深度盤點(diǎn)世界各國AI專利

最近兩年，隨著人工智能技術(shù)在國內(nèi)的蓬勃發(fā)展，一些研究機(jī)構(gòu)對國內(nèi)外的技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了不同角度的分析，這些研究對于國內(nèi)企業(yè)的自身發(fā)展起到了積極的指導(dǎo)作用。但是還沒有一項(xiàng)研究是專門從專利技術(shù)的角度進(jìn)行深入的分析，而對于業(yè)內(nèi)的企業(yè)來說，專利技術(shù)是反映真正技術(shù)實(shí)力的重要指標(biāo)。

人工智能技術(shù)整體專利態(tài)勢

1、各國專利申請趨勢

下圖揭示了從1985年至2017年各年度的申請量變化情況。全球范圍內(nèi)，人工智能領(lǐng)域的專利申請量總體上呈逐年上升趨勢，在2010年后增長速度明顯加快，近兩年的增長率更是令人矚目。由此可見，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)成為世界各國的研發(fā)熱點(diǎn)，正在迎來全面的技術(shù)進(jìn)步。

▲全球人工智能專利申請量年度變化趨勢

對各個(gè)國家/地區(qū)的人工智能領(lǐng)域?qū)＠暾埩窟M(jìn)行統(tǒng)計(jì)，排名前十位的國家/地區(qū)依次為中國、美國、日本、韓國、歐洲（指在歐專局直接提出申請）、德國、澳大利亞、***、加拿大和印度。可見，中國在人工智能領(lǐng)域的專利申請數(shù)量已經(jīng)超過了美國，達(dá)到76876件，列于首位。美國以67276件的申請量略低于中國，日本位列第三。如果將同屬歐洲地區(qū)的多個(gè)國家/地區(qū)進(jìn)行合并，其申請總量將超過韓國，位列第四。其余各國中，***地區(qū)能夠位列前十是比較引人矚目的。

▲專利申請量排名前十的國家/地區(qū)

與全球的變化趨勢相比，近十年來，在中國進(jìn)行專利申請的年度增長率明顯更高，尤其是最近兩年，幾乎呈現(xiàn)直線上升的趨勢?？梢?，人工智能的技術(shù)研發(fā)在我國達(dá)到了空前的熱度，這對全球申請總量的增長也起到了極大的促進(jìn)作用。

▲中國專利申請年度變化趨勢

對人工智能領(lǐng)域主要申請人的申請量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到申請量排名前五的申請人依次為百度、中國科學(xué)院、微軟、騰訊和三星。

其中三個(gè)中國申請人百度、中國科學(xué)院、騰訊的申請量在近幾年增長迅速，尤其以百度公司最為亮眼，雖然起步較晚，但專利申請量迅速大幅度超過了其他申請人，并在最近兩年遙遙領(lǐng)先。而兩家國外來華申請的微軟和三星雖然曾經(jīng)在申請量上具有優(yōu)勢，并保持持續(xù)增長的勢頭，但是在最近幾年的表現(xiàn)卻有些差強(qiáng)人意。

▲國內(nèi)排名前五位的申請人各自申請量趨勢

美國申請量整體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升的趨勢，在2010年之后有過一段迅速增長的時(shí)期，最近兩年的增長速度稍微放緩，2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成。

▲美國專利申請年度變化趨勢

歐洲地區(qū)申請量整體呈上升趨勢，并在2010年之后經(jīng)歷了一段快速增長的時(shí)期，但近兩年的申請量卻開始回落，雖然2017年的數(shù)據(jù)會(huì)受到公開滯后的影響，但2017年的申請量整體下降的趨勢似乎已經(jīng)難以逆轉(zhuǎn)。

▲歐洲地區(qū)專利申請年度變化趨勢

日本的申請量趨勢雖然整體呈上升趨勢，但與中國、美國、歐洲地區(qū)有所不同的是，日本專利申請量在20世紀(jì)90年代末就率先加快了上升速度，在進(jìn)入21世紀(jì)之后反而趨于平緩，雖然同樣在2010年之后迎來了增長期，但增長速度明顯無法和其他幾個(gè)國家和地區(qū)相比。

