人工智能 ( AI ) 正日益推動技術(shù)和商業(yè)的重要發(fā)展，從自動駕駛汽車到醫(yī)療診斷，再到先進制造業(yè)。隨著人工智能理論領域轉(zhuǎn)向全球市場，其增長受到大量數(shù)字化數(shù)據(jù)和快速提升的計算處理能力的推動，具有潛在的革命性影響：通過檢測模式中數(shù)十億看似無關的數(shù)據(jù)點，AI 可以改善天氣預報， 提高作物產(chǎn)量，增強癌癥檢測，預測流行病并提高工業(yè)生產(chǎn)力。
通過專利分析可以看出技術(shù)趨勢
根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織 ( WIPO ) 的專利數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識，WIPO 技術(shù)趨勢系列中的第一份報告調(diào)查了新興人工智能時代的趨勢：為了回顧人工智能過去和當前趨勢，同時提供有關這一領域的創(chuàng)新在未來幾年內(nèi)可能的發(fā)展方向，它分析了專利、科學出版和其他數(shù)據(jù)。
該報告是首批系統(tǒng)研究人工智能技術(shù)趨勢的報告之一，旨在發(fā)現(xiàn)哪些領域展示了最多的創(chuàng)新人工智能活動，哪些公司和機構(gòu)正在引領人工智能的發(fā)展，以及未來增長市場如何。
與人工智能相關的發(fā)明正在蓬勃發(fā)展，從理論轉(zhuǎn)向商業(yè)應用
自上世紀 50 年代人工智能出現(xiàn)以來，創(chuàng)新者和研究人員已經(jīng)為近 34 萬項與人工智能相關的發(fā)明提交了申請，并發(fā)表了 160 多萬篇科學論文。值得注意的是，與人工智能相關的專利申請正在迅速增長：自 2013 年以來，已確認的發(fā)明中有一半以上已經(jīng)發(fā)表。
雖然關于人工智能的科學出版物可以追溯到幾十年前，但是關于人工智能的科學出版物的繁榮大約在 2001 年才開始，大約比專利申請激增早了 12 年。此外，科學論文與發(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)品和服務中，人工智能技術(shù)已從理論研究轉(zhuǎn)向使用。
機器學習是在專利中披露的主要人工智能技術(shù)，在所有已識別的發(fā)明 ( 134,777 份專利文件 ) 中，超過三分之一的發(fā)明都包含了這種技術(shù)。2016 年，與機器學習相關的專利申請量年均增長 28%，達到 20195 件 ( 2013 年為 9567 件 ) 。
革新人工智能的機器學習技術(shù)是深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，在專利申請量方面，它們是增長最快的人工智能技術(shù) : 從 2013 年到 2016 年，深度學習的年均增長率達到 175%，令人印象深刻，2016 年專利申請量達到 2399 件 ; 與此同時，神經(jīng)網(wǎng)絡以 46% 的速度增長，2016 年申請了 6506 項專利。
在人工智能的功能應用中，包括圖像識別在內(nèi)的計算機視覺是最受歡迎的。在所有與人工智能相關的專利中，計算機視覺占 49% ( 167038 份專利文件 ) ，每年平均增長 24% ( 2016 年申請專利 21011 份 ) 。
在 2013 年至 2016 年期間，人工智能功能應用的專利申請量增幅最大的是機器人和控制方法領域的人工智能，這兩個領域的專利申請量平均每年增長 55%。
在已確定的人工智能相關專利數(shù)據(jù)中，觀察到的增長率明顯高于所有技術(shù)領域?qū)＠钠骄暝鲩L率，2013 年至 2016 年，平均年增長率為 10%。
與人工智能相關的專利不僅披露了人工智能的技術(shù)和應用，往往還涉及到一個應用領域或行業(yè)。分析表明，許多行業(yè)和部門都在探索人工智能的商業(yè)開發(fā)。在目前的分析中，識別出了 20 個應用領域，在識別出的人工智能專利數(shù)據(jù)中，62% 至少提到了一個應用領域。這包括 : 電信 ( 在所有已識別的專利文件中占 15% ) 、交通 ( 15% ) 、生命和醫(yī)學 ( 12% ) 以及個人設備、計算和人機交互 ( 11% ) 。其他表現(xiàn)突出的行業(yè)包括銀行業(yè)、娛樂、安全、工業(yè)和制造、農(nóng)業(yè)以及網(wǎng)絡 ( 包括社交網(wǎng)絡、智慧城市和物聯(lián)網(wǎng) ) 。
