日本无码免费高清在线|成人日本在线观看高清|A级片免费视频操逼欧美|全裸美女搞黄色大片网站|免费成人a片视频|久久无码福利成人激情久久|国产视频一二国产在线v|av女主播在线观看|五月激情影音先锋|亚洲一区天堂av

  • 手機站
  • 小程序

    汽車測試網(wǎng)

  • 公眾號
    • 汽車測試網(wǎng)

    • 在線課堂

    • 電車測試

詳解智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)與經(jīng)濟(jì)評價體系

2022-12-08 16:12:21·  來源:智能汽車設(shè)計  作者:陳軼嵩  
 

本文旨在通過關(guān)鍵專利技術(shù)分析,對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)評價體系進(jìn)行研究。首先,從專利角度分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)的環(huán)境感知技術(shù)、決策控制技術(shù)和V2X通信技術(shù)、云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展動向。然后,運用模糊綜合評價和數(shù)據(jù)包絡(luò)等統(tǒng)計學(xué)方法,構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)評價模型,并分別選取數(shù)款智能網(wǎng)聯(lián)汽車,對它們從需求性、實用性、經(jīng)濟(jì)性和操作性進(jìn)行技術(shù)評價,以及從投入與產(chǎn)出共5項指標(biāo)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)評價。本研究為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線規(guī)劃、政策制定和相關(guān)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新、新產(chǎn)品研發(fā)提供重要依據(jù)和支撐。

前言

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的提出是為人們提供“更加安全舒適,更加節(jié)能環(huán)保,更加便捷高效”的出行方式,并最終替代人類駕駛員的新一代汽車。作為新興產(chǎn)業(yè),由于多學(xué)科交叉融合、涉及面廣、架構(gòu)復(fù)雜,產(chǎn)業(yè)的技術(shù)邊界、結(jié)構(gòu)、路徑和方向不夠明晰,技術(shù)逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用階段,其技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性都不明確,且目前各個企業(yè)都積極開展技術(shù)研發(fā),很多技術(shù)應(yīng)用正處于摸索階段,如何更好地進(jìn)行技術(shù)布局和技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用非常關(guān)鍵。國外學(xué)者對專利技術(shù)布局的研究主要集中在方法、設(shè)計制作、功能與應(yīng)用等方面。如文獻(xiàn)[1]中分別運用專利數(shù)據(jù)收集、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法,探討無人駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展趨勢。文獻(xiàn)[2]中將專利分析與社會網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合,設(shè)計出一個戰(zhàn)略規(guī)劃工具,并為Waymo公司制定戰(zhàn)略規(guī)劃。文獻(xiàn)[3]中提出基于專利的方法分析了替代動力系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)知識生態(tài)系統(tǒng)。文獻(xiàn)[4]中運用專利分析方法,針對混合動力汽車領(lǐng)域太陽能和熱能技術(shù)的發(fā)展趨勢和重點領(lǐng)域進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[5]中通過專利數(shù)據(jù)研究在內(nèi)燃機廢熱回收技術(shù)領(lǐng)域的競爭情況。文獻(xiàn)[6]中將專利作為技術(shù)發(fā)展的重要指標(biāo),分析開發(fā)了電動汽車的公司網(wǎng)絡(luò)。

