駕駛汽車》。報告顯示2011-2017年,申請自動駕駛專利的,以歐洲和美國最多,分別占據(jù)總量的37.2%和33.7%;其次是日本和韓國,分別占比13.3%和7.3%;17年全年中國申請數(shù)量為194個,全球占比約為3.2%。
圖2:2011-2017年歐洲專利局自動駕駛專利申請地區(qū)分布
來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院制作
感知分析與決策和通信申請專利最多
2017年,歐洲自動駕駛汽車專利申請中,排名前三位的領(lǐng)域是感知分析與決策、通信和計算算法。
圖3:2011-2017歐洲專利局自動駕駛專利申請領(lǐng)域分布
來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院翻譯制作
中國通信技術(shù)專利超四成
根據(jù)歐洲專利局統(tǒng)計的近年各領(lǐng)域專利申請總數(shù)以及每個領(lǐng)域的地區(qū)分布,歐洲和日本多集中在感知分析決策方面,其次都集中在車輛控制和通信技術(shù);而美國、韓國和中國首先集中在通信技術(shù),其次是感知分析決策方面。
中國專利申請主要集中在通信技術(shù)(41.0%),在自動駕駛的車輛控制(13.8%)和計算算法占比(10.1%)對比其他國家和地區(qū)的專利占比相對較低。
圖4:2011-2017年歐洲專利局自動駕駛各專利申請地區(qū)的專利技術(shù)領(lǐng)域分布
來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院制作
從歐洲專利局公布的2017年的專利申請情況來看,企業(yè)在感知分析與決策、通信和計算算法3個領(lǐng)域布局最多。在這3個領(lǐng)域中,中國企業(yè)除在通信領(lǐng)域中布局較多以外,在感知分析與決策、計算算法方面布局較少。
方 向 觀 察
細分領(lǐng)域布局助自動駕駛商業(yè)落地
根據(jù)歐洲專利局近年的專利分布,每一領(lǐng)域主要集中在以下典型技術(shù):
表5:歐洲專利局自動駕駛各領(lǐng)域典型技術(shù)專利方向
來源:歐洲專利局,方象知產(chǎn)研究院翻譯制作
綜合歐美日及中國企業(yè)的專利布局情況及在自動駕駛技術(shù)應(yīng)用的情況,方象知產(chǎn)研究院認為,自動駕駛核心技術(shù)集中在激光雷達尤其是固態(tài)激光雷達及感知技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)通訊協(xié)議及通訊技術(shù)、數(shù)據(jù)技術(shù)、高精地圖等方面,布局這些技術(shù),是自動駕駛商業(yè)化落地的重要基礎(chǔ)。
感知識別部分是自動駕駛采集分析數(shù)據(jù)的主要來源,通過技術(shù)發(fā)展推動固態(tài)激光雷達降價,能有效提高自動駕駛解決方案的經(jīng)濟性。
車聯(lián)網(wǎng)是實現(xiàn)自動駕駛決策分析的保障。車聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)以及車聯(lián)網(wǎng)的安全性成為主要的技術(shù)壁壘。
數(shù)據(jù)是自動駕駛實現(xiàn)過程中重要的依據(jù),也是未來保證自動駕駛穩(wěn)定和安全的前提。數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理等,需要計算算法技術(shù)突破。
高精地圖是自動駕駛實現(xiàn)的關(guān)鍵要素。數(shù)字地圖的精度直接關(guān)系到自動駕駛的安全性和穩(wěn)定性。
“準(zhǔn)自動駕駛”是目前投資重點
目前,自動駕駛技術(shù)仍然處于從L2到L3過渡的階段(即中國標(biāo)準(zhǔn)PA/CA階段),基于這兩個階段的企業(yè)較多,是目前投資的重點;L4到L5(中國標(biāo)準(zhǔn)的HA/FA)的完全自動駕駛技術(shù)處于逐步完善過程中,商業(yè)化尚需時日。
雖然目前各大廠商都在積極推進自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,多數(shù)企業(yè)也都設(shè)置了2018年-2025年投放不同級別自動駕駛量產(chǎn)車的目標(biāo),但目前實驗過程中仍不斷有事故發(fā)生。這說明距離自動駕駛技術(shù)商業(yè)化落地還有一段艱難的路要走,投資人對此要有足夠的準(zhǔn)備和耐心。
今后,方象知產(chǎn)研究院還會繼續(xù)關(guān)注自動駕駛細分領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展與投資需求,關(guān)注自動駕駛的未來前景,期待與技術(shù)先行者、投資人一起目睹自動駕駛時代真正來臨。
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供稿:方象知產(chǎn)研究院
編輯:IPRdaily趙珍 校對:IPRdaily縱橫君
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