姚 葉，張 容

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究中心，湖北 武漢 430073）

人工智能技術(shù)的出現(xiàn)改變了人們的生活，其高效快捷的運(yùn)作模式提高了生產(chǎn)的效率，極大地推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與完善，在其基礎(chǔ)上產(chǎn)生的新技術(shù)與新服務(wù)進(jìn)一步改變著人們對周圍世界的感知和日常生活方式，人工智能正在像蒸汽機(jī)和電力一樣徹底改變世界。進(jìn)入信息技術(shù)時(shí)代，知識(shí)產(chǎn)權(quán)已經(jīng)成為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和市場競爭的工具，也成為國家之間科技、經(jīng)濟(jì)競爭的合法貿(mào)易壁壘[1]。專利是科技成果的重要體現(xiàn)，隨著科技的發(fā)展而不斷出現(xiàn)了新的發(fā)明創(chuàng)造類型，需要有專利制度為其保駕護(hù)航，以促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[2]。2020年，美國發(fā)布了《人工智能發(fā)明：追蹤美國人工智能專利擴(kuò)散報(bào)告》[3]（以下簡稱“報(bào)告”）。報(bào)告指出，在進(jìn)一步評估人工智能的潛在影響時(shí)，可以通過研究其在專利中的運(yùn)用來確定。一方面，統(tǒng)計(jì)專利申請數(shù)據(jù)能夠直接得到涉及人工智能專利數(shù)量上的變化，其數(shù)量的增加體現(xiàn)了投資者與創(chuàng)新者對人工智能技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)注，揭示了人工智能時(shí)代蓬勃發(fā)展的態(tài)勢；另一方面，研究專利申請文獻(xiàn)還能了解人工智能技術(shù)在各技術(shù)領(lǐng)域、發(fā)明者與所有人、地域之間的發(fā)展傳播程度。報(bào)告通過機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能算法確定了美國1976—2018年專利中人工智能技術(shù)所占的數(shù)量、性質(zhì)、演變過程及其內(nèi)容，全方位分析了人工智能技術(shù)的發(fā)展?jié)摿?。我國對于人工智能專利的相關(guān)狀況研究較為零散，人工智能專利的分布情況也與美國有所差距。鑒于此，有必要對報(bào)告采取的方法與結(jié)論進(jìn)行總結(jié)，為我國人工智能專利的發(fā)展方向提供借鑒。

1 報(bào)告的主要內(nèi)容

1.1 報(bào)告的分析前提：人工智能的技術(shù)領(lǐng)域

美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所（NIST）將人工智能技術(shù)和系統(tǒng)解釋為一種硬件或軟件，它可以學(xué)習(xí)解決復(fù)雜問題、做出預(yù)測、承擔(dān)需要人類感官的任務(wù)（如視覺、言語和觸覺），并且可以感知、認(rèn)知、計(jì)劃、學(xué)習(xí)、交流以及進(jìn)行同人類相似的身體活動(dòng)。報(bào)告認(rèn)為，盡管這個(gè)定義概括了人工智能的特點(diǎn)，但在進(jìn)行專利層面的分析時(shí)，該定義仍然不夠具體。結(jié)合專利的申請與審核，其將人工智能技術(shù)分為八個(gè)組成部分，它們并非對立存在，而是可以共存于一個(gè)專利申請中。①知識(shí)處理技術(shù)。知識(shí)處理技術(shù)領(lǐng)域主要負(fù)責(zé)揭示和推導(dǎo)事實(shí)，并在自動(dòng)化系統(tǒng)中使用這些信息。②語言技術(shù)。語言技術(shù)包括語音識(shí)別技術(shù)，是指能夠通過人類一連串的聲音信號(hào)獲取信息的技術(shù)。③人工智能硬件。現(xiàn)代人工智能算法需要相當(dāng)大的計(jì)算能力。人工智能硬件所需的物理計(jì)算機(jī)組件必須通過提高處理效率和速度來滿足這一要求。④進(jìn)化計(jì)算技術(shù)。進(jìn)化計(jì)算包含了一系列使用自然方面，特別是進(jìn)化的計(jì)算程序。⑤自然語言處理技術(shù)。理解和使用書面語言編碼的數(shù)據(jù)是自然語言處理的領(lǐng)域。⑥機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域包含了大量從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的計(jì)算模型。⑦視覺技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺從圖像和視頻中提取和理解信息。⑧計(jì)劃和控制技術(shù)。計(jì)劃和控制技術(shù)的實(shí)施包含識(shí)別、創(chuàng)建和執(zhí)行活動(dòng)以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的過程。