國內(nèi)學(xué)者對專利布局的研究主要集中在基本理論、功能與應(yīng)用等方面。如文獻(xiàn)[7]中通過專利申請量、專利申請比例和技術(shù)競爭指數(shù)3個指標(biāo),研究了日本本田和豐田公司、美國福特和通用公司在綠色技術(shù)的專利布局情況;文獻(xiàn)[8]中對豐田、本田和日產(chǎn)3家公司在電動汽車領(lǐng)域的專利數(shù)量、類別和分布進(jìn)行了量化分析。文獻(xiàn)[9]中從專利申請數(shù)量、地域、核心專利和專利引證等角度研究我國汽車企業(yè)海外專利布局狀況。文獻(xiàn)[10]中基于專利計量方法,通過對專利分類號、申請人等要素進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[11]中從區(qū)域態(tài)勢、技術(shù)分布等維度對國內(nèi)外智能網(wǎng)聯(lián)汽車信息融合技術(shù)專利狀況進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[12]中對自動泊車系統(tǒng)的技術(shù)開展專利統(tǒng)計分析。文獻(xiàn)[13]中運用專利地圖方法,分析全球和我國自動駕駛技術(shù)現(xiàn)狀與趨勢。文獻(xiàn)[14]中從專利視角下分析我國純電動汽車技術(shù)跨學(xué)科整合特征。文獻(xiàn)[15]中從專利角度分析電動汽車電池技術(shù)的研究與發(fā)展趨勢。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)分析和產(chǎn)品評價,迎合了在明確產(chǎn)業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)、路徑和方向的基礎(chǔ)上推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的戰(zhàn)略重點,智能網(wǎng)聯(lián)汽車新技術(shù)不斷涌現(xiàn),技術(shù)推廣及應(yīng)用勢在必行。因此,本文中針對不同智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用,通過構(gòu)建面向技術(shù)應(yīng)用的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品效益評價模型,找出影響技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性的主要因素,結(jié)合不同企業(yè)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車重點專利技術(shù)的研究布局和實際產(chǎn)品應(yīng)用,選擇其具有代表性車型進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益評價,圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性,構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價體系,對智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行研究,明確智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)布局重點和主要影響因素,從而為智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐,對政府產(chǎn)業(yè)技術(shù)規(guī)劃和相應(yīng)政策措施的制定,以及企業(yè)技術(shù)路徑優(yōu)化、核心技術(shù)突破和推動技術(shù)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程,都有著非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

1 企業(yè)關(guān)鍵技術(shù)專利分析

1. 1 環(huán)境感知技術(shù)

利用傳感器獲取道路情況、運行工況、車輛位置和障礙物位置速度等信息,傳輸給車載控制中心,為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù),充當(dāng)智能駕駛汽車獲取環(huán)境信息的樞紐?,F(xiàn)階段我國車企在此方向上整體布局比例較小,并受制于復(fù)雜駕駛環(huán)境和較高成本等因素,車企主要采用攝像頭和毫米波雷達(dá)系統(tǒng)作為自動駕駛的感知系統(tǒng)。我國典型車企環(huán)境感知技術(shù)的發(fā)展動向見表1。

圖片

1. 2 決策控制技術(shù)

決策控制技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的大腦,是實現(xiàn)自動駕駛操作的核心。本文中主要以自動駕駛決策控制領(lǐng)域的最新專利技術(shù)為切入點,判斷主要汽車企業(yè)自動駕駛決策控制技術(shù)的熱點發(fā)展動向。各車企自動駕駛決策控制技術(shù)發(fā)展動向見表2。

圖片

1. 3 V2X 通信技術(shù)和云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)

首先V2X通信技術(shù)是對D2D技術(shù)的深入研究,能夠?qū)崿F(xiàn)車與X(車、人、路、基礎(chǔ)設(shè)施等)信息交流的通信系統(tǒng),通過交換信息可獲得不同端的信息,從而明顯地改善交通管理,提高道路安全性、駕駛安全性和交通效率。本文對V2X通信技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)分解,主要對短距離通信、移動自組織網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)融合3部分進(jìn)行分析。其次云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)聚焦車路協(xié)同管理,是未來實現(xiàn)智慧交通、智慧城市的基礎(chǔ)。近幾年關(guān)于該領(lǐng)域的研發(fā)主要集中在調(diào)整數(shù)據(jù)分析架構(gòu)、轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)處理階段和融合異構(gòu)車聯(lián)網(wǎng)等方向。各車企V2X通信技術(shù)和云平臺與大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展動向見表3。

圖片

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品技術(shù)評價

基于對智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)在環(huán)境感知、V2X通信技術(shù)、云平臺與大數(shù)據(jù)和決策控制等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的專利技術(shù)及其產(chǎn)品應(yīng)用,采用主觀與客觀相結(jié)合的評價原則,從需求性、實用性、操作性和經(jīng)濟(jì)性4個維度,運用模糊綜合評價方法,對不同企業(yè)具有代表性的5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行分析評價,以得出各款車型在技術(shù)性能方面的績效結(jié)果。

