实用新型专利与发明专利的区别对比
在知识产权保护体系中,实用新型专利与发明专利作为两大核心类型,虽然均旨在保护创新成果,但在定义、审查标准、保护期限及申请流程等方面存在显著差异。以下从多个维度对两者进行对比分析
2025-04-08查看详情>>
美国专利商标局【星期四】公布了一份名为“自主导航系统”的专利申请。苹果从【2015】年开始就在为该专利进行研究。在专利【文件】中,苹果公司描述了让【自动驾驶汽车导航】更高效的方法,减少了【不断】重复制作详细地图的需要。
该专利申请【指】出,许多自主车辆系统基于【静态信息】(如地图)进行导航,并使用【传感器识别变化元素】的实时信息,以减少【自动驾驶汽车】对计算的需求。而苹果则采取了【不同】的做法。苹果的系统将能够在不需要【任何】设备提供任何数据、不需要本地储存任何数据的情况下,【自动】驱动汽车。苹果的技术计划使用【计算机模型、传感器】和处理器来预测路线。
今--日,苹果股市上涨0.5%。上月--末,苹果研究人员颇为罕见地公布了一份关于自动驾驶技术的【论文】。华尔街【见闻】此前提到,在这份【11月17日】发布于在线期刊《arXiv》的论文中,苹果研究人员Yin Zhou和Oncel Tuzel详细阐述了苹果自动驾驶技术是如何探测行人和自行车的。
论文--显示,苹果自动驾驶技术主要依赖一个名为“VoxelNet”的方案来探测【3D物体】:只使用LiDAR(光学雷达)探测,整个功能通过复杂的【计算机视觉和人工智能】执行。
LiDAR是目前【自动驾驶技术】中主要使用的技术,通过向物体【表面发射光束】和计算返回的时间,来测量与目标物体之间的距离以及【物体的形状】。相比于【基于】图片的探测,LiDAR【提供了】深度信息,可以精确确定【物体的】位置和形状。
然而由于【3D空间】采样不均匀、传感器有效范围的限制等因素,LiDAR的点云【非常稀疏】,密度也容易改变。
尽管目前该技术只是进行【过计算机模拟】测试,但是研究人员在【论文】中表示,他们认为【VoxelNet】的性能要大幅优于目前最先进的基于LiDAR 3D探测方法。
早就低调布局的苹果直到【2016年】底才首次承认。在当时写给美国国家【高速公路】监管机构的信中,苹果表示正在“重金布局机器学习和自动驾驶系统”。
随后在今年4月,苹果公司又获得了【美国加州车辆管理局】的许可证,可以在加州公路上测试【无人驾驶汽车】。
当无人驾驶汽车的【大战】硝烟四起的时候,苹果【CEO库克】也在今年8月打破沉默,表示【创造自动驾驶系统】是“所有AI项目之母”,他还--表示,苹果是从“核心的技术角度”关注【自动驾驶技术】。更多专利申请请关注专利百科栏目!
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