据最新消息，通信设备巨头诺基亚（Nokia，芬兰）与中国汽车巨头吉利汽车（Geely）已达成全球和解。诺基亚已撤回此前在欧洲等地针对吉利汽车提起的、涉及智能网联汽车4G/5G通信标准的标准必要专利（SEP）侵权诉讼。 这场曾让汽车行业与通信行业关系剑拔弩张的“5G专利许可费法庭激战”，又一重大导火索因双方达成和解而宣告熄灭。
1. 纠纷背景：汽车“智能网联功能”引发的巨头碰撞
近年来，现代汽车（尤其是智能网联汽车和电动汽车）为了实现OTA地图更新、自动驾驶以及车内车载娱乐等功能，高度依赖先进的蜂窝通信技术（4G和5G）。 作为这方面通信技术标准必要专利（SEP）的大手，诺基亚一直致力于向未获授权的汽车制造商索取合理的专利对价。在此背景下，2025年夏天，诺基亚指控吉利汽车旗下的相关企业未经授权使用其4G/5G专利，并在以下法院集中提起了专利侵权诉讼：
- 欧洲统一专利法院（UPC）（曼海姆地方分庭、慕尼黑地方分庭）
- 德国慕尼黑第一地方法院
对此，吉利汽车在中国的“杭州市中级人民法院”提起反诉，请求法院对全球范围内的FRAND（公平、合理、非歧视）许可费率做出裁判。这场纠纷随即演变成了一场错综复杂的全球跨国诉讼大战。
2. 局势急转直下，诺基亚撤回诉讼
慕尼黑第一地方法院原定于2026年5月21日上午举行首次口头辩论（这是一项极具关键性的程序，法院有可能在当天直接做出判决）。然而，该法院证实，诺基亚在开庭前夕突然撤回了诉讼。 这一撤诉举动标志着双方已在幕后正式达成了全面的全球和解。
尽管目前具体的协议条款仍处于保密状态，但根据JUVE Patent、ip fray等知名知识产权专业媒体的分析，吉利汽车极有可能已经签署了Avanci的5G汽车许可项目。Avanci是目前汽车蜂窝通信专利领域最主要的专利池。近期，已有7家中国汽车制造商相继加入了Avanci 5G许可项目，吉利此次达成和解显然也顺应了这一市场主流趋势。
3. 一锤定音：反反诉禁令（AASI）的巨大威慑力
在这场峰回路转的和解中，欧洲法院（UPC及德国地方法院）签发的“反反诉禁令（AASI，Anti-Anti-Suit Injunction）”起到了决定性的纽带作用。 在诉讼过程中，吉利汽车曾向中国法院申请“临时许可（Interim Licence）”，试图以此在实质上叫停欧洲的诉讼程序。如果该申请获得批准，诺基亚若继续在欧洲行使权利，将面临来自中国法院的巨额罚款风险，这曾对诺基亚构成了巨大威胁。
然而，2026年春，UPC曼海姆地方分庭和慕尼黑地方法院果断采取行动，支持了诺基亚的请求，向吉利汽车发出了强有力的AASI。命令要求吉利汽车必须在1天内撤回在中国的临时许可申请，否则将面临最高5000万欧元（约合85亿日元/4亿多人民币）的行政罚款。业内专家一致认为，此举彻底封锁了吉利汽车在中国筑起的防御防线，迫使其在欧洲法院做出不利判决前，不得不重新回到谈判桌前。
4. 对汽车行业的深远影响及未来展望
诺基亚与吉利汽车的握手言和，为物联网（IoT）时代的知识产权实务带来了几点重要启示：
- 专利池（Avanci）一站式解决模式地位稳固： 汽车制造商与各大通信公司逐一进行单独谈判的模式效率极低、难以为继。通过Avanci等统一窗口获取许可的“Access for All (AFA)”（整车端一括许可）模式，正在确立其作为事实上的全球标准（Global Standard）地位。
- 欧洲统一专利法院（UPC）锋芒毕露： 自2023年启动以来，UPC通过强力签发AASI，成功化解了外国法院对管辖权的干预。这向业界证明，对于SEP权利人而言，UPC已经成为一个极为高效且强力的维权武器。
吉利汽车旗下坐拥沃尔沃（Volvo）、极星（Polestar）等知名品牌，并与梅赛德斯-奔驰维持着smart品牌的电动车合资运营，是名副其实的全球汽车巨头。随着该巨头集团选择和解，毫无疑问，其他尚未签约的全球汽车制造商所面临的通信专利许可谈判压力将会成倍增加。
参考及引用来源
本文在撰写过程中，参考了以下公开的知识产权专业媒体及官方渠道信息：
- JUVE Patent（欧洲专利与知财专业媒体）：详细报道了诺基亚与吉利汽车在欧洲统一专利法院（UPC）及德国地方法院撤诉、达成全球和解的内幕，以及双方围绕AASI（反反诉禁令）展开的司法博弈过程。
- ip fray（全球知财与技术趋势媒体）：针对吉利汽车在中国法院申请临时许可（Interim Licence）、欧洲法院（UPC曼海姆分庭、慕尼黑地方法院）抛出5000万欧元罚款的AASI命令威慑力，以及其与Avanci 5G许可项目的关联性进行了深度专业分析。
- Avanci 官方网站 (avanci.com)：提供汽车通信专利（3G/4G/5G）一站式许可项目的专利池平台。官方公开的数据显示，近期中国市场主流汽车厂商正加速加入其5G项目。
该文本由大型语言模型 (LLM) 翻译。