1.2 報(bào)告的分析方法：專利景觀分析方法

傳統(tǒng)上，運(yùn)用專利地圖時(shí)需要依賴于關(guān)鍵字、專利分類和引用等查詢來識(shí)別相關(guān)專利。Abood和Feltenberger（2018）開發(fā)了一種自動(dòng)化的專利景觀分析方法，該方法使用機(jī)器學(xué)習(xí)來降低成本并提高準(zhǔn)確性[4]。美國專利商標(biāo)局對該方法進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，在其后增加手動(dòng)驗(yàn)證步驟以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確度。其先從專利文件中隨機(jī)抽出800份文件，再由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的審查員進(jìn)行審查并判斷它們分別屬于何種人工智能技術(shù)分類。隨后向?qū)彶閱T提供關(guān)于人工智能技術(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)的培訓(xùn)材料以及相關(guān)例子。若兩位審查員持否定意見，則需由第三位有經(jīng)驗(yàn)的專利審查員做出裁決。該驗(yàn)證過程提供的黃金標(biāo)準(zhǔn)可以作為對照其他人工智能地圖評估該模型的依據(jù)。經(jīng)過驗(yàn)證，該分析方式準(zhǔn)確率較高，其結(jié)論具有參考價(jià)值。

1.3 通過專利景觀分析人工智能發(fā)展

人工智能在申請數(shù)量、跨技術(shù)領(lǐng)域傳播、跨發(fā)明專利者和專利所有人傳播以及跨地域傳播的趨勢表明，人工智能越來越重要。人工智能是否像電或半導(dǎo)體一樣具有革命性，部分取決于創(chuàng)新者和公司是否有將人工智能發(fā)明成功融入現(xiàn)有以及新的產(chǎn)品、流程和服務(wù)的能力。報(bào)告表明，人工智能具有這種潛力。

1.3.1 申請數(shù)量。新技術(shù)有價(jià)值的一個(gè)重要標(biāo)志就是專利申請數(shù)量的增加，人工智能專利在過去40年間一直呈現(xiàn)上升態(tài)勢。圖1顯示了1976—2018年公開人工智能專利申請量的增長趨勢及其在所有公開專利申請中的份額。由于美國發(fā)明者保護(hù)法（AIPA）在1999年年底及其實(shí)施期間（圖1中的灰色區(qū)域）進(jìn)行了修改，所以2002年以后的趨勢所體現(xiàn)出的信息更有分析意義。2002—2018年，人工智能專利申請的數(shù)量和份額普遍增加。2002—2018年，人工智能專利的年申請量增加了1倍。雖然在此期間，美國專利商標(biāo)局的所有專利申請都有所增加，但人工智能專利占同期全部專利的份額也呈現(xiàn)顯著增長，其占比從2002年的9%增長到了2018年的近16%。

圖1 1976—2018年公開人工智能專利申請的數(shù)量和份額

盡管人工智能專利申請的總體趨勢呈現(xiàn)大幅增長，但它并沒有揭示所涉及的人工智能的本質(zhì)。如前所述，一項(xiàng)專利可能屬于八項(xiàng)技術(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。例如，標(biāo)題為“利用納米技術(shù)的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)液態(tài)機(jī)器”的美國專利第7392230號(hào)根據(jù)上述分類規(guī)則被劃分為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能硬件組件技術(shù)。

圖2顯示了1990—2018年各組件技術(shù)的公開人工智能專利申請數(shù)量。2000—2002年《美國發(fā)明人保護(hù)法》實(shí)施期間，各組件技術(shù)的公開人工智能專利申請數(shù)量都有增長的趨勢。但是在2007—2011年期間有小幅度回落。排名在前兩位的規(guī)劃控制技術(shù)和知識(shí)處理技術(shù)始終保持領(lǐng)先地位，緊隨其后的是人工智能硬件和視覺，排名在最后的是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音和進(jìn)化計(jì)算。

