專利技術是反映真正技術實力的重要指標。

11月12日，中國專利保護協(xié)會發(fā)布《人工智能技術專利深度分析報告》，對人工智能技術在世界范圍內和在我國的專利申請數(shù)據(jù)進行了科學統(tǒng)計和深入分析。

這份報告不乏亮點：中國超越美國日本，成為申請AI專利數(shù)量最多的國家；百度近幾年迅速布局AI，成為國內申請AI專利最多的申請人；而美國申請量最多的公司也并非Google。

專利技術成為AI實力硬指標

最近兩年，隨著人工智能技術在國內的蓬勃發(fā)展，一些研究機構對國內外的技術現(xiàn)狀進行了不同角度的分析，這些研究對于國內企業(yè)的自身發(fā)展起到了積極的指導作用。

但是還沒有一項研究是專門從專利技術的角度進行深入的分析，而對于業(yè)內的企業(yè)來說，專利技術是反映真正技術實力的重要指標。

本報告中的數(shù)據(jù)以中國專利文摘數(shù)據(jù)庫（CNABS）和德溫特世界專利索引數(shù)據(jù)庫（DWPI）作為數(shù)據(jù)來源，使用行業(yè)專家和相關技術領域專利審查專家共同給出的人工智能領域的中英文關鍵詞進行檢索，在此基礎上，使用專利分類號對結果加以限制，最終得到本報告的研究數(shù)據(jù)。

其中，在DWPI數(shù)據(jù)庫中，對人工智能領域在世界范圍內的專利申請進行檢索，共獲得專利申請180617件，在CNABS數(shù)據(jù)庫中，對人工智能領域在中國的專利申請進行檢索，共獲得專利申請105528件（檢索日期2018年10月15日）。

中國AI專利申請數(shù)量全球第一，百度、IBM分別成為中國和美國人工智能專利領頭羊

超越美國日本，中國AI專利申請數(shù)量全球第一
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專利申請量排名前十的國家/地區(qū)

課題組對各個國家/地區(qū)的人工智能領域專利申請量進行統(tǒng)計。在DWPI數(shù)據(jù)庫中，排名前十位的國家/地區(qū)依次為中國、美國、日本、韓國、歐洲（指在歐專局直接提出申請）、德國、澳大利亞、中國臺灣地區(qū)、加拿大和印度。其中排名首位的中國專利申請量為76876件，略高于美國的67276件，排名第三的日本有44755件。

中國專利申請年度變化趨勢

從申請量的趨勢來看，近年來人工智能的技術研發(fā)在我國達到了空前的熱度。近十年來，在中國進行專利申請的年度增長率明顯更高，尤其是最近兩年，幾乎呈現(xiàn)直線上升的趨勢，這一增長勢頭目前沒有減緩的跡象。

美國專利申請年度變化趨勢

歐洲地區(qū)專利申請年度變化趨勢


日本專利申請年度變化趨勢

與此同時，美國、日本和歐洲地區(qū)的申請量雖然整體處于上升態(tài)勢，但在2016年前后，申請量有所回落。這三個國家和地區(qū)近兩年的增長速度稍微放緩，2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成。但對于歐洲地區(qū)和日本，2017年的申請量整體下降的趨勢似乎已經(jīng)難以逆轉。

百度、IBM分別成為中國和美國人工智能專利領頭羊

在這些國家中，哪些公司或研究機構是人工智能專利申請的領頭羊呢？

中國主要專利權人申請量

首先來看下中國，在CNABS數(shù)據(jù)庫中，課題組對人工智能領域主要申請人的申請量進行統(tǒng)計，得到申請量排名前五的申請人依次為百度（2368件）、中國科學院（2036件）、微軟（1648件）、騰訊（1168件）和三星（1047件）。這幾位申請人的申請量年度變化趨勢如下圖所示。

其中三個中國申請人百度、中國科學院、騰訊的申請量在近幾年增長迅速，尤其以百度公司最為亮眼，雖然起步較晚，但專利申請量迅速大幅度超過了其他申請人，并在最近兩年遙遙領先。而兩家國外來華申請的微軟和三星雖然曾經(jīng)在申請量上具有優(yōu)勢，并保持持續(xù)增長的勢頭，但是在最近幾年的表現(xiàn)卻有些差強人意。

