在汽车产业向智能化转型的浪潮中，专利布局已成为衡量企业技术实力的核心指标。作为全球豪华汽车领域的领军者，宝马集团凭借数十年的技术积累，在自动驾驶领域构建了庞大且纵深的专利体系。根据国家专利局公开数据，截至2023年底，宝马在华自动驾驶相关专利申请量已突破3000件，涵盖感知、决策、控制、车路协同等全产业链技术环节，其中发明专利占比超85%，技术覆盖度和创新密度均处于行业前列。这些专利不仅体现了宝马对自动驾驶技术的前瞻性思考，更通过持续的技术转化，推动着从实验室到量产车的落地进程。
自动驾驶的安全运行首先依赖于对周围环境的精准“感知”，这一环节也是宝马专利布局的重点领域。在感知层技术领域，宝马的专利聚焦于多传感器融合与高精度环境建模，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多设备的协同工作，构建出全方位的环境感知网络。例如，宝马某核心专利提出了一种“动态权重自适应融合算法”，该算法能够根据实时路况（如雨天、逆光、隧道等场景）自动调整不同传感器的权重——在强光环境下降低摄像头数据的依赖度，在复杂路口提升激光雷达的点云解析优先级，从而将环境识别准确率提升至99.2%以上。
知网收录的行业研究报告指出，宝马在感知层的专利创新还体现在“长尾场景覆盖”上。针对传统自动驾驶系统难以应对的“极端案例”（如突然横穿马路的行人、施工路段的临时障碍物），宝马专利技术通过引入“场景迁移学习模型”，将海量真实路况数据与虚拟仿真场景结合，使系统能够快速识别并响应罕见场景。据宝马官方测试数据，搭载该专利技术的原型车在欧洲自动驾驶测试中，对“长尾场景”的处理成功率较行业平均水平高出35%。
当自动驾驶系统完成环境感知后，如何基于感知数据做出安全、高效的决策，是技术落地的关键挑战。决策层的专利则体现了宝马对复杂交通场景的深度理解，其核心在于构建“动态博弈决策框架”，让车辆能够像人类驾驶员一样“思考”并应对多变的路况。
在城市道路场景中，宝马某专利技术提出了“多目标协同决策算法”，该算法能够同时考虑周边车辆、行人、非机动车的行驶意图，并通过预测模型（如基于LSTM神经网络的轨迹预测）提前0.5 - 1秒规划行驶路径。例如，在无保护左转场景中，系统会实时分析对向直行车的速度、距离及驾驶员操作习惯（如是否有减速意图），结合本车的加速性能，动态调整转弯时机，既避免抢行风险，又减少路口等待时间。新华网曾报道，该专利技术在慕尼黑城市道路测试中，将路口通行效率提升了22%，同时将碰撞风险降低至0.03次/万公里。
针对高速公路场景，宝马的决策专利更注重“舒适性与效率的平衡”。其“自适应巡航与车道保持协同控制专利”通过融合高精地图数据与实时交通流信息，实现了“预见性驾驶”——当前方3公里内有弯道或坡度变化时，系统会提前调整车速，避免急加速或急刹车；当检测到后方有快速接近的车辆时，会主动微调车道位置，为后车留出超车空间。这种“人性化”的决策逻辑，让自动驾驶体验更接近资深驾驶员的操控习惯。
决策指令的最终落地，依赖于车辆控制层的精准执行。宝马在控制层的专利技术，聚焦于“线控底盘与自动驾驶算法的深度协同”，通过优化转向、制动、动力输出的响应速度和精度，确保决策指令能够平稳、安全地转化为车辆动作。
传统自动驾驶系统中，控制指令与底盘执行器之间往往存在“延迟误差”，导致车辆在紧急避障时出现“转向过度”或“制动不及时”。宝马某专利提出了“执行器动态补偿算法”，该算法能够实时监测转向机、制动泵的物理特性（如温度变化导致的液压延迟），并通过预补偿控制消除误差。在德国汽车工业协会（VDA）的测试中，搭载该专利技术的车辆，紧急避障时的横向位移误差控制在±5cm以内，制动响应时间缩短至0.15秒，达到行业顶尖水平。
