海外跨国公司在华人工智能专利布局及竞争态势研究*

寇园园 陈会英 徐华杰 刘 凯

(1. 山东科技大学经济管理学院 青岛 266590； 2. 北京交通大学经济管理学院 北京 100044)

0 引 言

随着经济全球化趋势的迅猛发展和国际竞争的日趋激烈，海外跨国公司的研发与应用活动日益朝着国际化、全球化的方向发展[1]。中国作为最大的发展中国家，拥有巨大的市场潜力和广阔的发展前景，吸引了广大海外跨国公司来华设立研发机构[2-3]，其中以人工智能为代表的新兴产业越发受到世界各国政府和公司的高度重视[4]。

近年来，很多学者从不同的角度对人工智能行业的发展进行了研究：如利用构建指标[5]、知识图谱[6]等方法总结人工智能技术研究现状和发展热点；对人工智能发展对技术创新[7]、军事力量[8]和劳动力就业结构[9]等方面的影响进行考察；对中国人工智能的专利价值影响因素[10]、区域布局[11]、技术趋势[12]、产业政策[13]和发展空间关联特征及形成机制[14]进行实证研究；利用世界知识产权组织、美国商标局和德温特等数据库对不同国家(地区)人工智能的技术实力进行国际比较[15]；基于创新能力、创新潜力[16]和国家顶层政策[17]等多方面，对中美两国人工智能发展进行剖析；通过测度和挖掘人工智能核心技术[18-19]及识别技术创新路径[20]，推动人工智能产业快速发展等方面的研究。

2000—2019年，海外跨国公司人工智能PCT申请量为99 516件，在中国的人工智能专利申请量为62 391件，体现出中国已成为世界人工智能专利布局的重要目标市场。特别是构建以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进新发展格局的提出，意味着内循环为主、外循环赋能和双循环畅通是今后阶段的发展模式和时代特征[21]，更需要对海外跨国公司在中国的人工智能专利布局及竞争态势展开研究。因此，本文基于IPC分类视角，运用马尔可夫链及显性技术比较优势、技术相似度和结构调整度等指数，对海外跨国公司在华人工智能专利布局的演化特征、演变结果和竞争态势进行分析，为中国企业巩固和提高本土人工智能技术优势和产品竞争力提供决策参考。

1 分析方法与数据选取

1.1 分析方法

1.1.1马尔可夫链

马尔可夫链是1907年由俄国数学家马尔可夫提出，它是一种具有“无后效性”的动态随机过程，即在已知条件下“现在”的状态与“过去”的状态无关[22]。本文以IPC小类下专利数量的均方差为标准，借鉴马荣康[23]的分级方法，将各IPC小类划分为无专利、低水平、中低水平、中高水平、高水平和极高水平6个级别(对应的状态为L={1，2，3，4，5，6})，具体分级标准见表1；然后计算各类型IPC小类的概率分布和年际变化，将IPC小类的专利布局演变过程与马尔可夫过程对应起来。记t年a类型的IPC小类在T年转移为b类型的概率为Mab，计算公式为：

(1)

表1 年申请专利IPC小类分级

1.1.2显性技术比较优势指数

显性技术比较优势指数是衡量创新主体在某一领域竞争力的一项具有说服力的指标。1987年Soete首次运用该指标衡量国家之间技术差异[24]，随后其被广泛运用于区域技术的比较分析中[25-27]，本文利用该指数识别不同国家跨国公司具有技术竞争优势的IPC小类，计算公式如下：

(2)

其中，Pij表示j国跨国公司在i技术领域的人工智能专利申请量，∑jPij表示所有海外跨国公司在华人工智能i技术领域的专利申请量，∑iPij代表示j国跨国公司在华人工智能专利申请量，∑i∑jPij表示所有海外跨国公司在华人工智能专利申请量。该公式反映了某跨国公司在某IPC技术领域的人工智能专利数量比重与该跨国公司在所有跨国公司人工智能专利数量的比重之比，当显性技术比较优势指数大于1，说明该跨国公司在该IPC技术领域内具有一定的技术优势。

