基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

万 莹，王金锋，孙连英，张 赫，涂 帅，赵 平

（1. 北京联合大学智慧城市学院，北京 100101；2. 北京联合大学城市轨道交通与物流学院，北京 100101；3. 北京联合大学党校办，北京 100101）

1 研究背景

截至2019 年12 月31 日，我国内地40 座城市累计建成投运城市轨道交通线路6 736.2 km，技术制式包括地铁、轻轨、市域快轨、单轨、现代有轨电车、磁浮交通、自动旅客运输共7 类[1]。在庞大的城市公共交通运营客流量压力下，城市轨道交通在减缓交通拥堵、保障城市交通日常运营方面发挥着越来越重要的作用。在此基础上，城市轨道交通将向何处发展就显得格外重要。因此，本文基于国内城市轨道交通专利信息，从专利方向，综合运用专利计量、文本挖掘等多种方法，研究城市轨道交通技术的发展现状及趋势。

对特定领域的专利信息进行分析，可以揭示该领域技术的发展现状及趋势，为特定领域的发展提供情报支撑。王哲等[2]采用统计方法对高速铁路产业专利信息进行分析。赵卿等[3]聚焦于高速铁路牵引供电领域进行专利分析。阮文等[4]从高速铁路列车控制技术方向进行专利分析。杨晓娟等[5]对轨道交通中列车控制系统国内专利进行统计与分析，初步给出列车运行控制系统重要技术分支的创新建议。江新等[6]利用统计方法分析常州市轨道交通企业的专利数量及类型、专利申请趋势等。邱洪华等[7]从专利的多个角度，对整个中国轨道交通产业的专利活动进行分析。Yang W J 等[8]使用关键词检索技术从专利数量、申请人、主要专利技术等方面介绍中国轨道交通的发展趋势。2016 年《城市轨道交通》期刊刊登轨道交通产业全球专利状况分析报告，该文对全球轨道交通专利从申请人、区域分布以及五大设备等方面进行分析与报告[9]。田丽[10]运用专利地图的方法，对我国城市轨道交通装备制造业技术的发展路径进行分析。刘新旭等[11]对国内外轨道交通防碰撞安全技术领域的专利进行了统计分析。罗先盛等[12]采用统计分析方法，对国外轨道交通齿轮箱专利进行分析。郭亮等[13]基于全球专利申请信息，对轨道交通转向架构架、轴箱装置、基础制动装置等关键技术进行专利分析和技术判断。Gou J[14]从5 个角度挖掘与磁悬浮运输技术有关的专利数据，研究了磁悬浮运输技术的发展状况和全球竞争趋势。苏博等[15]针对轨道车辆运行时产生的振动和噪声问题对城市轨道交通轮胎的开发应用及专利技术特点进行分析。胡连军等[16]通过研究钢轨扣件的衍化过程，结合专利技术分析，提出我国扣件发展的思路与建议。

以上基于轨道交通专利数据的分析多集中在铁路领域，并且大多是针对轨道交通特定技术或区域。值得注意的是，在轨道交通领域中，已有的专利分析方法多基于统计，或与专利地图相结合，而未涉及到专利文本内容。本文针对这一现象，将专利分析聚焦于城市轨道交通技术发展，综合应用专利计量、文本挖掘、专利地图方法对全国技术专利信息进行全方位分析，从多方面研究我国城市轨道交通技术的发展现状与趋势。

2 数据获取与分析方法

2.1 数据获取

本文选择世界知识产权组织（WIPO）专利库为数据源，以“城市轨道交通”为专利检索项，检索日期为1996 年12 月6 日—2019 年12 月31 日，使用python3.7爬取并解析，再进行筛选，最后获得共3 491 条专利数据，包括2 154 条发明专利与1 337 条实用新型专利。其中每条专利内容包括专利公开号、专利名、优先权号、分类、申请号、申请人、发明人、专利摘要。

2.2 分析方法

产业技术路线图是在产业技术规划的基础上发展起来的一种技术预测和技术规划方法[17]，产业技术路线图已经广泛应用于我国各个区域和产业领域。本文结合产业技术路线图规划方法，对城市轨道交通的发展现状、发展需求、产业目标、发展趋势进行分析。

专利申请量及趋势、专利分类、专利技术生命周期能够在一定程度上反映城市轨道交通的行业发展现状；专利原创地区分布，主要申请人分布及数量可以反映城市轨道交通的发展需求；专利关键词抽取及其共现关系能够展示城市轨道交通技术的侧重与关联，从而揭示产业的重点研究领域，分析产业发展目标；在关键词的抽取可反映技术侧重的同时，关键词的演化在一定程度上可以分析行业的发展趋势。将城市轨道交通专利分析与产业技术路线图规划方法相结合，可以让专利分析路线更清晰。城市轨道交通专利分析路线如图1 所示。

