基于專利分析的高精度地圖技術研究

【摘要】利用專利分析方法，構建高精度地圖技術的技術分解體系，在充分進行專利數據加工處理的基礎上，從專利申請態勢、專利申請人分布、專利技術構成方面分析高精度地圖技術的專利技術發展現狀與競爭格局，并針對高精度地圖技術的重點分支技術領域的發展情況進行梳理，最終提出高精度地圖技術的發展建議。

主題詞：自動駕駛 "高精度地圖 "定位技術 "專利分析

中圖分類號：U469.5+3"""""""""" 文獻識別碼：A"""""""""" DOI： 10.19822/j.cnki.1671-6329. 20220064

Research on High Definition Map Technologies Based on Patent Analysis

Li Jianming Li Gen Ma Yuchen

（1. China Auto Information Technology （Tianjin） Co.， Ltd.， 300300; 2. Beijing Didi Infinite Technology Development Co.， Ltd， 100089）

【Abstract】Using the patent analysis method， this paper constructs the technical decomposition system of high definition map and localization technology. On the basis of full patent data processing， this paper analyzes the patent technology development status and competition pattern of high definition map and localization technology from the aspects of patent application situation， patent applicant distribution， patent technology composition. It combs the development of key branches of high definition map and localization technologies， and finally puts forward some suggestions for the development of high definition map and localization technologies.

Keywords： Autonomous driving， High definition map， Localization， Patent analysis

1 前言

在以汽車新四化為特征的汽車產業進化趨勢下，自動駕駛汽車成為全球的重要研究熱點和汽車產業發展戰略方向^[1]。高精地圖作為自動駕駛重要的共性基礎技術，具備不可替代的作用，對于L3級別以上的自動駕駛汽車而言，高精地圖更是必備選項^[2]。一方面，高精地圖是自動駕駛汽車規劃道路行駛路徑的重要基礎，能為車輛提供定位、決策、交通動態信息等依據^[3]。另一方面，當自動駕駛汽車傳感器出現故障或者周圍環境較為惡劣時，高精地圖也能確保車輛的基本行駛安全。隨著行業的發展，更多的ADAS系統開始應用高精地圖，以增強超視距感知、提升規劃能力^[4]。

隨著自動駕駛技術日趨成熟，高精度地圖的市場規模正急劇擴張^[5]。2021年以后，隨著L3車型密集上市，更多的自動駕駛汽車搭載高精度地圖，高精度地圖市場規模將實現快速增長。根據ICVTank對高精度地圖市場的預測，到2025年，全球高精度地圖市場規模將擴大到90億美元，中國高精度地圖市場會達到65億美元（圖1）。

本文基于專利數據，以全景模式揭示高精度地圖技術產業發展現狀、未來發展趨勢及基本方向。同時，將以近景模式整理匯總高精度地圖技術關鍵細分領域的專利布局特點與技術發展情況，為相關企業在高精度地圖技術領域的研發規劃提供參考。

2 專利分析方法與數據來源

本文利用專利導航技術進行高精度地圖技術專利分析，通過對高精度地圖進行技術分解與專利數據加工處理，利用相關專利宏觀發展情況，從專利申請趨勢、技術構成、申請人分布等方面解讀技術發展現狀、產業格局，并基于上述分析得出高精度地圖技術發展建議。

2.1 技術分解與專利數據加工處理

針對高精度地圖技術研究現狀，將高精度地圖技術細分為地圖資料采集處理軟硬件技術、地圖邏輯構建技術、地圖質量保障技術、自動駕駛地圖服務、定位技術等6個二級技術分支，在二級技術分支的基礎上再次進行技術分析形成14個三級技術分支（表1）。在各級技術分支的基礎上進行專利檢索式的構建并進行檢索（專利檢索公開日截止到2020年12月31日）。在專利初步檢索完成后，通過人工標引進行專利數據深度處理，共計處理專利數據5 000余件。

