蘋果公司在自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)上一直保持著神秘，直到2017年4月美國(guó)加利福尼亞州機(jī)動(dòng)車管理局公示蘋果獲準(zhǔn)路測(cè)，蘋果的造車計(jì)劃才得以證實(shí)。

其實(shí)，世上本沒(méi)有密不透風(fēng)的墻。專利文獻(xiàn)蘊(yùn)含了大量的技術(shù)信息，專利制度作為一種能夠壟斷市場(chǎng)的權(quán)利，申請(qǐng)人在就技術(shù)方案謀求保護(hù)的同時(shí)，也被要求披露技術(shù)方案。美國(guó)專利尤其規(guī)定，專利申請(qǐng)人必須在專利申請(qǐng)文件中披露其已知的實(shí)施發(fā)明的最佳模式(即最佳實(shí)施例)，一旦被發(fā)現(xiàn)隱瞞信息，將會(huì)導(dǎo)致專利權(quán)的不可執(zhí)行。從美國(guó)專利商標(biāo)局（USPTO）最新公開的專利文獻(xiàn)中，可以看出蘋果公司布局自動(dòng)駕駛核心技術(shù)的野心。

一、“自主導(dǎo)航系統(tǒng)”專利技術(shù)近期遭披露

2017年12月，美國(guó)專利商標(biāo)局公開了蘋果公司的一項(xiàng)自動(dòng)駕駛專利，這項(xiàng)專利為US20170363430“自主導(dǎo)航系統(tǒng)”（Autonomous navigation system，申請(qǐng)日2015-12-4，公開日2017-12-21）。

在行駛過(guò)程中，車輛能根據(jù)行駛路線的特征進(jìn)行自主導(dǎo)航。這些路線特征是有關(guān)路線的一組驅(qū)動(dòng)規(guī)則，它們由監(jiān)視路線的（一個(gè)或多個(gè)）車輛的導(dǎo)航系統(tǒng)所識(shí)別、開發(fā)，并在車輛行駛過(guò)程中進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。這些路線特征被車輛傳輸?shù)竭h(yuǎn)程系統(tǒng)中，由該系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并不斷完善導(dǎo)航特性。

資料來(lái)源：US20170363430

該專利描述了讓自動(dòng)駕駛汽車導(dǎo)航更高效的方法，減少了不斷重復(fù)制作詳細(xì)地圖的需要。不同于許多其它自動(dòng)駕駛車輛系統(tǒng)基于靜態(tài)信息（如地圖）進(jìn)行導(dǎo)航，并使用傳感器識(shí)別變化特征的做法，蘋果的這項(xiàng)專利技術(shù)將優(yōu)先使用存儲(chǔ)在本地的數(shù)據(jù)而非外部設(shè)備提供的數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控導(dǎo)航。

二、在獲準(zhǔn)路測(cè)之前，“任意多邊形障礙物的避讓”專利技術(shù)已被公開

在2016年底寫給美國(guó)國(guó)家高速公路監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信中，蘋果首次承認(rèn)正在“重金布局機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”。隨后在2017年4月，美國(guó)加利福尼亞州機(jī)動(dòng)車管理局更新的記錄顯示，蘋果公司獲得了在加州公路上測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車的許可證。蘋果所獲的自動(dòng)駕駛測(cè)試許可證涉及3輛2015年版的“雷克薩斯”RX SUV和6名駕駛?cè)藛T。與此同時(shí)，一輛白色的雷克薩斯RX450h SUV被發(fā)現(xiàn)從蘋果大樓離開，從曝光照片可以看到，這輛車上安裝了各種各樣的傳感器、攝像頭以及雷達(dá)設(shè)備。傳感器包括了Velodyne Lidar公司的64-channel激光雷達(dá)、至少不少于2個(gè)雷達(dá)以及大量的攝像頭。

資料來(lái)源：ipadown

其實(shí)在此之前的2016年年底，美國(guó)專利商標(biāo)局（USPTO）公開的一項(xiàng)專利已經(jīng)曝光了蘋果公司研發(fā)的自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)，經(jīng)檢索發(fā)現(xiàn)，這項(xiàng)專利為US2016358485“任意多邊形障礙物的避讓”（Collision avoidance of arbitrary polygonal obstacles）（申請(qǐng)日：2015-06-07，公開日2016-12-08），由蘋果公司申請(qǐng)。

根據(jù)該發(fā)明公開的技術(shù)方案，防撞系統(tǒng)以每秒60次的速度更新實(shí)時(shí)路況，通過(guò)探測(cè)一定范圍內(nèi)的障礙物并計(jì)算距離，可以使車輛在路況不熟的地方行駛，有效躲避碰撞。當(dāng)檢測(cè)路徑范圍內(nèi)出現(xiàn)障礙物并有碰撞可能時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)選擇最短路徑，計(jì)算出改變現(xiàn)有路徑所需動(dòng)力，及時(shí)避開障礙物。同時(shí)，歷史躲避記錄將被保留，作為下一次操作的參考。

