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百度无人驾驶中国专利布局分析

2018-03-09 16:24 · 作者:黄涛 李慧   阅读:2814

作者 | 黄涛 李慧  北京康信华源知识产权咨询有限公司

 (本文系知产力获得授权的稿件,转载须征得作者本人同意,并在显要位置注明文章来源。)

(本文3502字,阅读约需7分钟)

2017年7月5日,百度开发者大会在北京国家会议中心举行。在上午演讲环节中百度创始人兼CEO李彦宏亲自乘坐百度的自动驾驶汽车从百度赶往大会现场,并利用现场大屏幕向在场参会嘉宾进行了互动演示。这是百度无人驾驶的首次公开亮相,在大会上百度随后发布了无人驾驶开放平台Apollo。

百度提出“All in AI”战略,而无人驾驶是AI技术重要的落地应用,随着技术战略和市场战略的深入,百度的专利战略到底如何呢?本文以百度在中国申请的无人驾驶相关专利为基础,分析百度在中国针对无人驾驶汽车的布局策略,来探究百度在无人驾驶方面的布局重点热点及布局趋势等。

一、百度无人驾驶发展路线

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图1 百度无人驾驶发展路线图

百度无人驾驶项目于2013年起步,此时由百度研究院主导研发。随后2015年1月,百度发布车辆网业务Carlife,并与奥迪、现代、通用三大汽车厂商合作。2015年12月10日,百度宣布百度的无人驾驶车在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下全自动驾驶,并同时宣布成立自动驾驶事业部(L4)。2016年9月,百度成立百度智能汽车事业部(L3)。2017年3月,将自动驾驶事业部(L4)、智能汽车事业部(L3)、车联网业务(Carlife)共同组成成立智能驾驶事业群组(IDG),并由百度集团总裁和首席运营官陆奇兼任总经理。2017年7月,发布了Apollo自动驾驶开放平台。

二、专利申请态势分析

(一)专利申请趋势分析

下图显示了百度无人驾驶相关申请量的变化趋势,结合百度的无人驾驶业务发展,可以看出,在2014年之前,百度主要在于人员的整合,期间几乎无无人驾驶相关专利申请,到了2015年,随着无人驾驶车的搭建和实验,开始无人驾驶相关的专利。2015年年底,随着自动驾驶事业部的成立,在2016年开始进入专利申请急速增长时期,已公开专利将近100件。随着智能驾驶事业群组的成立,以及陆奇的直接管理,相信百度在2017年以后的专利申请会有相应的增长。

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图2 百度中国相关专利申请趋势图

(二)法律状态分析

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图3 百度相关专利法律状态分布图

百度目前公开的专利中仅包含一件实用新型,其余都为发明专利,发明专利中160件均为在审状态,有11件已授权,目前没有被驳回的专利。这也可能与其2015年专利申请量不大有关,而2016年及以后专利申请目前基本处于在审状态。

(三)申请实体分析

百度关于无人驾驶相关的中国专利申请主要由百度在线网络技术(北京)有限公司、北京百度网讯科技有限公司和百度(美国)有限责任公司提出,具体的分布如图所示:

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图4 百度相关专利申请实体分布图

由上图可以看出,百度无人驾驶相关专利主要由百度在线网络技术(北京)有限公司提出,这也是目前百度的主要无人驾驶研发机构。另外百度(美国)有限责任公司是百度在美国设立的研究中心,在无人驾驶方面其主要负责加州的无人驾驶路测、与百度中国研发中心一起进行Apollo系统的开发和维护,以及招募硅谷的相关人才。

三、技术布局分析

无人驾驶技术,主要包括环境感知技术、规划决策技术、操作控制技术、网络通信技术以及测试评估技术。其中,环境感知技术实现汽车知悉目前的位置以及汽车所处的环境,而规划决策技术则利用环境感知到的信息进行行驶策略例如路径的规划以及相关行为预测,操作控制则根据规划决策的信息对汽车进行实时控制,网络通信实现对其它的车、人以及服务器进行信息的交互,而测试评估主要对无人驾驶的车辆的自身状态或者操作状态进行测试,从而获得车辆或者驾驶信息的反馈。

(一)技术分布分析

结合无人驾驶技术构成以及百度相关专利的实际情况,百度在无人驾驶方面主要包括以下技术分支:(1)环境感知:主要涉及传感器的布置,数据的采集以及数据分析处理;(2)规划决策技术:根据数据分析处理的结果进行相关的决策和规划;(3)操作控制技术:根据规划和决策,对无人驾驶汽车进行操作和控制;(4)网络通信技术:无人驾驶汽车与服务器、车、以及人之间的交流和互动;(5)测试评估技术:对无人驾驶汽车进行测试和调试。另外,还有4件专利分别涉及无人驾驶汽车的防盗、落水紧急救助、特技表演以及反黑客劫持,归为“其它”类别。

下图是百度无人驾驶汽车专利技术分布图,可以看出百度重点布局在环境感知、操作控制以及测试评估方面。

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图5 百度中国专利技术分布图

通过对各主要技术分支的专利进行总结和归纳,百度目前关于无人驾驶的专利主要布局点如下图所示:

