劉 媛

（重慶大學(xué)法學(xué)院，重慶 400044）

自然語言是人類語言集團(tuán)在一定條件下自然形成和使用的口頭和書面語言，表現(xiàn)為一些自然形成的語詞指號體系，是語詞指號和語詞意義的統(tǒng)一體［1］。自然語言處理（natural language processing，NLP）技術(shù)就是機(jī)器理解和運(yùn)用人類語言的能力［2］，它是一門融合了語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)的科學(xué)。1949年，美國科學(xué)家Weaver［3］寫就了《翻譯備忘錄》（Translation Memorandum），標(biāo)志著現(xiàn)代機(jī)器翻譯概念的正式形成。當(dāng)前，全球正處在人工智能（AI）第三次浪潮之中，自然語言處理作為人工智能的核心技術(shù)之一，幫助我們實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器快速準(zhǔn)確的信息傳遞，為人工智能與其他產(chǎn)業(yè)的深度融合提供了重要支撐。它廣泛應(yīng)用于無人駕駛、智能家居、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域，是風(fēng)險投資和科學(xué)研究的熱門領(lǐng)域，具有極高的產(chǎn)業(yè)價值。美國是在自然語言處理領(lǐng)域擁有巨大優(yōu)勢的技術(shù)強(qiáng)國，在中美貿(mào)易摩擦的背景下，對美國相關(guān)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以全面了解該國在此領(lǐng)域的專利競爭態(tài)勢，為中國制定產(chǎn)業(yè)和技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略、企業(yè)研發(fā)決策提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料來源

當(dāng)前，國內(nèi)外對于中美人工智能技術(shù)實(shí)力的判斷大相徑庭。清華大學(xué)的研究報告提出中國超過美國，成為人工智能領(lǐng)域技術(shù)起源第一大國，專利技術(shù)布局程度位居榜首［4］；《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告2017》中提到，在自然語言處理技術(shù)專利申請數(shù)量方面，中國自2004年起就超越美國，隨后逐年拉開距離［5］；而牛津大學(xué)的學(xué)者則認(rèn)為，中國目前的人工智能實(shí)力實(shí)際僅約為美國的一半［6］；韓國學(xué)者甚至聲稱，盡管近來有很多論文緊張地指出中國大陸在AI領(lǐng)域的力量，但認(rèn)為中國大陸依然是相對不重要的AI技術(shù)來源地區(qū)，中國臺灣比中國大陸擁有更多的AI專利［7］。而之所以會得出不同結(jié)論，關(guān)鍵原因在于研究者們采用了不同的檢索和分析方式?，F(xiàn)有專利分析文獻(xiàn)大多數(shù)沒有公開檢索式，這導(dǎo)致同行無法對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督和查證，研究成為自說自話。

考慮到自然語言處理技術(shù)涉及到《國際專利分類表》（International Patent Classification，IPC）中的多個類別，同時，為了最大范圍地進(jìn)行精確檢索，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文檢索條件采用關(guān)鍵詞檢索，關(guān)鍵詞位于標(biāo)題和摘要中，檢索式為：(((((languag* OR linguist* OR sentenc*) AND ((sentenc* OR lexic*) OR(analy* OR semantic*)))) OR (((languag* OR linguist*OR sentenc*) AND ((dialog* OR talk OR conversation)OR (model* OR manage* OR recoding* OR history*OR DB OR (Data and base)))) OR (((voice* OR speech*OR acoustic* OR sound* OR audio* OR phonetic*) and(((natural* AND language*)) OR (inference* OR detect*OR recogni* OR cogniti* OR interface OR capture*))))OR (((voice* OR speech* OR dialogu* OR conversat*OR speaking* OR language*) OR (combine OR unite OR join OR synthe*)) AND corpus*)) OR (((languag* OR linguist* OR sentenc*) and (morpheme* OR morpholog*)AND (process* OR analy* OR parsing* OR analy* OR assay)))))［7］；專利類型限定為發(fā)明，發(fā)明專利授權(quán)日的時間限定在1999年1月1日至2018年12月31日，檢索時間為2019年1月8日。為避免重復(fù)統(tǒng)計，對具有同一優(yōu)先權(quán)文件的專利進(jìn)行簡單同族合并。因?yàn)槊绹鴮＠暾堊陨暾埲掌?8個月自動公布，或者根據(jù)申請人要求在18個月以內(nèi)公布，還有一些特殊情況不公布，所以近18個月的專利數(shù)據(jù)不能完全呈現(xiàn)客觀情況，僅供參考。

