XIAOZHONGMING

来源：云头条

胡润研究院联合汇桔网联合发布《IP助燃AI新纪元—2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书》（AIIntellectual Property in China 2019）。

这份36页的专业报告解析了人工智能产业图谱、对应的关键技术以及各自的专利发展脉络，人工智能技术与产业的变迁与国内外的人工智能技术布局的对比研究，并利用科学化与系统化的评价方式，从知商值、创新力与技术成熟度权重盘点在人工智能产业研发活动较为积极奋进的中国企业，形成《2019中国人工智能企业知识产权竞争力百强榜》。

人工智能并没有一个统一的定义，在学术界，有几个重要的观点 :

• 1956 年，达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。
• 美国斯坦福大学著名人工智能研究中心的尼尔逊教授定义：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。
• 著名的美国大学 MIT 的 Winston 教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
  

什么是人工智能？

人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。根据人工智 能是否能正式地实现推理、思考和解决问题，可以将人工智 能分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器。目前主流研究仍然集中于弱人工智能，如语音识别、图 像处理和物体分割、机器翻译等。

强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样 的机器是有自觉的和自我意识的，这类机器可分为类人和非类人两类。

中国人工智能产业图谱：

人工智能相关政策：

人工智能关键技术领域历年专利申请量（单位 :件）

从专利申请量历年变化趋势来看，截止 2018 年 5 月，人工智能领域专利经历了：

• 1980 年之前的萌芽期
• 1981-2000 年的缓慢发展期
• 2001-2010 年的平稳发展期
• 以及 2011 年以来的快速发展期四个阶段
  

值得注意的是，在 2017 年人工智能关键技术领域的专利申请量更是突破 20,000 件，同比增长 25.4%。2018 年保持增长趋势看好。

人工智能技术发展历程：

迄今为止，人工智能的技术发展经历了三次跌宕起伏，业内对这三个阶段有着不同的划分和称谓，从人工智能的技术发展路线来看，可划分为推理期、知识期、机器学习期三个阶段。

人工智能发展历程的几个时间节点的核心技术专利技术分布趋势变化（单位 :件）

各时间节点的专利技术分布趋势变化对比直观反映出人工智能核心技术创新层的技术发展趋势。

• 1960 年（推理期）的专利申请主要围绕基于逻辑推理的数学解题设备、方法等展开，如晶体管放大器、数字触发、二进制标记、 几何图案等；
• 1980 年（知识期）的专利申请开始主要针对语音识别、语音合成、语言翻译等 语音 / 声音处理技术进行布局保护；
• 2000 年（机器学习期）的专利申请除了语音 / 声音处理技术外，针对图像处理技术、神经网络、知识发现等也开始进行布局保护；
• 2012 年（机器学习期）的专利申请涉及语音、自然语言处理、图像识别、生物统计、神经网络等技术领域 ;
• 2014 年的专利申请开始出现三维人脸识别 / 面部识别技术、数据集 / 分类器、 情感识别等新的技术分布。
  

重点专利技术分支发展分析

计算机视觉

人工智能赋能机器视觉技术使其初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理，可实现对图像或视频内物体/场景识别/分类/定位/检测/图像分割等功能的需求。由计算机视觉的专利申请趋势图可以看出，该技术分支整 体上呈上升趋势，且中国的专利申请趋势与全球的专利申请趋 势非常吻合。由主要来源国申请趋势可发现，美、日、韩的申 请量均较为稳定，且每年的申请量均在 700 件以下，而中国在 2010 年的申请量首次超过美、日、韩，且近三年的申请量依次高达 4,676 件、6,419 件、8,757 件。可见，计算机视觉近几年的专利申请量主要来源于中国。

从图表数据中可以看出，虽然中国的专利申请量较多，然而在申请人 TOP 10 的排名中没有一个中国申请人入围，其中前 3 名为富士通、佳能及三星电子。可推测中国申请人极为分散，未形成强有力的竞争力，专利布局还有待加强。计算机视觉技术已发展近 20 年，技术生长率最高值在 1983 年，为 0.326，两次最低值在 1999 年和 2010，均为 0.222。而 2011 年之后，在 中国对于该技术的专利申请量大幅度增加的推动效力下，技术生长率再次成长，显露出总体上升，小幅波动的生长态势。

自然语言处理

自然语言处理包含了多个研究方向，主要包括自然语言理 解和自然语言生成。前者实现计算机理解自然语言文本思想或 意图 ;后者实现计算机用自然语言文本表述思想或意图。截至 2019 年上半年，全球自然语言处理相关专利申请量超过 11.3 万件，整体呈增长趋势。其中，中、美、日、韩四国在这一技 术的专利研究上保持较强的活跃度，尤其是中国，专利申请量在 2009 年第一次超过美、日、韩三国，并且持续领先。

虽然中国近几年在自然语言处理技术的专利申请量上保持 领先，但从申请人的数量上来看，申请主体较为分散，前 10 名的专利申请人均为外国申请人，其中前 3 名分别为富士通、 NEC 及 IBM。

自然语言处理近 20 年的技术生长率波动较大，从 2001 年持续走低至 2009 年后反弹，在 2013 年生长率达到最高值， 为 0.245，然而，近几年的生长率又持续走低，且于 2018 年达到历史最低点 0.178，说明自然语言的研究热度正在下降。结合申请趋势图发现，近几年，中国的专利申请量增长却很 快。我们认为如果没有革命性的技术突破，在该技术上很难出现复苏期，中国申请人在此时加入该项技术的研究可能很难取 得较大收获。