此外，宝马在“乘坐舒适性控制专利”中，创新性地将自动驾驶控制与悬架系统结合。当系统通过高精地图预知前方路面颠簸时，会提前调整空气悬架的阻尼系数，同时协调动力系统输出，减少车身起伏。例如，在通过减速带前，系统会主动降低车速并升高悬架，通过后又迅速恢复正常行驶状态，这种“预见性舒适控制”让乘客几乎感受不到路面冲击。
宝马的自动驾驶专利布局并非孤立存在，而是与其全球市场战略、技术路线规划深度绑定，通过“专利先行”策略巩固技术壁垒，同时推动行业标准的制定。
通过科科豆的专利数据分析工具可以看出，宝马的自动驾驶专利布局呈现“核心市场深度覆盖、技术方向精准匹配”的特点。在地域分布上，中国、美国、德国是其专利申请的三大核心区域，分别占全球申请量的38%、29%和22%。其中，在中国市场，宝马重点布局“车路协同”相关专利，如V2X（车与万物互联）通信协议、路侧设备数据融合算法等，以适配国内智能交通基础设施的建设进度；在美国市场，则侧重“高等级自动驾驶（L4/L5）”的算法专利，如全场景决策模型、冗余系统设计等，符合当地对自动驾驶商业化的政策导向。
在技术方向上，2020年后宝马的专利申请逐渐向“AI大模型与自动驾驶融合”倾斜。例如，其“基于Transformer架构的多模态感知专利”，将自然语言处理领域的大模型技术引入环境感知，通过对摄像头图像、雷达点云、语音指令等多模态数据的统一编码，提升系统对复杂场景的理解能力。八月瓜的专利趋势报告显示，该技术方向的专利申请量在2022 - 2023年同比增长120%，成为宝马自动驾驶专利的新增长点。
宝马始终坚持“专利技术服务于产品”的理念，通过快速的技术转化，让专利成果切实提升用户体验。以宝马iX车型为例，其搭载的“自动驾驶辅助系统Pro”就集成了200余项专利技术，包括前文提到的多传感器融合算法、动态博弈决策框架等。在实际使用中，该系统支持在高速公路上实现0 - 130km/h的全速域车道保持、自动变道、交通拥堵辅助等功能，且能应对暴雨、夜间等复杂天气条件。
据宝马官方数据，截至2024年第一季度，搭载自动驾驶专利技术的车型全球销量已突破120万辆，用户满意度调查显示，92%的用户认为“系统的可靠性和响应速度超出预期”。这种“专利 - 产品 - 市场”的正向循环，不仅验证了宝马专利技术的实用价值，也为其后续技术研发提供了持续的资金和数据支撑。
随着自动驾驶技术从L2向L3、L4级演进，宝马的专利布局还在不断深化。从感知层的“4D成像雷达专利”到决策层的“城市NOA（自动导航辅助驾驶）算法专利”，再到控制层的“线控底盘冗余设计专利”，每一项技术突破都在为未来“完全自动驾驶”的实现铺平道路。对于用户而言，这些隐藏在专利文件中的技术创新，正悄然改变着人们与汽车的关系，让驾驶从“操作”变为“体验”，从“负担”变为“享受”。
有人认为宝马自动驾驶专利技术只是噱头，实际应用效果不佳。其实，宝马的自动驾驶专利技术是经过大量研发和测试的，拥有多项核心技术，已经在实际测试和部分量产车型中展现出良好的性能和可靠性，并非噱头。
宝马集团凭借数十年技术积累，在自动驾驶领域构建了庞大专利体系。截至2023年底，在华自动驾驶相关专利申请量突破3000件，发明专利占比超85%。 - 感知层：聚焦多传感器融合与高精度环境建模，提出“动态权重自适应融合算法”提升识别准确率。引入“场景迁移学习模型”处理“长尾场景”，处理成功率高出行业平均35%。 - 决策层：构建“动态博弈决策框架”应对复杂路况。城市道路采用“多目标协同决策算法”，提升路口通行效率、降低碰撞风险；高速场景注重舒适性与效率平衡。 - 控制层：实现线控底盘与自动驾驶算法深度协同。“执行器动态补偿算法”消除误差，“乘坐舒适性控制专利”提升乘坐体验。 - 战略布局与市场价值：地域上侧重中美德，技术向“AI大模型与自动驾驶融合”倾斜。坚持专利服务产品，宝马iX集成多项专利技术，搭载专利技术车型销量超120万辆，用户满意度高。未来专利布局不断深化，将改变人与汽车的关系。
国家专利局公开数据
知网收录的行业研究报告
新华网报道
科科豆的专利数据分析工具
八月瓜的专利趋势报告