1.2 分析方法

本文通過IncoPat專利數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，獲得1999—2018年美國自然語言處理領(lǐng)域（以下簡稱樣本）專利數(shù)據(jù)，運(yùn)用圖表軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和可視化處理，采用文字與圖表結(jié)合的方式，從專利申請和授權(quán)趨勢、專利技術(shù)、專利相關(guān)主體、訴訟及運(yùn)營等4個方面進(jìn)行專利情報剖析。

2 結(jié)果與分析

2.1 美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠厔莘治?/h3>

（1）專利申請趨勢。因美國公開專利申請文獻(xiàn)是從2001年3月15開始，此前僅公開授權(quán)專利，所以這里分析申請趨勢只能以2001年起算。2001—2018年，樣本專利申請有46 958件，簡單同族后有45 682件，由圖1可知，整體而言，美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠暾埩砍什ɡ耸缴仙隣顟B(tài)。21世紀(jì)初，人工智能仍處在第二次浪潮結(jié)束后的寒冬［8］，但隨著互聯(lián)網(wǎng)爆炸性的普及，軟硬件條件和海量數(shù)據(jù)開始對人工智能，包括自然語言處理技術(shù)帶來利好；2001—2006年，專利申請穩(wěn)步增長，但自2007年起又開始疲軟無力，逐年下降，2010年跌至2 235件，直到2012年才恢復(fù)到與2006年基本持平的數(shù)量，究其原因，主要是受到2008年金融危機(jī)影響，市場震蕩、資本寒冬，惡劣的內(nèi)外部環(huán)境迫使科技公司紛紛倒閉，同時美國政府削減公共科研資金，企業(yè)縮減研發(fā)經(jīng)費(fèi)，直接導(dǎo)致了專利申請數(shù)量的下挫；此后，經(jīng)濟(jì)逐漸復(fù)蘇，2012—2016年，美國在自然語言處理領(lǐng)域的融資規(guī)模已經(jīng)遙遙領(lǐng)先，占全球NLP領(lǐng)域總?cè)谫Y的50%到80%，每年新增的自然語言處理企業(yè)占當(dāng)年全球NLP領(lǐng)域新增企業(yè)的40%左右［5］，2013年與新一輪人工智能爆炸幾乎同步，自然語言處理領(lǐng)域的專利申請量一躍而上，以極快的速度躍過3 000件大關(guān)，此后一直穩(wěn)定地保持在高位水平，逐漸進(jìn)入技術(shù)成熟期。

（2）專利授權(quán)趨勢。1999—2018年，樣本專利總授權(quán)數(shù)量是37 370件，簡單同族后是36 316件。其中，1999—2011年這13年間，專利授權(quán)量保持在1 000～2 000件范圍內(nèi)；隨著人工智能第三次浪潮來臨，2012—2016年的專利授權(quán)量躍上2 000件，增勢迅猛；此后，僅用了5年時間，于2017年進(jìn)入“3 000+”時代。

圖1 1999—2018年樣本專利申請與授權(quán)數(shù)量

2.2 美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)分析

（1）10個主要技術(shù)方向。以IPC中的小類代碼為技術(shù)方向，表1展示了樣本發(fā)明專利主要集中的10個小類。其中，G06F（電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理）和G10L（語音分析識別）分居專利授權(quán)量的冠亞軍，二者占到樣本專利總數(shù)的61.6%，是創(chuàng)新熱度最高、發(fā)展速度最快的領(lǐng)域；處在第二梯隊的是H04M（電話通信）、H04L（數(shù)字信息的傳輸）、H04N（圖像通信）、H04R（聲-機(jī)電傳感器）、H04B（傳輸）5個小類，授權(quán)專利數(shù)量從5 000至2 000件不等；第三梯隊是H04W（無線通信網(wǎng)絡(luò)）、G06Q（特殊目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法）、G08B（信號裝置或呼叫裝置）、G06K（數(shù)據(jù)識別），授權(quán)專利數(shù)量為1 000余件。

