盘点美国五大科技巨头自动驾驶专利储备-电子工程世界

分享到: 微博; QQ; 微信; LinkedIn

据报道，过去20年间，亚马逊成为美国五大科技巨头中申请下一代汽车驾驶技术专利最多的公司。

亚马逊在自动驾驶领域进行了一笔关键收购，使之在该领域的专利申请数得以飙升，超越了早期的领导者谷歌。

下一代驾驶技术的竞争主要取决于AI等知识产权领域的竞争，而科技巨头进军这一领域将会改变汽车行业的竞争和合作性质。

下一代汽车的发展需要借助CASE技术，即网联化（connected）、自动化（autonomous）、共享化（shared）和电动化（electric）四大技术。在日产与雷诺最近为改变资本关系进行的谈判中，这类知识产权成为了一大关键。雷诺已经与谷歌联手开发“软件定义的汽车”。

科技巨头和大型车企之间的关系比以往任何时候都更为密切。例如，苹果已经呼吁汽车厂商采用其专有软件。

日产与东京市场研究公司Astamuse统计了谷歌母公司Alphabet、苹果、Facebook母公司Meta、亚马逊、微软自2003年以来申请的相关专利。

在此期间，亚马逊共申请1649项专利，位居首位。其次是Alphabet，总数达到1355项。苹果则位居第四。

自2016年以来，亚马逊共有4年的专利申请数超过200项。2020年，亚马逊收购了2014年成立的无人驾驶技术开发公司Zoox。Zoox通过在公共道路上的反复测试实现了技术积累。

日经还根据相关引用数、专利权适用的国家/地区数及其他因素，计算了每一项专利的竞争力得分。然后用单项专利的得分乘以剩余年限等变量，计算出这些公司在自动驾驶和互联网连接等8个领域的竞争力得分。

在利用数字技术实现复杂物流运营的物流物联网领域，亚马逊得分达到4073万分，远超排名第二的Alphabet（1782分）。从单项专利来看，在连接领域排名前5的专利中，亚马逊独占3项，表明该公司考虑将自动配送技术应用在电商领域。

在无人驾驶领域中，Alphabet得分达到4018万分，比排名第二的亚马逊高出10%。在预测汽车和行人移动等其他领域，Alphabet同样获得高分，可能是因为该公司希望将相关技术应用于自动驾驶出租车。

苹果最近几年则在大力投资发展电动汽车的自动充电和散热管理等技术。

大型车企在下一代驾驶技术中的存在感依然很强。例如，本田宣布，该公司在2020财年申请了超过4000项无人驾驶技术专利。尽管不能只看数量，但这一数字确实达到Alphabet的4倍，而Alphabet申请的无人驾驶专利数量超过另外4家科技巨头。

Astamuse表示，Alphabet的无人驾驶专利在业界获得高度认可。从事无人驾驶IT研究的名古屋大学访问教授Tsuguo Nobe表示，在使用人工智能进行深度学习等领域，大型车企的人才储备落后于科技巨头。

关键字：自动驾驶编辑：王兆楠引用地址：盘点美国五大科技巨头自动驾驶专利储备

上一篇：特斯拉对智能汽车设计的考虑
下一篇：移远通信再推5G车规级新品，开启智能汽车体验“狂飙”新时代

推荐阅读

自动驾驶域控制器的来龙去脉

0. 前言刚刚过去的2023上海车展我自然不会错过，除了给公司站台，就是把辅助驾驶相关的参展商仔细逛了一遍，尤其是自动驾驶域控制器。于是想写这篇文章，和大家交流一下感想。我会努力用一个简单的逻辑，站在系统的角度，把自动驾驶域控制器要做什么、要怎么做进行以及目前流行的方案做一个梳理。由于很多读者朋友是学生或者刚转行不久的新人，和以前一样，我会尽量把文章写得浅显一些，并且铺垫多一些。有相关经验的同学可以直接跳第四章。在汽车领域，分析或者介绍一个控制器，一般都从其最顶层需求（功能）入手。对自动驾驶域控而言，它的顶层需求是“实现一定的辅助驾驶功能”，一切都是为这个目标服务的。受制于成本，不同的域控能实现的功能自然是不同的，