主要專利權人在美國的申請量

在美國，IBM的人工智能專利申請量（4322件）獨占鰲頭，比排名稍靠后的微軟（2635件）和Google（1885）都要多將近一倍，而在美國申請量排名靠前的公司中，美國公司占了一半，且這些公司在美國申請量和其在全球申請量相近，其他公司則為日韓歐公司，分別為三星、索尼、佳能，東芝，NEC和西門子，且這些公司在美國的申請量要遠低于其全球申請量。

主要專利權人在日本的申請量

例如，日本企業(yè)東芝在美國的AI專利申請數(shù)量為831件，在日本則達到了1844件。在日本人工智能申請量排名靠前的各個公司全為日本本國公司，上述幾家公司的主要申請都在日本，可以看出，諸如IBM、Google等美國公司在日本的專利布局量并不多。

自然語言處理全球專利申請最高，百度成國內專利申請大廠
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各技術分支全球范圍專利申請量


各技術分支國內專利的申請量

人工智能領域的研究方向涉及多個不同的學科，在應用層面也涉及到多個子領域。選取人工智能領域中比較有代表性的幾個技術分支作為研究對象，包括：機器學習和基礎算法、智能搜索和智能推薦、語音識別、自然語言處理、自動駕駛及計算機視覺和圖像識別。

以上六個技術分支在全球范圍和國內的專利申請量分別如下表所示。全球范圍和國內的專利申請量數(shù)據(jù)分別來源于DWPI數(shù)據(jù)庫和CNABS數(shù)據(jù)庫。

主要技術分支申請量趨勢

主要技術分支在國內的申請量趨勢

各技術分支在國內的申請量整體上均呈現(xiàn)了不斷上升的趨勢，機器學習和基礎算法、自然語言處理、計算機視覺和圖像識別、語音識別、智能搜索和智能推薦這五個技術路線在進入21世紀之后開始穩(wěn)步增長，2010年以后快速增長，其中值得一提的是機器學習和基礎算法，2010年之前與其他四個技術路線幾乎齊頭并進，在2014年之后一枝獨秀，幾乎呈直線增長態(tài)勢，自動駕駛這一技術路線起步較晚，從2010年以后才開始加快發(fā)展速度，但2014年之后在發(fā)展速度上超過了自然語言處理、計算機視覺和圖像識別、語音識別、智能搜索和智能推薦，在2017年略有下降。

主要技術分支在美國的申請量趨勢

各技術分支在美國的申請量整體呈曲折式上升趨勢，機器學習和基礎算法、計算機視覺和圖像識別率、語音識別率先從20世紀90年代初開始平穩(wěn)增長，各技術路線從20世紀90年代末開始加速增長，2010年以后高速增長，其中機器學習和基礎算法幾乎呈直線增長，而計算機視覺和圖像識別、智能搜索和智能推薦、語音識別在2014年以后呈下降趨勢。機器學習和基礎算法、自然語言處理、自動駕駛在2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

主要技術分支在歐洲的申請量趨勢

各技術分支在歐洲（包括EP、DE、GB、FR）的申請量整體呈曲折式上升趨勢，語音識別從20世紀90年代中期開始發(fā)展，自然語言處理、計算機視覺和圖像識別、智能搜索和智能推薦、自動駕駛在2000年前后開始加快發(fā)展，但自然語言處理、計算機視覺和圖像識別、語音識別、智能搜索和智能推薦、自動駕駛在2015年以后均有所回落，其中自動駕駛在2010年以后曾高速發(fā)展過，但機器學習和基礎算法在20世紀90年代初開始平穩(wěn)增長，2010年以后快速增長，在2014年以后幾乎呈直線增長，2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