2. 1 評價模型

模糊綜合評判的數(shù)學(xué)模型有一級模型和多級模型。采用一級模型進(jìn)行綜合判斷,分為如下4 個步驟。

(1)評判對象因素集

圖片

。因素是指對象的各種屬性和性能。

(2)評判集

圖片

。評判集是等級的集合。

(3)單因素評判,即建立從

圖片

圖片

的模糊映射:

圖片

圖片

誘導(dǎo)出模糊關(guān)系,模糊矩陣為

圖片

R 為單元素評判矩陣,

圖片

構(gòu)成了一個綜合評判模型。

(4)綜合評判。由于各種因素有不同側(cè)重,所以每個因素賦予不同權(quán)重,可以表示為U 上的一個模糊子集

圖片

,且規(guī)定

圖片

。得出R與A 后,則綜合評判模型為

圖片

,其中

圖片

表示模糊轉(zhuǎn)換。記

圖片

,它是V 的模糊子集,其中

圖片

,如果評判結(jié)果

圖片

,就對其結(jié)果進(jìn)行歸一化處理。

從上述可知,綜合評判關(guān)鍵的兩個步驟,一是建立單因素評判矩陣R,二是確定權(quán)重分配A,但實際操作中無統(tǒng)一的格式可以遵循,通常用統(tǒng)計實驗或?qū)<以u分的方法近似估計。

2. 2 評價指標(biāo)

本文中主要從智能網(wǎng)聯(lián)汽車需求性、實用性、操作性和經(jīng)濟(jì)性,采取比較分析法,參照技術(shù)評價體系,對5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)進(jìn)行對比,采用百分制評分規(guī)則。通過專家打分對5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行打分,從而得出4個指標(biāo)具體數(shù)值,結(jié)果如表4所示。圖1用雷達(dá)圖來反映5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車的4種指標(biāo)數(shù)據(jù)。

圖片

圖片

圖1 5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)評價結(jié)果

由表4與圖1可知:①所有5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車4項技術(shù)指標(biāo)的分值,按需求性-實用性-經(jīng)濟(jì)性-操作性的順序依次升高,毫無例外。當(dāng)然,這個現(xiàn)象僅供參考。因為它只是本次專家打分的結(jié)果,不足以視為普遍規(guī)律?、趶?項性能指標(biāo)來看,5款車當(dāng)中,比亞迪宋最優(yōu),奔騰最差;從需求性、操作性和經(jīng)濟(jì)性3項指標(biāo)來看,5款車的優(yōu)劣順序,依次為比亞迪宋-星途-榮威-蔚來-奔騰:但從實用性來說,星途-榮威-蔚來的順序有所變化,盡管只有1分之差。考慮到4項指標(biāo)的重要程度不同,有必要通過加權(quán),得到更合理的、客觀的綜合評價。

2. 3 綜合評價結(jié)果

首先,根據(jù)表4對4項指標(biāo)、5款車的得分進(jìn)行歸一化處理,再對4 項指標(biāo)加權(quán)計算得到綜合評價,如表5所示。

從表5可見,加權(quán)后綜合評價的結(jié)果,5款車綜合性能的優(yōu)劣排序依次為比亞迪宋-星途-榮威-蔚來-奔騰。由表中各指標(biāo)權(quán)重可見,在智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)指標(biāo)中,實用性所占的權(quán)重最大。這是因為現(xiàn)階段的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線不夠成熟,傳感器和車載系統(tǒng)等關(guān)鍵核心技術(shù)缺乏,在此背景下部分廠商追求汽車的智能化程度,而忽略對汽車實用性的考慮,功能同質(zhì)化問題嚴(yán)重,駕乘體驗較差,導(dǎo)致智能網(wǎng)聯(lián)汽車的推廣受阻,所以應(yīng)給實用性更大的權(quán)重。