▲日本專利申請年度變化趨勢

與美國申請量趨勢類似，韓國申請量整體呈上升趨勢，在2010年之后上升趨勢加快，目前是在2016年達(dá)到峰值，2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成，變化趨勢不明顯。

▲韓國專利申請年度變化趨勢

2、專利權(quán)人整體狀況

在國內(nèi)的主要專利權(quán)人中，大部分還是國內(nèi)的公司和高等院校，而國外來華的專利布局并不如其在其本國的專利申請量多。其中，國內(nèi)申請量最多的專利權(quán)人為百度，申請量為2368件。

▲中國主要專利權(quán)人申請量

下圖為主要專利權(quán)人在美國的申請量，其中IBM的申請量獨(dú)占鰲頭，比排名稍靠后的微軟和Google都要多將近一倍，而在美國申請量排名靠前的公司中，美國公司占了一半，且這些公司在美國申請量和其在全球申請量相近，其他公司則為日韓歐公司，分別為三星、索尼、佳能，東芝，NEC和西門子，且這些公司在美國的申請量要遠(yuǎn)低于其全球申請量。

▲主要專利權(quán)人在美國的申請量

下圖為各個(gè)主要專利權(quán)人在歐洲地區(qū)（包括歐專局和歐洲幾個(gè)主要國家如英、法、德等）的申請量?？梢钥闯雠琶壳暗膸准夜荆瑲W洲公司（如西門子、博世、奧迪）、美國公司（如微軟、通用、福特、google、IBM）和日韓公司（三星、Toyota）基本上平分秋色，其中又以歐洲公司西門子和博世申請量位列榜首和第二位。

▲主要專利權(quán)人在歐洲申請量

下圖為各個(gè)主要專利權(quán)人在日本地區(qū)的申請量，可以看出，在日本申請量排名靠前的各個(gè)公司全為日本本國公司，且通過上述幾家公司在日本的申請量和在全球申請量的對比可以看出，上述幾家公司的主要申請都在日本，因此可以看出，諸如IBM、Google等美國公司在日本的專利布局量并不多。

▲主要專利權(quán)人在日本申請量

下圖為各個(gè)主要專利權(quán)人在韓國地區(qū)的申請量，可以看出，韓國比較知名的公司和研究機(jī)構(gòu)如三星、現(xiàn)代、韓國電子通信研究院、LG等公司在韓國申請量排名靠前，且申請量比較大，而其他韓國本土公司的申請量則較低。而微軟、Google等美國公司在韓國的申請量同樣較小，但仍多過其他韓國本土公司。

▲主要專利權(quán)人在韓國申請量

3、PCT申請態(tài)勢分析

PCT申請是基于《專利合作條約》和《專利合作條約實(shí)施細(xì)則》向世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織提出的發(fā)明專利申請。PCT申請?jiān)诮?jīng)過國際檢索和國際初步審查之后，經(jīng)申請人的請求，可以進(jìn)入多達(dá)144個(gè)PCT成員國。由于其特殊性，PCT申請通?？梢哉J(rèn)為具有較高的技術(shù)價(jià)值，或者為申請人的重點(diǎn)研發(fā)技術(shù)。本節(jié)選取世界范圍內(nèi)在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的PCT申請（申請?zhí)枮閃O）作為研究對象，對其趨勢特點(diǎn)、地域特點(diǎn)和技術(shù)分布特點(diǎn)進(jìn)行簡單分析。

（1）世界范圍內(nèi)的PCT申請量分布特征

前文確定的世界范圍內(nèi)人工智能領(lǐng)域?qū)＠暾垟?shù)據(jù)集中共包含PCT申請25628件。下圖示出了這些PCT申請的申請量隨年度變化的趨勢。從圖中可以看出，人工智能領(lǐng)域PCT申請量一直保持較為平穩(wěn)的增長，并在2010年之后進(jìn)入高速增長期，申請量大幅增加。這一趨勢與2.1節(jié)的相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠暾埧偭康淖兓厔菔且恢碌摹?/p>