主要技術分支在日本的申請量趨勢

機器學習和基礎算法、自然語言處理、計算機視覺和圖像識別、語音識別、智能搜索和智能推薦、自動駕駛整體呈上升趨勢，其中機器學習和基礎算法、計算機視覺和圖像識別從20世紀90年代初開始加快發(fā)展速度，進入20世紀90年代中期后自然語言處理、智能搜索和智能推薦、自動駕駛也加快了發(fā)展速度，達到了一個小高峰，之后曲折式上升，但在2014年以后計算機視覺和圖像識別、智能搜索和智能推薦發(fā)展速度有所下降，機器學習和基礎算法、自然語言處理反而在2014年以后迅速發(fā)展，語音識別這一發(fā)展路線不同于其他5個發(fā)展路線，在進入20世紀90年代中期后迅速發(fā)展，在2000年前后達到峰值，但之后一直呈下降趨勢，機器學習和基礎算法、自然語言處理、自動駕駛在2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

主要技術分支國內重要申請人

機器學習和基礎算法方向主要申請人

在機器學習和基礎算法方向，國內的申請人主要集中在科研院所和大學，在排名前15位的申請人中，占到了10位。其余五位中，國外申請人只有微軟，百度、騰訊、阿里巴巴和國家電網(wǎng)占據(jù)了其余四席?？梢娫谌斯ぶ悄艿幕A算法方面，國內的專利申請雖多，但大量成果仍然處于實驗室階段，只有比較有實力的大型企業(yè)才在基礎算法方面投入較多。在排名靠前的申請人中，前兩位的中國科學院和百度的申請量比較令人矚目，幾乎是第三位的兩倍之多，分別成為科研機構和企業(yè)在這一領域的標桿。

與機器學習和基礎算法形成鮮明的對照，在智能搜索和智能推薦方向，專利申請的主力是大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及智能終端廠商。國外申請人有四位上榜，分別是微軟、三星、谷歌和LG。在國內申請人中，百度的申請量以576件遙遙領先，騰訊以220件位列國內申請人的第二位。在科研機構中，中國科學院和浙江大學排進了前15位，但申請量并不是很大。

語音識別方向主要申請人

語音識別方向國內主要申請人

語音識別方向前15位的申請人也以企業(yè)為主，科研機構僅有中國科學院一位。在這一領域，國外來華的申請人占據(jù)優(yōu)勢，達到八位，國內企業(yè)雖然在申請人數(shù)量上表現(xiàn)一般，但是百度的申請量以絕對優(yōu)勢位列榜首，從而在申請總量上扳回一城。

自然語言處理方向主要申請人

在自然語言處理這一技術分支上，前15位中企業(yè)申請人和科研機構申請人分別占據(jù)半壁江山。排名前三的百度、中國科學院和微軟的申請量總體較為突出。IBM的排名在這一領域達到了比較靠前的位置。在科研機構申請人中，除在各個領域均位列前茅的中國科學院外，浙江大學的表現(xiàn)也令人印象深刻，在自然語言處理方向位列第五，而在機器學習和基礎算法方向則達到第三位。

自動駕駛方向主要申請人

在自動駕駛方向，排名前15的申請人以企業(yè)申請人為主，但是這些企業(yè)主要是以福特、豐田為代表的國外老牌汽車生產廠商。國內的企業(yè)僅有百度、大疆和容祺智能擠進榜單，百度作為上榜的唯一一家互聯(lián)網(wǎng)公司，申請量列于首位，這應該歸功于百度近年來投入研發(fā)的無人駕駛項目。而大疆和容祺智能都是生產無人機的廠商，在這一領域的專利申請反而走在了國內各大汽車制造商的前面。科研機構申請人中，北京航空航天大學的申請量最高，應該與該學校特殊的專業(yè)設置和研究方向有關。

計算機視覺和圖像識別方向主要申請人

在計算機視覺和圖像識別方向，企業(yè)申請人和科研機構申請人又是各占一半的形式，但在申請量上，企業(yè)申請人整體上具有一定的優(yōu)勢。在排名靠前的企業(yè)申請人中，除百度和騰訊兩家互聯(lián)網(wǎng)公司外，歐珀、小米、三星、索尼和聯(lián)想都是智能終端的制造商，由于智能終端圖像處理需求的不斷提高，促進了智能終端制造商在這一領域的研發(fā)投入。