圖片

3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)評價

3. 1 評價模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是運籌學(xué)和研究經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)邊界的一種方法。從工程學(xué)角度看,衡量組織的生產(chǎn)力和衡量系統(tǒng)的效率二者大體相同。本質(zhì)上就是產(chǎn)出和投入的比率。把生產(chǎn)系統(tǒng)中實際決策單元作為基礎(chǔ),創(chuàng)建決策單元“Pareto最優(yōu)”概念,使用線性規(guī)劃技術(shù)定位生產(chǎn)系統(tǒng)的效率前沿面,獲得各決策單元相對效率和規(guī)模效益等方面信息。本文中研究的智能網(wǎng)聯(lián)汽車經(jīng)濟(jì)性能是指決策單元通過投入生產(chǎn)要素并產(chǎn)出“產(chǎn)品”的活動。雖然投入和產(chǎn)出具體內(nèi)容不同,但最終目的都是使經(jīng)濟(jì)和社會效益最大化。首先選用基于輸入評價決策單元(decision making unit,DMU)的總體效率具有非阿基米德無窮小的

圖片

 模型

圖片

,用作評價DMU技術(shù)和規(guī)模的綜合效率。其次選用DMU純技術(shù)效率具有非阿基米德無窮小的

圖片

模型

圖片

,該模型計算出DMU效率為純技術(shù)效率,表征DMU純技術(shù)效率狀況。

圖片

圖片

式中:

圖片

為DMU效率評價參數(shù);

圖片

為投入向量與產(chǎn)出向量;

圖片

為投入要素的集合;

圖片

為產(chǎn)出要素的集合;

圖片

圖片

分別為投入和產(chǎn)出的松弛變量;

圖片

為組合比例。

綜合效率值是純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值的乘積,DMU規(guī)模效率最優(yōu)解為

圖片

式中:θ* 為總體效率最優(yōu)解;σ* 為純技術(shù)效率最優(yōu)解;s* 為規(guī)模效率最優(yōu)解。

3. 2 評價指標(biāo)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的成本以整個生命周期視角來看,主要分為3部分:購買成本、使用成本和回收效益??偝杀?購買成本+使用成本-回收效益。購買成本指的是買入時的市場價格,使用成本則由燃料費用、網(wǎng)聯(lián)套餐費用、維修費用、保險稅收費用4部分組成。其中保險稅收費用先不考慮,由于智能網(wǎng)聯(lián)汽車目前有燃油、混合動力和電力驅(qū)動3種驅(qū)動方式,考慮到燃油成本遠(yuǎn)高于電能,而電動汽車更換電池的成本較高,因而維修費用在車況的影響下具有很大的隨機性,難以進(jìn)行統(tǒng)一衡量?;厥招б?回收收益-回收成本?;厥粘杀痉譃椋翰鸾庠O(shè)備的能源消耗、拆卸處理過程中輔助材料的消耗、可再利用零部件以及所獲得的再生材料的銷售成本、從預(yù)處理到最終物料分選各個環(huán)節(jié)的運輸成本、工人工資等;回收收益分為:再利用零部件產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和報廢零部件經(jīng)處理所得原材料的經(jīng)濟(jì)效益等。綜合上述分析,在對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析時,主要選取智能網(wǎng)聯(lián)汽車的百公里油耗、發(fā)動機排量、車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)費用、價格和銷量這5個指標(biāo),選取通用、寶馬等8家企業(yè)中具有代表性的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析,結(jié)果如表6所示。

圖片

3. 3 評價結(jié)果

根據(jù)表6中的指標(biāo)和數(shù)據(jù),分別采用

圖片

圖片

模型計算5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車經(jīng)濟(jì)性的θ*、σ*,再由式(5)計算s*,具體結(jié)果如表7所示。