表1 1999—2018年樣本10個主要技術(shù)方向?qū)＠跈?quán)量

（2）10個技術(shù)方向?qū)＠跈?quán)趨勢。1999—2018年，G06F類和G10L類是樣本專利授權(quán)增速最快的兩個技術(shù)方向，近6年尤為明顯，一路遙遙領(lǐng)先；此外，H04R以傳感器為代表的硬件類表現(xiàn)也很搶眼，20年來增長了約15.7倍，應(yīng)該是自然語言處理領(lǐng)域下一個技術(shù)爆炸點(diǎn)。H04L和H04N有著相似的趨勢，樣本專利授權(quán)量分別增長了3.7倍和3.3倍。H04M雖然起步早，但多年來維持在200～400件左右的授權(quán)量，2018年被H04L趕超。H04B與H04M雷同，兩者數(shù)據(jù)表現(xiàn)均疲軟無力，屬于發(fā)展早、后勁弱，亟待技術(shù)革新的方向。后3位H04W、G06、QG08B的樣本專利授權(quán)量分別增長了5.6倍、8.2倍和2.6倍，由于它們的基數(shù)本來偏少，尚需要進(jìn)一步的積累。見表2所示。

表2 1999—2018年樣本10個主要技術(shù)方向的專利授權(quán)量 單位：件

（3）被引頻次最高的前10件專利。被引頻次，指的是某個專利文獻(xiàn)在首次公開之后被后續(xù)專利文獻(xiàn)引用的總次數(shù)［9］。專利的被引頻次能夠反映技術(shù)重要程度，是判斷一件專利在本領(lǐng)域是否具有基礎(chǔ)和核心地位的關(guān)鍵指標(biāo)。表3列出了在樣本專利中被引頻次最高的前10件專利，它們的申請日都很早，除排名第一的以外，其他皆是在20世紀(jì)末提出的申請；較早的申請時間也導(dǎo)致其中8件專利保護(hù)期已屆滿，只有排名前兩名的專利尚處在有效期，第10名的專利因2011年沒有按時交納年費(fèi)而失效。值得關(guān)注的是，“申請人”一欄中的Hoffberg，其本人身兼發(fā)明家和專利律師兩種角色，在專利運(yùn)營中非?；钴S；在“當(dāng)前專利權(quán)人”一欄中，微軟技術(shù)許可公司也很醒目，微軟公司在NLP領(lǐng)域的專利運(yùn)營水平不容小覷。

表3 1999—2018年樣本高被引頻次專利（前10名）

2.3 美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠嚓P(guān)主體分析

對專利各類相關(guān)主體進(jìn)行分析，有助于我們辨別自然語言處理領(lǐng)域的主導(dǎo)者，進(jìn)一步了解各大創(chuàng)新主體的專利競爭實(shí)力、持續(xù)發(fā)展能力及其技術(shù)布局戰(zhàn)略。

（1）申請人（已獲權(quán)）國別分布。樣本專利中，在美國提出發(fā)明專利申請并獲得授權(quán)的主體中，為美國籍的多達(dá)24 501件專利，占總數(shù)的67.47%，本土創(chuàng)新實(shí)力很強(qiáng)；其次，日本籍主體占12.48%，成為在美國進(jìn)行專利布局最多的外國國家，韓國籍主體占3.60%，中國籍主體共1 104件專利（含中國臺灣653件），占3.04%，可見，亞洲國家搶占美國市場的競爭非常激烈；德國作為老牌技術(shù)強(qiáng)國，占2.27%，名列第五，也是歐洲諸國的排頭兵；其后是加拿大（2.16%）、英國（1.27%）、法國（1.16%）、荷蘭（0.88%）、瑞典（0.80%）。