圖2 1990—2018年人工智能各分類下的專利申請量

1.3.2 跨技術(shù)的人工智能傳播。對于每一項(xiàng)專利申請，美國專利商標(biāo)局審查其技術(shù)內(nèi)容，并根據(jù)共同的主題將申請分配給特定的技術(shù)組。目前的系統(tǒng)有600多個(gè)子類，涵蓋了大量的主題，包括化學(xué)、電子、機(jī)械和材料等。圖3顯示了從1976年開始的人工智能跨技術(shù)的擴(kuò)散，就像人工智能專利申請總量的增長一樣，人工智能技術(shù)正在向更大比例的技術(shù)子類擴(kuò)散。1976年，包含人工智能技術(shù)的專利僅占所有技術(shù)子類的9%，在2018年該比例增長到42%。

圖3 1976—2018年人工智能跨技術(shù)子類的傳播

人工智能組件技術(shù)顯示了具有不同擴(kuò)散率的三個(gè)不同集群。第一個(gè)集群是知識(shí)處理和規(guī)劃控制技術(shù)，其在專利技術(shù)類別中擴(kuò)散最快。這種狀態(tài)反映了這些人工智能組件對各種技術(shù)領(lǐng)域的普遍適用性。第二個(gè)集群（視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、AI硬件）的擴(kuò)散速度雖然較慢，但仍在增加。第三個(gè)集群（進(jìn)化計(jì)算、語音和自然語言處理）的擴(kuò)散最慢，在20世紀(jì)90年代末徘徊在5%左右，直到最近才擴(kuò)展到所有技術(shù)子類的近10%。

1.3.3 人工智能在發(fā)明者和專利所有者之間的傳播。許多發(fā)明家、公司和其他組織在其發(fā)明和生產(chǎn)過程中使用人工智能。每年獲得人工智能專利的發(fā)明人和組織的百分比增長是擴(kuò)散的重要指標(biāo)。這一指標(biāo)可以用授權(quán)專利上出現(xiàn)的發(fā)明者和組織的名字來計(jì)算。然而，使用原始專利數(shù)據(jù)會(huì)對發(fā)明者和組織進(jìn)行錯(cuò)誤計(jì)數(shù)，因?yàn)槊Q記錄方式有多種變化。例如，“國際商業(yè)機(jī)器”和“國際商用機(jī)器公司”將被視為兩個(gè)不同的組織。為了克服這個(gè)限制需要再次依賴于專利景觀，為發(fā)明者和以專利命名的組織提供唯一的編號(hào)。

圖4顯示了美國1976—2018年擁有人工智能的專利權(quán)人占專利權(quán)人總數(shù)百分比及擁有人工智能的發(fā)明專利權(quán)人占發(fā)明專利權(quán)人總數(shù)百分比的年度增長趨勢。人工智能發(fā)明專利權(quán)人的擴(kuò)散趨勢從1%開始，到2018年增加到25%。即2018年所有發(fā)明專利權(quán)人中，有1/4的專利權(quán)人在其授予的專利中使用了人工智能技術(shù)。

圖4 1976—2018年擁有人工智能專利的專利權(quán)人和發(fā)明專利權(quán)人年度百分比

表1展示了1976—2018年持有人工智能專利數(shù)量排名前30的美國公司。其中，前三家公司持有的人工智能專利數(shù)量差距較大：排名第一的是美國國際商用機(jī)器公司，專利數(shù)量為46 752件；排名第二的是微軟公司，專利數(shù)量為22 067件；排名第三的是谷歌公司，專利數(shù)量為10 928件。

表1 1976—2018年授予美國人工智能專利的前30名所有者

1.3.4 人工智能在地域之間的傳播。圖5展示了1976—2000年美國人工智能發(fā)明專利權(quán)人的分布地域。美國的人工智能發(fā)明專利權(quán)人主要分布在東、西海岸，中部相對較少。其中，在加利福尼亞州、馬薩諸塞州、康涅狄格州以及新澤西州分布最為廣泛。

