作者龚炯系对外经济贸易大学经济系教授、中国人民大学重阳金融研究院高级研究员，本文转自7月22日知产前沿公众号。

一、背景介绍

（一）全球智能手机行业发展

无线通信技术的不断发展也促进了全球智能手机市场的发展。2010年至2013年4G标准在各个国家和地区逐步商用，全球智能手机从3G时代快速发展到4G时代，为全球智能手机出货量的持续上升提供动力。这一增长持续到了2016年并达到峰值；之后市场趋于饱和，2016年至2019年全球智能手机出货量连续下滑；2021年随着5G移动通信技术的发展，全球智能手机市场又小幅提振。根据IDC最新发布的《全球季度手机跟踪报告》显示，2024年全年全球智能手机出货量同比增长6.4%，达到12.4亿部，市场迎来了复苏。[1]

然而，根据招商银行研究院2020年8月的评析，手机行业作为迈入成熟型阶段的行业，存在明显的“性能过剩”现象，即现阶段智能手机的功能和指标已经基本满足消费者需求，消费者愿意为通信技术升级而支付的边际溢价不高，不同于功能机升级为智能机这种颠覆性创新，5G相较于4G的变化跨度并不大，主要是对手机网络信号接收及发送系统的改变，如天线、射频前端、基带等。这种延续性创新预计很难对手机行业整体造成变局。

（二）研究手机价格的意义

历史上，手机行业标准必要专利纠纷很多，也有多起诉讼判例，从2G时代开始比较有影响力的包括以下案例：无线星球诉华为案、TCL诉爱立信案、华为诉康文森案等。但这些法律诉讼绝大部分都是围绕着费率进行，判决也绝大部分都是关于费率的判决，例如2023年重庆第一中级人民法院裁决的OPPO诉诺基亚案，法庭判定了手机行业首例5G标准全球累积费率为4.341%-5.273%。[2]但我们知道实际专利许可金额是许可费率和费基的乘积，在手机行业历来的、普遍接受的整个市场价值方法的框架下，费基的计算就意味着基于手机价格。

使用手机价格并不是一个简单的问题。费基计算中手机价格的取值是NSP，也就是通常所说的出厂价。但手机厂商生产的手机款式很多，销量也各不一样，更麻烦的是平均手机出厂价并不能从公司会计数据中容易获得，这些数据主要存在于众多的销售合同中，如果涉及年终返利、各种折扣等价格影响因素，这就更难获得精确的出厂价格，据我们了解有些公司自己都不是很清楚自己产品的平均NSP。先前有公司通过第三方审计机构审计来获得NSP的先例。

而历史上手机价格自上市后的变化也很大，不管NSP还是ASP（即通常所说的零售价格）常见的趋势是手机上市以后价格不断下降，虽然这种下降不是呈线性的。

NSP价格的计算还涉及复杂的价格抵扣问题，即在得到平均出厂价NSP之后，还应当减去几项不反映标准必要专利价值的费用。重庆OPPO vs. 诺基亚的判决容许了几种此类抵扣，包括相关税费、包装费用、运输费用、保险费用以及企业预置的SEP费用。所有这些费用显然和标准必要专利所创造的经济价值无关。据我们了解一般这个抵扣大致是NSP价格的10%左右。

本报告余下部分将研究4G、5G手机近年来的价格变化，这个研究对实施人和权利人的谈判至关重要。目前在5G技术和手机越来越普及的背景下，权利人有一个叙事是说4G手机价格已经跌得很低了，不怎么再降了，而我们以下的研究并不支持这个叙事，相反，我们发现大部分品牌的4G手机到我们数据截止日为止，也就是2024年Q3末，还在不断下降。我们用Holt模型预测的手机未来价格趋势大部分也还是在下降。

二、手机价格模型预测

根据上章所述，由于NSP（Net Selling Price）手机净售价的数据较难获得，本章中我们主要使用霍尔特线性趋势法模型和Canalys数据库中的ASP价格数据对4G、5G手机的价格进行预测。

（一）模型方法

霍尔特线性趋势法（Holt Linear Trend Method）是一种常用的时间序列预测方法，适用于具有稳定的线性趋势的数据。霍尔特线性趋势法由查尔斯·霍尔特（Charles Holt）于1957年在布朗指数平滑法（Brown Exponential Smoothing）的基础上提出，专门用于处理具有线性趋势但无季节性波动的时间序列。与简单指数平滑法只关注当前水平不同，霍尔特模型在建模中引入了对趋势项的估计，使其在面对数据存在明显上升或下降趋势时具有更优的预测能力。

