人工智能领域专利布局态势分析

知识产权研究所

我国人工智能产业起步较晚，但近年来推动力度持续加大，追赶步伐不断加快。分析人工智能领域专利布局情况，有助于明确我国在该领域的优势与薄弱环节，为制定相关产业和创新政策、指导产业高质量发展提供决策参考。

人工智能技术体系构建

人工智能产业发展环境

1956年美国达特茅斯会议的召开，标志着人工智能的诞生。但由于存储空间和计算能力的不足等多方面原因，人工智能几起几落，直至2006年之后，深度学习算法的提出以及不断的完善，同时移动互联网发展迅速，人工智能迎来了发展的爆发期，成为全球关注的焦点。为了掌握国际竞争的主动权，世界各国尤其是发达国家和新兴经济体提出了多方面的政策规划，积极推进人工智能的发展。

1.全球人工智能发展环境。全球多个国家都把人工智能作为其发展战略，积极部署推动人工智能发展和应用。2013年，美国成立了“人工智能和机器学习委员会”，用于协调全美各界在人工智能领域的行动;2016年制定了《国家人工智能研究和发展战略计划》，将人工智能发展上升到国家战略高度，制定研发、人机交互、社会影响、安全、开发、标准、人才等七项长期战略。同年，欧盟和英国分别出台了《人工智能立法动议》和《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》。之后，美国、欧盟和英国均持续推进国家人工智能的发展战略，发布多方面政策规划。德国、日本、印度等多个国家，也根据国家整体人工智能水平、法律法规，制定适应性的战略性规划，提升到国家高度，以支持人工智能产业的发展。比如日本，在2017年就推出了《下一代人工智能推进战略》《人工智能研究开发目标和产业化路线图》和《人工智能技术战略》三个战略规划。

2.我国人工智能发展环境。我国对人工智能产业高度重视，为了抓住人工智能发展的机遇，近年来密集推出多个人工智能产业政策。2016年发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出我国2016年—2018年推动人工智能发展的具体思路和内容。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》明确了人工智能发展三步走战略目标，之后又密集颁布一系列政策规划，详细规划了人工智能的重点发展方向和目标，以及布局新一代人工智能产业创新重点工作等。全国各个地方政府也积极响应国家政策，制定了发展规划、实施意见等。

国家和地方除了政策上面为人工智能提供支持，在资金、人才、市场等多方面，也都为人工智能提供了良好的环境。资金方面，上海、天津等地，围绕技术创新、项目落地等领域，投入资金支持，加快人工智能产业扩大投资和发展。人才培养方面，大力支持建立人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并鼓励高校建设人工智能专业。市场方面，各地政府推动人工智能市场建设，2019年我国人工智能市场规模达到489.3亿元，预计未来三年，人工智能市场规模将超过千亿元。

我国虽然在人工智能领域起步相较发达国家较晚，但随着技术的不断发展，以及国家的政策支持，我国人工智能已经进入了快速发展期，并处于追赶发达国家的过程中，这在我国人工智能领域专利申请态势上体现的尤为明显。

人工智能产业链技术构建

目前，全球人工智能行业逐步形成包含基础层、技术层和应用层三个层面的产业链。基础层是人工智能产业的基础，涵盖人工智能领域相关硬件和软件，包括人工智能芯片、智能传感器、大数据及云计算平台等，为人工智能提供数据及计算能力支撑;技术层是人工智能产业的核心，它是将基础层的技术进行整合，开发以模拟人的智能相关特性为出发点的人工智能技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习技术等;应用层是人工智能产业的延伸，是对多项人工智能基础应用技术进行集成，针对特定行业或场景（金融、教育、家居、交通、医疗、零售、制造等）需求而形成产品、服务和解决方案。

1.人工智能基础层。基础层作为人工智能的底层实现基础，分为硬件资源与数据&计算资源，为人工智能技术层和应用层提供基础计算能力和数据支撑。其中，硬件资源包括芯片、传感器、移动终端设备等，数据&计算资源分为大数据和云计算平台两部分。在人工智能领域，深度学习等技术需要大规模、高速的并行计算能力，而传统的芯片计算架构已无法支撑这种需求，这就需要新的底层硬件来更好地实现数据的储备、计算过程。人工智能芯片的出现让大规模的数据效率得到大幅度提升，加速了深层神经网络的训练迭代速度，极大的促进了人工智能行业的发展。到目前为止，在云端和终端已经有很多专门为人工智能应用设计的芯片和硬件系统。在云端推断和训练方面，谷歌、英伟达、AMD、英特尔等行业巨头均推出了专门的芯片，国内初创企业寒武纪公司、比特大陆等公司也加入了竞争行列。随着自动驾驶汽车、智能手机、VR设备等需在终端执行推断的应用的出现，高通、苹果、微软等均在终端部署了人工智能芯片，国内企业也紧跟步伐，寒武纪、深鉴科技和地平线等企业也积极部署终端人工智能芯片。总体而言，在人工智能芯片领域，美国基本垄断中高端芯片，国际科技巨头芯片已基本构建产业生态，而我国多以初创企业为主，芯片布局难以与巨头抗衡。

