人工智能 ( AI ) 正日益推動(dòng)技術(shù)和商業(yè)的重要發(fā)展，從自動(dòng)駕駛汽車(chē)到醫(yī)療診斷，再到先進(jìn)制造業(yè)。隨著人工智能理論領(lǐng)域轉(zhuǎn)向全球市場(chǎng)，其增長(zhǎng)受到大量數(shù)字化數(shù)據(jù)和快速提升的計(jì)算處理能力的推動(dòng)，具有潛在的革命性影響：通過(guò)檢測(cè)模式中數(shù)十億看似無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，AI 可以改善天氣預(yù)報(bào)， 提高作物產(chǎn)量，增強(qiáng)癌癥檢測(cè)，預(yù)測(cè)流行病并提高工業(yè)生產(chǎn)力。

通過(guò)專(zhuān)利分析可以看出技術(shù)趨勢(shì)

根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織 ( WIPO ) 的專(zhuān)利數(shù)據(jù)分析的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，WIPO 技術(shù)趨勢(shì)系列中的第一份報(bào)告調(diào)查了新興人工智能時(shí)代的趨勢(shì)：為了回顧人工智能過(guò)去和當(dāng)前趨勢(shì)，同時(shí)提供有關(guān)這一領(lǐng)域的創(chuàng)新在未來(lái)幾年內(nèi)可能的發(fā)展方向，它分析了專(zhuān)利、科學(xué)出版和其他數(shù)據(jù)。

該報(bào)告是首批系統(tǒng)研究人工智能技術(shù)趨勢(shì)的報(bào)告之一，旨在發(fā)現(xiàn)哪些領(lǐng)域展示了最多的創(chuàng)新人工智能活動(dòng)，哪些公司和機(jī)構(gòu)正在引領(lǐng)人工智能的發(fā)展，以及未來(lái)增長(zhǎng)市場(chǎng)如何。

與人工智能相關(guān)的發(fā)明正在蓬勃發(fā)展，從理論轉(zhuǎn)向商業(yè)應(yīng)用

自上世紀(jì) 50 年代人工智能出現(xiàn)以來(lái)，創(chuàng)新者和研究人員已經(jīng)為近 34 萬(wàn)項(xiàng)與人工智能相關(guān)的發(fā)明提交了申請(qǐng)，并發(fā)表了 160 多萬(wàn)篇科學(xué)論文。值得注意的是，與人工智能相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)正在迅速增長(zhǎng)：自 2013 年以來(lái)，已確認(rèn)的發(fā)明中有一半以上已經(jīng)發(fā)表。

雖然關(guān)于人工智能的科學(xué)出版物可以追溯到幾十年前，但是關(guān)于人工智能的科學(xué)出版物的繁榮大約在 2001 年才開(kāi)始，大約比專(zhuān)利申請(qǐng)激增早了 12 年。此外，科學(xué)論文與發(fā)明的比例已從 2010 年的 8:1 降至 2016 年的 3:1 ——這表明，在商業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)中，人工智能技術(shù)已從理論研究轉(zhuǎn)向使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)是在專(zhuān)利中披露的主要人工智能技術(shù)，在所有已識(shí)別的發(fā)明 ( 134,777 份專(zhuān)利文件 ) 中，超過(guò)三分之一的發(fā)明都包含了這種技術(shù)。2016 年，與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)量年均增長(zhǎng) 28%，達(dá)到 20195 件 ( 2013 年為 9567 件 ) 。

革新人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在專(zhuān)利申請(qǐng)量方面，它們是增長(zhǎng)最快的人工智能技術(shù) : 從 2013 年到 2016 年，深度學(xué)習(xí)的年均增長(zhǎng)率達(dá)到 175%，令人印象深刻，2016 年專(zhuān)利申請(qǐng)量達(dá)到 2399 件 ; 與此同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以 46% 的速度增長(zhǎng)，2016 年申請(qǐng)了 6506 項(xiàng)專(zhuān)利。

