深度-超凡-自动驾驶环境感知系统知识产权白皮书-2021.6-27页_4mb

自动驾驶环境感知系统知识产权白皮书总结

核心内容

自动驾驶环境感知系统是实现自动驾驶技术的关键组成部分，其主要功能是通过多种传感器收集车辆周围环境信息，为决策和执行系统提供数据支持。该系统由多种传感器组成，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达，各传感器在功能和性能上各有优劣，但多传感器融合已成为行业发展的主要趋势。

主要观点

• 行业发展趋势：自动驾驶技术正在快速发展，预计到2025年，我国自动驾驶汽车的传感器市场规模将增长至600亿元，渗透率将提升至80%。
• 传感器分类及特点：
  • 车载摄像头：主要作为视觉传感器，用于车道检测、障碍物识别等，技术成熟，成本较低，但受环境影响较大。
  • 毫米波雷达：用于中远距离探测，具有全天候工作能力，但成本较高，技术壁垒大。
  • 激光雷达：提供高精度的3D环境建模，是多传感器融合的核心，但成本高、难以量产，目前主要应用于高级别自动驾驶。
  • 超声波雷达：适用于短距离探测，如泊车辅助，但探测范围有限，易受天气影响。
• 多传感器融合：是提升自动驾驶安全性和可靠性的关键技术，但融合过程面临算法优化和数据处理的挑战，需持续研发和创新。

关键信息

1. 传感器数量与自动驾驶级别

2. 国内外政策支持

• 国际政策：
  • 美国将自动驾驶与智能交通并列为战略方向，发布《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车3.0》。
  • 欧盟提出2020年实现高速公路自动驾驶，2030年进入完全自动驾驶社会。
  • 日本重视自动驾驶技术，发布多项政策推动其发展。
• 国内政策：
  • 2015年《中国制造2025》提出到2020年掌握智能辅助驾驶技术。
  • 2018年《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》对测试活动进行了规范。
  • 2019年《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》提出推动5G-V2X商业化。

3. 专利发展现状

• 全球专利申请趋势：自2010年起专利申请量快速增长，中国成为最大申请国。
• 专利类型分布：发明专利占比高，显示企业对技术保护意识较强。
• 主要申请人：包括大疆、百度、各大汽车厂商等，其中大疆在感知系统领域专利数量最多。
• 专利转让情况：国外企业如Google、Uber等专利转让数量较少，而国内企业则在专利转让方面活跃。

4. 专利布局与知识产权保护

• 专利挖掘与布局：企业应重视高质量专利的申请与布局，以提升技术壁垒。
• 专利稳定性与侵权风险：需对高风险专利进行稳定性分析，规避侵权风险。
• 自由实施尽职调查（FTO）：在产品开发、生产、销售及许可转让阶段，企业应进行FTO调查，以确保技术实施的合法性。

5. 知识产权解决方案

• 研发阶段：通过技术主体分析、专利检索和稳定性分析，帮助企业判断技术方向和规避侵权。
• 生产销售阶段：进行自由实施尽职调查，降低产品侵权风险，评估技术价值。
• 综合策略：知识产权战略应贯穿产品生命周期，根据不同阶段采取相应的保护和管理措施。

超凡知识产权简介

超凡知识产权始创于2002年，是专业的知识产权全产业链整体解决方案提供商，提供包括专利、商标、风险管控、资产管理等服务。超凡在全国22个城市设有分支机构，拥有800余名知识产权专业人士，其中包括170余名检索咨询专家和450余名专利代理人/工程师。

专业服务团队

• 金建星：机械领域专利检索专家，服务对象包括汽车零部件、机器人等。
• 刘金：擅长电梯设备、起重提升设备等领域的专利检索，服务对象涵盖多个行业。
• 张伟：专注于机械加工设备、机器人、汽车零部件等领域，具有丰富的项目经验。

联系方式

• 超凡知识产权服务股份有限公司
  管理总部：成都市高新区天府三街199号太平洋保险金融大厦A/B区9层
  专业总部：北京市海淀区北四环西路68号左岸工社
  联系方式：热线 010-53394826，网站 www.chofn.com，邮箱 xueipr@163.com

参考文献

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[3] 徐灿，车联网技术专利申请分析
[4] 沈东凯，基于机器视觉的汽车行驶道路状况感知技术的研究
[5] 李赵，基于激光扫描雷达的自动驾驶技术研究
[6] 王新竹，基于三维激光雷达和深度图像的自动驾驶汽车障碍物检测方法
[7] 董佛安，基于专利分析的车联网技术发展现状
[8] 余阿东，汽车自动驾驶技术研究
[9] 井骁，浅析车联网技术与应用
[10] 姜灏，浅谈一种自动驾驶车的环境感知系统
[11] 于泳，应用于智能车的车道信息感知及增量建模技术研究
[12] 梁敏健，智能车行车环境视觉感知关键技术研究
[13] 宫慧琪，自动驾驶关键技术与产业发展态势研究
[14] 许子明，自动驾驶汽车的概况与发展
[15] 王向华，电梯检验中安全钳和限速器相关问题探讨
[16] 王艺帆，自动驾驶汽车感知系统关键技术综述