1.1.3结构相似度及结构调整度

结构相似度指数反映不同创新主体在同一时期专利布局结构差异。本文借鉴Myro和Alvarez[28]提出的相似度指数，其表达式为：

(3)

结构相似度越接近零，j国和k国跨国公司在华人工智能专利布局结构越相似；结构相似度越大，专利布局结构差异越大。当该指数随着时间下降，说明两国跨国公司之间的技术竞争程度增强；当该指数随着时间上升，说明技术竞争趋于缓和或互补程度增强。

结构调整度指数是指同一创新主体不同时期专利布局的结构变化程度，其表达式为：

(4)

结构调整度越接近零，j国跨国公司不同时期在华人工智能专利布局结构变化越小；结构调整度等于零，表示j国跨国公司专利布局保持不变；结构调整度越大，j国跨国公司专利布局结构变化越大。

1.2 数据选取

本文按照中国知识产权局2021年发布的《战略性新兴产业分类与国际专利分类参照关系表》中人工智能国际专利分类号，结合2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》及2018年中国知识产权局发布的人工智能专利报告中的关键词对数据进行筛选，同时参考聂洪光等[16]对人工智能技术领域的分类标准，将人工智能专利数据按照基础算法、基础硬件和垂直应用三个技术分支进行分类(具体筛选关键词如表2所示)，数据来源为中国知识产权局专利数据库。考虑到发明专利比实用新型和外观设计专利的技术含量更高，专利申请信息公开比专利授权数据审查所需时间短，更能反映出跨国公司在中国技术布局的发展趋势，因此本文选取人工智能发明专利申请量进行研究。鉴于中国2008年第三次修改《中华人民共和国专利法》，各国主要自2016年陆续推出人工智能相关政策，且中国发明专利从申请到公开一般需要18个月，基于此，本文选取2010—2012年和2017—2019年作为比较海外跨国公司在中国人工智能专利布局变化的两个时期，检索时间为2021年12月10日。

表2 人工智能专利筛选关键词

2 海外跨国公司在华人工智能专利布局发展态势与演进特征分析

2.1 海外跨国公司在华人工智能专利布局发展态势分析

2010—2019年，海外跨国公司在中国共申请人工智能发明专利30 419件，其中美国、日本、韩国和欧洲跨国公司申请25 495件，占据80%以上海外跨国公司专利量份额，具体变化如图1所示。

图1 美日欧韩跨国公司在华人工智能专利申请量分布及占比

由图1知，2010—2019年，海外跨国公司在华人工智能专利申请量整体呈增长态势。2010—2015年，海外跨国公司人工智能专利申请量发展较为平稳，2016年以后，进入快速增长阶段。美日韩跨国公司2017年以后专利申请量增长速度较快，欧洲跨国公司历年申请量保持平稳。2010—2019年，美日欧韩跨国公司占所有海外跨国公司在华人工智能专利申请比例呈现“U型”发展态势。2010—2012年，占比下降幅度较大，随后进入平稳发展时期，2015年开始占比逐年增长。在这时期内虽然有波动，但美日欧韩跨国公司占所有海外跨国公司人工智能专利份额最低为82%，最高为86%，一直保持着高占比。以上说明海外跨国公司，特别是美日欧韩跨国公司，高度重视在中国市场进行人工智能专利布局。

2.2 海外跨国公司在华人工智能专利布局演进特征分析

2.2.1整体层面

首先从整体层面对2010—2019年海外跨国公司在华人工智能专利申请所涉及的IPC小类6种状态的分布情况和变化趋势进行描述，如图2所示。

图2 2010—2019年海外跨国公司在华人工智能专利布局IPC小类分布

由图2知，海外跨国公司人工智能专利申请所涉及的IPC小类整体变化较为平稳。其中，低水平、中低水平、中高水平、高水平涉及IPC小类个数分布变化较小，属于无专利水平状态的IPC小类逐渐减少，而极高水平状态的IPC小类在逐步增长，意味着跨国公司持续增强具有优势的IPC领域的同时，不断扩大在中国人工智能专利布局的涉及范围。为更具体地描述整体层面IPC小类变化趋势，本文运用马尔可夫链，测算2010—2019年间海外跨国公司在华人工智能IPC小类的状态转移概率矩阵，如表3所示

