中美智能汽车研发比较分析

行业观察 2019-10-07

摘要:本文通过对中美两国公开发表的智能汽车相关的研究论文和专利数据的对比分析,从技术研究和技术开发两个角度,对智能汽车的主要创新主体、技术领域进行分析,对比中美研发重点的差异,以期为我国智能汽车的发展和政策制定提供一定的参考。

汽车作为现代社会不可或缺的出行工具,被誉为“改变世界的机器”,为全球经济增长和社会进步作出了突出贡献。随着汽车保有量的持续增长,由汽车引发的道路安全、交通拥堵、能源不足、环境污染等问题日益突出。如何有效解决人类日益增长的出行需求与交通发展的环境资源制约之间的矛盾,已经成为各个国家和地区发展面临的一大课题。伴随着新一轮科技革命和产业变革的兴起,尤其是移动互联、大数据、云计算和人工智能等新兴技术的发展,智能汽车技术已被视为解决矛盾的最有效方案之一。

智能汽车主要是在传统汽车基础上融入互联网与智能技术,使得汽车操控更为方便、汽车出行更为安全、环保。智能汽车作为一种更安全、更舒适、更节能、更高效、更环保的驾驶方式和交通出行解决方案,已成为城市智能交通系统的重要环节,构建绿色社会的核心要素。智能汽车发展的意义不仅在于汽车产品的升级与技术换代,更可能带来汽车及其相关产业的价值链和创新链的颠覆式重塑,进而促进众多新兴行业的兴起,为社会带来巨大的财富。为此,全球各国给予高度重视,纷纷出台政策,加大智能汽车的研发和产业化推进力度,以期在智能汽车上获得领先地位。

智能汽车是提高车辆安全性能、经济性、驾驶舒适性的主要技术手段,是提升交通治理、信息服务的主要途径。1992年,美国出台《智能车-高速路系统战略计划》(Intelligent VehicleHighway SystemStatistics Plan),明确规定IVHS系统的7大领域和29个用户服务功能。1994年2月,成立IVHS联合项目办公室(Joint IVHS Program Office) , 9月,办公室名称变更为智能交通系统联合项目办公室(Joint Intelligent Transportation SystemsProgram Office),负责推进智能交通相关工作。进入21世纪以来,信息技术和汽车技术快速进步。2010年,美国发布《智能交通系统战略计划2010—2015年》(ITS Strategic Plan 2010—2015),从国家战略角度明确大力发展网联汽车,并于2014年继续发布《智能交通系统战略规划2015—2019年》(ITS Strategic Plan 2015—2019),将汽车智能化和网联化作为双重发展战略,重点推进智能汽车的安全性应用研究、移动性应用研究、政策研究、智能网联技术研究和示范工程研究。2016年,美国交通运输部发布《联邦自动驾驶汽车政策指南》 (Federal Automated Vehicles Policy) ,将自动驾驶安全监管纳入法律框架,随后2017年发布《自动驾驶系统2.0安全展望》 (Automated Driving Systems 2.0:A Vision for Safety) , 2018年发布《自动驾驶汽车3.0:准备迎接未来交通》 (Preparing for the Future of Transportation:Automated Vehicle 3.0) 。为推动智能汽车自动驾驶技术发展,美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)自2004年开始连续举办无人车辆挑战赛,有效激发社会创新潜力,为美国尤其是美军快速选拔和获取智能汽车优质创新资源及创意方案提供平台。2014年美国允许自动驾驶汽车在公共道路开展测试。

中国智能交通战略起步相对较晚,2000年成立了全球智能交通协调指导小组,并在“十五”国家高技术研究发展计划(863)项目中,设立包括车辆安全与辅助驾驶等8个领域的“智能交通系统关键技术开发和示范工程”。2015年,《中国制造2025》把节能和新能源汽车作为10大重点发展领域,并明确将发展智能网联汽车提升至国家战略高度,为智能汽车发展奠定了基础。2017年,《新一代人工智能发展规划》提及要重点发展自动驾驶、车联网等智能技术,并要在智能交通建设和自主无人驾驶技术平台、高端人工智能人才等方面实现突破。2017年工信部出台《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》,2018年,国家发改委印发了《智能汽车创新发展战略》(征求意见稿),相关政策有效推进了智能汽车的发展。2018年3月,上海、北京开放中国首批智能汽车开放道路测试牌照。

本文通过对中美两国公开发表的智能汽车相关的研究论文和专利数据的对比分析,从技术研究和技术开发两个角度,对智能汽车的主要创新主体、技术领域进行分析,对比中美研发重点的差异,以期为我国智能汽车的发展和政策制定提供一定的参考。