3 城市轨道交通技术专利分析

3.1 城市轨道交通技术发展现状分析

3.1.1 专利申请数量及趋势分析

截至2019 年12 月31 日，世界知识产权组织专利库中，以2.1 节所示方式获取城市轨道交通专利数据共3 491 件，其中发明专利2 154 件，实用新型1 337 件。对以上专利数据，以年份为时序轴，时间由1996 年—2019 年。统计专利总量与不同类型专利数量增长趋势，如图2 所示。

图1 城市轨道交通技术专利分析路线

图2 专利数量增长趋势

从图2 中可以看出，自1996 年开始，城市轨道交通专利申请量整体呈上升趋势；1996 年—2005 年城市轨道交通专利申请量较少，变化趋势不明显；2006 年—2010 年专利申请量呈明显波动上升趋势；2011 年—2015 年增长趋势平稳，呈稳步上升状态；2015 年之后，专利申请量增长速度迅猛，尤其在2017 年—2018 年专增长趋势较为明显，2018 年后，每年专利申请总量达到600 件以上。

3.1.2 技术生命周期分析

技术生命周期分析是专利分析中常用的方法之一，专家学者常用专利数量测量法计算专利的技术生命周期。该方法包括技术生长率（v）、技术成熟系数（α）、技术衰老系数（β）。由于本文所用专利数据不包含外观设计类型专利，因此本文仅对技术生长率以及技术成长系数进行分析。技术生长率反映技术的生长趋势，如果连续多年技术生长率持续增大，则说明该技术处于萌芽或生长阶段：

技术成熟系数反映技术的成熟度，如果连续多年技术成熟系数持续变小，说明该技术处于成熟期：

式（1）、（2）中，m 为当年该技术的发明专利数量；n为当年该技术的实用新型专利数量；M 为追溯5 年内该技术的发明专利累计数量。根据技术生命周期相关系数计算方法，对城市轨道交通专利数据计算分析，得到图 3 专利发展趋势。

图3 城市轨道交通技术发展趋势

根据技术生长率计算公式，需统计5 年内该技术发明专利的累计数量，因此技术生长率统计有限期限为2000 年—2019 年。结合图2，由图3 可知，2000 年以前累计专利量较小，到2000 年开始，技术生长率较高。2001 年—2003 年技术生长率持续增长，城市轨道交通技术处于萌芽阶段。2001 年以后，技术成熟系数不断波动下降，说明该技术发展形势较好。到2016 年以后，城市轨道交通迎来一个新的生长阶段。

3.2 城市轨道交通专利分类

专利领域分类是技术研发热点必不可少的表现方式，通过对城市轨道交通专利的国际专利分类法（International Patent Clsassification，IPC）分类号进行分析，制作如图4 所示专利分类图，图中仅显示分类数量前10 的IPC 分类。

据图4 可知，城市轨道交通技术主研发要集中在B61B（作业、运输、铁路、铁路系统）、E01B（固定建筑物）、G06Q（计算、推算、计数）的技术领域。其次，B61L（作业、运输、铁路、铁路交通管理）、B60M（作业、运输、一般车辆）、G06F（计算、推算、计数、电数字数据处理）等也是城市轨道交通技术研发的重要领域。

图4 城市轨道交通专利IPC 分类

3.3 城市轨道交通技术发展需求分析

3.3.1 城市轨道交通专利地区分布

当某地区技术需求越大，该地区对该技术的关注程度会越高，不同地区的专利数量可反映不同地区对城市轨道交通技术的需求程度。本文根据不同地区专利数量，使用python 编程工具构建专利地区热力地图，如图 5 所示。

图5 专利地区热力地图

由图5 可知，城市轨道交通专利申请主要分布在北京以及长江中下游地区，可知该地区城市轨道交通技术市场需求广泛。

3.3.2 城市轨道交通专利申请人分析

对城市轨道交通专利申请人进行分析，可反映当前领域的主要研究机构以及竞争力分布。本文对专利申请人进行分析，发现申请人分为2 类：①以单位机构为申请人；②个人申请。通过统计，发现以机构为申请人的城市轨道交通专利有2 897 件，个人申请的专利为594件。下面以机构为单位，进行主要专利申请人分析，结果如表1 所示。

表1 主要专利申请人

由表1 可知，城市轨道交通技术的发展与北京交通大学等高校以及中铁集团密切相关，高校促进城市轨道交通技术的发展。

3.4 城市轨道交通产业目标分析

3.4.1 城市轨道交通专利关键词分析

本文对城市轨道交通专利摘要文本进行文本挖掘，将单个专利摘要作为一个文档，使用Jieba 分词对文本切词，对专利关键词使用Term Frequency Inverse Document Frequency（TF_IDF）进行抽取。TF_IDF 是信息检索领域搜索词重要性的度量之一，用于衡量一个词在文档中的重要性。TF_IDF 包含词频与逆文档频率2 个概念。词频（Term Frequency， TF）表示关键词w 在文档Ti中出现的频率：