（2）主要專利申請人授權(quán)趨勢。據(jù)表4顯示，IBM不僅很早就在自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)行專利布局，持續(xù)投入鑄造強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力，近3年來授權(quán)量迅猛，2018年甚至獲得218件授權(quán)專利。至于微軟，雖然從2015年起專利授權(quán)量開始大跌，2018年“交白卷”，但這并不意味著它從該領(lǐng)域退出，相反，微軟自推出智能助理Cortana（微軟小娜）起，必然需要大量的專利作為支撐，事實(shí)上，排名第九的微軟技術(shù)許可公司承擔(dān)了大部分專利任務(wù)，把母公司的專利業(yè)務(wù)分擔(dān)出去；谷歌也在做類似安排。三星和索尼兩家日本公司比較穩(wěn)健。紐昂斯（Nuance）作為目前全球最大的語音識別科技公司，是蘋果語音助手Siri的技術(shù)提供商，從2010年起其樣本專利授權(quán)量開始攀升。創(chuàng)建于1877年的AT&T，是美國老牌固網(wǎng)電話服務(wù)供應(yīng)商及第二大的移動電話服務(wù)供應(yīng)商，但直到2008年才實(shí)現(xiàn)專利零突破。亞馬遜表現(xiàn)出后發(fā)制人之勢，2018年專利授權(quán)量僅次于IBM，其在2014年推出的智能音箱Echo的市場占有率排名第1名，專利是它攻城略地的必備武器。

表4 1999—2018年樣本主要專利申請人授權(quán)趨勢（前10名） 單位：件

（3）標(biāo)準(zhǔn)化專利申請人（已獲權(quán)）與標(biāo)準(zhǔn)化當(dāng)前專利權(quán)人。從上文的分析可知，科技公司常常因市場布局、風(fēng)險分散，分流母子公司業(yè)務(wù)等因素，以旗下某個/些公司的名義進(jìn)行專利申請，因此，對們進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，把母子公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，才能看到其全面而真實(shí)的技術(shù)實(shí)力。從表5可知，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后，索尼和三星的排名調(diào)換了，AT&T跌出前10名，日本電氣躋身第9名。另一方面，最初的專利權(quán)人可能會對手中的專利進(jìn)行轉(zhuǎn)讓，那些渴望快速獲得技術(shù)的公司也會通過購買、加入專利池、并購等方式積極儲備專利，因此，通過對當(dāng)前專利權(quán)人進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析，我們發(fā)現(xiàn)，紐昂斯持有的專利最多，成為行業(yè)領(lǐng)軍者；英特爾、高通、富士通3個科技巨頭通過多種方式獲得了可觀的專利，均有一定優(yōu)勢。

表5 1999—2018樣本標(biāo)準(zhǔn)化專利申請人（已獲權(quán)）與標(biāo)準(zhǔn)化當(dāng)前專利權(quán)人（前10名）

表5 （續(xù)）

（4）發(fā)明人及其技術(shù)方向。主要發(fā)明人的數(shù)據(jù)展示了該領(lǐng)域的核心技術(shù)人才及其擅長方向。從專利授權(quán)量的分布看（見圖2），Bangalore作為AT&T實(shí)驗(yàn)室的首席技術(shù)官，在自然語言處理領(lǐng)域很有建樹，論文的被引率也非常高，其發(fā)明專利集中在G06F和G10L兩類。Acero在G10L小類上特別突出，與Bangalore在G10L的專利數(shù)量不相上下，他的技術(shù)成果絕大多數(shù)由微軟持有。Rhoads參與發(fā)明的專利在五大類別都有可觀的分布，這在發(fā)明人中較為少見，他是Tektronix（泰克）公司的首席科學(xué)家，該公司是測試、測量和監(jiān)測領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，因他曾供職于美國知名的音頻、視頻、圖片識別公司Digimarc，所以當(dāng)前數(shù)據(jù)顯示其近60%發(fā)明成果由Digimarc享有。其他7位發(fā)明人都以G10L類見長，需要注意的是Rahim、Tur、Gilbert、Riccardi 這4位發(fā)明人都有AT&T背景；此外，Sharifi來自谷歌。唯一上榜的中國發(fā)明人Li Deng來自微軟，Moore V S來自IBM。總體來看，科技公司是技術(shù)人才極為重要的成長土壤，其中，AT&T成為自然語言處理領(lǐng)域的“黃埔軍校”，培養(yǎng)了很多優(yōu)秀的人才。

