新一代人工智能专利分析

风中情缘

# L4 q: f, p8 n- @7 j+ \  |7 h- g来源：三思派


人工智能（Artificial Intelligence，AI）自诞生以来，已经过约60年的发展。2006年深度学习算法的重大突破带来了人工智能的第三次爆发。同时也引发专利申请的激增，2006年至2016年，十年的时间专利数量翻了4倍。


随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段，即人工智能2.0，也称为新一代人工智能。可以预见未来几年，新一代人工智能的变革同样会带来技术以及专利的再次爆发。


6 V' l) v4 ?: A1 d图1 人工智能发展趋势
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人工智能专利整体情况

, v, C3 W8 I  Z* U) V新一代人工智能的初步定义可表达为：基于重大变化的信息新环境和发展新目标的人工智能。新的信息环境包括互联网、移动终端、网络社区、传感器网络和大数据。新的目标是指智能城市、智能经济、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等从宏观到微观的社会需求。可望升级的新技术有：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主智能系统（智能无人系统）等。

图2 新一代人工智能的界定

大数据智能相比于以前的大数据，其数据驱动无需人类干预教导。跨媒体智能从处理单一的视觉、听觉、文字等，迈向跨媒体认知、学习和推理的新阶段。混合增强智能是走向混合型增强智能的新计算形态。群体智能是从聚焦研究“个体智能”走向基于联网的群体智能。智能无人技术则是从自动化转向智能化，从机器人转向更加广阔的智能自主系统。

) w1 e5 E" n) d  _, Z, l/ C5 @在建立了5大一级分支和24个二级分支的分解表，并在2级分支下深入建立81个三级分支基础上，本文针对大数据智能、跨媒体智能、智能无人系统、群体智能、混合增强智能5个技术方向的专利申请进行检索，专利申请状况如下图所示。从专利申请量和技术原创2个方面来看，中国目前均已经处于领先地位，具有较强的数量优势，其次是美国。
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9 [! ^( w6 q6 F' H6 n图3 新一代人工智能的专利检索数据
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图4 新一代人工智能整体态势（全球和在华）

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图5 新一代人工智能技术原创国和目标国分析
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( E8 q7 @. w7 ~5 c1 N3 @0 b混合增强智能专利分析
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/ q! T: B! b" r& @% s混合增强智能技术分支具体包括混合增强智能的基础理论、混合增强智能的共性关键技术、混合增强智能的支撑平台3个二级技术分支以及19个三级分支。

图6 混合增强智能技术分支技术分解表
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混合增强智能的专利申请量在2011年进入了快速增长的阶段。技术原创国中，中国和美国明显领先其他国家。在目标市场国中，中国和美国是较大的市场。目前混合增强智能的理论基础研究相对较多，未来可能有更多的应用出现。中国、美国的专利申请量大，也是较大的市场。

& I7 h8 [( W- P7 S图7 混合增强智能技术分支整体概况分析
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全球申请人中IBM遥遥领先，实力超强。此外，排名前五的均是外国企业。总的来看，有两个显著的特点：第一，国外的重点申请人以企业为主，而中国的申请人以科研院所和高校为主，中国在混合增强智能方面可能还处于研究阶段，产业应用较少；第二，虽然中国在原创国中占比最大，但并没有申请人跻身前五名，美国和日本企业仍然具备较强的研发实力。

/ J! S& l/ m2 I  W( v图8 混合增强智能技术分支全球申请人分析
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$ H9 ]1 h6 p8 @, L跨媒体智能专利分析

) f, Y/ z9 d/ i2 e) \6 X跨媒体智能分析是新一代人工智能的重要组成部分，通过视听感知、机器学习和语言计算等理论和方法，构建出实体世界的统一语义表达，再对各种类型的数据进行分析、推理获取知识进而转换为智能，从而成为各类信息系统实现智能化的“使能器”。跨媒体技术分支具体包括跨媒体感知计算、跨媒体分析与推理以及智能计算芯片与系统3个二级技术分支，并包含21个三级分支。

0 \0 i  ~/ T7 K图9 跨媒体智能的技术分解表

在全球专利申请量排名前二十位的申请人当中，我国申请人主要为高校和科研院所，包括中国科学院、清华大学、北京大学。跨媒体智能技术在华申请的申请量排名前二十的申请人中，中国科学院的申请量最大，其后排名依次为西安电子科技大学、索尼、电子科技大学和北京航空航天大学。

& `. Q' a) S5 S3 e$ J3 U) [2 j图10 跨媒体智能全球及中国重要申请人

具体对所有二级分支进行深入分析，发现跨媒体感知计算增长快速，申请量大，跨媒体分析与推理增长较慢，并且近几年一直在波动。无论技术原创国还是目标市场国，中国、美国和日本均位列前三。
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/ W0 H, C" ~1 p) C- n) P$ X图11跨媒体智能整体概况分析