该方法基于线性趋势的假设，通过拟合历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。[3]Holt线性趋势模型通过指数平滑的方法在基于历史数据的加权平均进行预测时给予越近期的数据越高的权重，同时考虑历史数据中隐含的变化趋势。该模型的设定如下：

其中，图片表示基于第图片季度及以前的4G手机价格对第季度4G手机价格预测，图片表示随时间变化的第图片季度基准价格，图片6.png表示随时间变化的第图片季度价格趋势变化参数。根据第图片季度高通5G基带芯片的历史价格图片7.png，图片5.png和图片6.png的具体数学形式为：

公式中图片为模型参数。

在实际应用中，霍尔特线性趋势法被广泛用于金融市场、零售销售、电力需求预测、库存控制等领域，尤其是在数据存在稳定增长或衰退趋势时表现出良好的预测精度。此外，该方法也常作为基线模型出现在复杂机器学习或深度学习预测框架中，用于对模型表现进行基准比较。同时，Holt线性趋势模型也在目前各大判例中有所体现，例如重庆OPPO vs Nokia案的判决书中，就提到了利用指数函数模型对未来3-5年4G和5G手机的平均售价之比进行预测，该方法和结果也得到了法官的支持和认可。[4]

（二）数据描述

在本研究报告中，我们采用霍尔特线性趋势模型（Holt Linear Trend Method）作为核心的预测工具，基于Canalys数据库所提供的详尽全球手机销售数据，对未来2024年第四季度至2026年第四季度期间4G、5G智能手机的价格走势进行系统性预测。该模型由于具备同时捕捉时间序列中平稳趋势与线性增长特征的能力，特别适用于本研究所关注的这一不具季节性但趋势变化显著的市场现象。Canalys是一家总部位于英国的专业市场研究公司，成立于1998年，其研究成果经常被彭博社（Bloomberg）、路透社（Reuters）、华尔街日报（WSJ）、CNBC以及众多科技媒体（如The Verge、TechCrunch）引用，具有行业极高的认可度。

具体而言，以图1为例，我们以非洲市场为样本区域，选取该地区表现突出的传音（Transsion）品牌作为分析对象，对其4G手机价格的历史数据（2017Q1~2024Q3）进行加权处理。加权方式基于传音品牌在非洲地区的季度销售结构：我们首先汇总该品牌在某一季度内不同型号4G手机的总销量，再以各型号销量占比作为权重，计算加权平均价格。通过这一加权机制，我们构建出能够真实反映市场整体价格水平的代表性价格指标，进而提高预测结果的代表性与准确性。

接着，我们将传音（Transsion）手机的加权平均价格序列输入Holt模型中进行预测。为提升模型的预测精度，我们采用样本内最小化预测误差准则对模型参数进行细致校准。最终确定的最优参数为平滑系数图片、趋势系数图片，两个系数反映出Holt模型对整体数据变化的高度敏感性与对趋势项的适度调整能力。下图1展示了传音（Transsion）4G手机加权价格的历史实际走势与预测值之间的拟合情况，结果表明模型在解释能力和预测性能上均表现出较高的一致性与稳健性。值得注意的是，我们对手机品牌进行了筛选，仅保留了在各地区市场占比较大的手机品牌进行价格预测，这些品牌代表性显著，所提供的数据不仅具备高度市场覆盖性，也为我们深入洞察各地消费动态与价格演化趋势提供了较有价值的样本基础。

通过本模型的构建与应用，我们不仅揭示了各个市场中各手机品牌价格的演化趋势，同时也为相关企业进行价格战略调整与市场前瞻部署提供了量化支持。值得一提的是，Holt模型的使用并未引入过度复杂的假设前提，因此其结论具备良好的解释性和推广性，适合扩展至其他新兴市场的同类产品价格预测场景中。

（三）模型预测结果展示

观察下图1—图7，我们可以发现，基于2016 Q3~2024 Q3的历史价格数据，Holt模型预测的历史年度的4G、5G手机销量加权价格与Canalys数据实际计算得到的4G、5G手机销量加权价格已十分接近，这表明Holt模型的预测结果几乎符合现实中的市场动态。因此，基于历史价格数据所得到的2024 Q4~2027 Q1的手机价格预测数据具有一定的合理性及可采用性。