人工智能的数据&计算资源主要指为深度学习为主的机器学习算法提供的数据数据采集、清洗、信息抽取、标注等。因此，数据和服务器成为人工智能前沿技术发展的必备条件，也将逐渐演变成企业的重要资产和竞争力。通过数据挖掘、监测等，为人工智能产业提供数据的服务，使用高质量和高关联度的数据训练人工智能可以快速的提高人工智能算法的准确性，使其更快更准确的应用到更多的行业中。但由于人工智能算法尚未成熟，对数据的要求较高。我國在数据领域具有得天独厚的数据体量优势，而且我国对数据积累与标注十分重视，近年来国内大数据产业逐步形成规模，形成了从数据收集、数据分析到数据管理和应用完整的产业链。

2.人工智能技术层。技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。根据技术层级从上到下，分为应用技术层、软件框架层和算法理论层。

算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。当前最为主流的基础算法是深度学习算法，深度学习可以从大量数据中自动总结规律，并使其适应自身结构，从而应用到案例中。随着基础算法的成熟和稳定，算法发展重点转向工程实现——软件框架，很多企业开始转向建设算法模型工具库，将算法封装为软件框架，提供给开发者使用。目前美国是该领域发展水平最高的国家，以谷歌、Facebook、IBM和微软为主的科技巨头均将人工智能的重点布局在算法理论和软件框架等门槛高的技术之上。而我国基础理论体系尚不成熟，鲜有拥有针对算法的开放平台，百度的Paddle-Paddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

应用技术层主要包括了语音识别、自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习技术等。计算机视觉、语音识别、自然语言处理是三大主要技术方向，也是我国市场规模最大的三大商业化技术领域。我国技术层围绕垂直领域重点研发，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显，除百度、阿里巴巴、腾讯三大互联网巨头外，出现了如科大讯飞、商汤科技、旷视科技等诸多独角兽公司。

3.人工智能应用层。应用层是人工智能技术面向终端用户、解决实践问题的环节，使人工智能技术应用于各行业以及应用场景，实现技术与产业的深度融合。应用层按照对象不同，可分为终端产品应用以及行业场景应用两部分。终端产品是人工智能技术的载体，包括可穿戴产品、智能机器人、智能无人机、智能摄像头、特征识别设备等终端及配套软件;场景应用主要是对接各类外部行业的人工智能应用场景，诸如医疗、安防、金融、交通、制造等。从全球来看，以谷歌、亚马逊、微软、Facebook、IBM和苹果为代表的国外科技巨头利用巨大的技术、数据、人才、产品线和资金等资源优势，积极在人工智能应用层展开布局以抢占市场先机，比如谷歌的人工智能业务在多领域遍地开花，包括AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等;微软在语言识别、机器阅读等领域保持领先。

人工智能领域的全球开源社区降低了人工智能应用层的门槛，帮助人工智能应用层面的创业者突破技术的壁垒，将人工智能技术直接应用于终端产品层面的研发。同时，我国海量的搜索数据、丰富的产品线为我国人工智能的发展提供了广阔的产业及解决方案市场。目前应用层的企业规模和数量在我国人工智能层级分布中占比最大，国内科技企业纷纷布局人工智能产业。百度已形成较完整的人工智能技术布局，其人工智能研究成果已全面应用于百度产品，让数亿网民从中受益;阿里巴巴的电商、支付和云服务资源优势与人工智能技术深度融合，使阿里巴巴成为基于云的人工智能行业领导者;腾讯凭借社交优势在AI领域布局覆盖医疗、零售、安防和金融等众多行业。此外，我国初创公司商汤科技、旷视科技、图森未来科技、依图科技等也在人工智能细分领域有所研究。

人工智能专利格局

全球人工智能专利现状

1.全球人工智能专利申请态势。截止到2020年8月底，全球人工智能专利共申请70余万件，呈飞速上升阶段。人工智能60年的发展期间，经历了技术萌芽期、稳定发展期、缓慢发展期到快速增长期的变化。

