2019中国人工智能专利发展专题报告.doc

2019中国人工智能专利发展专题报告 二一九年四月 目 录 第 1 章 前言 第 2 章全球人工智能专利分析 2.1 全球专利申请量趋势分析 2.2 全球人工智能地域分布 2.3 全球人工智能申请人排名 2.4 全球人工智能技术发展趋势 第 3 章中国人工智能专利分析 3.1 中国人工智能专利申请量趋势分析 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 3.3 中国人工智能专利申请人排名 3.4 中国人工智能重点技术领域专利分析 3.4.1 计算机视觉和图像识别 3.4.2 自然语言处理 3.4.3 语音识别 3.4.4 机器学习 3.4.5 自动驾驶 3.4.6 小结 第 4 章 中国人工智能面临的机遇 与挑战第 5 章 结语 第 1 章 前言 1.1 前言 人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。中国从 2015 年开始就先后颁布了中国制造 2025、国务院关于积极推行 “ 互联网 +“行动的指导意见、新 -代人工智能发 展规划等重要国家级战略规划，各地方政府也积极出台政策支持人工智能发展， 推动了中国人工智能发展的热潮。 2019 年政府工作报告中指出，要坚持创新引 领发展，培育壮大新动能。其中提到，要推动传统产业改造提升，特别是要打造工业互联网平台，拓展 “ 智能 +” ，为制造业转型升级赋能，深化大数据、人工 智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。这是 “ 智能 +” 作为一个概念，第一次出现在政府工作报告中，而人工智能则已连续三年被写入政府工作报告。 1.1.1 人工智能发展现状 当前，人工智能已经成为人们耳熟能详的概念，并且正日益改变着人们的生 活方式。同时，越来越多的企业也已经意识到人工智能带来的重要机遇，并正在将该技术与现有业务结合起来，从而构建出新的商业模式。从全球范围内来看， 美国仍是该领域的领导者，一大批投 资公司不断涌现，有关人工智能初创公司的数量也最多。中国也正在加大人工智能领域的投资力度，并且希望能够在 2030 年前引领全球的人工智能市场。对于欧洲的国家和地区，正在全面部署人工智能， 欧盟委员会已于 2018 年 4 月公布了相关战略纲要。全新的商业模式和大幅提高 的效率吸引着各路投资者蜂拥而至。 2017 年，近 1400 家人工智能初创公司吸引 到超过 150 亿美元的投资。从目前来看，人工智能技术已相对比较可靠，并且不断融入到我们日常的生活中。 全球人工智能新一轮的竞争早已拉开序幕，人们对此也有更高的期 待。目前， 美国在人工智能领域拥有 1393 家初创企业，占全球人工智能初创企业总数的 40%。 欧洲整体位居第二，拥有 769 家人工智能初创企业，占全球总量的 22%。中国排 名第三，有初创企业 383 家，占全球总数的 11%。充分运用自身数字平台的资源， 3 尤其是谷歌、苹果、脸书与亚马逊在 2010 年 -2018 年间累计收购了近 40 家人工智能初创公司，以及一流的高校资源，美国拥有完善的人工智能应用程序开发与 实施基础，并且已积累一定的制造及创新经验，技术力量雄厚。美国发表人工智 能相关的论文数 量和在此领域工作的人员数量 (约为 85 万人 )均为全球最多。 2017 年美国人工智能初创企业股权交易数量占全球总数的 50%。 当前，中国在人工智能领域的大举投资已初见成效。 2016 年，中国人工智能初创企业募资额仅占全球总额的 11%， 一年后，这一数字上升至 48%，全球股权融资比例首次超过美国。人工智能已经成为中国政府的战略重点。中国希望在 2020 年人工智能的科研实力能够比肩美国，到 2025 年取得领先优势，到 2030 年引领全球人工智能市场。 1.1.2 人工智能专利调查分析 专利技术是反映真正技术实力 的指标，具有重要的参考价值。据世界知识产权组织（ World Intellectual Property Organization, WIPO）统计，世界上 90%以上的技术创新成果均是率先以专利文献形式公开，并且被公众所获知。可以说，专利信息对技术创新的时效性分析和发展态势分析具有国家战略性价值，对于促进产业链发展至关重要。