通过预测，我们发现在不同市场的不同品牌的4G手机销量加权价格自2024 Q4起基本都呈现出下降趋势，这与实际的4G手机市场价格变化规律相符，说明模型选取合理。

图1展示了非洲地区的传音、三星品牌手机和东亚地区三星、苹果手机的变化趋势，可以发现自2016年到2027年，4G手机价格一直呈现波动下降的趋势。

图1 非洲、东亚地区4G手机价格预测

图2展示了东欧地区的三星、小米品牌手机和中国OPPO、小米手机的变化趋势，可以发现自2016年到2026年，4G手机价格一直呈现波动下降的趋势。

图2  东欧地区、中国4G手机价格预测

图3展示了拉丁美洲地区的联想、小米品牌手机和中东地区三星、Vivo手机的变化趋势，可以发现自2016年到2026年，4G手机价格一直呈现波动下降的趋势。

图3 拉丁美洲、中东地区4G手机价格预测

图4展示了北美洲的联想、三星品牌手机和南亚地区小米、Vivo手机的变化趋势，可以发现自2016年到2026年，4G手机的价格一直呈现波动下降趋势。

图4 北美洲、南亚地区4G手机价格预测

图5展示了东南亚的Vivo、OPPO品牌手机和西欧地区小米、苹果手机的变化趋势，可以发现自2016年到2026年，4G手机价格一直呈现波动下降的趋势。

图5 东南亚、西欧地区4G手机价格预测

图6展示了非洲地区的三星、东亚地区的苹果、东欧地区的三星、中国的Xiaomi品牌手机的变化趋势，可以发现自2019年到2027年，5G手机价格一直呈现波动下降的趋势。

图6 非洲、东亚、东欧、中国5G手机价格预测

图7展示了拉丁美洲的联想、北美洲地区的三星、南亚地区的OPPO、东南亚地区的OPPO品牌手机的变化趋势，可以发现自2019年到2027年，5G手机的价格一直呈现波动下降的趋势。

图7 拉丁美洲、北美洲、南亚、东南亚5G手机价格预测

三、5G标准行业累积费率研究

接下来我们参考OPPO诉诺基亚重庆案相关庭审材料的方法论对5G标准行业累积费率进行进一步研究计算。^[5]该案原告方专家报告预测了从2021年起未来5年的5G费率，本报告依据同样的方法、同样的数据延长预测到2030年。

本文沿用重庆案相关专家报告的研究方法，主要基于以下理论框架：我们以5G手机上市后消费者相较于4G手机在通信功能上所愿意支付的溢价、即用特征价格模型所估算出的5G价值系数作为计算5G累积费率的基础，同时，结合4G与5G手机平均售价（ASP）之间的价格比值，并对4G标准的全球累积许可费率进行适当调整，从而推导出5G标准的全球累积许可费率。具体公式见下节公式（7）。

（一）5G系数平均值

我们使用如下以指数函数为基础的模型建立起5G系数与5G手机已上市时长之间的关系：

其中，图片14.png为5G手机上市图片季度的5G系数，表示5G手机已上市的季度数，图片为误差项，(图片22.png,图片12(2).png)为模型参数。使用非线性回归的方式得参数为(图片22.png,图片12(2).png)=(-1.2361,-0.1671)。该指数函数模型对实际数据具有较好的拟合效果，调整后图片12.png值达到87.62%。

然后依据模型（4）所示的指数函数对2021Q4以后的时期进行了预测。具体的预测方法是给定某一季度及对应的图片值，给定已估计出的参数(图片22.png,图片12(2).png)，代入模型（4）中计算对应的图片12(1).png。例如，对截至2022Q4的5G系数进行预测时，2022Q4对应的5G手机已上市季度数=15，代入模型（4）可得截至2022Q4的5G系数为exp(−1.2361+(−0.1671)∗15)=0.0237。按此方法，我们预测了2022Q1~2032Q2期间截至每一季度的5G系数，结果如图8所示。