▲PCT申請量年度分布

（2）世界主要PCT申請地區(qū)的申請年代趨勢

對世界范圍內(nèi)在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的PCT申請的優(yōu)先權(quán)國家進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選取排名前十位的國家列于下圖。

▲PCT申請來源國家和地區(qū)分布

提出PCT申請一般意在向多個(gè)成員國提出專利申請，是技術(shù)輸出的技術(shù)指標(biāo)之一。從PCT申請的數(shù)量來看，在人工智能領(lǐng)域，美國仍然是技術(shù)輸出的領(lǐng)頭羊，并且其申請量占到總量的41%。如果將圖中來自歐洲地區(qū)的申請合并在一起共有4137件，因而歐洲作為一個(gè)地區(qū)，其PCT申請量超過日本，位列第二。而中國雖然近年來在人工智能領(lǐng)域的研究活躍，在國內(nèi)的專利申請數(shù)量激增，但是PCT申請的數(shù)量相對較少，仍然沒有形成較大規(guī)模性的技術(shù)輸出。

對PCT申請量排名前列的國家和地區(qū)的申請量趨勢進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，在2010年之后，美國和中國在人工智能領(lǐng)域的PCT申請量增長速度明顯加快，呈現(xiàn)快速增長的趨勢，中國的PCT申請量更是后來居上，在近幾年逐漸超過日本和歐洲，達(dá)到世界第二位。歐洲、日本和韓國雖然整體上也是保持增長的態(tài)勢，但是增長速度相對較緩，尤其是歐洲在近兩年的增長勢頭更是后勁不足，申請量逐漸被日本和中國趕超。

▲PCT申請主要來源國家和地區(qū)申請年度趨勢

（3）世界范圍內(nèi)PCT申請的技術(shù)分布

對人工智能領(lǐng)域的PCT申請?jiān)趲讉€(gè)主要技術(shù)分支的申請量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下表所示。在這幾個(gè)技術(shù)分支上，PCT申請的申請量分布較為均勻，只有在計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別領(lǐng)域申請量較少。

▲主要技術(shù)分支PCT申請量

（4）世界主要PCT申請地區(qū)的技術(shù)分布

對PCT申請的主要來源國家和地區(qū)在這幾個(gè)技術(shù)分支上的申請進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以發(fā)現(xiàn)美國在機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、智能搜索和智能推薦、語音識(shí)別、自然語言處理四個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的PCT申請量居于絕對領(lǐng)先的地位，歐洲地區(qū)則在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的申請量比較突出，日本的PCT申請主要集中在自然語言處理和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，中國則僅僅在自然處理領(lǐng)域比較有提出PCT申請的自信，在其他五個(gè)技術(shù)分支上仍然是默默無聞的狀態(tài)。

▲主要PCT申請地區(qū)技術(shù)分布

人工智能重點(diǎn)專利技術(shù)

1、主要技術(shù)分支

人工智能領(lǐng)域的研究方向涉及多個(gè)不同的學(xué)科，在應(yīng)用層面也涉及到多個(gè)子領(lǐng)域。本章選取人工智能領(lǐng)域中比較有代表性的幾個(gè)技術(shù)分支作為研究對象，對各個(gè)技術(shù)分支的專利申請量和申請人進(jìn)行分析，繪制各個(gè)技術(shù)分支的技術(shù)生命周期，以期得出人工智能領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)。

作為研究對象的技術(shù)分支包括：機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、智能搜索和智能推薦、語音識(shí)別、自然語言處理、自動(dòng)駕駛及計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別。以上六個(gè)技術(shù)分支在全球范圍和國內(nèi)的專利申請量分別如下表所示。