首先是人工智能的技术萌芽期，从1956年提出人工智能的概念到1981年，从1956年全球年专利申请量19件，到逐渐增长到1981年的1542件，该阶段的人工智能主要以语言翻译为主等学术研究状态，且当时计算机硬件水平很低，计算能力受到限制，以至于限制了人工智能的发展，因此，人工智能发展比较缓慢。

自1980年起，专家系统的出现，接着人工神经网络的算法得到广泛认知，但是仅给人工智能带来了短暂的发展，人工智能的算力仍旧无法满足运算的需求，直到90年代中期，人工智能仍处于稳定发展期，专利方面，从1982年人工智能专利申请为2826件到1996年年申请量为4459件，期间专利申请量波动较小。专利申请区域主要集中在日本，日本的人工智能专利申请量占全球申请总量的75.7%。

1997年，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军，又一次掀起了人工智能的讨论，计算机硬件能力逐渐提升，开始进入缓慢发展期，全球人工智能的申请量从1997年4959件，逐年增长到2009年11687件专利申请。专利申请主要区域仍为日本，但日本专利申请量占全球的比例下降到33.4%。中国、美国、韩国等国的专利申请量分别占到13.3%、29.9%、13.6%。

从2010年开始，人工智能開始进入快速发展阶段，其得益于深度学习神经网络算法的提出，使得计算能力增强，同时移动互联网发展迅速，人工智能的应用场景也逐渐增多，各大互联网公司加入到人工智能的研发中，并积极进行专利布局，已占领人工智能市场。关于人工智能的专利申请开始迅速增加，从2010年全球年申请量为13085件，直到2019年，全球人工智能专利申请量超过12万件。预计未来一段时间内，人工智能的申请量还会呈现逐年增加趋势。该阶段全球人工智能专利申请主要区域从美国转向中国，我国专利申请呈爆发式增长，已占全球申请总量的72%。

2.全球人工智能专利区域申请分布。人工智能在全球专利申请区域的分布，其中，我国的原创专利申请最多，占44.16%;其次为美国，占16.63%;日本的原创申请排名第三，占11.99%，韩国和欧洲次之，分别占4.83%、4.58%。日本的人工智能专利起步较早，2000年以前，在大型计算机、机器人等技术上不断取得突破，使得日本在人工智能领域的专利申请一度领先美国和中国，但90年代日本经济泡沫破裂后，日本经济萧条，人工智能专利申请数量开始下滑。美国和中国逐渐认识到人工智能的战略意义，在研发和应用方面都开始加紧布局。

我国人工智能专利申请量逐年上升，年申请量和累计申请量均已经成为全球首位。美国在人工智能技术上一直处于全球领先水平，专利申请量虽然比我国少，但在基础层、技术层、应用层都有专利布局，算法、芯片等核心技术专利掌握在科技巨头手中。

中、美、欧、日、韩五大国局的专利流向，展现出人工智能技术在五大国的技术发源情况和市场布局情况。可以看出，美国是五大国集中的目标市场国，同时，美国也是向海外输出、布局专利量最多的国家，共计49120件专利，美国的输出量占据全球首位，表明美国重视利用多边申请布局海外市场，具有较高的人工智能研发水平。人工智能专利海外输出数量排名第二的为日本，共计36009件，最大的专利输出对象是美国，其次是中国。我国虽然是人工智能专利最大申请国，海外专利布局数量却非常少，输出专利总量仅8743件，占申请专利总量的2%。我国人工智能领域专利从其他四局流入数量为28924件，说明海外竞争者非常重视中国人工智能市场。

3.全球人工智能重要申请人分布。人工智能在全球重要的申请人的专利申请量，前十名人工智能专利申请人，国际商业机器公司（IBM）排名榜首，超过8000件专利，其次为三星电子、微软公司、松下电器。美国企业一直处于领先地位，韩国和日本的科技巨头企业在该领域专利积累具有优势。我国人工智能领域虽然申请量第一，但是在重要申请人中，只有国家电网和百度公司进入了榜单。

4.全球人工智能各技术分支申请情况。全球人工智能的技术主要集中在语音识别、大数据和云计算、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、具体应用六个方面。全球人工智能各技术分支专利申请情况，其中，专利申请量最多的是自动驾驶和机器人，占比31%，其次是机器学习，占比22%，基础应用技术语音识别、计算机视觉、自然语言处理占比相对较少，分别为13%、9%和9%。