图8 5G系数平均值

根据我们测算的结果（见下文表1），在三年（2021Q3~2024Q2）、四年（2021Q3~2025Q2）、五年（2021Q3~2026Q2）、六年（2021Q3~2027Q2）、七年（2021Q3~2028Q2）、八年（2021Q3~2029Q2）、九年（2021Q3~2030Q2）、十年（2021Q3~2031Q2），5G系数平均值分别为0.0332、0.0264、0.0217、0.0183、0.0158、0.0139、0.0124和0.0112。

需强调的一点是，任何基于模型的预测都无法实现与实际数据百分之百的拟合，原因是真实数据中存在诸多不可观测的干扰因素。通过模型进行预测的目的是尽可能地体现所关注变量的变化趋势。我们可以观察到，随着加入更多季度的样本，5G系数呈现出前期快速下降后期变化趋缓的显著趋势，这也是手机上市后价格变化的一般规律。而指数函数能很好地体现此类型的变化趋势。

在我们对于5G系数的拟合模型中，若对能观测到的2019Q2~2021Q4区间的5G系数实际值与指数函数模型拟合值取平均，可计算得到，此期间内5G系数实际值的平均值为0.1263，同期通过指数函数模型拟合的5G系数平均值为0.1221，二者已非常接近，这表明该预测模型并未明显偏离5G系数的内在变化趋势。同时，指数函数模型对5G系数拟合的均方误差（MeanSquaredError，MSE）仅为0.0021，也表明该模型的预测结果与实际值较为接近。

（二）基于指数函数预估4G/5G手机平均售价之比

在计算5G标准全球累积费率时，我们需要基于目前国际上关于4G标准累积费率（6%~8%）的公开声明，结合上一小节中估计出的5G系数，再经过对4G和5G手机的价格调整得到5G标准全球累积费率。因此，为预估5G标准的全球累积费率，我们还需要预估4G/5G手机平均售价的比值。

根据观察4G/5G手机季度平均售价随时间变化的趋势，与模型（4）类似，我们采用以指数函数为基础的模型分别刻画4G和5G手机平均售价随时间的变化，再基于该模型的估计结果进行预测。具体而言，我们用以下模型分别建立起4G和5G手机季度平均售价与时间的关系：

其中，图片7.png为4G/5G手机在第图片季度的平均售价，图片表示4G/5G手机在Canalys样本中体现的已上市季度数（5G手机取其实际上市季度，即2019Q2图片15.png时，4G手机已在Canalys样本起始的2017Q1之前上市，因此取2017Q1图片15.png时），图片为误差项，(图片,图片)为模型参数。我们使用非线性回归的方式估计出了参数，对于4G的手机季度平均售价模型，(图片,图片)= (6.1391, -0.0283)；对于5G手机的手机季度平均售价模型，(图片,图片)= (7.0526, -0.0605)。同时，模型（5）对4G手机季度平均售价变化和5G手机季度平均售价变化的调整后图片12.png分别达到98.14%和96.79%，表明该模型对实际数据有很好的拟合效果。

根据我们测算的结果（见下文表1），在三年（2021Q3~2024Q2）、四年（2021Q3~2025Q2）、五年（2021Q3~2026Q2）、六年（2021Q3~2027Q2）、七年（2021Q3~2028Q2）、八年（2021Q3~2029Q2）、九年（2021Q3~2030Q2）、十年（2021Q3~2031Q2），4G手机与5G手机的平均售价之比分别为0.4657、0.4975、0.5264、0.6228、0.6448、0.6609、0.6736和0.6837。

（三）预估5G标准全球累积费率

基于目前国际上部分专利权人关于4G标准累积费率（6%~8%）的公开声明，我们将根据第一节中根据特征价格模型预估的5G系数及第二节中预估的4G和5G手机平均售价，分别预估推算从2021年起未来三年（2021Q3~2024Q2）、四年（2021Q3~2025Q2）、五年（2021Q3~2026Q2）、六年（2021Q3~2027Q2）、七年（2021Q3~2028Q2）、八年（2021Q3~2029Q2）、九年（2021Q3~2030Q2）、十年（2021Q3~2031Q2）的5G标准的全球累积费率。具体的计算步骤为：

第一步，基于4G标准全球累积费率计算4G技术标准在单台手机中的平均价值。6%~8%的4G全球累积费率表明4G技术标准在4G手机中的价值占比为6%~8%，因此可算得4G技术标准在单台手机中的平均价值为$X * (6% ~ 8%)，其中X代表全球市场4G手机的平均售价。