圖2 1999—2018年樣本主要發(fā)明人及在5個技術(shù)方向的專利授權(quán)量

2.4 美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠\(yùn)營及訴訟分析

（1）授權(quán)專利轉(zhuǎn)讓情況。從樣本已獲得授權(quán)的專利轉(zhuǎn)讓趨勢，我們可以看到NLP領(lǐng)域在不同時間段的技術(shù)轉(zhuǎn)化、應(yīng)用、推廣與合作的情況。圖3顯示出在1999—2013年，專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量呈小幅攀升，技術(shù)運(yùn)營和實(shí)施的熱度正在醞釀；2014年，專利轉(zhuǎn)讓突然躍升到5 745件，究其主要原因，是因?yàn)楫?dāng)年美國科技行業(yè)并購異常頻繁，而并購中一般會將專利打包轉(zhuǎn)讓，其中大事件包括微軟收購諾基亞手機(jī)業(yè)務(wù)及其專利組合、谷歌收購摩托羅拉移動后轉(zhuǎn)手出售給了聯(lián)想、蘋果收購了20家規(guī)模不同的科技公司等等，經(jīng)過此次行業(yè)“洗牌”，專利進(jìn)一步集中到科技巨頭手中，轉(zhuǎn)讓需求開始減少；2015年之后專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量回落也印證了以上結(jié)論。

圖3 1999—2018年樣本授權(quán)專利轉(zhuǎn)讓趨勢

（2）主要轉(zhuǎn)讓/受讓人及其轉(zhuǎn)讓/受讓專利數(shù)量。轉(zhuǎn)讓/受讓人數(shù)據(jù)可以表明，哪些主體在具體實(shí)施專利運(yùn)營，以及技術(shù)輸出/入活躍度。圖4（a）4(b)顯示，微軟轉(zhuǎn)讓的專利數(shù)量最多；AT&T股份公司及其資產(chǎn)公司、知識產(chǎn)權(quán)公司占據(jù)4席，頗有“狡兔三窟”之意；安華高科技（Avago Technologies）多年來不斷在電子通信行業(yè)擴(kuò)展和收購，轉(zhuǎn)讓專利也很頻繁。在受讓專利方面，IBM成為最大買家；微軟旗下的技術(shù)許可公司位居第二；紐昂斯本身的研發(fā)實(shí)力和原有專利儲備不足，因此它主要是收購專利；索尼和三星為了在美國市場站穩(wěn)腳跟，也買入了很多的專利來保駕護(hù)航。此外，轉(zhuǎn)讓人和買受人中還出現(xiàn)美國四大銀行中的3個，即美國銀行（Bank of America）、花旗銀行（CitiBank）、摩根大通銀行（JPMorgan Chase Bank）。除了自有的專利外，銀行作為債權(quán)人或經(jīng)紀(jì)人，在破產(chǎn)、質(zhì)押等過程中會涉及到大量專利的轉(zhuǎn)讓和受讓，這也從側(cè)面反映了美國科技與金融兩大行業(yè)關(guān)系密切。

圖4 1999—2018年樣本專利轉(zhuǎn)讓/受讓人情況（前10名）

（3）涉訴專利數(shù)量。普華永道的報告顯示，近5年來，美國總體專利訴訟案件數(shù)量持續(xù)走低，與授權(quán)量走高形成截然相反的趨勢［10］。在這樣的大背景下，加上2014年的行業(yè)“洗牌”，美國自然語言處理領(lǐng)域訴訟案件涉及的授權(quán)專利數(shù)量以該年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，結(jié)束了2000年以來的高增長，近5年大幅下跌（見圖5），再一次反映了主要競爭者逐步變?yōu)樯贁?shù)科技巨頭的行業(yè)現(xiàn)狀。