发表于 2023-05-25

基于安霸CV平台的ADAS/自动驾驶全系解决方案

2023年5月18日-19日，在吉利2023智能汽车技术论坛上，安霸半导体技术（上海）有限公司业务总监陈永江表示，我们已与多家Tier1及OEM深度合作，成功推出了ADAS、DMS、OMS、CMS等量产行泊一体项目。在车载芯片系列中，CVflow实现了算力性能的行业突破，其中CV3-AD单芯片算力超越了汽车域控芯片市场最高水平的3-6倍。陈永江 | 安霸半导体技术（上海）有限公司业务总监以下为演讲内容整理：国内汽车市场快速发展，自动驾驶技术产品迭代的提升空间较大，这表明汽车行业还有很多发挥的机会。关于安霸公司安霸是一家专注于AI视觉感知SOC的半导体公司。2004年，公司在硅谷成立，2007年中

发表于 2023-05-25

基于安霸CV平台的ADAS/<font color='red'>自动驾驶</font>全系解决方案

自动驾驶l1和l2的区别

随着汽车技术的发展，越来越多的高科技功能开始应用到汽车上，其中自动驾驶就是未来汽车发展的一大趋势。十几年前，人们还在质疑自动驾驶靠不靠谱，感觉自动驾驶还很遥远。而现在，L2级自动驾驶已经开始慢慢普及，就连十万级国产家用车上都已经开始配备，其实自动驾驶已经离我们越来越近了。　　那自动驾驶是如何区分等级的，L2级自动驾驶到底处于一个什么样的阶段？NHTSA（美国高速公路安全管理局）和SAE（国际自动工程协会）将自动驾驶分为多个等级，分别是L0-L5级。首先我们来说一下L0级，那就是全人工驾驶，没有任何辅助功能及系统，完全依靠驾驶员来进行操作，早期的车辆基本都是L0级。　　L1级：辅助驾驶。它可以实现车辆对极少一部分功能的操

发表于 2023-05-25

自动驾驶系统原理_自动驾驶系统结构

　　自动驾驶系统原理　　1、驾驶辅助系统：主要为驾驶员提供的是重要的信息和有利于驾驶的方式和环境，并且在危险发生时可以提供明确简明的警告，比如车道偏离等警告。　　2、部分自动化系统：可以人为的在危险情况进行自动系统的干涉，比如自动紧急制动和应急车道辅助等功能。　　3、高度自动化系统：可以长时间或者短时间让车辆随之电脑自动控制，但是驾驶员可以进行相应的监视活动。　　4、完全自动化系统：可以进行相应的无人驾驶操纵，车内的其他人员在此期间可以进行其他活动。　　自动驾驶系统结构　　1、激光雷达：他可以对其半径范围60米内进行相应的扫描，可以通过3D画面的方式呈现在车载电脑上面。　　2、前置摄像头：主要进行交通信号灯的识别

发表于 2023-05-25

AI早报 | 人类对特斯拉的FSD自动驾驶的八次挑衅

特斯拉的自动驾驶被反复挑衅，会做出怎样的反应？国外的一位小哥想挑战一下特斯拉FSD自动驾驶的底线。于是他在一个专业的场地固定好了所有的摄像头，开启了疯狂的测试模式。第一次挑衅：在马路中间丢一个大纸箱，自动驾驶居然没有识别，撞了过去。车内视角，蓝线在靠近纸箱的时候发生了摆动，也就是说自动驾驶已经识别到了纸，还是选择撞了过去，于是，第一次挑战失败了。第二次挑衅：接下来加难度，测试特斯拉的自动驾驶学习能力，测试它是否能学会开车：此时离指向越来越近, 蓝线也开始疯狂摆动。特斯拉竟然避开了！足以证明人工智能的厉害之处。这次，特斯拉不光可以识别到已经被撞得破的纸箱，甚至还能非常流畅的避让它。第三

发表于 2023-05-24

AI早报 | 人类对特斯拉的FSD<font color='red'>自动驾驶</font>的八次挑衅

LiDAR模块可提高自动驾驶安全速度

自动驾驶的出现决定性地扩大了汽车电子平台中激光成像检测和测距 (LiDAR) 传感器的存在。LiDAR 根据雷达原理工作，但使用红外激光二极管发出的光脉冲。 Maxim Integrated 的新型 MAX40026 高速比较器和 MAX40660/MAX40661 高带宽跨阻放大器 (TIA) 通过将带宽翻倍并增加 32 个通道（总共 128 个而不是 96 个) 在相同尺寸的 LiDAR 模块中。什么是激光雷达？ Maxim 的 Maurizio Gavardoni 演示了用于四通道 LiDAR 接收系统的评估板。它包括 First Sensor 的光学光电二极管和 Maxim 新推出的 TIA 和高速比较器。

发表于 2023-05-24