第二步，基于预估的特征价格模型5G系数，估算5G技术标准在单台手机中的平均价值。特征价格模型回归得到的5G系数表示，相较于4G技术标准，其它手机特征参数不变的情况下，消费者愿意为5G技术标准多支付手机价格的百分比。因此，假设在5G系数为Z%，则可计算5G技术标准相较于4G技术标准在单台手机中的价值增加为$X*Z%。由于第一步中已求得4G技术标准在单台手机中的平均价值为$X * (6% ~ 8%)，因此5G技术标准在单台手机中的平均价值为：

第三步，计算5G技术标准在5G手机中的价值占比，作为5G标准全球累积费率。根据第二步中求得的5G技术标准在单台手机中的平均价值为$X * [(6% + Z%) ~ (8% + Z%)]，因此5G技术标准在5G手机中的价值占比为

其中Y代表全球市场5G手机的平均售价。

根据以上步骤，分别计算不同时间内5G标准的全球累积费率，结果如下：

表1 不同时间段5G标准全球累积费率

由表1可以看出，我们基于特征价格模型推算的未来3年~10年时间内5G标准全球累积费率在4.30%~6.22%之间，低于目前行业内部分专利权人所声明的4G标准全球累积费率6%~8%，与之前行业内专利权人所声明的3G和2G标准全球累积费率5%接近。据我们所知，该结论也与目前5G标准必要专利授权费率的案例判决和实际市场费率大致一致。

从表1可以看出，随着时间的延长，5G标准的全球累积许可费率呈现稍稍上升趋势，增幅大致维持在1%左右。这一增长幅度较为有限，主要原因在于预测模型依赖于既有历史数据。值得注意的是，预测所依据的前期数据覆盖了5G手机初期上市阶段，在该时期，5G手机的平均销售价格（ASP）下降速度显著快于4G手机，而4G、5G价格的接近造成以上公式（6）中4G/5G价格比调整的影响越来越小，进而影响了后期5G费率预测结果。倘若能够获取更新、更具代表性的数据，对4G与5G手机价格比进行重新评估，预计5G标准的全球累积许可费率将出现更为稳定结果的可能性。

（四）5G费率未来变化影响因素

从3G、4G标准的全球标准必要专利许可授权历史来看，其费率较为稳定，当然就各个权利人、实施人来说有很大变化。5G标准大概率也会延续这种市场格局。影响5G标准全球累积许可费率的因素复杂多样。OPPO vs Nokia重庆案中的专家报告明确指出，许可费基的选取变化、销售市场的地域差异所带来的折扣等，均会对费率水平产生显著影响。在本节中，我们将聚焦于另一个日益突出的因素：蜂窝通信技术在非传统终端领域的广泛拓展，尤其是在汽车、物联网、智能制造等垂直行业的深入应用，推动了下游许可市场的迅猛扩张，从而对原本以手机为主的授权市场格局造成深远影响。

从理论视角出发，依据FRAND原则所倡导的“公平、合理与非歧视”要求，合理费率应与市场实际价值以及平衡授权双方经济利益的诉求相匹配。当前，5G技术在越来越多的行业中被采用，但专利权人本身的研发支出并未与其所涉市场规模同比例增长。在这种市场结构性转变的背景下，维持手机行业原有费率体系将难以反映平衡实际使用价值与许可方收益之间的“合理性”原则。因此，从经济合理性的角度出发，5G SEP在手机行业的许可费率理应随下游应用范围的扩大而适度下调，以更真实地体现许可市场的结构性演变。

接下来，我们将介绍蜂窝通信技术在移动通信行业之外的应用，并估算下游授权许可市场的扩张幅度，以及对手机行业合理累积费率的影响。

在现实世界中，蜂窝通信技术已广泛应用于无线抄表、小区传呼、工业数据采集系统、无线标签、身份识别、安全防火系统、无线遥控系统、生物信号采集、水文气象监控、机器人控制、数字音频、数字图像传输等众多场景中。下图（9）展示了市场调研机构Counterpoint Research所发布的2022年Q2前十大模组市场的出货量占比情况。我们仅就几个近期已经有授权发生或可能发生的市场做一个大致估算。