圖5 1999—2018年樣本涉訴授權(quán)專利數(shù)量

（4）主要訴訟當(dāng)事人。實(shí)踐中，一件專利前后涉及十余個訴訟案件較為常見，母、子公司同時成為訴訟當(dāng)事人或第三方也經(jīng)常發(fā)生。為避免重復(fù)統(tǒng)計多個案件和母子公司，通過對訴訟當(dāng)事人進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以涉案專利數(shù)量為指標(biāo)，本文得到了表6所示數(shù)據(jù)。涉及的案件類型除常見的在美國進(jìn)行的司法案件，還包括美國專利商標(biāo)局專利審查和上訴委員會（PTAB）審理了復(fù)審案件。訴訟當(dāng)事人包括了原被告、反訴原被告、第三方、復(fù)審請求人。涉案專利不限于自己持有的專利，還包括侵犯他人的專利。數(shù)據(jù)顯示，蘋果成為涉及專利數(shù)量最多的訴訟當(dāng)事人，其后是微軟、谷歌、三星等行業(yè)巨頭。

表6 1999—2018年樣本訴訟當(dāng)事人及涉案專利數(shù)量

3 結(jié)論

通過對1999—2018年美國自然語言處理領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)的分析，本文可以得到以下結(jié)論：

（1）在競爭環(huán)境方面，自然語言處理技術(shù)的機(jī)遇伴隨著人工智能第三次浪潮而到來，2014年之后，逐漸進(jìn)入技術(shù)成熟期［11］。美國的專利申請量和授權(quán)量都增長迅速，其中，G06F和G10L是最重要的技術(shù)熱點(diǎn)，側(cè)重軟件領(lǐng)域，H04R所代表的硬件領(lǐng)域也極有爆發(fā)潛力，從“軟”到“硬”說明自然語言處理技術(shù)商業(yè)化落地速度加快。美國在NLP領(lǐng)域起步早、發(fā)展快，在全球技術(shù)競爭中占據(jù)了絕對的領(lǐng)先地位，其本土市場擁有多家標(biāo)桿性的科技企業(yè)、成熟的科技與金融聯(lián)動機(jī)制以及較好的科研基礎(chǔ)和人才隊伍。此外，日、韓兩國的實(shí)力也非同一般。

（2）在創(chuàng)新和競爭主體方面，科技企業(yè)成為最主要的主體，它們的技術(shù)研發(fā)針對性和目的性強(qiáng)，創(chuàng)新意愿強(qiáng)，發(fā)明成果應(yīng)用程度高，尤其是美、日、韓的代表性企業(yè)，不管是傳統(tǒng)巨頭還是后起之秀，多年的經(jīng)營使它們具備扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，擁有推動自然語言處理技術(shù)迭代和升級的實(shí)力。同時，隨著行業(yè)“洗牌”和競爭加劇，各大企業(yè)成立多個子公司以應(yīng)對專利訴訟、許可、買賣等事項，保護(hù)企業(yè)的核心業(yè)務(wù)不受侵?jǐn)_，專利技術(shù)和人才也逐漸集中到少數(shù)企業(yè)手中，形成了較為明顯的馬太效應(yīng)。

4 啟示

《中國制造2025》把人工智能列為智能制造核心信息設(shè)備的關(guān)鍵技術(shù)，中國《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》也把中文信息處理列為前沿技術(shù)之一，不管是國家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃，還是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要，自然語言處理技術(shù)已然是中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要一環(huán)。當(dāng)前，中國與美、日、韓在NLP領(lǐng)域的差距較大，建議從以下方面進(jìn)行改進(jìn)：

第一，培育以企業(yè)為主導(dǎo)的創(chuàng)新格局?，F(xiàn)今，美國在自然語言處理領(lǐng)域已擁有涵蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)鏈，市場與企業(yè)的規(guī)模和成熟度都遠(yuǎn)超中國。有數(shù)據(jù)顯示，美國在NLP領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司有252家，中國僅有92家［12］。與美國不同，專利數(shù)據(jù)和論文發(fā)表數(shù)量表明［11,13］，中國在NLP領(lǐng)域的主要創(chuàng)新主體并不是科技企業(yè)，而是高校和科研機(jī)構(gòu)，而他們并不是市場主體，只有讓處在競爭中的企業(yè)成為創(chuàng)新的主導(dǎo)者，才能締造出充滿活力的市場和產(chǎn)業(yè)。2017年，中國采取扶持巨頭企業(yè)做大技術(shù)平臺以帶動全行業(yè)發(fā)展的策略，科技部設(shè)立百度、阿里巴巴、騰訊和科大訊飛為首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，初步顯現(xiàn)出積極影響。然而，創(chuàng)新格局的培育是一個龐大工程，還需要系統(tǒng)的人才梯隊、成熟的市場機(jī)制、完善的法律制度、良好的營商環(huán)境，以及保護(hù)創(chuàng)新的社會共識等眾多板塊的協(xié)調(diào)發(fā)展。

