中国超美、日成全球AI专利申请第一,自然语言处理受全球热捧

新智元报道

来源:中国专利保护协会

编辑:三石,木青

【新智元导读】本文摘选自中国专利保护协会报告,对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了深入分析,旨在了解人工智能领域专利申请的趋势特点、地域特点和发展态势;分析人工智能技术主要的技术输出国家和地区,行业内最具创新能力的公司和研究机构,以及重要的研发力量;并且,从专利申请的角度,发现人工智能领域发展活跃的技术分支,推测人工智能技术未来的发展方向。

专利技术是反映真正技术实力的重要指标。

11月12日,中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》,对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。

这份报告不乏亮点:中国超越美国日本,成为申请AI专利数量最多的国家;百度近几年迅速布局AI,成为国内申请AI专利最多的申请人;而美国申请量最多的公司也并非Google。

专利技术成为AI实力硬指标

最近两年,随着人工智能技术在国内的蓬勃发展,一些研究机构对国内外的技术现状进行了不同角度的分析,这些研究对于国内企业的自身发展起到了积极的指导作用。

但是还没有一项研究是专门从专利技术的角度进行深入的分析,而对于业内的企业来说,专利技术是反映真正技术实力的重要指标。

本报告中的数据以中国专利文摘数据库(CNABS)和德温特世界专利索引数据库(DWPI)作为数据来源,使用行业专家和相关技术领域专利审查专家共同给出的人工智能领域的中英文关键词进行检索,在此基础上,使用专利分类号对结果加以限制,最终得到本报告的研究数据。

其中,在DWPI数据库中,对人工智能领域在世界范围内的专利申请进行检索,共获得专利申请180617件,在CNABS数据库中,对人工智能领域在中国的专利申请进行检索,共获得专利申请105528件(检索日期2018年10月15日)。

中国AI专利申请数量全球第一,百度、IBM分别成为中国和美国人工智能专利领头羊

超越美国日本,中国AI专利申请数量全球第一

专利申请量排名前十的国家/地区

课题组对各个国家/地区的人工智能领域专利申请量进行统计。在DWPI数据库中,排名前十位的国家/地区依次为中国、美国、日本、韩国、欧洲(指在欧专局直接提出申请)、德国、澳大利亚、中国台湾地区、加拿大和印度。其中排名首位的中国专利申请量为76876件,略高于美国的67276件,排名第三的日本有44755件。

中国专利申请年度变化趋势

从申请量的趋势来看,近年来人工智能的技术研发在我国达到了空前的热度。近十年来,在中国进行专利申请的年度增长率明显更高,尤其是最近两年,几乎呈现直线上升的趋势,这一增长势头目前没有减缓的迹象。

美国专利申请年度变化趋势

欧洲地区专利申请年度变化趋势

日本专利申请年度变化趋势

与此同时,美国、日本和欧洲地区的申请量虽然整体处于上升态势,但在2016年前后,申请量有所回落。这三个国家和地区近两年的增长速度稍微放缓,2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。但对于欧洲地区和日本,2017年的申请量整体下降的趋势似乎已经难以逆转。

百度、IBM分别成为中国和美国人工智能专利领头羊

在这些国家中,哪些公司或研究机构是人工智能专利申请的领头羊呢?

中国主要专利权人申请量

首先来看下中国,在CNABS数据库中,课题组对人工智能领域主要申请人的申请量进行统计,得到申请量排名前五的申请人依次为百度(2368件)、中国科学院(2036件)、微软(1648件)、腾讯(1168件)和三星(1047件)。这几位申请人的申请量年度变化趋势如下图所示。

其中三个中国申请人百度、中国科学院、腾讯的申请量在近几年增长迅速,尤其以百度公司最为亮眼,虽然起步较晚,但专利申请量迅速大幅度超过了其他申请人,并在最近两年遥遥领先。而两家国外来华申请的微软和三星虽然曾经在申请量上具有优势,并保持持续增长的势头,但是在最近几年的表现却有些差强人意。

主要专利权人在美国的申请量

在美国,IBM的人工智能专利申请量(4322件)独占鳌头,比排名稍靠后的微软(2635件)和Google(1885)都要多将近一倍,而在美国申请量排名靠前的公司中,美国公司占了一半,且这些公司在美国申请量和其在全球申请量相近,其他公司则为日韩欧公司,分别为三星、索尼、佳能,东芝,NEC和西门子,且这些公司在美国的申请量要远低于其全球申请量。

主要专利权人在日本申请量

例如,日本企业东芝在美国的AI专利申请数量为831件,在日本则达到了1844件。在日本人工智能申请量排名靠前的各个公司全为日本本国公司,上述几家公司的主要申请都在日本,可以看出,诸如IBM、Google等美国公司在日本的专利布局量并不多。

自然语言处理全球专利申请最高,百度成国内专利申请大厂

人工智能领域的研究方向涉及多个不同的学科,在应用层面也涉及到多个子领域。选取人工智能领域中比较有代表性的几个技术分支作为研究对象,包括:机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理、自动驾驶及计算机视觉和图像识别。