▲各技術(shù)分支專利申請量

▲各技術(shù)分支全球范圍專利申請量

▲各技術(shù)分支國內(nèi)專利申請量

2、主要技術(shù)分支技術(shù)生命周期

機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法這一技術(shù)分支在1985后一直處于緩慢的增長中，僅在1999、2000年左右有過短暫的技術(shù)活躍期，在熬過近十年的技術(shù)停滯期后，終于在2009年之后迎來了一次快速的發(fā)展。而近幾年則慢慢出現(xiàn)了技術(shù)成熟期的特點(diǎn)：2014-2015年間申請人數(shù)量幾乎不變，2015-2016年間申請人數(shù)量的增長低于申請量的增長，2016年的申請量比2015年的申請量翻了一番還多，2017年申請量增長的速度有所下降，而申請人數(shù)量大幅度下降。

▲機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法技術(shù)生命周期

智能搜索和智能推薦這一技術(shù)分支在1985-1993年間處于技術(shù)萌芽期，1994-1998年間進(jìn)一步發(fā)展，在經(jīng)歷1999-2006年間以及2006-2010年間兩次小范圍振蕩之后，迎來了一次技術(shù)活躍期，申請人數(shù)量和申請量均在2012年達(dá)到峰值，2012年與1999年相比，申請人數(shù)量幾乎翻了兩番，申請量增加了高達(dá)400%之多。在這之后申請人數(shù)量急劇下降，到2015年下降43%，從2015年到2017年幾乎折半，申請量在2012-2015年間下降幅度相對較小，約為15%，但在2015-2017年間幾乎也是折半的。可見在這一技術(shù)分支上，技術(shù)發(fā)展有再一次進(jìn)入瓶頸的可能。

▲智能搜索和智能推薦技術(shù)生命周期

語音識(shí)別這一技術(shù)分支的發(fā)展較為曲折，在1998-2000年有過一段技術(shù)快速增長的階段，隨后陷入了較長時(shí)間的停滯，在2001-2010年間申請人數(shù)量和申請量在振蕩中整體呈下降態(tài)勢，申請人數(shù)量下降41%，申請量下降39%。而在2010年后再次迎來了技術(shù)成長期，增長勢頭維持至今，2017年的申請人數(shù)量和申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲語音識(shí)別技術(shù)生命周期

自然語言處理這一技術(shù)分支在1985-1993年間處于技術(shù)萌芽期，總的來說，1993-2014年間，申請人數(shù)量的增長速度大于申請量的增長速度，除了2000-2004年間的瓶頸期以及2008-2009年間短暫的反復(fù)以外，申請人數(shù)量和申請量都是逐步加速增長的。在2014年之后，這一領(lǐng)域逐漸進(jìn)入技術(shù)成熟期，申請人數(shù)量小幅度下降，但申請量穩(wěn)步上升，在2017年達(dá)到峰值。

▲自然語言處理技術(shù)生命周期

自動(dòng)駕駛這一技術(shù)分支在1985-1997年間發(fā)展緩慢，從1998年開始加快發(fā)展，在2004-2012年間進(jìn)一步加速，其間申請人數(shù)量增加了近兩倍的量，申請量增加了超過兩倍的量。2012后申請人數(shù)量有過短暫的下降，但隨后仍然保持了技術(shù)成長活躍的勢頭，申請人數(shù)量和申請量均大幅上漲，2017年相較于2016年申請人數(shù)量和申請量有所下降，可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲自動(dòng)駕駛技術(shù)生命周期

計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別這一技術(shù)分支總體上始終處于增長的態(tài)勢，在2005-2009年短暫的技術(shù)瓶頸期后，2009-2016年間整體上均處于快速成長的階段，申請人數(shù)量增加了近1.5倍，申請量增加了2.3倍，2017年的申請人數(shù)量和申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別技術(shù)生命周期

3、主要技術(shù)分支申請量

各技術(shù)分支在國內(nèi)的申請量整體上均呈現(xiàn)了不斷上升的趨勢，機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、語音識(shí)別、智能搜索和智能推薦這五個(gè)技術(shù)路線在進(jìn)入21世紀(jì)之后開始穩(wěn)步增長，2010年以后快速增長，其中值得一提的是機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法，2010年之前與其他四個(gè)技術(shù)路線幾乎齊頭并進(jìn)，在2014年之后一枝獨(dú)秀，幾乎呈直線增長態(tài)勢，自動(dòng)駕駛這一技術(shù)路線起步較晚，從2010年以后才開始加快發(fā)展速度，但2014年之后在發(fā)展速度上超過了自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、語音識(shí)別、智能搜索和智能推薦，在2017年略有下降。