許多與人工智能相關的技術(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行業(yè)的大量專利中看出。交通運輸不僅在總體結(jié)果中表現(xiàn)突出，而且在與人工智能相關的專利申請增長最快的領域中也占有重要地位，2013 年至 2016 年期間交通運輸專利申請同比增長 33% ( 2016 年申請 8764 件 ) 。在運輸領域迅速崛起的是航空航天 / 航空電子設備 ( 年增長率 67%，2016 年申請 1813 件 ) 和自動駕駛汽車 ( 年增長率 42%，2016 年申請 5569 件 ) 。當觀察 2006 年至 2016 年期間的趨勢時，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)僅占申請的 20%，到 2016 年占申請的三分之一 ( 超過 8700 份申請 ) 。
盡管增速不及交通運輸業(yè)，但 2013 年至 2016 年，人工智能相關電信領域的專利申請量仍以年均 23% 的速度增長，2016 年為 6684 件。在電信行業(yè)，增長最快的是計算機網(wǎng)絡 / 互聯(lián)網(wǎng) ( 17% ) 和廣播電視廣播 ( 17% ) 。2016 年，生命科學和醫(yī)學科學的專利申請量增長了 12%，達到 4112 件，其中醫(yī)學信息學 ( 增長 18% ) 和公共衛(wèi)生 ( 增長 17% ) 的專利申請量增長了 12%。從 2013 年到 2016 年，個人設備、計算和人機交互平均每年增長 11%，2016 年共申請 3977 件，其中情感計算 ( 識別人類情感 ) 的子領域顯著增長 ( 37% ) 。
專利申請量顯著增長的其他部門和部門內(nèi)的子類別包括 : 智能城市 ( 每年增長 47% ) ; 農(nóng)業(yè) ( 32% ) ; 政府計算機 ( 30% ) ; 以及銀行和金融業(yè) ( 28% ) 。
近 70% 的與人工智能相關的發(fā)明都提到了人工智能的技術(shù)、與另一項技術(shù)相結(jié)合的應用或領域。專利申請中最常見的組合是 : 深度學習和計算機視覺 ; 應用于運輸、電信和安全功能的計算機視覺 ; 基于自然語言處理的本體工程以及生命和醫(yī)學科學的機器學習。這些組合建議在不久的將來關注人工智能的快速發(fā)展。
公司，特別是來自日本、美國和中國的公司，主導著專利活動
在排名前 30 位的人工智能專利申請機構(gòu)中，有 26 家為企業(yè)，只有 4 家是大學或公共研究機構(gòu)。這種模式適用于大多數(shù)人工智能技術(shù)、應用程序和領域。在申請人工智能相關專利最多的 20 家公司中，有 12 家來自日本，3 家來自美國，2 家來自中國。日本消費電子公司的代表尤其多。
機器學習是專利中披露的主要人工智能技術(shù)，在所有已確認的發(fā)明中，超過三分之一的發(fā)明都包含了機器學習。
IBM 和微軟在人工智能相關領域的專利申請方面處于領先地位
IBM 擁有最多的人工智能專利申請，共 8290 項發(fā)明，其次是微軟的 5930 項。這兩家公司的投資組合涵蓋了一系列人工智能技術(shù)、應用和領域，表明這些公司的活動并不局限于特定的行業(yè)或領域。排在前五位的還有東芝 ( 5223 項 ) 、三星 ( 5102 項 ) 和日本電氣 ( NEC，4406 項 ) 。中國國家電網(wǎng)公司躋身前 20 名，從 2013 年到 2016 年，其專利申請量平均每年增加 70%，特別是生物啟發(fā)方法的機器學習技術(shù)，這些技術(shù)來自對自然的觀察和支持矢量機器 ( 一種監(jiān)督學習的形式 ) 。
在某些技術(shù)和領域方面，最高數(shù)量的專利申請來自在該領域具有高度專業(yè)化和專門知識的公司。例如，在深度學習方面排名靠前的百度，在交通運輸方面排名靠前的豐田和博世 ( Bosch ) ，以及在生命和醫(yī)學科學方面排名靠前的西門子、飛利浦和三星。一些在人工智能專利領域總體表現(xiàn)不佳的知名公司，在某些領域卻表現(xiàn)突出 ; 這些公司包括在網(wǎng)絡和社交網(wǎng)絡領域的 Facebook 和騰訊。行業(yè)專長和對專業(yè)數(shù)據(jù)的訪問可以解釋為什么某些公司在特定行業(yè)處于領先地位。
大學對特定領域的人工智能研究做出了重要貢獻，中國的大學占主導地位
盡管企業(yè)在人工智能領域占據(jù)主導地位，但大學和公共研究機構(gòu)在某些人工智能領域的發(fā)明中發(fā)揮著主導作用，如分布式人工智能、一些機器學習技術(shù)和神經(jīng)科學 / 神經(jīng)機器人學。