2.2數據來源

本文專利數據來源于全球汽車專利大數據平臺AutoPat。AutoPat是中汽信息科技自主開發的汽車行業唯一專業性專利數據庫。該服務平臺收錄了全球104個國家或地區的汽車相關專利，專利數據包含著錄項目、摘要、專利全文、引證信息、同族信息、法律狀態、轉讓許可質押等信息，內容豐富全面；且日、韓、德、俄、法等11個國家的小語種具有英文翻譯，方便閱讀；庫內數據每周至少更新2次，及時性強。作為專業性的汽車專利數據庫，AutoPat涵蓋高精度地圖技術的多級技術節點，并對相關專利進行了人工標引，數據全面準確，為此次專利分析項目奠定了良好的基礎。

3 高精度地圖技術專利分析

3.1 專利總體申請趨勢分析

高精度地圖技術發展迅速，專利申請量快速提升，申請人規模擴大，具有較大的發展動力。

如圖2所示，2015年之前高精度地圖技術處于初步發展階段，專利申請量較低，申請趨勢平緩，該階段內相關專利申請人數量波動較弱，研究主體相對穩定；2015年起隨著我國智能網聯汽車技術的發展，高精度地圖技術在自動駕駛技術體系中的作用開始凸顯，高精度地圖技術進入快速發展階段，該時期專利申請量與公開量快速上升，同時相關技術申請人規模擴大，有較多新入局企業，技術方向開始向多元化發展，針對高精度地圖技術的研發手段與應用場景不斷豐富，具有較大的發展動力。

3.2 技術構成分析

專利申請集中布局地圖構建邏輯技術、定位技術、資料采集處理等領域。其中，定位技術與資料采集處理技術發展勢頭強勁。

當前高精度地圖技術專利專利布局中，地圖邏輯構建技術具有最大的專利申請量，依托于傳統地圖構建技術的積累，高精度地圖技術發展早期，地圖構建邏輯技術最先發力，申請量逐步提升，但近年來申請趨勢開始呈現下降趨勢。定位技術與資料采集處理技術在自動駕駛地圖與定位技術中的申請量分居2、3位，專利申請量大致相等。其中，定位技術是自動駕駛地圖技術的重要應用方向，能夠直接為高階自動駕駛提供精確的決策依據助力自動駕駛技術的發展，而資料采集處理技術是構建自動駕駛地圖的必要前提，隨著我國地圖采集權限的逐步開放，資料采集處理技術快速發展。同時從專利申請趨勢來看，定位技術與資料采集技術具有更為強勁的申請勢頭，隨著我國自動駕駛技術的進一步應用與地圖采集資質的進一步放開，預計定位技術與資料采集技術會得到進一步發展。地圖質量保障技術專利申請趨勢相對穩定，這與當前自動駕駛地圖還未進入大規模應用正相關，在未來自動駕駛地圖大規模應用場景下勢必會增加對于地圖質量保障的需求，預計地圖質量保障技術的發展還需自動駕駛地圖大規模應用的刺激。地圖服務與其他服務發展目前還處于萌芽期，相關技術的發展同樣需要依托于自動駕駛地圖技術的規模化應用。

3.3 專利申請人分布分析

高精度地圖技術領域四維圖新具有最大的專利申請量，百度申請量緊隨其后處于第2位。高精度地圖技術領域的頭部申請人類型以企業申請人為主，排名前10的申請人中僅浙江大學為科研機構，企業申請人中傳統圖商明顯具有專利申請優勢，四維圖新、百度專利在該領域的專利申請量均超多200件處于第1梯度，而高德申請量為78件領銜第2申請人梯隊。汽車行業傳統供應商電裝、博世、愛信等申請人與初速度、DEEPMAP等科技新勢力申請人專利申請量明顯低于傳統圖商企業，在專利技術積累中尚存在一定的差距（圖5）。