式（3）中， count（w）表示关键词w 在文档Ti中出现的次数；| Ti|表示文档Ti中所有词的数量。逆文档频率（Inverse Document Frequency， IDF）反映关键词的普遍程度：

式（4）中， N 表示文档总数；N（w）表示出现关键词w的文档数量。根据IDF 定义，关键词越普遍，IDF 越高，反之依然。TF_IDF 定义如下：

由于Jieba 分词对特定领域的切词存在一定的局限性，为提高切词的准确性，以城市轨道交通为关键词搜索知网成果库，对检索结果中关键词进行统计，添加专业词典。为验证关键词抽取的准确性，本文使用2 种方法进行分析：①在TF_IDF 抽取结果的基础上，使用词云分析关键词热点；②在TF_IDF 抽取结果的基础上，统计知网成果库中关键词词频以及共现关系，其中将关键词出现次数低于5 及共现关系低于3 的内容摈弃，最终生成关键词共现网络。词云分析结果如图6 所示，关键词共现网络如图7 所示。

图6 城市轨道交通专利词云

由图6、图7 可知，以上2 种方法结果大体一致。城市轨道交通技术产业目标聚焦于线路、施工、站台、检测、列车运行、控制器、供电、客流、智能等多个方面。关键词共现网络中，节点以及节点边颜色由黄色到蓝色再到红色，节点越大，节点边越粗，表示节点越重要，节点之间的联系越密切。由图7 可知，钢轨铺设线路、列车运行线路、线路施工、车站客流量是城市轨道交通研究的热点内容，施工与隧道、盾构息息相关。

3.4.2 城市轨道交通专利关键词演化分析

对城市轨道交通专利年份进行整理，将5 年作为一个周期，分析关键词演化。对不同年份分别Jieba 切词，使用TF_IDF 抽取关键词，统计所抽取关键词的词频与共现关系，生成关键词网络。需要注意，当周期内专利数量过多时，关键词节点数量庞大，因此针对此问题，限制关键词词性为（"ns"， "n"， "vn"），分别表示地名、名词、名动词。

由图8 ～图12 可知，我国城市轨道交通研究热点主要集中在多方位线路规划上。2010 年以前，我国城市轨道交通技术多集中在硬件研究；到2010 年以后，随着大数据与人工智能的发展，城市轨道交通逐渐由具体走向系统，不断的将智能与城市轨道交通运营服务相结合。随着城市轨道交通技术的不断发展，智能系统、数据采集与检测系统的研究不断深入。通过分析城市轨道交通专利，发现城市轨道交通安全应急管理与应急决策方面技术有所空缺。因此，城市轨道交通在应急管理与应急决策方面还有很大的研究空间。

图7 城市轨道交通关键词共现网络

图8 1996 年—2000 年关键词

图9 2001 年—2005 年关键词

图10 2006 年—2010 年关键词

3.5 城市轨道交通技术发展趋势

中华人民共和国交通运输部2018 年发布《城市轨道交通运营管理规定》[18]中表示城市轨道交通运营应综合考虑与城市规划的衔接、城市轨道交通客流需求、运营安全保障等因素，做好运营服务工作。结合以上对城市轨道交通专利的分析，可以发现，国内城市轨道交通技术研发进入稳定且快速的成长期，城市轨道交通的研究需求将逐渐与人工智能相结合，注重系统化发展。完善对客流的监测、预测，以及城市轨道交通领域的数据采集工作，逐步做到资源共享，实现城市轨道交通系统管理智能化，将会是城市轨道交通技术新的发展趋势。在城市轨道交通系统智能化的不断推进中，完善应急管理与决策技术也将会是热点研究方向。

图11 2011 年—2015 年关键词

图12 2016 年—2020 年关键词

4 结论

专利分析是衡量技术发展现状与趋势的重要方法，本文将专利分析与技术产业路线图结合，综合利用专利地图、文本挖掘、专利计量的方法对城市轨道交通专利数据进行分析，分析结果表明，国内城市轨道交通市场需求较大。根据专利分析结果可知，城市轨道交通技术呈稳定且迅速的发展态势。该技术研发热点集中在线路规划、检测系统、列车运行、客流监控与预测等多个方面。国内城市轨道交通重点研发区域主要集中在北京以及长江中下游地区。在国家政策的支持下，我国城市轨道交通技术研发将不断由具体化向系统化发展，争取实现资源共享，不断加强城市轨道交通智能化管理，为城市公共交通提供更多便利与服务，与此同时，在应急管理与决策方面还需要大量的研究，使得乘客出行更安全更安心，提高城市轨道交通运营服务的质量。