人工智能技术趋势.docx

人工智能（AI）正日益推动技术和商业的快速开展，从自动驾驶到医学诊断 再到先进的制造技术。受数字化大数据和快速计算机处理能力的推动，人工智能 从理论领域开始转向全球市场，具有潜在的革命性影响：人工智能可以改善天气 预测，提高农作物产量，增强癌症检测，预测流行病并提高工业生产力。通过观察专利可以看出技术开展趋势根据世界知识产权组织（WIPO）在专利数据分析方面的专业知识，WIPO 技术趋势系列中的第一份出版物调查了新兴人工智能时代的趋势：它分析了专 利、科学出版和其他数据，以回顾人工智能的过去和当前趋势，同时提供了有关 这一领域在未来几年内如何开展创新的见解。该出版物是首批系统研究人工智能 技术趋势的出版物，目的是发现哪些领域最需要人工智能创新活动，哪些公司和 哪些机构正在引领人工智能开发，以及未来增长市场的方向。WIPO将人工智能领域设计了一个新的框架，将AI相关技术分组，以反映 AI的三个方面：AI中使用的技术，如机器学习；功能应用，如语音处理和计算 机视觉；以及应用领域，包括电信和运输。对于每个这些领域，本刊物提供了数据和分析，从而确定趋势、主要参与者、 地理分布和市场活动，包括收购和诉讼。止匕外，它还包括了来自全球各地的人工 智能专家的贡献，解决诸如人工智能技术的现有和潜在用途和影响、法律和监管 问题、数据保护和伦理问题等。人工智能相关的创造正在蓬勃开展，从理论转向商业应用自20世纪50年代人工智能出现以来，相关学者和研究人员已经申请了近 34万项与人工智能相关的创造，并发表了超过160万份科学出版物。值得注意 的是，与AI相关的专利申请正在迅速增长：自2013年以来超过一半的创造已确 定发表。虽然最早的有关人工智能的科学出版物可以追溯到几十年前，但这类出版物 的繁荣只是在2001年左右开始的，比专利申请的激增提前了大约12年。此外， 科学论文与创造的比例从2010年的8： 1下降到2016年的3： 1-说明人工智能技 术正在从理论研究转向商业应用。人工智能的某些方面比其他方面开展更快机器学习是AI专利中的主要人工智能技术，在所有已确定的创造（134777 份专利文件）中，机器学习占了三分之一以上。与机器学习相关的专利申请以年 均28%的速度增长，2016年共提交20195件专利申请（2013年为9567件）。推动人工智能革命的机器学习技术是深度学习和神经网络，这些是专利申请 中增长最快的人工智能技术:从2013年到2016年，深度学习平均每年增长175%, 2016年专利申请到达2399项;与此同时，神经网络以46%的速度增长，2016年 有6506项专利申请。在人工智能的功能应用中，包括图像识别在内的计算机视觉是最受欢迎的。 49%的人工智能相关专利(167,038份专利文件)提到了计算机视觉，平均每年增长 24%(2016年提交的专利申请为21,011份)。2013年至2016年期间，人工智能功能应用的专利申请量增长率最高的是机 器人和控制方法的人工智能，这两个领域的专利申请量平均每年增长55%0在已确定的人工智能相关专利数据中观察到的增长率明显高于所有技术领 域专利的平均年增长率，2013年至2016年的年均增长率为10%0许多人工智能专利中包括可以应用于不同行业的创造与人工智能相关的专利不仅包含人工智能的技术和应用，往往还涉及到一个 应用领域或行业。分析说明，许多行业都在探索人工智能的商业开发。本次分析 确定了 20个应用领域，其中62%的人工智能专利数据中至少提到了一个。这些 领域包括:电信(在所有已确定的专利文件中占15%)、交通(15%)、生命和医学科 学(12%)以及个人设备、人机交互(HCI)(11%)。其他的行业还包括银行业、娱乐、 平安、工业、制造业、农业和网络(包括社交网络、智慧城市和物联网)。许多与人工智能相关的技术可以在不同的行业中得到应用，这可以从涉及多 个行业的大量人工智能专利中看出。交通不仅在整体结果中表现突出，而且在人 工智能相关专利申请增长率最高的领域中也有突出表现。2013年至2016年间， 交通领域的专利申请年增长率为33%。当观察2006 - 2016年的趋势时，交通技 术的繁荣变得更加明显：2006年，交通技术仅占应用的20%,到2016年，交通 技术占应用的三分之一(超过8700份申请)。虽然没有像运输业那样呈现出高增长率，但在2013年至2016年间，与人工 智能相关的电信领域的专利申请量仍以年均23%的速度增长，2016年的申请量 为6684件。在电信领域，增长最快的是计算机网络/互联网(17%)和广播电视广 播(17%)。生命和医学科学同期增长12%, 2016年共有4112份专利申请，其中 医学信息学增长18%,公共卫生增长17%o从2013年到2016年，个人设备、 计算和HCI每年平均增长11%, 2016年共有3977份专利申请，其中情感计算子 领域(37%)增长显著，它能识别人类情感。专利申请量显著增长的部门内的其他部门和子类别包括：智能城市(年增长 率47%)；农业(32%)；政府计算机(30%)；以及银行和金融(28%)。与人工智能相关的创造中，近70%提到了人工智能技术、应用或领域与另一 种技术、应用或领域的结合。专利申请中最常见的组合是：深度学习与计算机视 觉；计算机视觉与交通、电信和平安；本体工程与自然语言处理；以及机器学习 与生命和医学科学。这些组合说明，在不久的将来，人工智能领域的快速开展值 得关注。专利申请活动主要由日本、美国和中国的公司主导在排名前30的人工智能专利申请机构中，有26家是公司，只有4家是大学 或公共研究机构，这种模式适用于大多数AI技术和应用程序。