◎文/于 申 楊振磊

自1956年達特茅斯會議確定人工智能概念以來，人工智能技術至今已發(fā)展60余年，隨著算法、算力及數(shù)據(jù)基礎的不斷演進，逐漸進入新的發(fā)展階段。人工智能技術正在顛覆越來越多的傳統(tǒng)領域，成為推進產(chǎn)業(yè)提質增效、實現(xiàn)新舊動能轉化的重要推動力之一。

近年來，各個國家對于人工智能技術帶來的變革極為重視。我國也持續(xù)關注人工智能的發(fā)展，并針對人工智能制定多項國家戰(zhàn)略。2016年 5月，發(fā)改委、科技部等4部門聯(lián)合印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，方案指出要充分發(fā)揮人工智能技術創(chuàng)新的引領作用，支撐各行業(yè)領域 “互聯(lián)網(wǎng)+”創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，培育經(jīng)濟發(fā)展新動能。

人工智能領域涵蓋范圍廣、分支技術多，目前國內(nèi)外相關學者針對人工智能的相關主題，已經(jīng)開展了豐富的研究。但總體來看，利用專利數(shù)據(jù)對人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新情況進行分析和預測的研究較少，僅有部分文獻對于人工智能專利布局進行了整體研究。目前將專利技術與人工智能產(chǎn)業(yè)鏈相結合來分析其創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢的研究還存在空白。

本文將從專利角度，將人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各領域進行細分，分析研究全球創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢以及熱點研究方向，以期為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展路徑提供方向指引。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

產(chǎn)業(yè)鏈是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學中的一個概念，是各個產(chǎn)業(yè)部門之間基于一定的技術經(jīng)濟關聯(lián)，依據(jù)特定的邏輯關系和時空布局關系客觀形成的鏈條式關聯(lián)關系形態(tài)。

縱觀人工智能發(fā)展情況，可以將人工智能產(chǎn)業(yè)鏈自上而下的歸納成三部分：基礎層、技術層和應用層?；A層包括芯片、智能傳感器以及大數(shù)據(jù)和云計算等，是人工智能的底層實現(xiàn)基礎，為技術層和應用層提供基礎計算能力和數(shù)據(jù)支撐。技術層是人工智能的高價值環(huán)節(jié)，在基礎層算力和海量數(shù)據(jù)的保障下進行建模與訓練，調整優(yōu)化算法來實現(xiàn)不同領域的應用技術。應用層是人工智能技術面向終端用戶的環(huán)節(jié)，使人工智能技術賦能各行業(yè)以及應用場景，實現(xiàn)技術與產(chǎn)業(yè)的深度融合 （見圖1、圖2）。

表1 人工智能主要技術分解

二、研究思路和方法

（一）技術路線確定

通過人工智能產(chǎn)業(yè)研究、專家研討以及專家座談等多種研究方法，課題組對本次人工智能專利分析的邊界進行界定，以人工智能產(chǎn)業(yè)鏈為線索，將基礎層、技術層及應用層的相關專利納入到此次研究范圍中。主要技術分解為以下14個分支，以此作為研究開展的基礎。

（二）數(shù)據(jù)來源

本次研究中的專利數(shù)據(jù)來源于德溫特世界專利索引數(shù)據(jù)庫，檢索策略以關鍵詞檢索為主，同時使用德溫特手工分類號對檢索結果加以限制和補充。關鍵詞的確定分為三步，首先根據(jù)技術分解表進行關鍵詞擴充，然后對人工智能典型企業(yè)申請專利進行關鍵詞篩選，最后根據(jù)行業(yè)專家建議確定最終檢索關鍵詞。

隨后對本次研究的數(shù)據(jù)進行檢索和采集，在德溫特數(shù)據(jù)庫中，共獲得世界范圍內(nèi)人工智能領域專利申請973592件。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈專利技術熱點

（一）全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展態(tài)勢

從全球產(chǎn)業(yè)結構來看，基礎層的專利規(guī)模較之其他兩層較為弱勢，發(fā)展緩慢，且在90年代初期以及2010年前后呈現(xiàn)了兩次發(fā)展低谷?；A層創(chuàng)新較其他兩層有更高的門檻、創(chuàng)新難度也較大，因此在數(shù)量上較少，但基礎層的突破性創(chuàng)新對于產(chǎn)業(yè)整體有著革命性的作用，在產(chǎn)業(yè)中承擔了先驅者和推動者的角色?；A層專利在80年代初期以及21世紀初期數(shù)量上超過了其他兩層，也就是這兩個階段，基礎層的創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)突破瓶頸期，人工智能產(chǎn)業(yè)由于計算能力的提升進入了新一輪發(fā)展高峰，帶動了其他兩層專利開始快速發(fā)展。

技術層專利發(fā)展通常在基礎層的創(chuàng)新之后，并且專利數(shù)量在基礎層之上，2006年深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)帶來了人工智能算法上的突破，隨后技術層專利也開始了爆發(fā)式增長。應用層專利數(shù)量是三個層次當中最多的，其專利發(fā)展與技術層趨勢幾近一致，二者發(fā)展起到相互促進的作用。