以上六个技术分支在全球范围和国内的专利申请量分别如下表所示。全球范围和国内的专利申请量数据分别来源于DWPI数据库和CNABS数据库。

表 各技术分支专利申请

各技术分支全球范围专利申请量

各技术分支国内专利申请量

主要技术分支申请量趋势

主要技术分支在国内的申请量趋势

各技术分支在国内的申请量整体上均呈现了不断上升的趋势,机器学习和基础算法、自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐这五个技术路线在进入21世纪之后开始稳步增长,2010年以后快速增长,其中值得一提的是机器学习和基础算法,2010年之前与其他四个技术路线几乎齐头并进,在2014年之后一枝独秀,几乎呈直线增长态势,自动驾驶这一技术路线起步较晚,从2010年以后才开始加快发展速度,但2014年之后在发展速度上超过了自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐,在2017年略有下降。

各技术分支在国内的申请量趋势

主要技术分支在美国的申请量趋势

各技术分支在美国的申请量整体呈曲折式上升趋势,机器学习和基础算法、计算机视觉和图像识别率、语音识别率先从20世纪90年代初开始平稳增长,各技术路线从20世纪90年代末开始加速增长,2010年以后高速增长,其中机器学习和基础算法几乎呈直线增长,而计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐、语音识别在2014年以后呈下降趋势。机器学习和基础算法、自然语言处理、自动驾驶在2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

各技术分支在美国的申请量趋势

主要技术分支在欧洲的申请量趋势

各技术分支在欧洲(包括EP、DE、GB、FR)的申请量整体呈曲折式上升趋势,语音识别从20世纪90年代中期开始发展,自然语言处理、计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶在2000年前后开始加快发展,但自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶在2015年以后均有所回落,其中自动驾驶在2010年以后曾高速发展过,但机器学习和基础算法在20世纪90年代初开始平稳增长,2010年以后快速增长,在2014年以后几乎呈直线增长,2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

各技术分支在欧洲的申请量趋势

主要技术分支在日本的申请量趋势

各技术分支在日本的申请量趋势

机器学习和基础算法、自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶整体呈上升趋势,其中机器学习和基础算法、计算机视觉和图像识别从20世纪90年代初开始加快发展速度,进入20世纪90年代中期后自然语言处理、智能搜索和智能推荐、自动驾驶也加快了发展速度,达到了一个小高峰,之后曲折式上升,但在2014年以后计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐发展速度有所下降,机器学习和基础算法、自然语言处理反而在2014年以后迅速发展,语音识别这一发展路线不同于其他5个发展路线,在进入20世纪90年代中期后迅速发展,在2000年前后达到峰值,但之后一直呈下降趋势,机器学习和基础算法、自然语言处理、自动驾驶在2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

主要技术分支国内重要申请人

机器学习和基础算法方向主要申请人

在机器学习和基础算法方向,国内的申请人主要集中在科研院所和大学,在排名前15位的申请人中,占到了10位。其余五位中,国外申请人只有微软,百度、腾讯、阿里巴巴和国家电网占据了其余四席。可见在人工智能的基础算法方面,国内的专利申请虽多,但大量成果仍然处于实验室阶段,只有比较有实力的大型企业才在基础算法方面投入较多。在排名靠前的申请人中,前两位的中国科学院和百度的申请量比较令人瞩目,几乎是第三位的两倍之多,分别成为科研机构和企业在这一领域的标杆。

机器学习和基础算法方向国内主要申请人

智能搜索和智能推荐方向主要申请人

智能搜索和智能推荐方向国内主要申请人

与机器学习和基础算法形成鲜明的对照,在智能搜索和智能推荐方向,专利申请的主力是大型互联网企业及智能终端厂商。国外申请人有四位上榜,分别是微软、三星、谷歌和LG。在国内申请人中,百度的申请量以576件遥遥领先,腾讯以220件位列国内申请人的第二位。在科研机构中,中国科学院和浙江大学排进了前15位,但申请量并不是很大。

语音识别方向主要申请人

语音识别方向国内主要申请人

语音识别方向前15位的申请人也以企业为主,科研机构仅有中国科学院一位。在这一领域,国外来华的申请人占据优势,达到八位,国内企业虽然在申请人数量上表现一般,但是百度的申请量以绝对优势位列榜首,从而在申请总量上扳回一城。

自然语言处理方向主要申请人

在自然语言处理这一技术分支上,前15位中企业申请人和科研机构申请人分别占据半壁江山。排名前三的百度、中国科学院和微软的申请量总体较为突出。IBM的排名在这一领域达到了比较靠前的位置。在科研机构申请人中,除在各个领域均位列前茅的中国科学院外,浙江大学的表现也令人印象深刻,在自然语言处理方向位列第五,而在机器学习和基础算法方向则达到第三位。