圖5 1976—2000年按發(fā)明專利權(quán)人所在地分布的人工智能專利數(shù)量

從2001年以來人工智能發(fā)明專利權(quán)人的位置表明，人工智能技術(shù)在美國各州和縣都廣泛傳播（圖6）。例如，緬因州和南卡羅來納州在數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理和適用于商業(yè)的數(shù)據(jù)處理方面非常活躍。俄勒岡州的發(fā)明專利主要應(yīng)用于健身訓(xùn)練和設(shè)備中。在蒙大拿州，人工智能被納入分析材料化學(xué)和物理特性的發(fā)明中。美國中西部也在采用人工智能技術(shù)，盡管數(shù)量要少得多，但其發(fā)明專利權(quán)人正在研究人工智能進(jìn)行數(shù)字信息傳輸、圖像處理以及數(shù)據(jù)識(shí)別和呈現(xiàn)。威斯康辛州在醫(yī)療器械和診斷、手術(shù)和鑒定流程方面領(lǐng)先，其次是俄亥俄州和堪薩斯州。在愛荷華州、堪薩斯州、密蘇里州、內(nèi)布拉斯加州和俄亥俄州，人工智能技術(shù)正在為電話通信的發(fā)明做出貢獻(xiàn)。而應(yīng)用于農(nóng)業(yè)相關(guān)的人工智能技術(shù)是北達(dá)科他州的一個(gè)重點(diǎn)。例如，通過人工智能技術(shù)對作物樣品進(jìn)行成像，識(shí)別單個(gè)籽粒并確定籽粒是否完整。

圖6 2001—2018年按發(fā)明專利權(quán)人所在地分布的人工智能專利數(shù)量

2 報(bào)告的評析

2.1 美國人工智能專利技術(shù)領(lǐng)域分布情況

人工智能硬件（處理器/芯片）、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是美國人工智能創(chuàng)新的主導(dǎo)領(lǐng)域。但是，盡管在語音識(shí)別技術(shù)、自然語言處理技術(shù)和特征識(shí)別產(chǎn)品方面發(fā)展迅速，美國在深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜產(chǎn)品、計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品、智能運(yùn)載、智能機(jī)器人和智能設(shè)備六個(gè)領(lǐng)域卻表現(xiàn)出劣勢。根據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)層面及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的劃分，美國人工智能發(fā)展的區(qū)域主要在基礎(chǔ)層與技術(shù)層，在應(yīng)用層的分布較少?；A(chǔ)層是資金相對消耗大、發(fā)展?jié)摿Ω叩念I(lǐng)域，能夠?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的實(shí)現(xiàn)和人工智能應(yīng)用的落地提供基礎(chǔ)后臺(tái)保障。這種分布顯示了美國在人工智能領(lǐng)域巨大的投入和發(fā)展?jié)摿Γū?）。

表2 人工智能產(chǎn)業(yè)層面及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域[5]

2.2 美國人工智能專利領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性

值得注意的是，美國的研究也體現(xiàn)出了技術(shù)相關(guān)性。言及重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域，2012年以來，美國圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人工智能專利顯著增加。AlexNet是2010年Ima?geNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)的一部分，也是一個(gè)分水嶺，它改變了圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)軌跡。人工智能硬件，包括計(jì)算機(jī)處理器加速器和專用內(nèi)存的專利申請隨著計(jì)算機(jī)視覺的專利申請而增加。這兩種技術(shù)中應(yīng)用程序之間的緊密聯(lián)系反映了圖像識(shí)別的進(jìn)步與計(jì)算能力和性能的需求之間的相互作用。規(guī)劃控制技術(shù)和知識(shí)處理技術(shù)之間的合作也助推了知識(shí)處理技術(shù)的發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音和進(jìn)化計(jì)算呈現(xiàn)集群式發(fā)展，可見機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和進(jìn)化計(jì)算的結(jié)合為自然語言處理和語音的發(fā)展助力。

2.3 美國人工智能專利主要申請人情況

從人工智能專利的領(lǐng)域布局看，1967—2018年美國企業(yè)在信息和通信技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)明勢頭強(qiáng)勁。報(bào)告顯示，1976—2018年，持有人工智能專利的前30家美國公司擁有所有人工智能專利的29%，前30強(qiáng)公司大多在信息和通信技術(shù)領(lǐng)域，如美國國際商用機(jī)器公司、谷歌公司、英特爾公司、甲骨文公司、蘋果公司、臉書公司、威瑞森通信公司、微軟公司、惠普公司、朗訊科技公司等。但也有一些明顯的例外，如通用電氣、波音和美國銀行等。近年來，通用電氣堅(jiān)持在制造業(yè)中發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，在機(jī)械產(chǎn)品的制造中融入人工智能技術(shù)。

