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        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

        作者: 時間:2019-01-14 來源:中國工控網 收藏

          眾所周知近兩年發展迅猛,市場高速增長,并成為新的投資方向。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201901/396677.htm

          我們經常可以看到從產業數據、應用領域等層面分析的發展趨勢,但很少看到技術實力方面的數據分析。

          但實際上,往往技術實力更能反映出產業的真實狀況以及未來的發展前景。

          因此今天從人工智能技術專利的角度來分析的發展方向。

          國內研發熱度空前

          來自中國專利保護協會《人工智能技術專利深度分析報告》顯示,在德溫特世界專利索引數據庫(DWPI)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(檢索日期2018年10月15日)。

          如果按申請年份進行統計,1985年-2017年全球范圍內人工智能領域的專利申請量總體上呈逐年上升趨勢,自2010年開始增速明顯加快,近兩年的增長率更是令人矚目。

          由此可見,人工智能已經成為世界各國的研發熱點。

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

          圖1全球人工智能專利申請量年度變化趨勢

          同一關鍵詞,在中國專利文摘數據庫(CNABS)中檢索,共獲得人工智能專利申請105528件(檢索日期2018年10月15日)。

          同樣按年度進行統計,中國進行專利申請的年度增長率明顯高于全球變化趨勢。尤其是近兩年,幾乎呈現直線上升的趨勢。

          可見,人工智能的技術研發在我國達到了空前的熱度,這對全球申請總量的增長也起到了極大的促進作用。

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

          圖2中國專利申請年度變化趨勢

          在CNABS數據庫中,國內人工智能領域專利申請量排名前五的申請人依次為百度、中國科學院、微軟、騰訊和三星。

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

          圖3國內排名前五位的申請人各自申請量趨勢

          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在申請量上具有優勢,并保持持續增長的勢頭,但是在最近幾年的表現卻有些差強人意。

          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,我國在2010年之后始終保持著技術成長的態勢。

          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。近兩年我國已經成為這一領域專利申請的重要驅動力。

          高質量、高價值技術欠缺

          在專利申請中,PTC(專利合作條約,是一種國際專利申請類型,允許申請者同時在很多國家申請專利保護)申請通常可以認為具有較高的技術價值,或者為申請人的重點研發技術。所以,通過PTC申請分析可以更精準了解技術發展水平。

          數據顯示,人工智能領域的PCT申請主要技術分支分布較為均勻,主要集中在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,計算機視覺和圖像識別領域申請量次之。

          表1主要技術分支PCT申請量

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的


          表2各技術分支專利申請量對比

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的


          從技術主要來源國家來看,美國在機器學習和基礎算法、智能搜索和智能推薦、語音識別、自然語言處理四個領域內的PCT申請量居于絕對領先的地位,歐洲地區則在自動駕駛領域的申請量比較突出,日本的PCT申請主要集中在自然語言處理和自動駕駛領域,中國則僅僅在自然語言處理領域比較有提出PCT申請的自信,在其他五個技術分支上仍然是默默無聞的狀態。

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

          圖4主要PCT申請地區技術分布

          各技術分支在國內的申請量整體上均呈現了不斷上升的趨勢,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世紀之后開始穩步增長,2010年以后快速增長。

          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展速度,但2014年之后在發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。

          

        從AI申請專利看國內產業發展 差距還是有的

          圖5各技術分支在國內的申請量趨勢

          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,但申請人數量已經趨于穩定,預示著這一方向的技術發展已經逐漸進入平穩期。

          而計算機視覺和圖像識別方向的申請量和申請人數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。

          綜上,從PCT申請情況來看,美國仍然穩穩占據著這一領域技術輸出領頭羊的位置,而我國在這一方面優勢盡失。

          國內主要申請人的專利申請數量雖然逐年遞增,甚至已經可以與IBM、微軟、谷歌等知名公司比肩,但是在海外的申請數量卻嚴重偏低。

          這從一個側面反映出,我國雖然專利申請整體數量巨大,但是高質量、高價值的專利申請數量相對較少。對于我國在這一次技術革新中能否走在前列,整個行業仍然需要面對巨大的考驗。

          結語:

          總體而言,國內的人工智能領域技術發展欣欣向榮,處于技術快速成長的階段。國內企業專利申請量迅猛增長,研發投入必然是巨大的。為了更好地做好專利布局,在此次技術革新中占得先機,企業在人工智能領域的技術研發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投入,同時也可以及時獲得技術發展的新動向。

          其次,企業在提高國內專利申請數量和質量的同時,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。

          數據及參考來源:中國專利保護協會、《人工智能技術專利深度分析報告》



        關鍵詞: AI

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