图9 前十大全球蜂窝物联网模组出货量所占比重（2022Q2）^[6]

（1）工业物联网

工业物联网通过将具有感知与监控能力的传感器、控制器，以及移动通信和智能分析技术深度融入工业生产的各个环节，大幅提升制造效率、改善产品质量、降低成本和资源消耗，推动传统工业迈向智能化的新阶段。根据GSMA的预测，全球工业物联网设备的联网数量将在2016年至2025年期间增长约五倍，从24亿增至138亿。其中，中国的连接数预计在2025年达到41亿。^[7]

目前蜂窝通信SEP在工业物联网设备领域的授权还未大规模展开，但其前景较好。假设单一设备授权累积总费用低至0.005美元，截至2022年，全球工业物联网设备市场潜在授权规模将达0.4亿美元。^[8]

（2）路由器/CPE

路由器/CPE通过集成蜂窝通信模组，能够在广域范围内提供高速无线连接，尤其适用于没有传统宽带覆盖或无法铺设光纤的区域。蜂窝模组支持多种网络制式，如4G LTE和5G，使得设备能够灵活应对不同环境下的网络需求。此外，蜂窝通信模组支持网络无缝切换，确保在固定宽带故障时依然能够通过蜂窝网络维持稳定连接。同时，路由器/CPE通过蜂窝模组可以连接多个终端设备，保障多设备同时在线时的网络性能。蜂窝通信模组还支持智能化管理和远程监控，允许运营商或用户对设备进行远程维护，提升运维效率。

该市场涵盖范围较为广阔，精准界定相关产品市场存在一定挑战。同时，相关销量的统计数据较为匮乏，这使得对该市场的授权费用规模进行精准预测变得困难。然而，可以确定的是，其市场规模至少达到数十亿元级别，即1.3亿美元市场规模。

（3）智能抄表

随着2G和3G网络的逐步退役，智能电网的建设推动了市场对水表、燃气表和电表等“三表”设备的智能化连接和传输需求，NB-IoT技术正好满足这些设备对低速率业务的需求，低成本的特性使其广泛应用于智能水表和燃气表领域。而智能电表因需要支持中速率通信，4G LTE CAT技术成为主要应用的解决方案。

水表、燃气表和电表等“三表”市场的潜在授权费用市场规模显然和户数有关，第七次全国人口普查中国户数将近5亿户。虽然全部“三表”替换加持蜂窝通信功能还需要时间，但毋庸置疑的是市场正朝这个方向发展。若以5亿户计算，假设单表授权累积总费用低至0.01美元，那就是至少0.15亿美元的市场规模。

（4）智能POS机

智能POS机是移动支付的关键载体。与传统POS机只能刷卡收款不同，智能POS机支持微信/支付宝扫码支付、闪付、刷卡及第三方支付等多种方式，且设备更加小巧便捷。此外，智能POS机还可以采集客户数据，集成会员系统与ERP管理系统，适应了人们支付习惯的变化。传统POS支付为即时交易的模式，完成后就意味着交易的中止，而智能POS机不仅能够支持全方位支付方式，还能够结合5G、物联网、大数据等技术，延展至消费数据采集、运营管理、会员管理和金融服务等多种应用场景。

目前全球POS机市场一年出货量至少有1.48亿台，假设单台的授权许可费用为0.1美元/台，那就是至少0.15亿美元的市场规模。

（5）车联网

车联网技术利用蜂窝通信提供车辆与周围环境（包括其他车辆、基础设施、行人等）之间的无线通信，其技术可分为车辆到车辆（V2V）、车辆到基础设施（V2I）、车辆到行人（V2P）和车辆到网络（V2N）通信模式。汽车行业目前存在几个重要的许可平台，为汽车制造商提供包括4G、5G等蜂窝通信技术在内的SEP授权。这种模式简化了汽车制造商获取专利许可的流程，降低了谈判成本，并促进了车联网技术的全球部署。

目前全球乘用车市场规模约为9千万辆，按照Avanci专利池的4G授权价格20美元一辆计算，则整体授权市场可达18亿美元。这个数值还不包括很大一部分车辆采用了5G车联网技术，而Avanci的5G汽车项目授权费用为单车29-32美元。Avanci专利池占了全部蜂窝通信SEP整体的80%-83%。^[9]相关专家提出汽车行业的合理授权价格应为Avanci专利池价格的1/10，以及考虑到整个全球汽车市场全部许可授权还需要时间，因此，我们假设蜂窝通信SEP在汽车行业的合理授权价格应为单车2.5美元，那就至少是2.25亿美元的市场规模。

