人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用国际态势分析

风中情缘

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经过半个多世纪的发展，人工智能技术深刻地改变着科技发展水平和人类生活方式。将人工智能算法应用于自动驾驶的开发中，将会给自动驾驶带来全新的开发路径。
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) z5 H* |4 y1 I% S. P/ t9 A汽车智能制造与人工智能技术的结合将会带动整个汽车产业的发展，全自动无人驾驶车辆的出现会打破当前社会的出行方式，重塑道路规划格局，推动共享出行的消费形式，完成未来交通的零伤亡、零事故的目标，使未来出行方式更安全、更便捷、更环保。本文对“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”进行SCI 论文及专利进行分析，具体结果如下。

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文献分析

1 Q  d: i- U6 k( X4 ?* g( A为检索出与“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”相关的研究与综述论文，根据用户提供的检索词，构建检索策略 ，在Web of Science数据库中，共检索到3315篇论文（ 检索时间2018年10月）。其中，期刊论文（Article）3178篇、综述性论文（Review）94篇。并对检索出的数据采用TDA和Excel 等工具进行分析，结果如下。

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图1 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI年代分布

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% Z1 e3 `! W5 I/ d1. 研究产出分析


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（1）年代分布

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+ U; u$ b% a# g$ }8 v# V从检出结果看，“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的SCI 论文最早出现于1988年，此后呈现稳步增长的态势，2017年发文量最多，达到353篇。

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（2）国家（地区）分布

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全球共有90个国家（地区）开展了“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的研究， 其前二十位的国家（地区）排名见下图（图2）发文量前十位的国家（地区）分别是美国、中国、西班牙、英国、德国、日本、意大利、加拿大、法国和韩国，上述十个国家（地区）在“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”主题中的发文量占总量的88.27%。

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5 T  `* W2 D7 X8 E- o  v* q图2 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI论文国家（地区）分布
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$ v* _# T5 W  G4 l& ?/ p; Z2 f从国家（地区）角度看，美国在该主题的研究中占有绝对优势，其发文量占全部论文的25.16%；位居第二位的是中国，其发文量占全部论文的17.01%。
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（3）机构分布
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, @. M7 ^) _  m% t: D7 l) D表1 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI论文研究机构分布情况


表1列出了全球发表的关于“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的前二十位发文机构。其中，中国、美国各5家，西班牙2家， 新加坡、日本、韩国、英国、瑞士、德国、加拿大和意大利各1家。发文量排名前5位的机构依次是中国科学院、美国卡耐基梅隆大学、美国麻省理工学院、美国加州理工学院和西班牙马德里卡洛斯三世大学。前二十位发文机构以高校和科研院所为主。
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+ O0 W0 s! N& @- s（4）期刊分布

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8 ]4 R- ]; m; b9 ?! H+ R& r, J该主题发表论文涉及期刊1000多种，发文量最多的前五种期刊分别是：LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (108 篇)、ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS (96篇)、LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (86篇)、NEUROCOMPUTING (80篇) 和SENSORS (64篇)。


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2. 国家（地区）被引频次分布


对全球发表的关于“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”研究论文的被引频次进行分析，以国家（地区）进行累积加和，并计算其篇均被引频次（表2）。总被引次数和篇均被引次的高低说明研究的影响力大小，其中，总被引次数表示国家（地区）在该研究领域的影响力， 篇均被引次数表示发表论文的被关注的程度。
5 _9 c( R/ `# n; J+ t表2 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI论文发表期刊分布情况
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从被引总频次来看，前10位依次是美国、中国、西班牙、英国、德国、日本、意大利、加拿大、法国和韩国。美国总被引频次达22182， 遥遥领先于其它国家；其篇均被引频次为26.6，排在世界第3位。平均被引频次最高的国家是荷兰，达39.52。中国论文总数排第2位，总被引频次排在第2位，篇均被引频次排在第17位。


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图3 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI论文前10个国家发文量-篇均被引频次分析