美國大型公司的專利申請量極大，占據(jù)世界前列，呈現(xiàn)“大型公司引領(lǐng)、主導(dǎo)”的發(fā)展態(tài)勢。使用德溫特創(chuàng)新索引數(shù)據(jù)庫，對人工智能專利進(jìn)行檢索可發(fā)現(xiàn)，2016—2020年，人工智能專利總量前5名中除惠普以外的其他公司——美國國際商用機(jī)器公司（IBM）、微軟公司、谷歌公司、英特爾公司，也是2016—2020年世界范圍內(nèi)人工智能領(lǐng)域?qū)＠偭壳?5位機(jī)構(gòu)的成員。值得強(qiáng)調(diào)的是，2016—2020年，微軟公司與美國國際商用機(jī)器公司（IBM）的人工智能專利總量不僅占據(jù)美國本土的前兩位，也是世界范圍內(nèi)的前兩位。

從2016—2020年的研發(fā)活躍度看，美國大型企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)活躍度極高。通過對全球人工智能領(lǐng)域主要國家/組織的研發(fā)活躍度進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，2016—2020年，人工智能專利研發(fā)活躍度前5名中英特爾公司、谷歌公司、美國國際商用機(jī)器公司（IBM）分列第二、三、五位。前15名中，美國獨(dú)占5個(gè)名額（表3）?？梢姡绹髽I(yè)整體的研發(fā)活躍度處于世界前列。美國企業(yè)的人工智能專利數(shù)量不僅數(shù)量巨大，也將在未來一段時(shí)間里憑借優(yōu)越的研發(fā)優(yōu)勢持續(xù)增加。

表3 全球人工智能領(lǐng)域主要國家/組織的研發(fā)活躍度[6]

2.4 美國人工智能發(fā)明地域分布情況

從報(bào)告可以提煉出美國專利申請地域分布的特征。①普遍性。1976—2018年，美國各州的人工智能發(fā)展水平都在穩(wěn)步提升，且分布廣泛。②差異性。美國各州都形成了特色的優(yōu)勢技術(shù)，分別在商業(yè)數(shù)據(jù)處理、健身設(shè)備、材料化學(xué)與物理特性分析、醫(yī)療診斷與手術(shù)、電話通信等領(lǐng)域。③中心輻射性。人工智能發(fā)明專利權(quán)人往往集中在較大的城市和已建立的技術(shù)中心，如加利福尼亞州硅谷。這些位置具有資源優(yōu)勢，能夠更容易地應(yīng)用人工智能。例如，技術(shù)中心已經(jīng)是成功企業(yè)的所在地，這些公司的員工擁有理解和實(shí)施人工智能技術(shù)所需的專業(yè)知識(shí)。這一優(yōu)勢也延伸到擁有主要研究型大學(xué)的地區(qū)。

3 對中國的啟示

報(bào)告使用專利景觀的分析方法，剖析了本國人工智能專利的領(lǐng)域分布、專利發(fā)明者與專利所有者之間的技術(shù)轉(zhuǎn)移狀況、人工智能專利領(lǐng)域的技術(shù)相關(guān)性和地域相關(guān)性。通過對報(bào)告的分析，為我國人工智能的發(fā)展提供一定啟示。

3.1 專利景觀分析方法的借鑒

傳統(tǒng)的專利分析方法耗費(fèi)時(shí)間長、效率低、可視化程度差，對于分布于各領(lǐng)域的人工智能專利的分析也具有局限性。專利景觀（Patent Land?scape）提供了特定技術(shù)中專利情況的快照，它可以識(shí)別空白并發(fā)現(xiàn)技術(shù)趨勢，也可根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)分析專利的有效性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并以可視化方式呈現(xiàn)，進(jìn)而對發(fā)現(xiàn)的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀。專利景觀可以提供包括但不限于技術(shù)領(lǐng)域中的主要參與者、最活躍的專利公司、可能的專利空白、全球范圍內(nèi)專利情況等。報(bào)告采取了Abood和Felten?berger在2008年開發(fā)的一種半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于自動(dòng)生成專利景觀。它能夠提高檢索的數(shù)量與準(zhǔn)確度，專利景觀的重點(diǎn)是識(shí)別與主題相關(guān)的大量專利。根據(jù)檢驗(yàn)，這種自動(dòng)專利和制圖方法得到的結(jié)論與專家的結(jié)論一致，可見專利景觀的精確度已經(jīng)達(dá)到了一定程度。故而，Abood和Feltenberger提供了一種可重復(fù)的、準(zhǔn)確的方法，以最少的人力資源生成內(nèi)容豐富的專利景觀。