表3 2010—2019年海外跨国公司在华人工智能专利布局状态转移概率矩阵

由表3知，海外跨国公司IPC小类状态转移具有以下特征：a.对角线上只有L1和L6的数值大于0.5且大于所有非对角线的数值，处于高维持度水平，L2、L3、L4和L5状态的IPC小类维持度较低，使得6种IPC小类的维持度呈现出“U型”分布，表明低水平、中低水平、中高水平和高水平的IPC小类是海外跨国公司在华人工智能专利布局中波动性最高的领域。b.非对角线上较大的数值均分布于对角线的两侧，跨越度较大的非邻状态转移度较低。其中，L2、L4、L5、L6所处对角线右侧数值均大于左侧数值，只有L1、L3所处对角线左侧数值大于右侧数值，意味着海外跨国公司由低水平向高水平领域转移采取的是积极扩张的专利布局策略。

2.2.2技术分支层面

本文利用马尔可夫链对人工智能技术分支的IPC小类进行测算，有助于从不同领域对海外跨国公司在华人工智能专利布局演化特征及差异进行对比分析，统计结果见表4。

表4 技术分支层面人工智能专利布局状态转移维持度与转移度

表4表明：a.海外跨国公司在基础算法和垂直应用层面有着较高的维持度，基础算法的逆向转移度高于正向转移度，基础硬件和垂直应用的正向转移度高于逆向转移度，说明海外跨国公司研发重点由基础算法向基础硬件和垂直应用转移。b.美国跨国公司在基础算法、基础硬件和垂直应用层面均保持着较高的维持度，基础算法和垂直应用层面的逆向转移度大于正向转移度，基础硬件的正向转移度大于逆向转移度，意味着美国跨国公司三个层面的专利布局具有较高稳定性的同时，更注重基础硬件的发展。c.日本跨国公司在基础算法和基础硬件层面的逆向转移度均大于维持度，在垂直应用层面具有较高的维持度，反映出其重心向垂直应用层面转移。d.韩国跨国公司在基础算法、基础硬件和垂直应用层面均保持较高维持度，基础算法和基础硬件的逆向转移度大于正向转移度，垂直应用的正向转移度大于逆向转移度，意味着垂直应用技术是韩国跨国公司核心发展领域。e.欧洲跨国公司人工智能三个层面的逆向转移度均高于正向转移度，基础算法和基础硬件层面的维持度均较高，与其他国家跨国公司相比，其人工智能专利布局处于战略收缩状态，以平稳发展为主。

3 海外跨国公司在华人工智能专利布局演变结果比较

在海外跨国公司在华人工智能专利布局发展态势和演进特征分析的基础上，进一步考察发生正向转移的典型IPC小类及形成的优势领域，有助于揭示其在华专利布局的发展趋势。

3.1 正向转移IPC小类

2010—2019年海外跨国公司正向转移IPC小类统计如表5所示。表5中新兴领域是指从无专利、低水平、中低水平开始至少跨越3个级别的IPC小类，代表海外跨国公司迅速发展的领域；重点领域是指中高水平、高水平和极高水平维持或升级的IPC小类，代表海外跨国公司人工智能发展的核心领域。