自然语言处理方向国内主要申请人

自动驾驶方向主要申请人

在自动驾驶方向,排名前15的申请人以企业申请人为主,但是这些企业主要是以福特、丰田为代表的国外老牌汽车生产厂商。国内的企业仅有百度、大疆和容祺智能挤进榜单,百度作为上榜的唯一一家互联网公司,申请量列于首位,这应该归功于百度近年来投入研发的无人驾驶项目。而大疆和容祺智能都是生产无人机的厂商,在这一领域的专利申请反而走在了国内各大汽车制造商的前面。科研机构申请人中,北京航空航天大学的申请量最高,应该与该学校特殊的专业设置和研究方向有关。

自动驾驶方向国内主要申请人

计算机视觉和图像识别方向主要申请人

在计算机视觉和图像识别方向,企业申请人和科研机构申请人又是各占一半的形式,但在申请量上,企业申请人整体上具有一定的优势。在排名靠前的企业申请人中,除百度和腾讯两家互联网公司外,欧珀、小米、三星、索尼和联想都是智能终端的制造商,由于智能终端图像处理需求的不断提高,促进了智能终端制造商在这一领域的研发投入。

计算机视觉和图像识别方向国内主要申请人

意见和建议

产业发展建议

从全球范围来看,人工智能领域自2010年起迎来了一段技术快速成长的时期,这一趋势保持至今并仍将继续。

中国、美国和日本成为目前这一领域专利申请量最多的三个国家,但在2010年之后的发展趋势却各不相同。美国在经过几年的快速增长之后,最近几年的增长速度逐渐放缓;而日本在2010年后并没有迎来明显的增长,反而逐渐呈现出技术发展停滞的态势。我国的情况又有所不同,总体上来看,我国在2010年之后始终保持着技术成长的态势,而专利申请量的快速增长期稍滞后于美国,在最近几年才有突飞猛进的增长,从整体趋势上来看,这一势头仍将保持。近两年我国已经成为这一领域专利申请的重要驱动力。

但是,从PCT申请情况来看,美国仍然稳稳占据着这一领域技术输出领头羊的位置。而我国在这一方面优势尽失,PCT申请数量排在美国和日本之后,与之相应的,国内主要申请人的专利申请数量虽然逐年递增,甚至已经可以与IBM、微软、谷歌等知名公司比肩,但是在海外的申请数量却严重偏低。这从一个侧面反映出,我国虽然专利申请整体数量巨大,但是高质量、高价值的专利申请数量相对较少。对于我国在这一次技术革新中能否走在前列,整个行业仍然需要面对巨大的考验。

从各技术分支的专利申请情况来看,无论是全球范围还是我国,计算机视觉和图像识别、自然语言处理都是申请量最高的两个应用领域。自然语言处理在最近几年的申请量虽然仍在快速增长中,但申请人数量已经趋于稳定,预示着这一方向的技术发展已经逐渐进入平稳期。而计算机视觉和图像识别方向的申请量和申请人数量近几年均有大幅度增长,可见这一方向仍处于技术成长阶段,未来一段时间仍然是重要的技术增长点。

企业发展建议

总体而言,国内的人工智能领域技术发展欣欣向荣,处于技术快速成长的阶段。国内企业专利申请量迅猛增长,研发投入必然是巨大的。为了更好地做好专利布局,在此次技术革新中占得先机,企业在人工智能领域的技术研发中可以注意以下方面。

首先,我国在这一领域的技术尚不成熟,美国、日本仍然具有一定的技术优势,因而要注意对国内外专利公开文献的利用,避免重复的技术研发投入,同时也可以及时获得技术发展的新动向。

其次,企业在提高国内专利申请数量和质量的同时,也需要逐步在美国、日本和欧洲等国家和地区进行专利申请,注重对于高价值专利技术在全球的合理布局。

再次,我国在人工智能领域的专利申请有很大一部分来自大学和科研院所,尤其是在机器学习和基础算法、自然语言处理方向,企业可以通过与这些科研机构进行技术合作,促进科研机构专利成果转化,同时减少研发成本,缩短研发周期。

另外,前文的很多数据都反映出一个同样的问题,2017年的专利申请在国外很多都没有公开,导致2017年的数据不全而在趋势上有所下降,但我国的专利申请却不存在这一情况。这与近两年国内很多企业惯于要求提前公开甚至要求加快审查不无关系。但是,人工智能领域的大部分专利申请与技术生命较短的互联网相关技术不同,在专利审查过程中,要求提前公开反而弊大于利。专利技术提前被公众所知,有可能成为竞争对手研发的跳板,成为企业自身技术研发的不利因素甚至技术障碍。企业应当充分利用十八个月保密期,对相关技术进行完善和进一步研发,真正利用好专利这一工具。

本文内容摘选自中国专利保护协会《人工智能技术专利深度分析报告》:

http://www.ppac.org.cn/news/detail-38.html

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2018-11-14

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