四維圖新持續研發方面占據較大優勢，百度近年來研發投入明顯提升。從重點申請人的年度申請情況分析，四維圖新在自動駕駛地圖與定位領域具有較大的持續研發優勢，在該領域持續產出專利成果。百度在該領域的研發力度呈現逐步提升趨勢，近年來的專利申請快速提升顯示出百度在該領域研發力度的逐步加大。高德地圖在自動駕駛地圖與定位領域研發明顯弱于第一梯隊研發情況，近2年并沒有研發產出，相關技術主要依托前期積累。而初速度與DEEPMAP等科技初創公司在成立之初均有較大的專利產出，為企業在自動駕駛地圖與定位領域立足保駕護航，但從在該領域的持續研發情況分析，DEEPMAP的持續研發情況優于初速度。浙江大學方面，近2年的專利產出均在10件以上，相關專利主要集中在SLAM領域。傳統供應商方面，除博世外其余重點申請人年度產出量較低，專利申請呈現多年低量申請狀態，可見相關企業并未將高精度地圖技術設置為重點研究方向，而博世近年來專利產出較前期明顯提升，表明高精度地圖技術在博世研發體系中的研發地位得到一定的重視與提升（圖5）。

3.4 重點技術節點分析

高精度地圖技術相關專利主要分布在地圖邏輯構建技術、定位技術、資料采集處理、地圖質量保障等二級技術分支，本節內容針對重點二級技術分支的技術構成情況與專利申請趨勢展開分析。

3.4.1 地圖邏輯構建技術

目前，邏輯構建技術發展迅速，發展潛力較大。差分更新技術進展緩慢，還需技術或產業突破帶動其進一步發展。

地圖邏輯構建技術由邏輯構建技術與差分更新技術構成，其中從專利構成占比分析，邏輯構建技術與差分更新技術專利總量大致相仿，專利申請量分別為924件和902件。但從邏輯構建技術與差分更新技術近十年的專利申請情況分析，邏輯構建技術發展勢頭明顯高于差分技術，近年來發展較為迅猛。差分更新技術專利近十年來的專利申請量明顯低于邏輯構建技術，同時專利申請量相對穩定呈現出緩慢上升態勢，表明該技術還處于技術發展期，還需要技術或產業突破帶動專利技術的快速發展。（注：差分更新在專利文獻中體現并不明顯，因此在進行差分更新技術數據處理時將地圖更新相關技術標引處理為差分更新技術領域專利）

3.4.2 定位技術

定位技術各技術分支發展趨勢與整體趨勢保持一致，均保持快速發展勢頭，發展以多傳感器融合定位為主。

定位技術按技術實現方式分為多傳感器融合定位、視覺融合定位以及語義融合定位技術，專利申請量分別為618件、287件和79件。其中，多傳感器融合技術專利申請量最大的且發展時間較早，視覺融合定位技術起步相對較晚但發展勢頭較快，語義融合定位技術為新興技術專利申請處于起步階段，專利申請量較小，但表現出專利申請量上升趨勢。

3.4.3 資料采集處理技術

資料采集處理軟硬件技術最主要的專利研發點為多傳感器標定技術，除此之外回環檢測技術與視覺里程計技術保持較高專利申請態勢。

資料采集處理軟硬件技術是高精度地圖技術的前提與基礎，自動駕駛地圖數據的獲取與高精度定位的實施均需要多傳感器聯合工作，隨著自動駕駛對高精度地圖與高精度定位需求的提升，多傳感器標定技術發展迅猛，專利申請量快速提升。回環檢測技術是較少地圖構建誤差的重要方法，隨著SLAM技術的發展，回環檢測技術同樣得到發展，具有較快的專利發展趨勢。在硬件方案中視覺里程計的專利發展趨勢明顯高于激光里程計，視覺里程計在成本與應用場景等方面具有較大的優勢，可以提取語義信息，但在運算差距、動態性能方面還存在一定的差距，是未來研究的一個主流方向，當前處于較高的研發熱度，相關專利申請呈現快速增長趨勢。