在人工智能的功能應(yīng)用中，包括圖像識(shí)別在內(nèi)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)是最受歡迎的。在所有與人工智能相關(guān)的專(zhuān)利中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)占 49% ( 167038 份專(zhuān)利文件 ) ，每年平均增長(zhǎng) 24% ( 2016 年申請(qǐng)專(zhuān)利 21011 份 ) 。

在 2013 年至 2016 年期間，人工智能功能應(yīng)用的專(zhuān)利申請(qǐng)量增幅最大的是機(jī)器人和控制方法領(lǐng)域的人工智能，這兩個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)量平均每年增長(zhǎng) 55%。

在已確定的人工智能相關(guān)專(zhuān)利數(shù)據(jù)中，觀察到的增長(zhǎng)率明顯高于所有技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠钠骄暝鲩L(zhǎng)率，2013 年至 2016 年，平均年增長(zhǎng)率為 10%。

與人工智能相關(guān)的專(zhuān)利不僅披露了人工智能的技術(shù)和應(yīng)用，往往還涉及到一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域或行業(yè)。分析表明，許多行業(yè)和部門(mén)都在探索人工智能的商業(yè)開(kāi)發(fā)。在目前的分析中，識(shí)別出了 20 個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，在識(shí)別出的人工智能專(zhuān)利數(shù)據(jù)中，62% 至少提到了一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。這包括 : 電信 ( 在所有已識(shí)別的專(zhuān)利文件中占 15% ) 、交通 ( 15% ) 、生命和醫(yī)學(xué) ( 12% ) 以及個(gè)人設(shè)備、計(jì)算和人機(jī)交互 ( 11% ) 。其他表現(xiàn)突出的行業(yè)包括銀行業(yè)、娛樂(lè)、安全、工業(yè)和制造、農(nóng)業(yè)以及網(wǎng)絡(luò) ( 包括社交網(wǎng)絡(luò)、智慧城市和物聯(lián)網(wǎng) ) 。

許多與人工智能相關(guān)的技術(shù)可以在不同的行業(yè)中找到用途，這可以從人工智能涉及多個(gè)行業(yè)的大量專(zhuān)利中看出。交通運(yùn)輸不僅在總體結(jié)果中表現(xiàn)突出，而且在與人工智能相關(guān)的專(zhuān)利申請(qǐng)?jiān)鲩L(zhǎng)最快的領(lǐng)域中也占有重要地位，2013 年至 2016 年期間交通運(yùn)輸專(zhuān)利申請(qǐng)同比增長(zhǎng) 33% ( 2016 年申請(qǐng) 8764 件 ) 。在運(yùn)輸領(lǐng)域迅速崛起的是航空航天 / 航空電子設(shè)備 ( 年增長(zhǎng)率 67%，2016 年申請(qǐng) 1813 件 ) 和自動(dòng)駕駛汽車(chē) ( 年增長(zhǎng)率 42%，2016 年申請(qǐng) 5569 件 ) 。當(dāng)觀察 2006 年至 2016 年期間的趨勢(shì)時(shí)，發(fā)現(xiàn)交通技術(shù)的繁榮變得更加明顯：2006 年交通技術(shù)僅占申請(qǐng)的 20%，到 2016 年占申請(qǐng)的三分之一 ( 超過(guò) 8700 份申請(qǐng) ) 。

盡管增速不及交通運(yùn)輸業(yè)，但 2013 年至 2016 年，人工智能相關(guān)電信領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)量仍以年均 23% 的速度增長(zhǎng)，2016 年為 6684 件。在電信行業(yè)，增長(zhǎng)最快的是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) / 互聯(lián)網(wǎng) ( 17% ) 和廣播電視廣播 ( 17% ) 。2016 年，生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)科學(xué)的專(zhuān)利申請(qǐng)量增長(zhǎng)了 12%，達(dá)到 4112 件，其中醫(yī)學(xué)信息學(xué) ( 增長(zhǎng) 18% ) 和公共衛(wèi)生 ( 增長(zhǎng) 17% ) 的專(zhuān)利申請(qǐng)量增長(zhǎng)了 12%。從 2013 年到 2016 年，個(gè)人設(shè)備、計(jì)算和人機(jī)交互平均每年增長(zhǎng) 11%，2016 年共申請(qǐng) 3977 件，其中情感計(jì)算 ( 識(shí)別人類(lèi)情感 ) 的子領(lǐng)域顯著增長(zhǎng) ( 37% ) 。