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意見和建議

產業(yè)發(fā)展建議

從全球范圍來看，人工智能領域自2010年起迎來了一段技術快速成長的時期，這一趨勢保持至今并仍將繼續(xù)。

中國、美國和日本成為目前這一領域專利申請量最多的三個國家，但在2010年之后的發(fā)展趨勢卻各不相同。美國在經(jīng)過幾年的快速增長之后，最近幾年的增長速度逐漸放緩；而日本在2010年后并沒有迎來明顯的增長，反而逐漸呈現(xiàn)出技術發(fā)展停滯的態(tài)勢。我國的情況又有所不同，總體上來看，我國在2010年之后始終保持著技術成長的態(tài)勢，而專利申請量的快速增長期稍滯后于美國，在最近幾年才有突飛猛進的增長，從整體趨勢上來看，這一勢頭仍將保持。近兩年我國已經(jīng)成為這一領域專利申請的重要驅動力。

但是，從PCT申請情況來看，美國仍然穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)著這一領域技術輸出領頭羊的位置。而我國在這一方面優(yōu)勢盡失，PCT申請數(shù)量排在美國和日本之后，與之相應的，國內主要申請人的專利申請數(shù)量雖然逐年遞增，甚至已經(jīng)可以與IBM、微軟、谷歌等知名公司比肩，但是在海外的申請數(shù)量卻嚴重偏低。這從一個側面反映出，我國雖然專利申請整體數(shù)量巨大，但是高質量、高價值的專利申請數(shù)量相對較少。對于我國在這一次技術革新中能否走在前列，整個行業(yè)仍然需要面對巨大的考驗。

從各技術分支的專利申請情況來看，無論是全球范圍還是我國，計算機視覺和圖像識別、自然語言處理都是申請量最高的兩個應用領域。自然語言處理在最近幾年的申請量雖然仍在快速增長中，但申請人數(shù)量已經(jīng)趨于穩(wěn)定，預示著這一方向的技術發(fā)展已經(jīng)逐漸進入平穩(wěn)期。而計算機視覺和圖像識別方向的申請量和申請人數(shù)量近幾年均有大幅度增長，可見這一方向仍處于技術成長階段，未來一段時間仍然是重要的技術增長點。

企業(yè)發(fā)展建議

總體而言，國內的人工智能領域技術發(fā)展欣欣向榮，處于技術快速成長的階段。國內企業(yè)專利申請量迅猛增長，研發(fā)投入必然是巨大的。為了更好地做好專利布局，在此次技術革新中占得先機，企業(yè)在人工智能領域的技術研發(fā)中可以注意以下方面。

首先，我國在這一領域的技術尚不成熟，美國、日本仍然具有一定的技術優(yōu)勢，因而要注意對國內外專利公開文獻的利用，避免重復的技術研發(fā)投入，同時也可以及時獲得技術發(fā)展的新動向。

其次，企業(yè)在提高國內專利申請數(shù)量和質量的同時，也需要逐步在美國、日本和歐洲等國家和地區(qū)進行專利申請，注重對于高價值專利技術在全球的合理布局。

再次，我國在人工智能領域的專利申請有很大一部分來自大學和科研院所，尤其是在機器學習和基礎算法、自然語言處理方向，企業(yè)可以通過與這些科研機構進行技術合作，促進科研機構專利成果轉化，同時減少研發(fā)成本，縮短研發(fā)周期。

另外，前文的很多數(shù)據(jù)都反映出一個同樣的問題，2017年的專利申請在國外很多都沒有公開，導致2017年的數(shù)據(jù)不全而在趨勢上有所下降，但我國的專利申請卻不存在這一情況。這與近兩年國內很多企業(yè)慣于要求提前公開甚至要求加快審查不無關系。但是，人工智能領域的大部分專利申請與技術生命較短的互聯(lián)網(wǎng)相關技術不同，在專利審查過程中，要求提前公開反而弊大于利。專利技術提前被公眾所知，有可能成為競爭對手研發(fā)的跳板，成為企業(yè)自身技術研發(fā)的不利因素甚至技術障礙。企業(yè)應當充分利用十八個月保密期，對相關技術進行完善和進一步研發(fā)，真正利用好專利這一工具。

本文來自新智元微信號，本文內容摘選自中國專利保護協(xié)會《人工智能技術專利深度分析報告》，本文作為轉載分享。