圖片

表7中s1 * -、s2 * -、s3 * -、s1 * +、s2 * + 分別為C2 R 模型即式(3)的約束條件中3個投入指標(biāo)和2個產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量的最優(yōu)值。在5 款智能網(wǎng)聯(lián)汽車現(xiàn)有特點和配置下,處于經(jīng)濟(jì)性能總體效率前列的車型是:凱迪拉克XT5、寶馬X3、哈佛H6。這3 種車的經(jīng)濟(jì)性能綜合DEA有效,既是“規(guī)模有效”,表示投入量適中,介于遞增到遞減之間的狀態(tài),又是處于規(guī)模收益不變的最佳狀態(tài)。WEY VV7和比亞迪宋MAX 這兩款車雖然總體效率較差,尤其是比亞迪宋,但它們的經(jīng)濟(jì)性能的純技術(shù)效率仍處在前沿水平,屬于純技術(shù)DEA有效,其輸出對比投入達(dá)到最大,但規(guī)模收益未處于規(guī)模收益不變的最佳狀態(tài)。5款智能網(wǎng)聯(lián)汽車中3款車經(jīng)濟(jì)性能處于規(guī)模效益不變階段,兩款車經(jīng)濟(jì)性能為規(guī)模效益遞增階段。當(dāng)前,我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車具有較強的發(fā)展態(tài)勢,但大部分智能網(wǎng)聯(lián)汽車在技術(shù)提升的同時,應(yīng)避免技術(shù)經(jīng)濟(jì)性的下降,綜合考慮技術(shù)的經(jīng)濟(jì)成本進(jìn)行適當(dāng)擴張發(fā)展,使各項經(jīng)濟(jì)性能指標(biāo)得以進(jìn)一步提升。

4 結(jié)論

以專利角度分析不同智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的布局重點,并運用模糊綜合評價、數(shù)據(jù)包絡(luò)等統(tǒng)計學(xué)方法,從技術(shù)和經(jīng)濟(jì)角度構(gòu)建評價體系,對具有代表性的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品進(jìn)行評價,結(jié)果表明:

(1)隨著我國部分企業(yè)已逐步拉近與世界發(fā)達(dá)國家在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的技術(shù)水平,以比亞迪宋MAX 為代表的自主品牌極具市場競爭力,但與通用、寶馬等發(fā)達(dá)國家汽車企業(yè)相比,我國汽車企業(yè)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的專利布局相對較弱,特別是V2X通信和云平臺大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域重點專利數(shù)量偏少,應(yīng)繼續(xù)保持對國外重要申請人專利技術(shù)的追蹤,進(jìn)一步加大研發(fā)投入,補齊短板,實現(xiàn)各個技術(shù)領(lǐng)域均衡發(fā)展。

(2)通過對智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行深入分析,發(fā)現(xiàn)其方向適合各國實際情況且相對成熟的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)正在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化推廣,但全球正處于智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)化起步期,我國尚未形成完善的法規(guī)、法律和基礎(chǔ)設(shè)施及其監(jiān)管,基礎(chǔ)技術(shù)相對薄弱,核心技術(shù)仍與世界先進(jìn)水平存在差距。因此,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)要實現(xiàn)高速持續(xù)發(fā)展,進(jìn)一步實現(xiàn)智能化和現(xiàn)代化的目標(biāo),除須具有經(jīng)濟(jì)適用性,還應(yīng)提升智能化、網(wǎng)聯(lián)化水平和駕駛體驗,瞄準(zhǔn)世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)未來發(fā)展的趨勢,提升產(chǎn)品安全性能。

(3)我國現(xiàn)階段智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)具有較強的發(fā)展態(tài)勢,但智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)在注重技術(shù)提升的同時,還應(yīng)避免技術(shù)經(jīng)濟(jì)性的下降。綜合考慮技術(shù)的經(jīng)濟(jì)成本進(jìn)行適當(dāng)擴張,各項經(jīng)濟(jì)性能指標(biāo)才能進(jìn)一步得以提升,通過對智能網(wǎng)聯(lián)汽車各類車型評價指標(biāo)的綜合分析發(fā)現(xiàn),我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的技術(shù)水平近年來快速提高,同時從智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)角度分析可見,推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車平穩(wěn)迅速發(fā)展將是未來10年我國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要任務(wù)之一,在政策、資金、技術(shù)和人員的不斷高效投入下,我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車在技術(shù)領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)一步提檔升級。

參考文獻(xiàn)

[1] SHIUE Y C,CHANG C C. Forecasting unmanned vehicle technol?ogies:use of patent map:second international conference on com?puter research and development(ICCRD 2010)[C].ProceedingsSecond International Conference on Computer Research and De?velopment(ICCRD 2010),2014:752-755.