随着智能算法的快速突破、科学运算能力的迅速提升以及大数据作为支撑，人工智能技术在近十年里发展极为迅 速。 据联合国官网 2019年 1月 31日报道，世界知识产权组织（ WIPO）当天发布一份报 告指出，过去五年来，人工智能领域的专利申请数量激增，目前全球所有的人工智能专利之中，有一半都是在 2013年后申请发布的，总数超过 17万件。这一趋势表明，人工智能技术不但将为科技行业，更将为人类日常生活的方方面面带来革命性转变。从专利申请数量来看，机器学习是当前人工智能领域的主导技术，增长速度最快的是应用于语音识别的深度学习， 2013-2016年间，这一领域的专利申请数量每年以 175%的速度增长，远远高于同期其他专利平均 33% 的年增长率。报告显示，美国和中国是人工智能专利的主要申请国。其中，美国的科技巨头 IBM和微软公司专利申请量等占据很大的比重。 1.1.3 人工智能主要的技术应用 人工智能主要分为基础层、技术层及应用层，其中，美国作为世界巨头，呈 现全产业布局的特征，而中国主要侧重于应用层。其中，在技术层面主要的技术包括：计算机视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别及机器学习等，应用层 面比较热门的应用领域包括无人驾驶，因此，本报告主要从技术层面的计算机视 觉和图像识别、自然语言处理、语音识别及机器学习和应用层面的无人驾驶进行检索分析。 1.1.3.1 计算机视觉和图像识别 计算机视觉即用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量 并进一步处理成更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。随着深度学习的进步、计算机存储的扩大以及可视化数据集的激增，计算机视觉技术得到迅速发展。市场分 析人士表示，从监控摄像头到车牌识别，从人脸识别到出入境管理，从深度学习到人工智能，计算机视觉都担当着重要角色。相信随着人工智能技术的发展，计算机视觉将解锁更多应用场景，帮助各行业创造更大的价值。 1.1.3.2 自然语言处理 自然语言处理是研究能实现人与计算机直接用自然语言进行有效通信的理论和防范。新一代人工智能在自然语言处理上已经有了出色的表现，机器翻译、 聊天机器人已经达到商业 应用的阶段。机器翻译就是让机器在不同语种的文字或 语音之间进行翻译转换工作。以往的机器翻译是建立在语法规则的基础上，新一 代人工智能利用语料大数据，加上人工神经网络等算法，能够快速地实现文字或语音之间的翻译，例如谷歌翻译、百度翻译能够实现各种文字语言之间的准确翻 译，翻译水平基本上能满足实际要求。聊天机器人则是自然语言处理的另一种表 现，如微软的小冰、苹果的 Siri 等，都是该技术领域的实际应用和体现。 1.1.3.3 语音识别 语音识别技术，也被称为自动语音识别，其能够将人类说话的内容和意思转 化为计算机可读的输入，例如按键、二 进制编码或者字符序列等。与说话人的识 别不同，后者主要是识别和确认发出语音的人并非其中所包含的内容。语音识别 的目的就是让机器人听懂人类所说的语言，目前大量的语音识别产品已经进入市 场和服务领域，比如人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的 机票、旅游和银行信息等。因此，预计在未来的 10 年内，语音识别技术将进入 各个领域，如工业、家用电子产品、通信、汽车电子等。 1.1.3.4 机器学习 机器学习是研究机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能的理论和方法， 以改善系统性能的学科。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法 (包括深度学习 )。机器学习主要是通过设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法，进而解决我们实际生活中问题。 机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。而对于智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。 