▲各技術(shù)分支在國內(nèi)的申請量趨勢

各技術(shù)分支在美國的申請量整體呈曲折式上升趨勢，機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別率、語音識(shí)別率先從20世紀(jì)90年代初開始平穩(wěn)增長，各技術(shù)路線從20世紀(jì)90年代末開始加速增長，2010年以后高速增長，其中機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法幾乎呈直線增長，而計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、智能搜索和智能推薦、語音識(shí)別在2014年以后呈下降趨勢。機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理、自動(dòng)駕駛在2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲各技術(shù)分支在美國的申請量趨勢

各技術(shù)分支在歐洲（包括EP、DE、GB、FR）的申請量整體呈曲折式上升趨勢，語音識(shí)別從20世紀(jì)90年代中期開始發(fā)展，自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、智能搜索和智能推薦、自動(dòng)駕駛在2000年前后開始加快發(fā)展，但自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、語音識(shí)別、智能搜索和智能推薦、自動(dòng)駕駛在2015年以后均有所回落，其中自動(dòng)駕駛在2010年以后曾高速發(fā)展過，但機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法在20世紀(jì)90年代初開始平穩(wěn)增長，2010年以后快速增長，在2014年以后幾乎呈直線增長，2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲各技術(shù)分支在歐洲的申請量趨勢

機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、語音識(shí)別、智能搜索和智能推薦、自動(dòng)駕駛在日本整體呈上升趨勢，其中機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別從20世紀(jì)90年代初開始加快發(fā)展速度，進(jìn)入20世紀(jì)90年代中期后自然語言處理、智能搜索和智能推薦、自動(dòng)駕駛也加快了發(fā)展速度，達(dá)到了一個(gè)小高峰，之后曲折式上升，但在2014年以后計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別、智能搜索和智能推薦發(fā)展速度有所下降，機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理反而在2014年以后迅速發(fā)展，語音識(shí)別這一發(fā)展路線不同于其他5個(gè)發(fā)展路線，在進(jìn)入20世紀(jì)90年代中期后迅速發(fā)展，在2000年前后達(dá)到峰值，但之后一直呈下降趨勢，機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理、自動(dòng)駕駛在2017年的申請量下降可能是由于部分2017年的申請未公開的原因。

▲各技術(shù)分支在日本的申請量趨勢

4、主要技術(shù)分支國內(nèi)重要申請人

在機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法方向，國內(nèi)的申請人主要集中在科研院所和大學(xué)，在排名前15位的申請人中，占到了10位。其余五位中，國外申請人只有微軟，百度、騰訊、阿里巴巴和國家電網(wǎng)占據(jù)了其余四席?？梢娫谌斯ぶ悄艿幕A(chǔ)算法方面，國內(nèi)的專利申請雖多，但大量成果仍然處于實(shí)驗(yàn)室階段，只有比較有實(shí)力的大型企業(yè)才在基礎(chǔ)算法方面投入較多。在排名靠前的申請人中，前兩位的中國科學(xué)院和百度的申請量比較令人矚目，幾乎是第三位的兩倍之多，分別成為科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在這一領(lǐng)域的標(biāo)桿。

▲機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法方向國內(nèi)主要申請人

與機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法形成鮮明的對照，在智能搜索和智能推薦方向，專利申請的主力是大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及智能終端廠商。國外申請人有四位上榜，分別是微軟、三星、谷歌和LG。在國內(nèi)申請人中，百度的申請量以576件遙遙領(lǐng)先，騰訊以220件位列國內(nèi)申請人的第二位。在科研機(jī)構(gòu)中，中國科學(xué)院和浙江大學(xué)排進(jìn)了前15位，但申請量并不是很大。