机器学习

机器学习（深度学习）技术是近年来人工智能领域的另一研究热点。机器学习相关专利包括机器学习各类算法训练模型、神经网络结构以及基于机器学习技术的产品及应用。截止到目前，全球机器学习相关专利申请量超过 6.15 万件， 且于 2015 年出现井喷式增长，经调研发现，该时期专利申请量的快速增长的原因主要来源于中国，中国在该技术分支的投入相当强势。而美、日、韩近 20 年一直保持稳定输出， 但是在 2018 年均有轻微递减趋势。

机器学习专利申请人前 10 名中，中国申请人数量与外国申请人数量平分秋色，然而前 3 名中全部为美国企业，分别为 IBM、微软及谷歌。5 个中国申请人分别为浙江大学、 国家电网、电子科技大学、华南理工大学及天津大学，可见中国的机器学习研究主要集中在高校，也可推测，中国目前 的机器学习可能还处于基础研究阶段，很多成果并未落地， 急需科技成果的转移转化。

机器学习近 20 年的技术生长率整体上呈增长趋势，特别 是 2015-2018 年有着明显的增长速度，其生长率分别高达 0.355、0.402、0.413 与 0.362，保持着强势的增长速度。但是在 2018 年出现下降，这可能是由于专利公开滞后引起的。

重点技术分支生命周期（申请人数量单位：个；专利申请数量单位：件）

• 计算机视觉技术生命周期：计算机视觉在 1980-2018 年期间的专利技术生命周期整体上经历了萌芽期（1980-2004 年）和发展期（2005- 2018 年）。在漫长的萌芽期，计算机视觉的相关专利和申请人数量均较少，集中度较高，主要集中在美、日、韩的巨头企业，如富士通、佳能、三星及索尼等。而随着硬件设备性能的提升和市场 的迫切需求，计算机视觉技术有了突破性的进展，市场扩大，介入的创新主体剧增，专利申请量与专利申请人数量均 急剧上升，存在较大的研发空间，技术投入的回报相对较大。
• 自然语言处理技术生命周期：自然语言处理技术生命周期大体有 4 个 转 折 点（1997 年、2009 年、 2013 年及 2017 年），整体上呈发展趋势，然而在 2018 年，专利申请数量和申请人数量均急速递减，结合 2.2.2 中自然语言处理技术生长率推测，这应当是专利公开滞后（导致 2018 年申请的 专利未被全部公开）和该技术分支的发 展进入衰退期（技术开始老化，不少企 业退出）两个因素共同作用导致的。
• 机器学习技术生命周期：机器学习在 1980-2018 年期间 的专利技术生命周期整体上经历了萌芽期（1980-2014 年）和发展期（2015- 2018 年）两个阶段。萌芽期阶段中， 机器学习的相关专利和申请人数量均较少，但是集中度较高，这可能与机器学习本身的技术门槛较高及人类本身的认知受限有关。而在海量数量的支撑和计算能力的提升后，机器学习技术有了突破性的进展，在市场扩大，介入的创新主体剧增的情况下，该专利申请量与专 利申请人数量急剧上升，存在较大的研 发空间，技术投入的回报相对较大。
  

2017 年国内外关键专利技术分布对比（单位：件）

国内外典型机构人工智能专利技术分布（单位 :件）

中国科学院在偏振分光棱镜／光学系统申请专利最多，达到 2704 件；其次是激光雷达／成像系统／测量系统，达到 1640 件。

IBM 在分析/计算机实现申请专利最多，达到 1890 件；语言／识别系统/语言模型达到 1785 件；其次是数据服务器／字节码/数据服务 1415 件。

百度在语音信息／文本信息／语音指令申请最多，达到 610 件；其次是语音合成方法／只是图谱／文本，378 件。

谷歌在搜索查询／计算机实现／搜索结果申请 1150 件；语言模型／音频数据／上下文申请 824 件。

阿里在目标对象／身份认证方法/数据服务中申请 226 件；训练/样本数据/神经网络模型 186 件。

微软在搜索结果/垃圾邮件/用户申请 815 件；数据服务/客户机/数据服务器 672 件。

腾讯在语音数据/语音信号/图形用户界面申请 181 件；数据服务器/云平台/混合云 155 件。

Intel 在面部识别/上下文/计算机可读记录介质 1042 件。

国家电网在数据服务器/管理系统/云平台中申请 882 件；配电网/故障诊断/分析 574 件

人工智能企业知识产权竞争力分析

2019 年中国 AI 企业 IP 竞争力 TOP100 榜单从企业的综合强度、创新能力和技术成熟度三个维度进行定量评比，对 500 余 家中国人工智能主流企业进行定量评估，评选出了 2019 人工智能知识产权竞争力百强企业。

其中，前十名的企业分别是：华为、腾讯、百度、小米、阿里、海康威视、科大讯飞、搜狗、国家电网、好未来教育。

中国 AI 企业 IP 竞争力 TOP 100 AI 企业所属领域分布（单位：家）

中国 AI 企业 IP 竞争力 TOP 100 AI 企业成立时间分布（单位：家）

中国 AI 企业 IP 竞争力 TOP100 企业各领域成立年限及投融资情况