表5 2010—2019年海外跨国公司正向转移IPC小类

由表5知，海外跨国公司共涉及25个新兴领域。其中，B60W、G16H、G05D、G08G和G06N是多个国家跨国公司均发展迅速的领域，说明上述IPC小类极具发展潜力，是海外跨国公司在华进行人工智能专利布局的重点领域。单个国家的跨国公司发展迅速的领域包括：美国跨国公司的B29C、B60R、B64C、C12Q、G01C、G01S、G05B；日本跨国公司的B29C、B81B、C12M、G06Q、G11C；欧洲跨国公司的A61B、B60C、G03F、G06Q、H01Q、H03K、G11C；韩国跨国公司与其他国家不同的新兴领域最多，包括A61B、D06F、F21K、F21W、G01N、G06T、G09G、G10L、H01C、H01Q、H04L、H04W等，韩国跨国公司在中国人工智能专利布局的起步虽晚，但后续发展较为迅速。

海外跨国公司共涉及17个重点领域。其中，G06T、G06K、G06F和H01L是多个国家跨国公司稳定发展的共同IPC小类，一直处于较高发展水平，是海外跨国公司在华人工智能专利布局的关键领域。单个国家跨国公司的重点领域包括：美国跨国公司的G06Q、G10L和日本跨国公司的G05B、H04N，上述IPC小类已成为美国和日本跨国公司的持续发展领域；另外A61B、B25J、G01N、G01R、G01S、G02B、G11C、H04L、H05K虽不构成海外跨国公司布局的重点领域，但也是其在中国人工智能专利布局中不可忽视的一部分。

3.2 优势技术领域分析

本文引用显性技术比较优势指数，识别海外跨国公司在人工智能技术新兴领域和重点领域发展为优势领域的IPC小类，统计如表6所示。

由表6知，海外跨国公司在华人工智能专利布局正向转移IPC小类中，美国跨国公司转化为具有比较优势的IPC小类数量最多，在G06F、G06T和G16H等16个IPC小类的显性技术比较优势指数均大于1，说明美国跨国公司在以上IPC小类有较为领先的技术创新能力；韩国跨国公司新兴领域和重点领域转化为优势领域的IPC小类数量次之，在D06F、G09G和H01L等11个IPC技术领域中具有较强的技术优势；日本和欧洲跨国公司转化为具有比较优势的IPC小类均为9个，其中日本跨国公司在B29C、G01B和G07F等IPC小类的比较优势指数均大于1，表现出一定的技术竞争优势，欧洲跨国公司在B60C、G03F和G08G等领域的技术创新能力较为突出。

表6 美日欧韩跨国公司优势领域IPC小类统计

4 中国市场人工智能专利竞争态势分析

海外跨国公司在中国市场进行人工智能专利活动的同时，其与中国企业以及相互之间的竞争关系也发生了改变。通过测算美日欧韩跨国公司在华人工智能专利布局的结构调整度和结构相似度，有助于中国企业及时识别主要竞争对手，为专利布局精准施策提供方向。中国及海外跨国公司专利布局的结构调整度及结构相似度指数如表7所示，2010—2012年与2017—2019年间，人工智能专利布局变化最大的是欧洲跨国公司，结构调整度为0.71，最小的是日本跨国公司，结构调整度为0.48，其他国家跨国公司的结构调整度介于两者之间。

表7 结构调整度及结构相似度指数

表7表明：a.2010—2012年间，美国跨国公司与中国本土企业的人工智能专利布局结构相似度指数明显大于与其他跨国公司之间的结构相似度指数，意味着这个时期美国同日欧韩跨国公司之间的人工智能专利竞争比其与中国本土企业的竞争要激烈。2017—2019年，美国与日本跨国公司的结构相似度指数增大，同中国本土企业的结构相似度指数减小，说明美国与中国的技术竞争增强，同日本竞争关系趋于缓和。

b.日本跨国公司与中国本土企业在2010—2012年间的人工智能专利布局结构相似度指数明显大于与其他国家跨国公司的结构相似度指数，表明日本跨国公司主要竞争对手是美欧韩跨国公司。2017—2019年，日本与韩国跨国公司的结构相似度指数变化不明显，与中国本土企业的结构相似度指数减小，同美欧跨国公司的结构相似度指数增大，意味着日本与中国的技术竞争加剧，但仍保持着较好的技术互补性，与美国和欧洲之间的竞争关系有所缓和。

