全球人工智能领域专利实力排名,中国的优势和问题在哪?

人工智能已经成为当今最热门的技术之一,在机器人、无人驾驶、语音识别、图像识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。全球主要大国都在该领域投入了大量的资金,中美下注最多。与5G、创新药等行业类似,世界上各大科技巨头为抢占技术制高点,都申请了大量的专利。人工智能领域最核心的技术是以机器学习为代表的各种算法,因此软件、互联网企业是这场技术竞争的主角。

谁才是人工智能领域专利实力最强的企业?

回答这个问题其实不容易。人工智能涉及的领域太过广泛,每个公司专注于不同领域。为了使问题简化,本文讨论的人工智能方面的专利,主要是指在权利要求中明确提到人工智能的相关算法,包括决策树、贝叶斯理论、支持向量机、深度神经网络、增强学习、迁移学习等。

仅在专利说明书中提到人工智能的软件和硬件,例如自动刹车的程序,或者无人驾驶汽车中用的激光雷达,这些专利虽然提及人工智能,但在权利要求中并无相关的学习算法。比如相关专利的内容是遇到障碍物自动刹车的程序,在权利要求书中描述探测障碍物、指令刹车的步骤,这些步骤可能属于自动驾驶这一人工智能模块范围内的,但在专利的权利要求书中并无相关的学习算法,因此不在本文的收录范围。

此外,人工智能领域的专利主要是在2012年之后申请的,大部分都与深度神经网络相关。为了数据处理的方便,本文只分析2008年之后申请的有效专利,排除了早期的人工智能领域的专利和已经失效的专利申请。

在2008年后,全球在人工智能领域的有效专利家族约6万个,专利数量约10万件。主要申请的国家是美国与中国,占绝对多数,其中在中国申请的专利数量已经超过美国,但在中国申请的专利有相当部分都是外企申请的。

全球在人工智能领域的有效专利数量50强排名如下:

从上图可以看出,IBM、中国科学院、微软、国家电网、百度、Google、西安电子科技大学、三星、浙江大学、清华大学等专利数量分列前十。值得一提的是,在人工智能领域的专利申请,中国的申请人中大学占了绝对多数的比例,这一点与美国明显不同,美国的主要申请人都是企业,大学申请的数量非常少。美国的大学在人工智能方面的研究主要侧重基础算法,偏数学理论方面,难以通过专利来保护。

专利数量显然不能等同于专利实力,关键还要看专利的保护范围。但对于几万件专利的数据,逐一阅读分析每一篇专利的权利要求不现实。在专利分析中,一般通过计算机统计专利家族数量、权利要求个数、说明书页数、被引用的次数等来估算专利强度。专利申请的国家多、权利要求数量和说明书页数多,申请人付出的费用也会多,说明申请人对专利的重视程度高,专利被引用的次数多,说明潜在应用前景广阔,价值也可能高。当然这些都是基于大数据的统计,并不能准确对应到每个单独的个案。

全球在人工智能领域的专利强度20强排名如下:

从上图可以看出,在人工智能领域的专利强度排名中,微软、Google、IBM、百度、三星、中国科学院、高通、Intel、西门子、Magicleap分列专利强度前十。

需要说明的是,人工智能领域的专利申请主要是在2015年之后申请的,绝大多数专利尚未授权,被引用的也不多。在这种情况下的专利强度计算,申请数量的权重会变大。因为大家的专利都才申请没多久,还未决定进入的国家,都未授权,也未被引用,这些计算专利强度的参数都基本相同。但随着时间的推移,这些参数会变得不同,同样的算法下,专利实力的排名会发生很大的变化。

在人工智能领域的专利排名中,微软、Google、IBM、百度、三星无论是专利数量还是专利强度上都排在前几位,是专利实力最强的企业。人工智能领域的专利申请人主要是中美两国的企业和大学,美国科技企业优势明显,中国主要申请人是大学与科研机构。中国的专利数量占优,但大部分都只在中国申请。

微软、Google、IBM已经有相当一部分基础专利获得授权,这些专利的权利要求非常宽,覆盖数据训练和机器学习几大算法在图像识别、自然语言处理等各个方面的应用,基于其开源代码进行的后续创新,都在这些专利的范围内。一旦后续跟随者违反开源协议,这些专利都能成为制约的武器。

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评论 2

  1. #1

    可以请问一下数据来源吗

    匿名1年前 (2018-09-22)回复
    • 通过各大权威网站搜索到的数据哦

      momodar1年前 (2018-09-25)回复

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