[2] DAIM T,LI S,ALSOUBAIE F. Strategic planning for Google’sautonomous vehicle technology based on patent analysis[C].Pro?ceedings of the American Society for Engineering Management2019 International Annual Conference,2019.

[3] AALDERING L J,LEKER J,SONG C H. Competition or collabo?ration?analysis of technological knowledge ecosystem within thefieldof alternative powertrain systems:a patent?based approach[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 212(MAR. 1):362-371.

[4] SALVADOR M R,NAVARRETE D E. Advances in solar and thermal energy for hybrid vehicles:a patent trend analysis[J].ARPN Journal of Systems and Software,2013(3):32-37.

[5] KARVonEN M,KAPOOR R,UUSITALO A,et al. Technologycompetition in the internal combustion engine waste heat recov?ery:a patent landscape analysis[J]. Journal of Cleaner Produc?tion,2016,112(5):3735-3743.

[6] PILKINGTON A,DYERSON R ,TISSIER O. The electric vehicle:patent data as indicators of technological development[J].World Patent Information,2002,24(1):5-12.

[7] 周瑩,邱洪華.日美汽車企業(yè)綠色技術(shù)專利比較研究及其啟示[J].情報雜志,2010,29(2):21-26.ZHOU Y,QIU H H. Comparative study on green technology pat?ents of Japanese and American automobile enterprises and its en?lightenment[J].Journal of Intelligence,2010,29(2):21-26.

[8] 陳騰,曾國屏,楊君游.豐田、本田、日產(chǎn)電動汽車專利計量分析[J].科學(xué)與管理,2013,33(2):26-31.CHEN T,ZENG G P,YANG J Y. Toyota,Honda and Nissanelectric vehicle patent measurement analysis [J]. Science andManagement,2013,33(2):26-31.

[9] 孫海英,翁天強.我國汽車企業(yè)海外專利布局現(xiàn)狀研究[J].汽車工業(yè)研究,2014(6):27-32.SUN H Y,WENG T Q. Research on the current situation of overs?eas patent layout of Chinese automobile enterprises[J]. ResearchonAutomobile Industry,2014(6):27-32.

[10] 蘇祥榮,沈翔宇,崔穎.基于專利文獻(xiàn)的智能汽車技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策研究[J].科技通報,2019,35(3):238-243.SU X R,SHEN X Y,CUI Y. Research on intelligent vehicle tech?nology and industrial development countermeasures based on pat?ent documents[J]. Science and Technology Bulletin,2019,35(3):238-243.

[11] 解立艷,王軍雷.智能網(wǎng)聯(lián)汽車信息融合技術(shù)專利分析[J].汽車工業(yè)研究,2018(4):18-25.XIE L Y,WANG J L. Patent analysis of intelligent networked ve?hicle information fusion technology[J]. Automotive Industry Re?search,2018(4):18-25.

[12] 徐鋒,史文艷.自動泊車系統(tǒng)專利布局與發(fā)展趨勢[J].中國發(fā)明與專利,2017,14(1):61-68.XU F,SHI W Y. Patent layout and development trend of automat?icparking system[J]. Chinese Invention and Patent,2017,14(1):61-68.

[13] 施志霞.基于專利地圖的自動駕駛技術(shù)發(fā)展研究[D].上海:華東理工大學(xué),2016.SHI Z X. Research on the development of automatic driving tech?nology based on patent map[D]. Shanghai:East China Universi?ty of Technology,2016.[14] WU Y Q,LI C J,ZHANG Q Q. The analysis of transdisciplinarintegration characteristic for China's pure electric vehicles tech?nology from patent perspective[J].Energy Procedia,2017,105:2478-2483.

[15] ZHANG Q Q,LI C J,WU Y Q. Analysis of research and developmenttrend of the battery technology in electric vehicle with the perspective of patent[J]. Energy Procedia,2017,105:4274-4280.

 

分享到:
 
反對 0 舉報 0 收藏 0 評論 0
滬ICP備11026917號-25