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8 v! [2 L3 k3 `  e, t: G以发文量前10 位国家（地区）名称、发文量和及其篇均被引频次三个指标作气泡图，气泡大小表示篇均被引频次高低。由图可以直观看出，美国发文量位于第1 位，篇均被引频次最高，达26.6。中国发文量居世界第2 位，但篇均被引频次只有10.76，仅略高于韩国。
& b, Z& o) e; R! c8 o表3 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI论文国家（地区）被引情况
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# M4 x0 k( a, J3. 该领域研究技术主题分析
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根据检索出的文献，通过TDA分析工具对关键词进行分析，排除无效概念，得到人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用研究所涉及的高频关键词，将主题关键词分为四类：人工智能算法、目标检测与跟踪技术、行车环境建模技术、自动驾驶车辆拟人决策技术等（图4）。人工智能算法涉及学习研究、人工智能、交互、强化学习、机器人、数据分析、情报、沟通、遗传算法、机器学习、多代理系统、模糊逻辑、互联网、数据挖掘等技术。目标检测与跟踪技术涉及传感器、检测、图像、精度、对象、识别、位置、地图、速度、位置、跟踪、感知、自主车辆、测量、鲁棒性、运动、序列、距离、目标、场景、道路等。行车环境建模技术包含函数、控制器、参数、模拟、动态、误差、理论、信号、控制系统、效果、仿真、不确定性、轨迹、数值模拟、计算机模拟等。自动驾驶车辆拟人决策技术涉及导航、自主机器人、路径、移动机器人、障碍、自主移动机器人、动态环境、避障、路径规划、未知的环境。
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图4 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用SCI主题分布

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4. 小结
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5 x/ v8 F" s- L4 p0 r! P. G% H本部分对“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的国际基础性研究进行了文献分析，通过分析从整体上把握该领域国际发展态势，为科学决策提供支撑。
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+ D" C3 y1 F8 P0 S（1）人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用国际发展态势
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$ q3 S& B  }! f1 u3 M2 h' ?# T“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的SCI论文最早出现于1988 年，此后呈现稳步增长的态势，2017年发文量最多，达到353篇。全球关于“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的研究涉及90个国家（地区），美国是这方面研究最多的国家，中国发文量位居世界第二位。从机构角度来看，排名前五位的机构除了中国科学院之外均为国外机构，中国科学院排在全球的第一位。
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（2）人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用主要研究内容
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从“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”研究所涉及的高频关键词可以看出主要研究内容涉及人工智能算法、目标检测与跟踪技术、行车环境建模技术、自动驾驶车辆拟人决策技术等方面。从单个机构上来看，在发文前二十位机构中，中国、美国各有5个，在“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用” 研究方面实力较强。


专利分析

在Derwent Innovations Index（DII） 数据库中，共检索到826条专利文献（检索时间2018年10月）。对检索出的数据采用TDA和Excel等工具进行分析，结果如下。



1. 总体情况分析


( ^  @5 V7 a  F9 m1 r（1）专利申请国家（地区）和时间分布
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从全球的“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”技术专利申请来看（图5），“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用的专利技术”最早可追溯到上世纪八十年代。在2005年前，全球“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”专利年申请量不超过20条，进入2006年后，全球关于“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的专利申请量呈逐年稳步上升的态势。其中，2017年专利申请量达203多件。申请量最多的前5位国家分别是中国、美国、日本、韩国和德国。前苏联是最早开展人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用研究的国家。

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图5 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用技术国内外专利申请时间演化图

0 z& d$ U; d% W! [% S8 X. W  {0 m- X中国自2003年就有相关专利申请，前期发展缓慢，近十年来中国发展迅速，2017年中国的专利年申请量超过美国，跃居世界第一。中国的专利申请变化趋势与国际专利申请趋势大致相同，但是时间跨度上滞后于国际申请17年。
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6 r, d5 y* w2 J（2）专利技术国家（地区）分布

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4 G7 b# q, J/ H8 @/ f/ e3 d. R从专利技术的国家（地区）来源来看，中国的专利技术最多，占总数的35.47%；其次是美国，占总数的32.93%。从专利技术的市场分布来看，专利主要分布于中国、美国、WO、日本和韩国。中国、美国及日本等国是基本的技术输出国。


