老司机丨自动驾驶新趋势:短程物流配送
老司机
在吹IP的作者团队中,有这样一群小伙伴,他们爱汽车、懂高铁,时刻关注技术动态发展,热衷探究技术创新和知识产权的关系,他们是IP圈里专注交通领域的老司机。
在吹IP,他们将会与大家分享交通领域的黑科技,说说地上跑的、天上飞的,新能源汽车、高铁、智能驾驶……他们有数不尽的话题想和大家聊,还会用他们的专长来剖析时下热点问题。
“高开低走”的专利申请人
通过检索自动驾驶技术的相关专利,其申请人排名情况如下所示:
据上图可知,百度、本田、TOYOTA、新石器慧通、鄂尔多斯市普渡科技有限公司、shinko、博世、nissan、吉林大学、清华大学、denso、同济大学、北京智行者科技有限公司均赫然在列。
然而,随着时间的推移,这些曾信心满满的各大头部企业或主机厂逐渐在现实面前撞了“南墙”,纷纷推移原定的目标期限,甚至索性不再提及,具体详情如下图所示:
因为自动驾驶必须依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作才能完成车辆的自动驾驶,而随着科学技术的发展,自动驾驶使用的各类传感器及芯片的相关技术及性能(如功耗水平)不断升级,同时成本也逐步降低,虽已逐渐满足自动驾驶的需求,但是,自动驾驶所需的软件模块(包括算法训练和软件开发)仍面临大量复杂难题,而上述的“南墙”之一就在于此。
数据获取成“拦路虎”
自动驾驶的算法训练关键在于需要大量具备丰富场景信息的驾驶数据来完成。而为了获取这些关键数据,各个头部企业或主机厂各显神通,如:购置车辆并改装成自动驾驶测试车辆,雇用安全驾驶员进行道路测试,积累必要的里程数以进行算法训练;又或者通过在售出车辆上加装传感器,以搜集用户的驾驶数据,并将该驾驶数据与算法结果进行对比以优化原始计算模型。这些方式虽然能够获取大部分的数据,但是,仍至少存在以下问题:
1)由于大部分测试局限在特定区域,迭代算法很难快速推广到更多复杂场景中;
2)即使测试里程达到千万公里,真正特殊场景的数据仍然稀缺,系统对特殊情况的应对能力仍很弱,而自动驾驶技术成熟的标志是对各类特殊情况都能自如处理。
故大量驾驶数据的获取已成为自动驾驶发展道路上名副其实的“拦路虎”。
短程物流自动驾驶成新趋势
自新冠疫情爆发,市场对无人配送、无人消杀等“无接触工作”的需求大增,尤其是无人配送机器人得以在各类配送场所广泛应用,如:快递配送机器人、送餐机器人、酒店机器人等。
因为目前的无人配送或无人消杀等“无接触工作”均位于市内物流(如:距离1-3公里的配送中心到门店或店内配送)以及封闭园区(包括矿场、码头、大学、工业园区等),这些场景可预测性较强(例如:行程短、路线固定、行驶场景固定)、技术要求较低(例如物流对舒适性要求低),故其在一定程度上可以规避上述远程自动驾驶存在的技术问题,也可大大降低驾驶数据的数据量以及自动驾驶算法训练的难度系数。由此,在一定程度上,短程物流自动驾驶已成为自动驾驶发展的新趋势。
如:「优时小车」采用自主研发的计算机视觉+IMU+GPS惯导方式,替代传统的十六线激光感知,能在强光和弱光环境下实现三维轮廓特征的提取,用于高精地图的构图与定位导航,实现低速自动驾驶的无人短程配送。而且,「优时小车」的服务半径可以覆盖商圈周边3公里范围,能爬45度斜坡,上10公分台阶。
通过检索短程物流自动驾驶的相关专利,其专利量如下图所示:
据图可知,伴随着短程物流自动驾驶技术的不断演进,相关专利申请量自2016年进入爆发式增长时期,虽然偶有回落,但在2019年疫情爆发后,其专利量又再次攀升。由此,可以预见,随着短程物流自动驾驶的推广和使用,其专利也将迎来更快速的增长。另外,伴随着短程驾驶场景数据的增加,也可在一定程度上反哺远程自动驾驶数据的补充,进一步完善远程自动驾驶的算法训练。
说到这,是不是特别想知道短程物流自动驾驶相关专利的申请人情况呢?这就来了,直接上图,其申请人排名情况如下:
据图可知,各个主要申请人在短程物流自动驾驶方面布局的专利量相对较少,这在一定程度上说明了短程物流自动驾驶方面的相关技术还具备很大的发展空间。
未来,短程物流自动驾驶开发的道路仍将充满变数,不同开发路径也有各自将要面临的挑战,但其一旦实现,颠覆的可能不止整个汽车行业,还有零售行业以及物流行业。
最后,期待在这个领域有所作为的企业能够行动起来,在数据与算法这两项核心技术难题方面寻求突破,在商业生态需要时及时有效调整,在构建技术壁垒方面有知识产权保护意识,从而在短程物流自动驾驶的赛道上稳健、突破、加速。
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