第二，加快科研成果轉(zhuǎn)化。世界知識產(chǎn)權(quán)組織的報告指出，全球人工智能專利申請前20名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中有17家來自中國，人工智能相關(guān)科學(xué)出版物數(shù)量前20名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中有10家來自中國，10年里中國論文數(shù)量增加了150%［14］?？梢?，中國的人工智能具有不錯的學(xué)術(shù)研究基礎(chǔ)。但另一方面，中國人工智能論文的引用率卻被美國遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在后面，低于世界平均水平［13］，論文質(zhì)量還有待提高。高校和科研機(jī)構(gòu)利用公共資金產(chǎn)生的技術(shù)成果，轉(zhuǎn)化率并不理想，造成了很大的浪費(fèi)。這一問題不僅存在于自然語言處理領(lǐng)域，在其他技術(shù)領(lǐng)域也較為常見［15］。為了鼓勵科技成果轉(zhuǎn)化，中國已采取的措施有修訂《促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化法》、建設(shè)高?？萍汲晒灰拙W(wǎng)站、設(shè)立高?？萍汲晒D(zhuǎn)化和技術(shù)轉(zhuǎn)移基地等等，這些以行政手段為主的措施起到了一定效果，但轉(zhuǎn)化的動力根本來源于市場。因此，需要優(yōu)化科研成果的知識產(chǎn)權(quán)和利益分配機(jī)制，激勵科研人員的主動性；加大引入專利市場運(yùn)營主體、中介機(jī)構(gòu)，擴(kuò)寬供需信息渠道；條件成熟的高校成立專門的知識產(chǎn)權(quán)運(yùn)營公司，避免校內(nèi)行政人員低效率管理。

第三，加強(qiáng)在美國的專利布局。雖然百度、中國科學(xué)院、浙江大學(xué)等在國內(nèi)的自然語言處理專利申請數(shù)量非常突出，但他們的美國專利卻寥寥無幾；而中國企業(yè)在美國布局該領(lǐng)域?qū)＠囊匀A為技術(shù)有限公司、鴻海集團(tuán)、臺灣工研院、深圳市騰訊計算機(jī)系統(tǒng)有限公司、中興通訊股份有限公司為主，其美國專利數(shù)量依舊很少，與日韓企業(yè)相差甚遠(yuǎn)。在技術(shù)競爭全球化的今天，不能無視作為科技行業(yè)必爭之地的美國市場，我們應(yīng)當(dāng)加快在美國的NLP領(lǐng)域?qū)＠季?，尤其是重點(diǎn)技術(shù)方向，運(yùn)用靈活的專利運(yùn)營策略，以在激烈的競爭中贏得主動權(quán)。

第四，注重專業(yè)人才培養(yǎng)。中國在自然語言處理領(lǐng)域的高校專業(yè)體量偏小，專業(yè)人才儲備不足，員工人數(shù)僅為美國的1/3［12］?；A(chǔ)層面人才薄弱、頂尖領(lǐng)軍人才欠缺，無法持續(xù)為產(chǎn)業(yè)輸出有生技術(shù)力量，制約了中國NLP產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展。因此，我們亟需夯實(shí)相關(guān)專業(yè)課程建設(shè)，完善在職人員技能培訓(xùn)體系，搭建人才成長平臺，把培養(yǎng)自然語言處理專業(yè)人才作為一項長期工作堅持下去。

致謝：感謝重慶大學(xué)法學(xué)院2018級知識產(chǎn)權(quán)法研究生郭芳制作本文部分圖表。