- ^" m  e, {2 T0 R（3）主要申请人分析

" S' B! W2 ~$ [0 P$ o9 J: Q
/ H4 S: {  r% y' ^2 J3 D从检索结果看，约有800多家机构/个人活跃在“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”研发领域。专利申请数量位居前10位的机构有9家为企业（表4），另一家为个人申请。其中美国5家、日本3家，韩国2家。
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图6 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用专利技术来源国家（地区）分布（左）

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人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用专利技术市场国家（地区）分布（右）

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9 k% E& \4 p3 M0 F, J（4）中国专利权人情况分析

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中国在“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”领域申请专利排名前五位的研发机构/ 个人分别是百度在线网络技术公司、LIU J、哈尔滨工程大学、吉林大学、清华大学。

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# i5 z; D9 M% i7 `2 j（5）人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用技术主题分析

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基于专利题名和摘要关键词绘制“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”研发主题布局专利地图，由图7可以看出，“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”领域关注主题明显集中于自动化驾驶语言（drive language automatic）、对象神经卷积（object neural convolutional）、智能分析模块（intelligent analysis module）、飞行管理系统便携式信息终端信息终端（flight management system portable information terminal information terminal）、语言转化记录（language convert record）等方向。


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图7 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用领域专利申请

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 2. 小结
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) _9 w* M9 g3 K# M2 }# Y9 h本部分对“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”主题进行了专利文献分析。


  p5 i# a0 r2 |6 x/ R“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用的专利技术”最早可追溯到上世纪八十年代。进入2006年后，全球关于“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”的专利申请量呈逐年稳步上升的态势。申请量最多的前5位国家分别是中国、美国、日本、韩国和德国。中国自2003年就有相关专利申请，前期发展缓慢，近十年来中国发展迅速。中国的专利申请变化趋势与国际专利申请趋势大致相同，但是时间跨度上滞后于国际申请17年。


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表4 人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用主题的主要专利申请人

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/ l! r* Q; \. U# `8 L7 E
+ A, M' J- e# A6 Y1 _! f从专利技术的国家（地区）来源来看，中国的专利技术最多，占总数的35.47%；其次是美国， 占总数的32.93%。从专利技术的市场分布来看，专利主要分布于中国、美国、WO、日本和韩国。中国、美国及日本等国是基本的技术输出国。


, L  k! _2 H: L; t" v' @专利申请数量位居前10位的机构有9家为企业，另一家为个人申请。其中美国5家、日本3家、韩国2家。中国在“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用”领域申请专利排名前五位的研发机构/个人分别是百度在线网络技术公司、LIU J、哈尔滨工程大学、吉林大学、清华大学。
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表5 中国专利权人情况分析

4 w* K1 J) b- H, B0 g! l“人工智能在智能驾驶工程技术开发中的应用” 研究所涉及的技术主题主要集中于自动化驾驶语言（drive language automatic）、对象神经卷积（object neural convolutional）、智能分析模块（intelligent analysis module）、飞行管理系统便携式信息终端信息终端（flight management system portable information terminal information terminal）、语言转化记录（language convert record）等方向。
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7 A4 j7 h! k  z6 P" @3 [7 A转自丨中国科讯
4 ]$ J- H! @+ `  Z, I作者丨董兰军
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( g! h  R# s. b. n1 y4 N研究所简介
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+ i$ H9 C' S# r4 I# m国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。


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地址：北京市海淀区小南庄20号楼A座
9 h5 j$ N$ k2 ]+ ?电话：010-82635522
微信：iite_er
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来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1575977405&ver=2026&signature=943nk7Tmyx6G4BIhZF1uZlQkwI9obz63fv421gZxNBIKbr0L1i7aPLj7yaVCEk96pKy0P5JIa7ZNewu33lRTwXbn0uI5TxsfMQUDX3L0uL7tEeki6x-GHGOJ1fSnkYqM&new=1
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