一、全球智能汽车研究发展概况

在研究论文产出方面,智能汽车及相关技术全球累计发布SCI论文27257篇。从国家来看,美国和中国在智能汽车领域的研究占有绝对优势,其中,美国累计发文7305篇,中国发文5517篇,其次为日本、德国、韩国、英国等(图1)。

从论文年度产出变化上看(图2),最早关于智能汽车的研究出现在20世纪60年代,主要研究自动停车场的驱动装置。1990年前,全球仅有少量的研究论文涉及智能汽车研究。1990年,全球发文134篇,美国46篇。1990年后,全球发文量开始逐步升温,并在2010年后开始迅速增长。

图1 智能汽车发文量最多的Top10国家

图2 全球智能汽车研究年度发文量变化情况

中美在智能汽车领域的发文显示:美国发文自1990年代开始稳步上升,与世界平均增长速度基本持平;中国20世纪发文量累计29篇,自2000年后开始稳步增长,直至2010年开始显著增加,并于2015年后年度发文量开始超越美国,但累计发文量仍低于美国。从论文引用量上看,美国累计被引频次202865次,篇均被引27.77次;中国累计被引60457次,篇均被引10.96次。这说明中国智能汽车研究在发文量上不断逼近美国,但在质量上还有巨大差距,发展势头较好。

从全球智能汽车发文前20位的国家和地区的合作情况看(图3)。中美合作关系最为紧密,其中美国为全球智能汽车研究论文合作的中心,且与全球各国合作比较均衡;中国主要与美国、英国、加拿大、澳大利亚以及新加坡等国家合作较多。世界主流汽车产业大国日本、德国、英国、法国、意大利、韩国等也存在较多的合作,印度、新加坡等亚洲国家也表现不俗。

二、中美智能汽车研究热点主题对比

对中美两国近十年的发文主题进行聚类分析(图4)。中美的智能汽车大多集中在:智能交通系统、环境感知、智能决策、控制执行、通信技术、平台和大数据技术领域。其中,美国的智能汽车领域部署相对较全面,各领域的研究力量也比较均衡,中国的主题分布也较为全面,但研究力量侧重在智能汽车的网络化技术、数据算法和辅助技术,如图像感知、定位等。

图3 全球智能汽车研究Top20国家合作网络

图4 中美研究论文发文主题分布对比

进一步挖掘分析显示,中国的研究论文在智能交通系统中主要集中在传感器与监测、道路识别、路径规划、车流监控等研究方向;环境感知上侧重于图像识别、盲点监测、物体识别;智能决策上集中于预警机制;控制执行上主要为自适应控制、鲁棒控制等方向;平台大数据领域主要集中于遗传算法、深度学习、机器学习、神经网络、云计算、数据挖掘等;在应用领域主要集中在物流运输和公路自动驾驶汽车,此外智能汽车在能量收集和能源控制上也有涉及。美国智能汽车发文在智能交通系统领域侧重于车路协同安全、车-车通信安全、动态移动应用研究、交通流与稳定模型等;智能决策上侧重于行为分析、人因分析与人机交互、自主学习与自适应系统;控制执行上主要为自适应控制、自动控制、优化控制、分布控制和力控制方法等;平台大数据领域主要集中于机器学习、模糊逻辑、深度学习、大数据、云计算、虚拟示踪迹等;此外在驾驶员健康与精神状态、环境天气对自动驾驶影响、互操作系统上研究也较多;在应用领域上,主要集中在乘用车、货车和农机上。

三、中美智能汽车开发趋势对比

近十年(2009—2018年)中美两国授权的专利对比显示,美国授权专利题录数据290687条,中国授权题录数据141871条。归并同族后美国专利19435条,中国专利15163条。专利主体聚类显示(图5),在全球智能汽车专利布局中,美国专利布局相对均衡,中国专利布局相对集中。中国专利布局主要集中在辅助驾驶道路交通监测、辅助停车方面;车辆相关技术主要集中在环境感知中的图像与雷达识别,汽车传动情况数据采集、扭矩监测、信号收集、电池与电控方面;信息技术主要集中在通信设备、通信服务、视觉与图像处理、信号处理等方面。与美国相比,我国在动力驱动、人机信息与信号交互、多传感数据交互集成存储、车-车自主通讯与处理系统以及避撞安全领域相对涉及较少。从专利布局可以看出,与美国相比,中国在智能汽车领域还处于起步阶段,技术产品专利布局相对集中,部分领域还处于空白阶段或专利较少,还未形成体系与系统。在系统集成上知识产权布局较少,核心器件如智能芯片和软硬件集成尚待优化,车载软件有待进一步提升。