1.1.3.5 自动驾驶 自动驾驶 （无人自动驾驶 ） 是近年来人工智能的研发热点，人们希望人工智能能够代替人类驾驶汽车、火车、飞机等交通工具。近年来，自动驾驶汽车已取得了重大的进展，成了各国激 烈竞争的未来产业制高点。谷歌、特斯拉等美国公司，百度、腾讯等中国公司纷纷投入巨资研发自动驾驶汽车。据报道，这些公司 的自动驾驶汽车都已经能够上路实现自动驾驶，例如百度的无人驾驶汽车就已经 自动驾驶了上万公里，并能够在车流拥挤的路面上正常行驶。目前的自动驾驶从 技术上来说已经接近实用阶段，但是各国法律还不允许无人驾驶汽车上路，因此自动驾驶的全面发展已不是技术问题，而是法律问题。 第 2 章 全球人工智能专利分析 本报告主要以智慧芽数据库及 incopat 数据库作为专利文献数据的来源，其中全球以及国内总体专利部 分的专利分析借助了 incopat 数据库，针对各个重点技术领域的专利分析主要使用了智慧芽数据库。 在检索方面，使用了人工智能主要的技术领域及对应的相关关键词进行检索， 主要包括计算机视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别、机器学习、自动驾 驶等领域及每个领域对应的技术关键词，在此基础上，进一步使用专利分类号对 检索结果进行限制及去噪，最后得到本报告的研究数据。其中，本报告中检索的 专利文献数据截至 2019 年 4 月 17 日已公开的专利文献 （ 考虑到 18 个月的公开期限，已申请未公开的不做统计 ） 。 2.1 全 球专利申请量趋势分析 图 2.1 全球人工智能专利申请量年度变化趋势 图 2.1 为全球范围内的人工智能专利申请按照申请年份进行统计的变化趋势图，可以看出，在全球范围内，人工智能的专利申请量在近二十年来一直处于 不断增长的状态，特别是自 2011 年以来增长比较迅速，由此可见，人工智能领 域在全球仍然处于不断拓展的阶段，按照技术成长的四阶段来划分，该领域技术处于发展期。其中， 2018、 2019 年度的新申请未被完全公开。 2.2 全球人工智能地域分布 图 2.2 全球人工智能地域分布 从图中可以看 出，中国在人工智能方面的专利申请量已超过美国，成为人工智能领域的专利大国，除了中国和美国，专利申请量比较靠前的国家还有日本、韩国、德国、英国等。 2.3 全球人工智能申请人排名 图 2.3 全球人工智能申请人排名 图 2.3 为全球人工智能申请量排名前十的申请人，从图中可以看出排名前十 的公司有 IBM、 Google、微软、三星、微软技术许可有限责任、高通、因特尔、百度、国家电网、日立等公司。 2.4 全球人工智能技术发展趋势 图 2.4 全球人工智能技术发展趋势 从图中可以看出， G06F17/30-信息检索、 G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置、 G06K9/62-应用电子设备进行识别的方法或装置自 2014 年呈现爆发式地增长，其他技术分支自 2012 年也在逐步增长，其中， 2018、 2019 年度的新申请未被完全公开。 备注： G10L15/00-语音识别； G06F3/16-声音输入、声音输出 （语音处理入 ） ； G06F17/27-自动分析的，例如语法分析、正射校正的； G09B5/06-对教材给予视听显示； G06F19/00-专门适用于特定应用的数字计算 或数据处理； H04L29/08-传输控制规程，例如数据链级控制规程； G10L15/22-在语音识别过程中 （例如在人机对话过程中）使用的程序。 第 3 章 中国人工智能专利分析 3.1 中国人工智能专利申请量趋势分析 图 3.1 中国人工智能专利申请量年度变化趋势 如图所示，在 2000 年 -2009 年中国在人工智能方面处于技术起步期 ， 2010 年之后，专利呈现快速增长的态势，特别是仅几年来发展迅猛，因此，中国在人工智能方面正处于一个高速发展期。其中， 2018、 2019 年度的新申请未被完全公开。 3.2 中国人 工智能专利 IPC 排名 图 3.2 中国人工智能专利 IPC 排名 可以看出，申请量最多的 IPC 分类号主要包括 G06F17/30-信息检索、及其数据库结构； G06K9/62-应用电子设备进行识别的方法或装置； G06K9/00-用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如， 指纹的方法或装置；