; g7 _( h/ H8 |从上面的分析可以看出，全球申请人中排名前三的外国企业分别是IBM（国际商业机器公司）、索尼和松下，我们分别对这三个外国申请人的专利来进行重点分析。
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0 P% l/ T$ G5 G5 ?) p- nIBM在智能计算芯片和系统分支的布局基本完成，从1990年到2018年有连续的重要专利布局；其中，感知计算方面核心专利众多，分析推理方面的进入时间较晚，因此也相对薄弱。

% y1 C9 G4 L# i5 v6 \2 p图12 跨媒体智能分支IBM技术发展路线图

, G% M& s+ r( C& q* V5 W索尼注重感知计算传感器技术，专利布局已经成熟，主要集中在视觉感知，特别是三维成像技术。分析与推理方面的布局较弱，主要研究集中在信息图像文本关联处理方面；在智能计算芯片与系统方面的布局主要集中在半导体成像电路的三维集成。

图13 跨媒体智能分支索尼技术发展路线图

松下在早期以分析推理作为主攻方向，后期感知计算以视觉感知为主，分析推理主要集中在图像文本关联表征及检索，智能计算芯片与系统侧重三维芯片的设计及测试，三个分支布局均走弱，可能与企业自身生存状况相关。

 图14 跨媒体智能分支松下技术发展路线图

综合来看，在跨媒体智能中，智能芯片国外势力强劲，全球布局已经完善；感知计算核心专利众多，技术壁垒高；在分析推理分支，全球领先企业的布局均不成熟，可以作为国内企业的突破方向。
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8 i* C1 F* K" _! T5 U  N分析推理分支发展趋势

+ r7 R7 _; z+ w对跨媒体分析与推理分支的分析发现，排在前20的申请人申请量仅占总申请量的28%，可见跨媒体分析与推理分支的垄断还未形成；从分支占比走势来看，统一表征作为基础性的技术，申请量占比逐步降低，专利布局成熟，研究热度呈下降趋势；智能描述生成和知识图谱构建具有上升趋势，特别是智能描述生成技术，已发展成申请量占比最高的技术分支，是目前争夺的热点，知识图谱构建申请量较小，但是已经呈现上升趋势，该技术分支很有可能是未来研究的热点。
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1 s  R' b  e0 s# |' p, B图15 跨媒体分析与推理分支发展趋势图
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分析申请人占比可以看出，对于统一表征、关联理解挖掘这两个基础性技术，微软、松下、谷歌等大型人工智能公司申请了大量专利，描述与生成技术是近年来各公司都在争夺的热点；知识图谱构建是未来可能的热点，一些大型公司已经开始提前布局抢占先机，不过总量较少。全球前20申请人中，国内仅有中国科学院一家上榜，国内在该领域的研究还有一些差距。
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图16 全球排名前20位的申请人占比走势图
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7 J. Z- s' n" q- _. }通过对国内申请量排名前列的科研院所（中科院、浙江大学、北京大学、天津大学、清华大学）和企业（光年无限、华为、百度）的布局特点进行分析可见，国内创新主体均集中于基础技术，对课题组分析出的当前热点——跨媒体描述与生成没有及时转向跟进，而对于预测出的未来热点技术，目前国内布局几乎处于空白。
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+ ]+ A! `6 D( Z. h6 d9 t& t5 u0 ^发展前景
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8 s! M; A+ g- {6 |! z综上分析可见，混合增强智能技术为较新的技术分支。总体看来，虽然中国在混合增强智能领域的申请量位于第一，但是全球排名前20名的申请人中，中国无一家企业上榜，进入前20的6个中国申请人均是科研院所。

( O! e. f# U9 w* B7 B跨媒体智能技术是新一代人工智能的核心技术。总体看来，申请量增长势头强劲，处于高速发展阶段。但是中国主要申请人均为科研院所，而无一家企业入榜。具体看来，视觉、言语感知稳步发展，面向媒体智能感知的自主学习开始爆发，城市全维度智能感知推理引擎分支发展缓慢；统一表征技术日渐成熟，描述与生成、知识图谱逐步增长，知识演化与推理技术有待突破；智能计算芯片领域国外申请人占据较大优势。国内企业在积累技术的同时应把握专利布局最佳时机，根据企业的目标应用进行海内外专利的布局，为未来抢占国内外市场打好基础。

, Q9 g1 h7 L; L& L% m新一代人工智能涉及的技术领域多，与各类应用的结合范围广，包含了智能城市、智能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等从宏观到微观的社会需求。新一代人工智能所涉及的这些技术领域、应用、和社会需求的发展情况均不同，需要通过多元化的激励、扶持、孵化政策，促进新一代人工智能的发展。

2 e5 G2 @* j8 ]$ U! d& c未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

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- n& H( p9 }8 P$ q未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。

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- \# W5 M! l# B9 w来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1576503005&ver=2038&signature=99mYFB4cDqVe6LGrYMnCNhh-AZerK94UwEvE2BzNHQBmShynDnu8asJaJxpxnW7ElbSTeuUPR9X5CEWRNIYv4KyRrb0K9bq7B-zVtjkdD9zZlXeiE5Yeowkrp50tfaGD&new=1
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