蜂窝通信技术已广泛应用于多个行业，为车联网、工业物联网、智慧城市和医疗健康等领域提供了可靠的通信支持。尽管其发展推动了产业数字化转型，但仍面临技术标准、专利许可和商业模式等方面的挑战。目前据估算蜂窝通信SEP授权市场的总体规模约为每年11亿美元。^[10]在此基础上，粗略测算得出，除手机外的其他行业潜在授权市场规模约为4.25亿美元，占整体潜在授权费用市场的38%。然而，与这一市场扩张趋势相对应，主要SEP持有者在研发和创新方面的实际投入并未呈现同步、倍数级的增长。

基于FRAND（公平、合理与非歧视）原则，当前授权结构已不再合理地反映各行业对技术的实际使用价值。在其他领域的许可收入日益增长的背景下，若要持续满足“合理性”原则，现行手机行业的许可费率应进行适当调整。据以上分析粗略推论，对现有手机领域的标准许可费率应有20%至30%的下调空间，以更合理地体现专利许可收益与市场贡献之间的动态平衡。这个观点似可在未来谈判、诉讼中推广。

四、结论

当前手机市场的发展趋势与许可策略，可以观察到多个互相交织的关键变量共同作用，构成了一幅动态变化的产业图景。其中，虽然费率仍是衡量标准必要专利（SEP）许可合理性的重要考量因素，但NSP的选择与定义同样扮演着不可忽视的角色。NSP不仅直接决定了专利许可费的基数，也在权利人与被许可方之间的博弈中形成重要的谈判筹码。因此，在许可双方进行谈判时，单纯强调费率而忽视NSP的选择，将可能导致授权成本失衡，进而影响企业的盈利能力与市场竞争地位。

本报告的结论是，仅就手机行业而言，费率未来的变化根据我们的计算未必会有很大变化，但费基从市场整体价格角度看有明显的实证证据会持续大幅度下降。这是因为在技术演进层面，随着5G通信技术的持续推广与普及，相关硬件成本在规模效应的推动下呈现出显著下降趋势，^[11]进而带动整体智能手机价格不断下行。这一现象在中低端市场尤为明显，部分厂商为了扩大5G终端覆盖率，主动压缩产品利润空间，以价格换取市场份额。尽管如此，也存在个别手机品牌如小米，其产品价格在多个季度中表现出较为坚挺的态势。这种“价格黏性”可能源于其在品牌定位、产品差异化或供应链效率方面形成的竞争优势，亦或是其在关键零部件如高性能芯片或相机模组方面的议价能力所致。

鉴于以上分析结果，我们建议谈判中把重点放在费基方面，强调市场整体价格的下降，因而导致费基的减少。同时，从企业战略角度出发，我们不建议签署期限过长的授权协议，尤其是在技术更新换代速度加快的背景下。5G演进路径尚未完全定型，诸如5G Advanced甚至6G的预研已在推进，若现阶段即锁定多年的固定费率或NSP价格，未来极有可能因市场变化或技术迭代而陷入不利境地。因此，建议企业在协议中设置合理的重谈条款或附带“最惠条款”，以保留根据市场走势调整授权条件的灵活性。

此外，需高度关注4G手机价格持续下探所带来的外部压力。尽管5G已成为未来主流，但在许多新兴市场，4G手机依然占据主导地位，而其价格每季度均呈现缓慢但持续的下降趋势。在专利谈判中，若未充分考虑4G终端价格下降的现实情况，而仍以过时的NSP价格为参照，则可能导致最终授权许可费的实际比例远高于市场实际负担能力，从而削弱合作意愿，甚至引发许可冲突。建议许可方在设定价格基数时，结合加权平均价格等更能反映市场动态的定价方式，从而使协议更具前瞻性和适应性。

综上所述，在5G授权实践中应将“费率”与“NSP”协同考虑，以实现更加精细化与灵活化的许可策略。签约期限不宜过长，授权基准需与市场演化保持一致，特别是在终端价格不断调整的背景下，这些策略将为企业在标准化竞争与全球扩张中提供稳健支撑。