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图6 百度无人驾驶专利布局点分布图

其中,通过将各布局点的专利数进行统计排序,获得百度在各技术分支的着重布局点,在上图中以红色标识。规划决策技术主要在于无人驾驶的路径规划,测试评估技术主要在于对无人驾驶的操控测试,操作控制技术主要在于驾驶模式的切换控制,而在环境感知技术主要在于利用激光雷达和图像采集装置进行环境的感知和传感,在感知对象方面,以车道线和障碍物的感知为主,网络通信方面主要布局在于车与人以及车与车的交互。

(二)技术布局趋势分析

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图7 百度中国专利技术时间演变图

上图是百度无人驾驶各技术分支随时间的申请数量分布图。由图7可见,2015年百度主要集中于环境感知研发,这是无人驾驶的第一步,随着2015年底无人车的路测,2016年,百度在无人车的操作控制、测试评估、网络通信各分支均进行了全面的布局。规划决策技术是目前百度无人驾驶布局的相对薄弱点,也是无人驾驶的难点所在,但是从图中的发展趋势可以看出,百度目前也正在该技术分支着重研发和布局。

另外,相对于谷歌的中国无人驾驶专利布局,百度在无人车的测试评估方面布局了不少的专利。

四、重点技术分支布局分析

由以上的技术分布可以看出,环境感知、操作控制以及测试评估是百度无人驾驶的重点布局技术分支,本部分将针对该些重点布局技术分支进行布局分析。

(一)环境感知

在环境感知技术方面,利用激光雷达(点云数据)和/或图像采集装置(图像或视频数据)进行环境感知是布局的重点,并且对于无人驾驶来说,将点云数据和图像或视频数据进行融合来进行环境感知是目前的技术难点。在百度的环境感知相关专利申请中,涉及激光雷达(点云数据)和图像采集装置(图像或视频数据处理)相关环境感知的专利分布如下图所示:

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图8 激光雷达和图像采集相关专利分布

由图8可以看出,百度在传感器上激光雷达和摄像头专利布局相差不大。而利用多传感器进行环境感知能够提高环境识别的可靠性和准确性,是目前环境感知中的重点和难点,在多传感器融合方面,百度目前仅布局4件专利,相对较少。该4件专利申请中2件属于高精地图的生成相关,另外2件关于目标物体(障碍物)识别,而高精地图以及目标物体识别都是无人驾驶中很重要的技术。笔者认为该4件专利是与百度研发密切相关的技术布局。

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图9 Apollo平台驾驶过程中Dreamview界面

(二)操作控制

在操作控制技术方面,驾驶模式切换是百度目前的布局重点,而驾驶模式切换也是目前法律法规的要求,也是目前的技术难点。 涉及驾驶模式切换的专利共11件,其中有8件涉及简单判断驾驶员和/或者车(例如依据驾驶员的身体状态进行切换),笔者认为其中针对驾驶模式切换的与技术研发密切相关的大约3件,由于目前公开的专利数据较少,难以评价百度的技术状况,并且无人车的操作控制主要通过计算机软件实现,其中的实现算法是该类技术的核心内容,而将该类技术主要通过技术秘密的形式而非专利的形式进行保护也是可能的。

(三)测试评估

测试评估技术方面,布局点详细分布如图10所示,由图可见,百度在测试评估方面布局点较多,由此可推测其应该是将目前针对无人驾驶的测试评估都进行了全面的专利布局。

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图10 百度无人驾驶测试评估专利分布图

五、总结

综上所述,百度在无人驾驶的专利布局主要呈现以下几个特点:

1. 在专利申请数量上,百度在无人驾驶方面虽然起步较晚,但是专利申请数量增长较迅速,相信随着研发的深入,百度在无人驾驶专利方面会更为重视。

2. 专利布局较广,在无人驾驶的各技术分支均有布局。

3. 技术分布方面,环境感知、操作控制以及测试评估是其布局的重点方向。其中,环境感知主要以激光雷达和图像采集装置为主,感知的对象以障碍物和车道线为主,操作控制方面主要以驾驶模式切换控制为主,测试评估方面主要以对无人的操控测试为主。

4. 规划决策是百度无人驾驶布局目前的相对薄弱点,而规划决策将直接影响无人驾驶的实现,其对于无人驾驶来说是至关重要的环节。

5. 在环境感知方面,利用多传感器数据进行融合感知是目前无人驾驶的重点和难点,而百度目前在多传感器数据融合布局也相对比较薄弱。


最后,借用李彦宏2017百度世界大会上的一句话,“如果无人驾驶的罚单已经来了,无人驾驶汽车的量产还会远吗?”(笔者注:由于文章开篇处提及的李彦宏乘坐的百度无人驾驶车实线变道被北京交警处罚)


参考资料:

【1】https://baijiahao.baidu.com/s?id=1572140126219556&wfr=spider&for=pc

【2】http://auto.qq.com/a/20160725/024288.htm

【3】http://tech.huanqiu.com/news/2016-12/9789738.html

【4】http://money.163.com/17/1116/14/D3CCMFU6002580T4.html

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