▲智能搜索和智能推薦方向國內(nèi)主要申請人

語音識(shí)別方向前15位的申請人也以企業(yè)為主，科研機(jī)構(gòu)僅有中國科學(xué)院一位。在這一領(lǐng)域，國外來華的申請人占據(jù)優(yōu)勢，達(dá)到八位，國內(nèi)企業(yè)雖然在申請人數(shù)量上表現(xiàn)一般，但是百度的申請量以絕對優(yōu)勢位列榜首，從而在申請總量上扳回一城。

▲語音識(shí)別方向國內(nèi)主要申請人

在自然語言處理這一技術(shù)分支上，前15位中企業(yè)申請人和科研機(jī)構(gòu)申請人分別占據(jù)半壁江山。排名前三的百度、中國科學(xué)院和微軟的申請量總體較為突出。IBM的排名在這一領(lǐng)域達(dá)到了比較靠前的位置。在科研機(jī)構(gòu)申請人中，除在各個(gè)領(lǐng)域均位列前茅的中國科學(xué)院外，浙江大學(xué)的表現(xiàn)也令人印象深刻，在自然語言處理方向位列第五，而在機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法方向則達(dá)到第三位。

▲自然語言處理方向國內(nèi)主要申請人

在自動(dòng)駕駛方向，排名前15的申請人以企業(yè)申請人為主，但是這些企業(yè)主要是以福特、豐田為代表的國外老牌汽車生產(chǎn)廠商。國內(nèi)的企業(yè)僅有百度、大疆和容祺智能擠進(jìn)榜單，百度作為上榜的唯一一家互聯(lián)網(wǎng)公司，申請量列于首位，這應(yīng)該歸功于百度近年來投入研發(fā)的無人駕駛項(xiàng)目。而大疆和容祺智能都是生產(chǎn)無人機(jī)的廠商，在這一領(lǐng)域的專利申請反而走在了國內(nèi)各大汽車制造商的前面。科研機(jī)構(gòu)申請人中，北京航空航天大學(xué)的申請量最高，應(yīng)該與該學(xué)校特殊的專業(yè)設(shè)置和研究方向有關(guān)。

▲自動(dòng)駕駛方向國內(nèi)主要申請人

在計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別方向，企業(yè)申請人和科研機(jī)構(gòu)申請人又是各占一半的形式，但在申請量上，企業(yè)申請人整體上具有一定的優(yōu)勢。在排名靠前的企業(yè)申請人中，除百度和騰訊兩家互聯(lián)網(wǎng)公司外，歐珀、小米、三星、索尼和聯(lián)想都是智能終端的制造商，由于智能終端圖像處理需求的不斷提高，促進(jìn)了智能終端制造商在這一領(lǐng)域的研發(fā)投入。

▲計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別方向國內(nèi)主要申請人

人工智能重要專利權(quán)人分析

1、國內(nèi)主要專利權(quán)人分析

在我國國內(nèi)各公司的申請量趨勢非常一致，保持了一個(gè)平穩(wěn)的持續(xù)增長的速度，而其中，百度和中國科學(xué)院的申請量在2013年之后增長遠(yuǎn)超其他專利權(quán)人，其中又以百度為首，其申請量增速在2013年之后有了飛躍的提升。而其中各個(gè)專利權(quán)人在2017年的申請量有了分化，其中屬于國外的公司的申請量均有所下降，很大的原因是因?yàn)?017年的申請還有很多沒有公開，因而無法體現(xiàn)在數(shù)據(jù)中，但是中國本土的公司、高校和科研院所的申請量不降反升，這其中，一部分原因可能是國內(nèi)的這些專利權(quán)利人的申請量進(jìn)一步增加，另一部分也和國內(nèi)現(xiàn)在很多專利權(quán)人要求提前公開、進(jìn)入優(yōu)先審查流程等快速通道有關(guān)。