c.2010—2012年间，韩国跨国公司同中国本土企业的人工智能专利布局结构相似度指数，明显高于同其他跨国公司的结构相似度指数，意味着韩国与美日欧跨国公司之间存在较为激烈的技术竞争，与中国本土企业有着较好的技术互补。2017—2019年，韩国与中国本土企业和欧洲跨国公司的结构相似度指数明显下降，与美日跨国公司的变化比较平稳，说明韩国加快了对中国和欧洲的技术追赶，放缓了对美国和日本的技术追赶。

d.欧洲跨国公司同中国本土企业在2010—2012年间人工智能专利布局结构相似度指数，明显大于与其他国家跨国公司之间的结构相似度指数。2017—2019年，欧洲跨国公司与中国本土企业和韩国跨国公司的相似度指数有所减小，而与日本跨国公司的相似度指数增加，和美国跨国公司的相似度指数变化相对稳定，表明欧洲与中国和韩国的人工智能技术竞争明显增强，同日本的人工智能技术专业化分工互补性程度提高。

e.2010—2012年期间，中国本土企业同美日欧韩跨国公司的结构相似度指数均较高，特别是与韩国之间的相似度指数达到1.62，最低的是美国，也达到了1.10，表明这些国家进入中国市场时主要以温和融入型专利布局为主，主要竞争对手是在中国进行专利活动的其他国家的跨国公司，不与中国本土企业正面进行激烈竞争。2017—2019年，中国本土企业同美日欧韩跨国公司的相似度指数大幅降低，但与日欧韩跨国公司的相似度指数仍保持在1以上，与美国的相似度指数降至0.77，意味着中国同美国人工智能的技术互补性降低、技术竞争程度增强最为明显。

综上，中国市场的人工智能专利竞争关系变化如图3所示。

图3 中国市场人工智能专利竞争关系变化

5 结论与建议

5.1 结论

本文以中国知识产权局专利为数据来源，对海外跨国公司在华人工智能专利布局的演进特征、演变结果和竞争态势进行了分析，研究结果表明：整体层面上，海外跨国公司人工智能专利申请不断由低水平向高水平转移，并持续扩大专利布局的范围，其在中国市场的专利活动采取的是积极扩张策略；技术分支层面上，海外跨国公司专利布局重心由基础算法向基础硬件和垂直应用领域转移；海外跨国公司在华人工智能专利布局中，正向转移IPC小类共形成25个新兴领域和17个重点领域，部分新兴领域和重点领域持续发展并形成一批相对稳定的优势领域；美国、日本、韩国和欧洲的跨国公司采取温和融入型方式以快速进入中国人工智能市场，随着技术发展，为更多地抢占市场和资源，海外跨国公司同中国本土企业人工智能技术互补型降低、竞争程度增加，特别是美国跨国公司与中国本土企业的技术竞争最为激烈。

5.2 建议

基于以上结论，为了防止海外跨国公司在中国市场进行垄断式专利布局，促进中国本土企业形成、保持和加强人工智能技术优势，本文提出以下建议：

a.高度重视对海外跨国公司来华专利布局的研究。以人工智能专利为代表的技术布局是中国市场科技竞争的焦点，中国相关部门和企业应立足于不同技术领域的布局特征，制定中长期战略规划，认真谋划中国技术创新和市场占领的长期路径。

b.加强对海外跨国公司在华人工智能专利布局动态转移过程的跟踪与监测。中国本土企业应积极在人工智能极具发展潜力技术领域进行前瞻式专利布局，为抢占未来科技竞争制高点奠定基础，实时开展对海外跨国公司在华人工智能专利布局的监测与分析，适时调整专利技术战略。

c.为应对这场具有长期性且不可回避的专利竞争，要持续加强对人工智能核心技术的研发投入。在总结当前产学研合作效果的基础上，持续推动人工智能核心技术领域的研发突破，积极促进科学研究转化为高技术含量、高附加值的产品，切实保障人工智能相关行业供应链和产业链的运营活力。