專(zhuān)利申請(qǐng)量顯著增長(zhǎng)的其他部門(mén)和部門(mén)內(nèi)的子類(lèi)別包括 : 智能城市 ( 每年增長(zhǎng) 47% ) ; 農(nóng)業(yè) ( 32% ) ; 政府計(jì)算機(jī) ( 30% ) ; 以及銀行和金融業(yè) ( 28% ) 。

近 70% 的與人工智能相關(guān)的發(fā)明都提到了人工智能的技術(shù)、與另一項(xiàng)技術(shù)相結(jié)合的應(yīng)用或領(lǐng)域。專(zhuān)利申請(qǐng)中最常見(jiàn)的組合是 : 深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué) ; 應(yīng)用于運(yùn)輸、電信和安全功能的計(jì)算機(jī)視覺(jué) ; 基于自然語(yǔ)言處理的本體工程以及生命和醫(yī)學(xué)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)。這些組合建議在不久的將來(lái)關(guān)注人工智能的快速發(fā)展。

公司，特別是來(lái)自日本、美國(guó)和中國(guó)的公司，主導(dǎo)著專(zhuān)利活動(dòng)

在排名前 30 位的人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)中，有 26 家為企業(yè)，只有 4 家是大學(xué)或公共研究機(jī)構(gòu)。這種模式適用于大多數(shù)人工智能技術(shù)、應(yīng)用程序和領(lǐng)域。在申請(qǐng)人工智能相關(guān)專(zhuān)利最多的 20 家公司中，有 12 家來(lái)自日本，3 家來(lái)自美國(guó)，2 家來(lái)自中國(guó)。日本消費(fèi)電子公司的代表尤其多。

機(jī)器學(xué)習(xí)是專(zhuān)利中披露的主要人工智能技術(shù)，在所有已確認(rèn)的發(fā)明中，超過(guò)三分之一的發(fā)明都包含了機(jī)器學(xué)習(xí)。

IBM 和微軟在人工智能相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)方面處于領(lǐng)先地位

IBM 擁有最多的人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)，共 8290 項(xiàng)發(fā)明，其次是微軟的 5930 項(xiàng)。這兩家公司的投資組合涵蓋了一系列人工智能技術(shù)、應(yīng)用和領(lǐng)域，表明這些公司的活動(dòng)并不局限于特定的行業(yè)或領(lǐng)域。排在前五位的還有東芝 ( 5223 項(xiàng) ) 、三星 ( 5102 項(xiàng) ) 和日本電氣 ( NEC，4406 項(xiàng) ) 。中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)公司躋身前 20 名，從 2013 年到 2016 年，其專(zhuān)利申請(qǐng)量平均每年增加 70%，特別是生物啟發(fā)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，這些技術(shù)來(lái)自對(duì)自然的觀察和支持矢量機(jī)器 ( 一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的形式 ) 。

在某些技術(shù)和領(lǐng)域方面，最高數(shù)量的專(zhuān)利申請(qǐng)來(lái)自在該領(lǐng)域具有高度專(zhuān)業(yè)化和專(zhuān)門(mén)知識(shí)的公司。例如，在深度學(xué)習(xí)方面排名靠前的百度，在交通運(yùn)輸方面排名靠前的豐田和博世 ( Bosch ) ，以及在生命和醫(yī)學(xué)科學(xué)方面排名靠前的西門(mén)子、飛利浦和三星。一些在人工智能專(zhuān)利領(lǐng)域總體表現(xiàn)不佳的知名公司，在某些領(lǐng)域卻表現(xiàn)突出 ; 這些公司包括在網(wǎng)絡(luò)和社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的 Facebook 和騰訊。行業(yè)專(zhuān)長(zhǎng)和對(duì)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)可以解釋為什么某些公司在特定行業(yè)處于領(lǐng)先地位。