資料來(lái)源：US2016358485

這個(gè)防撞系統(tǒng)能夠識(shí)別二維和三維空間的物體，用于避免凹或者凸的物體，不管該物體是靜止的還是移動(dòng)的。對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車而言，確定障礙物的邊緣并加以躲避是非常重要的。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常需要一定的時(shí)間通過(guò)攝像頭或者其他傳感器來(lái)檢測(cè)前方的道路狀況，這其中需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理器、復(fù)雜的檢測(cè)和躲避算法，而蘋果這項(xiàng)新的防撞系統(tǒng)能夠大大簡(jiǎn)化這方面的計(jì)算。

三、除了專利，揭示核心技術(shù)的還有論文

就在1個(gè)月前，蘋果公司罕見地發(fā)表了一份關(guān)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的論文，此文具有重要意義。這篇名為“VoxelNet：基于點(diǎn)云的端到端學(xué)習(xí)的三維物體檢測(cè)”（VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection）的研究論文由蘋果公司的兩位科研人員Yin Zhou和Oncel Tuzel于2017年11 月17 日在獨(dú)立在線雜志arXiv 發(fā)表。蘋果公司科研人員提出了一種新軟件檢測(cè)方法—VoxelNet，可幫助計(jì)算機(jī)檢測(cè)三維物體。

自動(dòng)駕駛汽車通常將常規(guī)二維攝像頭和深度感應(yīng)的“激光雷達(dá)”結(jié)合使用，以感知周圍世界。盡管這些傳感設(shè)備可提供豐富的信息，但其分辨率低。而且如果沒(méi)有常規(guī)攝像頭與其實(shí)時(shí)連接，這些傳感設(shè)備很難檢測(cè)到遠(yuǎn)距離的小物體。但蘋果公司科研人員表示，其研發(fā)的新軟件效果驚人，僅靠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)就可辨認(rèn)行人和騎自行車的人。

資料來(lái)源：VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

蘋果公司科研人員在該文中寫道，其研發(fā)的軟件僅靠激光雷達(dá)就可檢測(cè)到三維物體，優(yōu)于其它檢測(cè)方法。但這些實(shí)驗(yàn)是同過(guò)計(jì)算機(jī)模擬完成的，尚未進(jìn)行路測(cè)。在這份11月17日發(fā)布于在線期刊《arXiv》的論文中，蘋果研究人員詳細(xì)闡述了蘋果自動(dòng)駕駛技術(shù)是如何探測(cè)行人和自行車的。盡管目前該技術(shù)只是進(jìn)行過(guò)計(jì)算機(jī)模擬測(cè)試，但是研究人員在論文中表示，他們認(rèn)為VoxelNet的性能要大幅優(yōu)于目前最先進(jìn)的基于LiDAR 3D探測(cè)方法。

資料來(lái)源：VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

學(xué)者們習(xí)慣與其它機(jī)構(gòu)的同行自由分享彼此工作。為跟隨這一趨勢(shì)，蘋果公司在今年7 月為其研究人員創(chuàng)辦了蘋果機(jī)器學(xué)習(xí)期刊（Apple Machine Learning Journal）。在此之前，蘋果公司科研人員尚未公開發(fā)表任何關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車方面的研究報(bào)告。

小結(jié)

專利文獻(xiàn)蘊(yùn)含著豐富的技術(shù)信息、法律信息、經(jīng)濟(jì)信息和戰(zhàn)略信息，作為一種工業(yè)產(chǎn)權(quán)，獲得專利意味著可以獨(dú)享發(fā)明帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益，因此，通過(guò)專利文獻(xiàn)也可以充分挖掘申請(qǐng)人在產(chǎn)品和市場(chǎng)上的戰(zhàn)略意圖。

蘋果公司一貫注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和專利申請(qǐng)，僅在2017年公開的專利就有四千九百余件之多。盡管蘋果公司CEO 蒂姆.庫(kù)克將自動(dòng)駕駛汽車稱為“人工智能項(xiàng)目之母”，但蘋果公司卻甚少公開其在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的計(jì)劃，哪怕在專利的技術(shù)方案公開上，蘋果也非?！敖苹钡膶⑵浔Ｗo(hù)著。在相關(guān)專利的名稱、權(quán)利要求書及摘要披露中，蘋果僅公開技術(shù)本身、甚少述及自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用，如果不仔細(xì)審閱技術(shù)方案本身，很難通過(guò)主題詞和分類號(hào)把它們從海量專利文獻(xiàn)中鑒別出來(lái)。

參考文獻(xiàn)：

1、US2016358485 Collision avoidance of arbitrary polygonal obstacles；

2、US20170363430 Autonomous navigation system；

3、VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection；

4、載有蘋果自動(dòng)駕駛裝置的雷克薩斯RX450h諜照曝光。

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