3.4.4 地圖質量保障技術

地圖質量保障技術以數據檢查技術為主，算法測評技術專利呈現上升趨勢。

地圖質量保障技術是保障自動駕駛地圖數據準確性的重要手段，主要分為數據檢查技術與算法測評技術，當前數據檢查技術是地圖質量保障技術的主流手段，在專利發展趨勢方面，數據檢查技術專利申請趨勢呈現小幅下滑趨勢，而算法測評技術專利申請量雖然較小，但近年來專利申請量明顯提升。隨著自動駕駛地圖技術的逐步發展，預計算法測評技術將逐步成熟，未來專利申請量會得到一定的提升。

4 結束語

結合高精度地圖技術的技術發展情況與專利分析結果，本文針對高精度地圖技術發展提出如下4點建議，以期為相關產業發展提供助力。

（1）整體地圖構建技術建議采用集中采集為建圖基礎，在海量眾包數據中快速提煉符合規范的靜態圖層變更信息和動態圖層實況信息的組合式構建方案。

集中制圖采集精度高，但更新頻率低、采集成本高；眾包采集數據鮮度高、成本低，但采集精度低、可靠性和一致性較差。因此以集中采集為建圖基礎，在海量眾包數據中快速提煉符合規范的靜態圖層變更信息和動態圖層實況信息，兩者深度結合、優勢互補的技術模式成為目前主流的發展方向。

（2）增加基于視覺的自動駕駛地圖構建技術研發投入，以應對眾包模式地圖構。

采用基于激光雷達技術手段進行自動駕駛地圖采集的成本較高，對于初創公司意味著極高的投入與成本。眾包模式作為自動駕駛地圖采集和更新的一種手段，已經受到行業參與者的重視，但基于激光雷達進行眾包模式地圖在運營方面具有較大的困難，一是激光雷達傳感器成本較高，二是眾包車輛進行激光雷達設備的加裝對于車輛自身改動較大，不利于模式的推廣。相比之下采用視覺方案進行眾包模式構圖在設備成本與推廣難易程度方面具有明顯的優勢，但就技術研發而言眾包模式需要較多在基于視覺技術的地圖構建技術中的研發，因此建議相關企業加大基于視覺的自動駕駛地圖構建技術研發，以更好的應對眾包模式地圖構建。

（3）開展地圖更新技術研究，保障自動駕駛地圖實時精確性。

高精地圖數據的實時更新是自動駕駛領域關注的重要問題之一，例如道路是否擁堵、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等因素均能對自動駕駛產生重要的影響，未來高精地圖會更多的借助大數據和云計算平臺，自動化采集體系以及豐富的生態資源進行更新和分發，建立采集、繪制、審核、發布等一體的高精地圖自動化采集更新發布流程。

開展地圖更新技術專利布局，重點關注低時延、高可靠的數據傳輸與處理技術。在自動駕駛地圖更新領域積極進行地圖更新技術的研究具有較大的現實意義，尤其是對于采用眾包采集更新模式企業參與者來說，低時延、高可靠的數據傳輸與處理技術是地圖更新技術中的重要的關注領域。

（4）預研地圖質量保障技術，重點關注地圖數據檢查技術，在具有一定的研發基礎上關注算法測評技術。

高精地圖數據質量驗證目前多采用人工完成，自動化處理的數據還不能達到百分百的準確，需要人工進行最后一步的確認和完善。隨著人工智能算法的發展及采集數據多源化，依靠數據源多源交叉驗證高精地圖數據的真實性成為必然趨勢，同時，高精地圖數據的質量評測體系，包括數據算法測評技術也必將得到長足發展。

參考文獻

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【作者簡介】

李健明，碩士，就職于中汽信息科技（天津）有限公司，汽車技術研究。

E-mail：lijianming@catarc.ac.com