我国人工智能专利格局

1.人工智能专利申请态势。1985年起，我国专利法开始实施，自1985年到1996年我国人工智能领域专利申请量较少，年申请量不超过150件，人们还没有充分认识到人工智能的重要性，因此，人工智能在我国的发展非常缓慢。从1997年开始，我国人工智能专利的申请量开始缓慢的增长，处于技术稳定发展期，发展到2009年，人工智能专利的申请量在4187件，这与我国申请人的研发能力及人工智能的整体发展息息相关。而从2010年开始，人工智能开始进入快速发展阶段，专利申请呈爆发式增加。人工智能在我国的发展虽然比较晚，但研究水平正在处于不断提高的阶段，我国专利的储备量已经成为人工智能领域专利申请量第一的国家，超过了美国、日本。

2.我国人工智能专利申请区域分布。我国国内的申请人占据了91.72%，可见我国的技术研发人员很有专利意识，我国国内的申请人积极进行技术研发，能够使得技术研发和专利保护并驾齐驱。我国的原创专利申请占全球的44.16%，占据第一位，但是我国申请人人工智能的专利申请主要集中于国内，对国外进行专利申请比较少，还没有充分的在国外进行专利布局。其次是美国十分重视对中国的专利布局，申请专利占2.96%，其次是日本，占2.3%。

3.我国人工智能重要申请人分布。我国人工智能申请量排在第一位的中国国家电网公司，专利申请超过5000件，其次是百度公司、腾讯公司以及平安科技。国家电网在电网控制、配电用网、智能配电变压器、系能源、智能巡检机器人等多方面都有人工智能技术应用，并且积极在涉及机器学习以及人工智能应用场景等相关的人工智能技术分支内进行专利布局。另外，国内申请人排名前十中，有5位高校申请人，其中包括浙江大学、清华大学、华南理工大学、北京航空航天大学和上海交通大学。证明我国人工智能技术企业尚未占领全部创新主体地位，仍有较大的发展空间。

4.我国人工智能各技术分支申请情况。我国人工智能各技术分支专利的申请情况，其中专利申请量最多的是自动驾驶和机器人，占比55%，其次是机器学习，占比15%，大数据和云计算占12%、自然语言处理占7%、计算机视觉占6%。

我国人工智能专利申请

存在的问题及措施建议

我国人工智能专利申请

存在的问题

我国在人工智能领域的专利申请规模可谓后来居上，显示了我国从国家到地方，从政府到企业近年来高度重视，在政策推动和资金支持下，我国人工智能技术创新活动十分活跃，技术创新成果不断涌现，在某些领域逐步接近先发国家，但总体上实力还不强，对比我国人工智能专利申请与全球发达国家专利申请布局，可以看出我国人工智能专利问题主要在以下几个方面：

（一） 我国申请量第一，但在全球专利布局不全面。全球人工智能领域，人工智能领域中我国的原创专利申请排名第一，占44.15%，超过了美国和日本，但申请人人工智能的专利申请还是主要集中于国内。对比我国专利申请与全球申请可以发现，海外专利布局数量却非常少，输出专利总量仅8743件。只有少量申请人如国家电网、百度等公司，针对相同专利在我国进行专利申请保护的同时，还在多个国家进行专利申请，以达到全球专利全面布局的目的，但即使這样，以百度为例，在国内申请的专利占全部申请的80%以上，只有不到20%的专利进行了全球目标市场国的申请。

现阶段，人工智能处于高速发展期，全球各个国家都在人工智能领域推出了众多政策规划并投入了大量的资金和研发力量，伴随着国内互联网公司的迅速发展，智能化产业的迅速扩大，国内相关产业的企业研究热情和研究投入都很高;同时我国现在也是人工智能技术第一目标国和技术原创国，代表着国内有着人工智能最大市场与研发力量，已经逐渐凸显出人工智能领域竞争的激烈态势。然而，即使现阶段国内的人工智能领域专利申请数量处于领先位置，如果我国申请人的全球专利布局不全面，将逐渐失去我国在人工智能领域的优势。专利申请数量领先，全球布局却不全面的矛盾成为亟待解决的问题之一。