我國學(xué)界目前對專利景觀方法的使用并不多見，在知網(wǎng)上以“專利景觀”為主題進(jìn)行檢索，共得到10篇相關(guān)論文，分別是對護(hù)理機(jī)器人[7]、無人駕駛汽車[8]、動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)[9]、老年福祉[10]、玉米生成育種技術(shù)[11]等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行分析，且其中有五篇文章的作者屬于同一機(jī)構(gòu)?？梢?，為了與世界范圍內(nèi)的人工智能專利發(fā)展趨勢契合，有必要更新我國的專利分析工具。

3.2 加強(qiáng)在人工智能基礎(chǔ)層的專利布局，提升基礎(chǔ)技術(shù)的國際競爭力

與美國相比，我國在基礎(chǔ)層的人工智能發(fā)展水平滯后，但是在應(yīng)用層發(fā)展迅速。一方面，這種趨勢代表著我國人工智能專利的發(fā)展?jié)摿薮?。我國人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新能力逐年增強(qiáng)，創(chuàng)新主體數(shù)量、企業(yè)研發(fā)資金、算法等成為主要影響因素[12]。不僅如此，海量的數(shù)據(jù)也為我國基礎(chǔ)層的算法訓(xùn)練提供必要的條件。我國在數(shù)據(jù)管控上較歐洲而言較為寬松，這為我國企業(yè)獲得數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行研究提供了十分有利的發(fā)展環(huán)境。自有數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)合作方數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)能夠?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)提供養(yǎng)料。另一方面，也意味著我國人工智能的發(fā)展很可能受到基礎(chǔ)層專利的制約[13]。我國目前的人工智能應(yīng)用層主要集中于三個(gè)場景，即金融、交通、制造領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，可運(yùn)用語音識(shí)別、生物識(shí)別技術(shù)開發(fā)投資顧問與自動(dòng)審核系統(tǒng)，降低審核成本并能夠?yàn)橛脩籼峁┒ㄖ品?wù)；在交通領(lǐng)域，可使用計(jì)算機(jī)識(shí)別、傳感器實(shí)現(xiàn)無人駕駛，以減少駕駛危險(xiǎn)；在制造領(lǐng)域，可以使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測商品，運(yùn)用人工智能進(jìn)行勞動(dòng)。如果語音識(shí)別、自然語音處理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、芯片技術(shù)難以發(fā)展，那么應(yīng)用層的開發(fā)也是無水之源。因此，我國也應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)企業(yè)在基礎(chǔ)層的研究實(shí)力并提升人工智能專利國際競爭力。在我國專利申請量排名前10的企業(yè)或機(jī)構(gòu)中，只有百度公司能夠在世界專利申請量前15名中獲得一個(gè)席位?？梢?，近年來我國人工智能專利發(fā)展雖然迅速，但是在基礎(chǔ)專利申請總量上仍然無法與美國、日本、韓國進(jìn)行競爭。我國應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)層的專利布局，提升國際競爭力。

3.3 注重技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性，以技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展

《2019人工智能發(fā)展報(bào)告》規(guī)劃了13個(gè)我國重點(diǎn)發(fā)展的領(lǐng)域，其中包括機(jī)器人、圖像識(shí)別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)等。在應(yīng)用層，智能駕駛、機(jī)器人有賴于規(guī)劃控制技術(shù)，特斯拉汽車開創(chuàng)了智能駕駛的先河。計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的應(yīng)用有百度識(shí)圖、醫(yī)學(xué)圖像分析、警用罪犯識(shí)別等技術(shù)。自然語言處理是讓機(jī)器理解人類語言的一門技術(shù)，就是將文本處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合。目前的應(yīng)用有蘋果的語音助手siri、百度旗下的“小度”和小米旗下的“小愛同學(xué)”[14]。正如報(bào)告所分析的那樣，規(guī)劃控制技術(shù)依賴于知識(shí)處理技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展依賴于人工智能硬件的發(fā)展，自然語言處理則依賴于進(jìn)化計(jì)算等基礎(chǔ)層的人工智能專利?？梢?，報(bào)告為我國人工智能發(fā)展的具體實(shí)施指明了方向。