2010年前后由于人工智能與移動互聯(lián)網(wǎng)的緊密結合，各層次專利發(fā)展進入了新的一輪爆發(fā)期，目前從產(chǎn)業(yè)結構來看，技術層和應用層專利規(guī)模遠遠超過基礎層，產(chǎn)業(yè)呼喚新一輪的根本性創(chuàng)新。

（二）人工智能產(chǎn)業(yè)鏈細分技術熱點

通過對產(chǎn)業(yè)鏈中14項分支技術的專利分別進行檢索，將全球在各領域內(nèi)申請的專利數(shù)量進行統(tǒng)計，得到如圖3所示的專利申請分布情況。通過整體分布可以看出：基礎層的智能芯片和智能傳感器；技術層的語音識別及機器視覺；應用層的智能駕駛成為全球人工智能專利申請熱度最高的幾個領域。

1.人工智能基礎層

基礎層主要包括AI芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)與云計算。圖4展示了人工智能基礎層技術分支各國的專利布局情況，從數(shù)量上可以看出基礎層中智能傳感器積累專利數(shù)量最多，其次為智能芯片以及大數(shù)據(jù)與云計算?；A層由于其創(chuàng)新難度大、技術門檻高等特點，相關專利多被國際科技巨頭所占有。

圖1 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈三層專利發(fā)展趨勢

圖2 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈三層專利規(guī)模

圖3 全球人工智能專利申請分布情況

智能芯片領域全球專利規(guī)模在11萬項左右，美國和中國是智能芯片專利領域的兩大主要優(yōu)先權國家，其中美國在人工智能芯片領域仍然具有絕對優(yōu)勢；智能傳感器全球專利規(guī)模在16萬項左右，是基礎層中專利規(guī)模較大、發(fā)展較為成熟的技術領域。中國在智能傳感器方面距離美國、日本等國家差距非常大，呈現(xiàn)出明顯的短板；大數(shù)據(jù)與云計算領域，全球專利規(guī)模5萬余項，在基礎層中數(shù)量最少，發(fā)展格局較為不穩(wěn)定，競爭者分散。從各國專利數(shù)量來看，中國在大數(shù)據(jù)與云計算方面優(yōu)勢明顯。

2.人工智能技術層

根據(jù)圖5所示的技術層相關專利分布情況來看，機器視覺、語音識別是技術層中專利布局較多的技術分支，其次為人機交互、自然語言處理以及算法模型，生物識別技術的專利積累量相對較少。

算法模型相關專利目前有6萬余項。在專利國家分布方面可以看出中國與美國不分伯仲，但較為重要的算法框架等開放平臺多掌握在以谷歌、IBM、微軟為主的科技巨頭手中，中國鮮少有擁有算法開放平臺的企業(yè)，目前美國仍是人工智能算法模型領域發(fā)展水平最高的國家。

圖4 基礎層技術分支各國專利布局情況

圖5 技術層技術分支各國專利布局情況

全球語音識別相關專利累計10萬余項，美國和日本在語音識別領域專利數(shù)量領先其它國家，中國在語音識別領域專利優(yōu)勢不明顯。

機器視覺在技術層的各分支技術中專利積累量最大，將近12萬項。通過國家分布來看，美國在機器視覺領域專利數(shù)量擁有絕對優(yōu)勢，中國和日本在數(shù)量上與美國差距較大。中國在機器視覺專利方面競爭力不足。

自然語言處理技術相關專利全球積累量為8萬余項，而美國仍占據(jù)較大優(yōu)勢，其次為日本，中國在自然語言理解領域競爭顯示出一定弱勢。

生物識別技術在技術層各分支中專利積累量最少，僅為3萬余項，在其中，中國占據(jù)大多數(shù)份額，從專利數(shù)量top10企業(yè)分布也可看出，中國企業(yè)占據(jù)四席，在生物識別技術領域中國擁有較大的競爭優(yōu)勢。

人機交互領域，全球相關專利累計量將近8萬項，其中中國擁有將近4萬項專利，中國在人機交互領域專利中占有較大優(yōu)勢。

從圖6展示的技術層分支領域各國家專利布局雷達圖來看，美國各分支技術發(fā)展較為全面，僅在生物識別領域有所薄弱。中國在人機交互、生物識別等方面發(fā)展較好，而自然語言處理、語音識別等領域較為弱勢。日本在語音識別和自然語言處理領域內(nèi)有一定優(yōu)勢。

3.人工智能應用層

中國擁有海量的搜索數(shù)據(jù)和廣泛的市場，因此人工智能技術與產(chǎn)業(yè)及應用場景相結合的應用層是中國人工智能發(fā)展的一大優(yōu)勢，從行業(yè)上看，人工智能已經(jīng)在醫(yī)療、安防、交通、家居以及制造方面實現(xiàn)了深度融合發(fā)展。根據(jù)圖7顯示的應用層技術分支各國專利布局，智能駕駛、智能制造以及智能醫(yī)療是目前專利技術申請的熱點領域。