（二） 专利申请主要集中在应用层，技术领域布局不平衡。由全球人工智能各技术分支专利申请和我国各技术分支专利申请对比，全球人工智能技术中，应用层技术自动驾驶和机器人占比31%，作为技术层技术机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别，总计占比53%，基础层技术占比16%。而我国申请占比最大的是自动驾驶和机器人，占比55%，其次是技术层占比33%，基础层占比12%。由此可见，我国专利布局主要集中在应用层技术，在技术层和基础层等核心技术上专利申请量相对较少，反映了我国在人工智能领域上专利布局不全面，技术发展能力缺失均衡性。在核心技术上创新能力和专利申请能力上的欠缺，一方面企业技术的发展会受到行业上核心技术掌握者的限制，另外一方面，影响了企业在市场上的竞争力。

（三）我国大量是高校申请，企业创新主体地位不明显。在重要申请人排名中，全球重要申请人均为企业申请人，而我国重要申请人中，前10位有5位为高校申请人，占50%，分别是浙江大学、清华大学、华南理工大学、北京航空航天大学和上海交通大学，我国大量人工智能技术创新成果在高校，说明我国企业的创新主体地

位不明显，企业根据产品进行研发而产生的创新成果還有待提高。国外人工智能的专利申请大都是企业产出的，说明其创新研发成果也是由企业产出的。

同时，随着人工智能的发展，国内以百度为首的大型互联网公司，逐步开放了的自己的人工智能技术研究专利源，以方便高校、研究所等研究机构的进一步研究。在这种形势下，人工智能技术高校和研究所的研究质量也将会有很大程度上的提升。

在上述两方面的现状促使下，高校、研究所申请人必将会积累大量的人工智能领域的专利研究成果，对于企业而言，这部分专利成果研究价值巨大。因而，高校、研究所的专利成果转化应用到实际生产的空间是很大的。

（四）知识产权保护及管理制度不完善。随着人工智能的发展，各行各业均开始布局人工智能，企业掌握核心技术固然会占有优势，但是也面临了巨大的竞争压力。保护把企业的创新技术成果用知识产权手段保护好，也是很重要的问题。以小i机器人的诉讼案件为例，自2012年对苹果公司提起诉讼，在经过无效、再审等诉讼判决，小i机器人艰难的获得了最终的胜利。一方面反映了在我国专利维权时间长的问题，另一方面，反映了企业在知识产权的保护和管理制度不完善的问题。专利维权周期长，直接导致维权方的利益很难得到保障，同时影响企业的创新发展。企业知识产权保护和管理制度不完善，维权积极性不高，经验不足，也加深了企业创新成果保护和维权的难度。

措施建议

（一）注重专利的全球化布局。重视人工智能领域重要技术在专利国际布局。加强基础理论、核心算法以及关键设备等技术的专利国际布局，尤其是美国、日本、德国、欧洲等目标市场国的专利布局，以此筑牢我国人工智能产业参与全球竞争的专利根基。充分利用巴黎公约、PCT等多种申请路径，对人工智能主要技术专利进行合理布局，通过发明、实用新型等多种申请类型构造关键核心技术的专利家族，从而形成核心技术专利保护体系。

（二）注重AI技术发展均衡性。强化人工智能产业链关键环节的布局。持续加强人工智能的专利布局，突破自动驾驶、机器人等重点应用领域以及算法、平台等环节专利布局瓶颈，以产业链的专利布局促进人工智能产业的知识产权能力建设，实现人工智能芯片、算法、应用、生态协同发展，提升产业发展竞争力。

（三）推进产学研的密切合作。我国人工智能领域应加强与高校等研究机构的合作，建立以人工智能领军企业为主体的产学研用深度融合的创新体系。围绕人工智能的关键核心专利的创造和储备，建立以企业为主体的产学研用协同创新体系，推进企业和高校及科研院所发挥各自优势，建立人工智能协同创新载体，促进高校及科研院所的创新研究成果产权化、产业化。加快培育人工智能领域具有自主知识产权和核心竞争力的创新型领军企业，以企业为主体，产学研用合作培养具有人工智能创新能力的实用人才，支持企业在基础硬件、算法、标准必要专利等方面聚焦发力，尽快形成一批产业化导向的关键技术专利组合。通过企业和高校之间的产学研联动，未来在人工智能领域研发方面，我国有望走在世界的前列。

（四）建立健全人工智能知识产权管理体系。首先，企业应该加强对知识产权的认识，通过对企业管理人员和技术人员进行普及教育，提升知识产权管理人员的专业技能，并整体提高企业的知识产权保护意识。其次，建立和完善企业知识产权成果的保护和预警机制，对企业创新成果的专利申请，在保护好自身专利成果的同时，不侵犯他人权利，通过增强企业知识产权创造、管理、保护和运用能力，保障人工智能企业创新和可持续发展。