▲國內(nèi)主要專利權(quán)人申請量變化趨勢

2、美國主要專利權(quán)人分析

和在中國國內(nèi)的申請量變化趨勢不同，其中部分專利權(quán)人的申請量總體而言都非常平穩(wěn)，沒有明顯波動(dòng)，例如索尼、AT & T，西門子等。IBM和Google的申請量在2010年之后增速明顯，其中Google的申請量在2013年之后有了一定的回落，隨后達(dá)到平穩(wěn)。三星公司的申請?zhí)幱诜€(wěn)步增長的狀態(tài)，微軟的申請量則是在整體平穩(wěn)的基礎(chǔ)上有小幅的波動(dòng)。而上述專利權(quán)人的申請量在2017年基本上都有了一定程度的回落，只有東芝、佳能和索尼等幾個(gè)日本公司以及西門子的申請量在2017年維持了和2016年相當(dāng)并稍偏上的水平，可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成。

▲美國主要專利權(quán)人申請量變化趨勢

3、歐洲主要專利權(quán)人分析

不同于中國和美國，其申請量趨勢基本上隨著年代的更新而持續(xù)增長。歐洲地區(qū)的大部分專利權(quán)人的申請量的峰值在2014-2016年之間，隨后走向頹勢，這也和歐洲地區(qū)申請量的整體情況相吻合。而其中總體申請量占首位的西門子公司，其申請量反而從2003年之后一直在走向回落，隨后在2014-2016年有小幅上揚(yáng)。排名第二的博世公司在2009年之后申請量有了巨大提升，隨后增速在2012年放緩后，申請量在2014年達(dá)到頂峰后開始回落。

▲歐洲主要專利權(quán)人申請量變化趨勢

4、日本主要專利權(quán)人分析

日本的申請量變化趨勢在幾個(gè)國家和地區(qū)中最為復(fù)雜，且除了個(gè)別公司，如Nippon，Toyota之外，其他幾個(gè)公司找不到明顯的具有上升趨勢的申請態(tài)勢，申請量反而從2000年之后一直處于劇烈的波動(dòng)狀態(tài)，甚至索尼公司的申請量一直在逐年走低。而這些專利權(quán)人的申請量在2017年基本上都有了一定程度的回落，可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成。

▲日本主要專利權(quán)人申請量變化趨勢

5、韓國主要專利權(quán)人分析

韓國的申請量變化趨勢和中國的非常相似，基本上在從2000開始的申請量極其微小，隨后開始緩慢增加，從2010年之后增速相對加快，其中三星公司的申請量從2010年之后進(jìn)入快速增長期，到2013年達(dá)到頂峰后走向平緩。現(xiàn)代公司的申請量則是在2015年達(dá)到頂峰。這些專利權(quán)人的申請量在2017年基本上都有了一定程度的回落，可能是由于部分2017年的專利申請未公開的情況造成。

▲韓國主要專利權(quán)人申請量變化趨勢

智東西認(rèn)為， 國內(nèi)的人工智能領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展欣欣向榮，處于技術(shù)快速成長的階段。國內(nèi)企業(yè)專利申請量迅猛增長，研發(fā)投入必然是巨大的。為了更好地做好專利布局，在此次技術(shù)革新中占得先機(jī)，企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)中應(yīng)當(dāng)注意對國內(nèi)外專利公開文獻(xiàn)的利用，避免重復(fù)的技術(shù)研發(fā)投入，同時(shí)也可以及時(shí)獲得技術(shù)發(fā)展的新動(dòng)向。其次，企業(yè)在提高國內(nèi)專利申請數(shù)量和質(zhì)量的同時(shí)，也需要逐步在美國、日本和歐洲等國家和地區(qū)進(jìn)行專利申請，注重對于高價(jià)值專利技術(shù)在全球的合理布局。最后，我國在人工智能領(lǐng)域的專利申請有很大一部分來自大學(xué)和科研院所，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)算法、自然語言處理方向，企業(yè)可以通過與這些科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)合作，促進(jìn)科研機(jī)構(gòu)專利成果轉(zhuǎn)化，同時(shí)減少研發(fā)成本，縮短研發(fā)周期。