3.4 縮小地域間創(chuàng)新能力差距，因地制宜發(fā)展人工智能

美國各州人工智能專利呈現(xiàn)特色化的發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)了人工智能專利的差異化布局。反觀我國，人工智能專利呈現(xiàn)地域性、集群性趨勢，且中西部集群與東南沿海及京津冀城市群差距較大。中國的人工智能專利地域分布上呈現(xiàn)出兩個(gè)特征：①集群性。五大城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局在整個(gè)國家人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)極為重要地位。②地域性差距。當(dāng)前五大城市群人工智能專利申請主要集中在技術(shù)層與應(yīng)用層，基礎(chǔ)層專利申請數(shù)量相對較少。從五大城市群各自技術(shù)專利的分布情況來看：長三角城市群在五大城市群中專利優(yōu)勢最為明顯；京津冀城市群在電子數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)專利等方面形成了特色性優(yōu)勢；珠三角城市群雖然與京津冀城市群有一定的差距，但是在語音分析合成技術(shù)專利方面占有相對優(yōu)勢（見表4）。與上述三個(gè)城市群相比，成渝城市群與長江中游城市群在技術(shù)專利申請數(shù)量方面與其他三個(gè)城市群存在較大差距，二者的專利申請數(shù)量之和與珠三角城市群仍存在差距，創(chuàng)新實(shí)力偏弱且缺乏特色優(yōu)勢[15]。

表4 五大城市群人工智能專利申請數(shù)量分布情況

可見，不同地域有不同的發(fā)展態(tài)勢和特點(diǎn)，我國政府應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)企業(yè)根據(jù)本地區(qū)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展不同領(lǐng)域的人工智能。但同時(shí)，也要注重區(qū)域的協(xié)同發(fā)展，避免較大的創(chuàng)新能力差距。

4 結(jié)語

人工智能專利呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢，各國紛紛制定人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，并對人工智能的相關(guān)情況進(jìn)行研究。我國也通過頒布《中國制造2025》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等相關(guān)政策，刺激技術(shù)創(chuàng)新并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。人工智能已經(jīng)發(fā)展成為戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)技術(shù)，成為新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心技術(shù)。誰能夠在人工智能時(shí)代占據(jù)技術(shù)的領(lǐng)先地位，誰便能夠在國際競爭中占據(jù)有力的地位，并能夠主導(dǎo)全球技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的制定。美國是我國長期以來的戰(zhàn)略伙伴，也長期在人工智能領(lǐng)域占領(lǐng)技術(shù)高地。美國的人工智能發(fā)展?fàn)顩r以及趨勢是全世界國家的焦點(diǎn)，近期，美國發(fā)布的《人工智能發(fā)明：追蹤美國人工智能專利擴(kuò)散報(bào)告》從美國視角提供了人工智能專利申請的基本現(xiàn)狀。將這種情況與我國人工智能專利的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)：我國人工智能專利的分析工具較為基礎(chǔ)，不僅掣肘人工智能技術(shù)的分析并使其落后于發(fā)達(dá)國家，從長遠(yuǎn)來看影響我國對于人工智能分析的先進(jìn)性；我國人工智能的投入不足使得基礎(chǔ)層研發(fā)無力，出現(xiàn)如芯片研發(fā)自主性較低等致命問題，造成應(yīng)用層產(chǎn)出無力的產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題；技術(shù)壟斷使得人工智能整體研發(fā)活躍度不高，小公司因?yàn)榧夹g(shù)門檻而難以發(fā)展；我國各地區(qū)人工智能發(fā)展水平不均衡使得人工智能地域差距明顯，東南沿海以及北京、上海、廣州等在人工智能領(lǐng)域具有領(lǐng)先優(yōu)勢，但難以將此優(yōu)勢向全國普及。在未來的發(fā)展中，我國應(yīng)該更新專利分析工具而避免因分析方法的落后而影響專利布局，也應(yīng)當(dāng)始終保持在應(yīng)用層的技術(shù)優(yōu)勢并發(fā)展基礎(chǔ)層的人工智能專利，以不斷強(qiáng)化人工智能專利發(fā)展的獨(dú)立性。與此同時(shí)，我國也應(yīng)當(dāng)因地制宜發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，減少地域差距與行業(yè)差距。