在申请人工智能 相关专利的前20家公司中，有12家来自日本，3家来自美国，2家来自中国， 日本消费类电子产品公司的比例尤其高。IBM和微软在多个人工智能领域都是专利申请的领先者IBM拥有最大的AI专利申请组合，共有8,290项创造，其次是微软，共有 5,930项。两家公司的组合都涵盖了一系列人工智能技术、应用和领域，说明这 些公司并未将其活动范围限制在特定行业或领域。排名前五的其他申请人是东 芝(5,223),三星(5,102)和NEC (4,406)。中国国家电网公司已经进入前 20名。从2013年到2016年，其专利申请量平均每年增加70%,特别是在仿生 学和支持向量机(SVM)方面的机器学习技术。在某些技术和领域，专利申请最多的是那些在该领域具有高度专业化和专门 知识的公司。例如，在深度学习方面排名很高的百度，在交通领域表现突出的丰 田(Toyota)和博世(Bosch),以及在生命和医学领域表现突出的西门子(Siemens)、 飞利浦(Philips)和三星(Samsung)。虽然一些知名公司在人工智能专利领域的整体 排名并不靠前，但它们在某些领域却很突出;这些公司包括Facebook和腾讯 (Tencent)o行业专长和对专业数据的访问可以解释为什么某些公司在特定行业处 于领先地位。在人工智能的某些领域，大学作出了重大贡献，尤其是中国的大学尽管公司在人工智能领域占据主导地位，但大学和公共研究机构在某些人工 智能领域(如分布式人工智能、机器学习技术和神经科学/神经机器人)的研发中发 挥着主导作用。在人工智能领域排名前20位的学术机构中，中国机构占了 17家，与人工智 能相关的科学出版物排名前20位的机构中，中国机构占了 10家。中国的组织在 新兴的深度学习技术方面尤其强大。首屈一指的公共研究机构是中国科学院 (CAS),拥有超过2500个专利系列和超过20000篇关于人工智能的科学论文。 此外，中科院拥有最大的深度学习组合。中国的科学组织正在巩固他们的领先地 位，从2013年到2016年，专利申请平均每年增长超过20%,与大多数其他国家 的组织的增长率持平或超过。韩国电子电信研究所(ETRI)在所有大学和公共研究机构的专利申请中名列 第二，并在所有专利申请机构中位于前30名。在前500名专利申请机构中共有167所大学和公共研究机构。其中，中国有 110家，美国有20家，韩国有19家，日本有4家。欧洲公共研究机构中有4家 跻身500强;欧洲排名最高的机构是德国的弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer Institute）,排名第159位，而法国原子能和替代能源委员会（CEA）排名185位。美国和中国是申请专利的主要国家美国和中国是申请人工智能专利最多的两个国家，与其他领域的专利申请趋 势一致，其次是日本。这三个国家的专利申请量占全部专利申请量的78%。世界 知识产权组织的专利申请系统（PCT）得到了越来越多的应用，该系统允许专利 申请人在多个司法管辖区提交一份专利申请。专利申请逐渐国际化许多专利申请被扩展到多个司法管辖区。在所有人工智能专利申请中，有三 分之一是在首次申请后在其他司法管辖区提交的，8%是在五个或更多司法管辖 区提交的。在排名前三的专利申请机构中，40%的专利申请最初是在日本提交的, 32%的专利申请最初是在美国提交的。在中国首次提交的专利申请中，只有4%随后在其他司法管辖区提交。与其 他国家（尤其是美国）的申请人相比，中国企业和大学目前倾向于只在中国提交申 请。收购是对内部研究和知识产权战略的补充自1998年以来，共有434家人工智能公司被收购，其中53%发生在2016 年以后。自2012年以来，人工智能领域的并购数量每年都在增长，2017年到达 103 件。尽管 Alphabet（包括谷歌、DeepMind、Waymo 和 X Development）在申请 创造的数量上排名第十，共有3814项，但在收购人工智能公司方面排名第一。 另外，苹果和微软也在积极进行收购。某些公司，如IBM和英特尔，关注的是成熟的公司。然而，大多数被收购 的公司都是初创企业，专利组合规模较小或根本不存在。这说明，收购目标是为 了获取其他资产，包括人才、数据、技术和其他知识产权。在人工智能研究领域的合作是有限的，但冲突也是有限的在许多情况下，在研究上合作的组织被认为是专利申请的共同受让人。然而, 排名前20的申请者中，没有一个人与其他申请者共同拥有超过1%的人工智能投 资组合。总体而言，报告中确定的诉讼金额相对较低（不到提起诉讼的专利的1%）, 这可能是由于产品尚未上市，侵权可能难以证明。已经有1264个AI专利家族在 诉讼中被确认，其中74%的案件在美国，4231个在全世界的专利反对案件中。 人工智能专利诉讼的前三名原告是Nuance Communications, American Vehicular Sciences 和 Automotive Technologies International 0技术趋势可以为人工智能的未来决策提供信息这份报告中的分析为人工智能创新趋势提供了新的见解。它说明人工智能在 一系列技术和其他活动中发挥着越来越重要的作用。人工智能的潜在社会影响已 经被确定-而且还会有更多的影响。在这方面，必须结合人工智能对劳动力、经 济和整个社会的预期影响来看待它。这份报告记录了人工智能驱动的技术如何快速进入全球市场，并汇集了来自 人工智能前沿专家的观点。这是一项贡献，旨在为公共和私营部门的决策者提供 更好的知识库，以便讨论人工智能的未来以及这一快速变化领域的政策和监管框 架。