图5 中美智能汽车专利布局图

注:绿色点为美国专利布局,红色点为中国专利布局。

另外,中美智能汽车产品化方面,美国企业已推出部分自动驾驶 (PA) 级车型,如通用凯迪拉克CT6、福特蒙欧迪、特斯拉Model3等PA级轿车,并开始打造高度自动驾驶(HA)、完全自动驾驶(FA)产品,如Google旗下的Waymo克莱斯勒和苹果已经开始进入大规模路测阶段,以及参加美国国防部高级研究计划署 (DARPA) 无人汽车(FA级)挑战赛。中国目前产品化的产品主要集中在驾驶辅助(DA)领域,百度等开始进行智能汽车少量高度自动驾驶 (HA) 级路测。这也从产业界产品化的角度辅助证明了本文分析结果,即与美国相比,尤其是在专利布局上,中国的智能汽车还处于相对弱势,技术布局相对集中,未形成系统布局和全面布局,但在通讯领域和数据处理上具有明显优势。

综上,可看出中美的研究中,中国相对侧重于网络化、智能化的研究,美国侧重于人车交互和自适应环境的自动化研究。结合智能汽车的五个等级划分,专利分析显示,中国智能汽车研究目前主要集中在驾驶辅助(DA)、部分自动驾驶 (PA) 和有条件自动驾驶(CA)方面,近年来逐步转向高度自动驾驶 (HA) 、完全自动驾驶 (FA) 的部件方面;美国侧重于有条件自动驾驶(CA)、高度自动驾驶 (HA) 、完全自动驾驶 (FA) 的系统集成研究。

四、中美智能汽车创新主体对比

在中美智能汽车创新主体方面,研究论文署名机构显示,中国发文机构2489个,美国发文机构4004个,中美两国发文量排名前百位的机构均为高校。在专利所有权人方面,全球智能汽车专利申请Top100机构中高校有10家(浙江大学、清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、加利福尼亚大学、东南大学、北京航天航空大学、吉林大学、北京理工大学、斯坦福大学),其他均为企业。专利授权Top100机构中美国为27家,含1家高校和26家企业(IBM、Google、高通、微软、Intel、Symantec、苹果、思科、戴尔、美国电话电报公司、福特、亚马逊、通用等);中国有9家,其中企业仅有华为一家。

专利与文献关联分析发现:美国专利引用文献931万次,文献引用专利53万次;中国专利引用文献1167次,文献引用专利309次。这说明中国专利论文关联程度显著低于美国,一方面在于中美专利制度不同,另一方面也说明了中国专利国际化程度低、原始创新少(即引用基础研究的学术论文量少),专利申请人(或机构)和学术论文作者(或机构)合作少。

此外,在论文基金资助方面:美国发文研究受到8826个基金资助,平均每篇文章受到1.21个基金资助;资助机构2791个,其中近1/3来自其他国家;中国发文研究受到12948个基金资助,平均每篇文章受到2.35个基金资助;资助机构基金1619个,少量来自欧盟、美国、日本等国基金。这说明美国科技基金主体成多样化特征,社会机构参与资助较多,国际化资助较为普遍。

综上,在中美创新主体上,美国在研究、开发的创新主体方面呈多样化特征,产业界与学术界跨界联系紧密。与美国相比,我国在创新主体多样性、创新主体合作、创新主体多元资助上还有待提升。

五、结论与启示

智能网联汽车不仅涉及汽车与交通产业,更与整个社会的智能化发展密切相关。在加强出行安全、节能减排、保障能源安全、塑造产业创新生态、培育未来经济增长点和推动国家创新驱动发展等方面具有重要作用。通过政策制定推动智能汽车发展已成为全球各国的竞争热点。对中美智能汽车领域的对比分析显示,美国在政策层面、基础研究和技术开发方面具有显著优势,领跑全球。我国总体上处于追赶阶段,在网络化、智能算法等互联系统和算法模型上具有一定优势;在定位导航、通讯技术和设备等方面呈赶超趋势,在芯片、传感器、自动驾驶系统上虽研究发文较多但专利布局还有所欠缺。为此,建议我国应继续发挥并挖掘IT互联网公司介入智能汽车的优势和潜力,补足在传感器、芯片和制造领域的短板;构建跨界融合的智能汽车研发与产业体系。完善智能汽车的标准法规与政策环境,发挥我国市场巨大潜力,打造主体多样、市场活跃、环境优良的智能汽车创新生态。此外,鉴于中美两国创新主体在全球智能汽车研究开发方面合作紧密且市场空间大,建议中美双方加强在智能汽车领域的交流沟通,从科技界和产业界两方面共同以汽车为突破点,推动中美政府间的贸易谈判。

作者:郑文江,来源:科技中国


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