大學(xué)對(duì)特定領(lǐng)域的人工智能研究做出了重要貢獻(xiàn)，中國(guó)的大學(xué)占主導(dǎo)地位

盡管企業(yè)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，但大學(xué)和公共研究機(jī)構(gòu)在某些人工智能領(lǐng)域的發(fā)明中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，如分布式人工智能、一些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和神經(jīng)科學(xué) / 神經(jīng)機(jī)器人學(xué)。

在人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)排名前 20 的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中，中國(guó)機(jī)構(gòu)占 17 個(gè)，在與人工智能相關(guān)的科學(xué)出版物中，中國(guó)機(jī)構(gòu)占 10 個(gè)。中國(guó)的組織在新興的深度學(xué)習(xí)技術(shù)方面尤其強(qiáng)大。領(lǐng)先的公共研究機(jī)構(gòu)申請(qǐng)人是中國(guó)科學(xué)院，擁有超過(guò) 2500 個(gè)專(zhuān)利族，在人工智能領(lǐng)域發(fā)表了超過(guò) 20000 篇科學(xué)論文。此外，中國(guó)科學(xué)院擁有最大的深度學(xué)習(xí)組合 ( 235 個(gè)專(zhuān)利族 ) 。中國(guó)的組織正在鞏固自己的領(lǐng)先地位，從 2013 年到 2016 年，中國(guó)的專(zhuān)利申請(qǐng)量平均每年增長(zhǎng) 20% 以上，與大多數(shù)其他國(guó)家的組織增長(zhǎng)速度相當(dāng)或高于。

在大學(xué)和公共研究機(jī)構(gòu)的專(zhuān)利申請(qǐng)中，韓國(guó)電子和電信研究所位居第二，在所有專(zhuān)利申請(qǐng)中位列前 30 名。

在專(zhuān)利申請(qǐng)前 500 強(qiáng)中，大學(xué)和公共研究機(jī)構(gòu)占據(jù) 167 個(gè)席位。其中 110 所來(lái)自中國(guó)，20 所來(lái)自美國(guó)，其中 19 所來(lái)自韓國(guó)，4 所來(lái)自日本。四家歐洲公共研究機(jī)構(gòu)進(jìn)入 500 強(qiáng) ; 歐洲排名最高的機(jī)構(gòu)是德國(guó)弗勞恩霍夫研究所 ( Fraunhofer Institute ) ，排名 159 位，而法國(guó)替代能源和原子能委員會(huì) ( Alternative Energies and Atomic Energy Commission ) 排名 185 位。

與其他領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)趨勢(shì)一致，美國(guó)和中國(guó)是最受歡迎的兩個(gè)人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)國(guó)，其次是日本。這三個(gè)辦事處占專(zhuān)利申請(qǐng)量的 78%。世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織的 PCT 系統(tǒng)得到越來(lái)越多的使用，該系統(tǒng)允許專(zhuān)利申請(qǐng)人通過(guò)提交一份申請(qǐng)，在多個(gè)司法管轄區(qū)提交專(zhuān)利申請(qǐng)。PCT 路由是人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)的第四大目標(biāo)。

許多專(zhuān)利申請(qǐng)被擴(kuò)展到多個(gè)司法管轄區(qū)。所有人工智能專(zhuān)利申請(qǐng)中，有三分之一是在首次申請(qǐng)后在其他司法管轄區(qū)提交的，8% 是在五個(gè)或五個(gè)以上司法管轄區(qū)提交的。