全球范圍內(nèi)智能醫(yī)療相關的專利達到5.9萬余項，美國在此領域擁有將近3萬項專利，擁有較大競爭優(yōu)勢。中國在智能醫(yī)療領域競爭力較為欠缺。

智能安防相關專利申請總量達2.6萬余項。智能安防離不開機器視覺的應用，而美國的機器視覺專利技術在世界范圍內(nèi)領先，同時在智能安防領域，也占據(jù)全球專利首位的位置。中國在智能安防領域擁有七千余項專利，具備一定的競爭力。

目前全球智能駕駛研究競賽處于白熱化階段。全球在智能駕駛領域的專利多達9萬余項，其中中國擁有3萬余項，位居全球首位。中國在智能駕駛專利領域已經(jīng)取得一定優(yōu)勢，并培育了領頭企業(yè)。

人工智能與制造業(yè)結合，形成新一代智能制造技術，改善作業(yè)環(huán)境的同時提升生產(chǎn)力，降低資源能耗成本。從全球專利規(guī)模來看，智能制造領域相關專利達到6萬余項，其中中國擁有將近四萬項專利，中國在智能制造專利方面擁有絕對優(yōu)勢。

全球范圍內(nèi)智能家居相關專利數(shù)量近3萬項，其中中國和美國在本領域專利數(shù)量較多。

圖8展示了各國應用層技術布局雷達圖，各國家人工智能應用發(fā)展重點各不相同。美國在智能醫(yī)療以及智能安防領域專利方面擁有較大優(yōu)勢，中國在智能制造以及智能駕駛方面較為領先。

圖6 技術層分支領域各國專利布局雷達圖

圖7 應用層技術分支各國專利布局情況

圖8 各國應用層技術布局雷達圖

四、結論

本文利用專利數(shù)據(jù)反映全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展整體態(tài)勢，同時針對產(chǎn)業(yè)鏈中的主要分支技術進行了專利熱度分析。研究結果表明：

第一，人工智能基礎層與技術和應用層交替前進、相互牽引著不斷演進發(fā)展。從專利角度看，基礎層創(chuàng)新是對產(chǎn)業(yè)其革命作用的因素之一，基礎層專利的突破推動了技術層和應用層的創(chuàng)新。從產(chǎn)業(yè)層面，掌握基礎層的優(yōu)勢技術通常對構建人工智能核心能力非常關鍵，技術層與應用層發(fā)展暴露出的效率、能耗等方面的問題迫切需要從底層予以解決。目前，技術層和應用層專利增長率遠超基礎層，說明當前人工智能基礎層創(chuàng)新亟待突破，產(chǎn)業(yè)需要新一輪革命性創(chuàng)新，當前，諸多科技巨頭將目光瞄準了類腦芯片、量子計算芯片等底層技術革新上，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈研究重心正在向基礎層轉移。

第二，通過對人工智能產(chǎn)業(yè)鏈細分技術的專利分析，發(fā)現(xiàn)智能傳感是基礎層中專利熱度較高的領域，智能傳感技術在物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能中的重要作用已經(jīng)得到了各國認可；技術層中，機器視覺、語音識別成為各國專利申請的焦點，不僅停留在技術創(chuàng)新中，機器視覺技術部分已達到商業(yè)化應用水平，應用空間及市場空間非常廣闊；應用層中，智能制造與智能駕駛是兩大專利熱度較高的布局方向，智能制造已經(jīng)上升為多個國家的國家戰(zhàn)略，如德國的工業(yè)4.0，中國的《中國制造 2025》也將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定位于國家戰(zhàn)略高度。智能駕駛作為未來汽車工業(yè)的發(fā)展方向，市場規(guī)模廣闊，且相關法律法規(guī)逐漸成型，行業(yè)技術不斷完善，已經(jīng)成為人工智能技術應用的重要領域之一。

第三，中國在基礎層專利創(chuàng)新發(fā)展欠佳，而在應用層專利發(fā)展速度較快。雖然中國專利創(chuàng)新數(shù)量居于全球首位，但在較為核心的基礎層專利方面，與美國差距還較大。從中國人工智能發(fā)展質量來看還遠未達到樂觀的程度，牛津大學一項研究通過對比中美在人工智能硬件、數(shù)據(jù)、算法和商業(yè)系統(tǒng)等方面的能力，發(fā)展中國僅在數(shù)據(jù)方面占有一定優(yōu)勢。尤其是基礎層中的智能傳感器領域，較之美國和日本，中國顯現(xiàn)出明顯的創(chuàng)新短板。智能傳感作為物聯(lián)網(wǎng)時代泛在感知的重要基礎，已逐漸成為衡量國家信息化程度的重要標志，由于其存在著門檻相對芯片較低，但行業(yè)前景優(yōu)的特點，成為了各國以及各龍頭企業(yè)的重要布局方向，也是中國未來布局的重要方向之一。