在人工智能專利申請排名前 20 的學術(shù)機構(gòu)中，中國機構(gòu)占 17 個，在與人工智能相關的科學出版物中，中國機構(gòu)占 10 個。中國的組織在新興的深度學習技術(shù)方面尤其強大。領先的公共研究機構(gòu)申請人是中國科學院，擁有超過 2500 個專利族，在人工智能領域發(fā)表了超過 20000 篇科學論文。此外，中國科學院擁有最大的深度學習組合 ( 235 個專利族 ) 。中國的組織正在鞏固自己的領先地位，從 2013 年到 2016 年，中國的專利申請量平均每年增長 20% 以上，與大多數(shù)其他國家的組織增長速度相當或高于。
在大學和公共研究機構(gòu)的專利申請中，韓國電子和電信研究所位居第二，在所有專利申請中位列前 30 名。
在專利申請前 500 強中，大學和公共研究機構(gòu)占據(jù) 167 個席位。其中 110 所來自中國，20 所來自美國，其中 19 所來自韓國，4 所來自日本。四家歐洲公共研究機構(gòu)進入 500 強 ; 歐洲排名最高的機構(gòu)是德國弗勞恩霍夫研究所 ( Fraunhofer Institute ) ，排名 159 位，而法國替代能源和原子能委員會 ( Alternative Energies and Atomic Energy Commission ) 排名 185 位。
與其他領域的專利申請趨勢一致，美國和中國是最受歡迎的兩個人工智能專利申請國，其次是日本。這三個辦事處占專利申請量的 78%。世界知識產(chǎn)權(quán)組織的 PCT 系統(tǒng)得到越來越多的使用，該系統(tǒng)允許專利申請人通過提交一份申請，在多個司法管轄區(qū)提交專利申請。PCT 路由是人工智能專利申請的第四大目標。
許多專利申請被擴展到多個司法管轄區(qū)。所有人工智能專利申請中，有三分之一是在首次申請后在其他司法管轄區(qū)提交的，8% 是在五個或五個以上司法管轄區(qū)提交的。
在排名前三的專利申請機構(gòu)中，40% 首次在日本提交的專利申請和 32% 首次在美國提交的專利申請隨后也在其他地方提交。在中國首次提交的專利申請中，只有 4% 隨后在其他司法管轄區(qū)提交。
與其他國家，尤其是美國的申請者相比，中國企業(yè)和大學目前傾向于只在國內(nèi)申請。
收購補充了內(nèi)部研究和知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略
自 1998 年以來，共有 434 家人工智能領域的公司被收購，其中 53% 的收購發(fā)生在 2016 年以后。自 2012 年以來，人工智能領域的并購數(shù)量每年都在增加，2017 年達到 103 起。盡管 Alphabet ( 谷歌、DeepMind、Waymo 和 X Development 的母公司 ) 在發(fā)明申請數(shù)量上排名第十，總計 3814 項，但在收購人工智能公司方面排名第一。蘋果和微軟也在積極進行收購。
某些公司，如 IBM 和英特爾，瞄準的是成熟的企業(yè)。然而，大多數(shù)被收購的公司都是初創(chuàng)企業(yè)，它們的專利組合規(guī)模很小，甚至根本沒有。這表明，收購目標是針對其他資產(chǎn)，包括人才、數(shù)據(jù)、技術(shù)和其他知識產(chǎn)權(quán)。
美國涉及的 AI 專利訴訟最多
在許多情況下，合作研究的組織被認為是專利申請的共同受讓人。然而，在排名前 20 位的申請者中，沒有組織與其他申請者分享超過 1% 的人工智能投資組合。
總的來說，報告中確定的訴訟數(shù)量相對較低 ( 只有不到 1% 的專利訴訟 ) ，這可能是因為產(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利共有 1264 項，其中 74% 的案例發(fā)生在美國，以及全球 4231 宗專利反對個案。人工智能專利訴訟的三大原告分別是 Nuance Communications、American vehicle Sciences 和 Automotive Technologies International。
技術(shù)趨勢可以為人工智能的未來決策提供信息
本報告中的分析為人工智能創(chuàng)新趨勢提供了新的見解。它表明了人工智能在一系列技術(shù)和其他活動中發(fā)揮著越來越重要的作用。人工智能的潛在社會影響已經(jīng)被識別出來，未來還會有更多。在這方面，必須結(jié)合人工智能對勞動力、經(jīng)濟和整個社會的預期影響來看待它。
政策制定者必須迅速采取行動，跟上與人工智能相關的發(fā)展，并確定人工智能的發(fā)展方向。各類利益相關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，特別關注與人工智能相關的戰(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)字數(shù)據(jù)及其對 IP 系統(tǒng)的影響 ; 具備適當技能的勞動力 ; 以及投資策略和相關資金。
【來源：前瞻頭條】