在排名前三的專(zhuān)利申請(qǐng)機(jī)構(gòu)中，40% 首次在日本提交的專(zhuān)利申請(qǐng)和 32% 首次在美國(guó)提交的專(zhuān)利申請(qǐng)隨后也在其他地方提交。在中國(guó)首次提交的專(zhuān)利申請(qǐng)中，只有 4% 隨后在其他司法管轄區(qū)提交。

與其他國(guó)家，尤其是美國(guó)的申請(qǐng)者相比，中國(guó)企業(yè)和大學(xué)目前傾向于只在國(guó)內(nèi)申請(qǐng)。

收購(gòu)補(bǔ)充了內(nèi)部研究和知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略

自 1998 年以來(lái)，共有 434 家人工智能領(lǐng)域的公司被收購(gòu)，其中 53% 的收購(gòu)發(fā)生在 2016 年以后。自 2012 年以來(lái)，人工智能領(lǐng)域的并購(gòu)數(shù)量每年都在增加，2017 年達(dá)到 103 起。盡管 Alphabet ( 谷歌、DeepMind、Waymo 和 X Development 的母公司 ) 在發(fā)明申請(qǐng)數(shù)量上排名第十，總計(jì) 3814 項(xiàng)，但在收購(gòu)人工智能公司方面排名第一。蘋(píng)果和微軟也在積極進(jìn)行收購(gòu)。

某些公司，如 IBM 和英特爾，瞄準(zhǔn)的是成熟的企業(yè)。然而，大多數(shù)被收購(gòu)的公司都是初創(chuàng)企業(yè)，它們的專(zhuān)利組合規(guī)模很小，甚至根本沒(méi)有。這表明，收購(gòu)目標(biāo)是針對(duì)其他資產(chǎn)，包括人才、數(shù)據(jù)、技術(shù)和其他知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

美國(guó)涉及的 AI 專(zhuān)利訴訟最多

在許多情況下，合作研究的組織被認(rèn)為是專(zhuān)利申請(qǐng)的共同受讓人。然而，在排名前 20 位的申請(qǐng)者中，沒(méi)有組織與其他申請(qǐng)者分享超過(guò) 1% 的人工智能投資組合。

總的來(lái)說(shuō)，報(bào)告中確定的訴訟數(shù)量相對(duì)較低 ( 只有不到 1% 的專(zhuān)利訴訟 ) ，這可能是因?yàn)楫a(chǎn)品尚未上市，侵權(quán)可能難以證明。涉及訴訟的人工智能專(zhuān)利共有 1264 項(xiàng)，其中 74% 的案例發(fā)生在美國(guó)，以及全球 4231 宗專(zhuān)利反對(duì)個(gè)案。人工智能專(zhuān)利訴訟的三大原告分別是 Nuance Communications、American vehicle Sciences 和 Automotive Technologies International。

技術(shù)趨勢(shì)可以為人工智能的未來(lái)決策提供信息

本報(bào)告中的分析為人工智能創(chuàng)新趨勢(shì)提供了新的見(jiàn)解。它表明了人工智能在一系列技術(shù)和其他活動(dòng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。人工智能的潛在社會(huì)影響已經(jīng)被識(shí)別出來(lái)，未來(lái)還會(huì)有更多。在這方面，必須結(jié)合人工智能對(duì)勞動(dòng)力、經(jīng)濟(jì)和整個(gè)社會(huì)的預(yù)期影響來(lái)看待它。

政策制定者必須迅速采取行動(dòng)，跟上與人工智能相關(guān)的發(fā)展，并確定人工智能的發(fā)展方向。各類(lèi)利益相關(guān)者將必須反思正確的政策組合，以最大限度地從人工智能中獲得盡可能廣泛的利益，特別關(guān)注與人工智能相關(guān)的戰(zhàn)略、政策、法律和法規(guī)，以解決法律和倫理方面的考慮 ; 獲取和擁有數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)及其對(duì) IP 系統(tǒng)的影響 ; 具備適當(dāng)技能的勞動(dòng)力 ; 以及投資策略和相關(guān)資金。

【來(lái)源：前瞻頭條】