《2019年產(chǎn)權組織技術趨勢：人工智能》

原標題：《2019年產(chǎn)權組織技術趨勢：人工智能》

世界知識產(chǎn)權組織發(fā)布《2019技術趨勢——探究人工智能報告》。

《2019年產(chǎn)權組織技術趨勢：人工智能》記述了由人工智能驅動的技術如何迅速進入全球市場，報告還匯集了人工智能前沿專家的見解。這份文稿旨在為公共和私營部門的決策者提供更好的知識基礎，以便就人工智能的未來和這一快速發(fā)展領域內(nèi)的政策及監(jiān)管框架展開討論。

更完整的統(tǒng)計數(shù)據(jù)見：

www.wipo.int/ tech_trends/en/artificial_intelligence

人工智能作為新的數(shù)字疆界，將對世界產(chǎn)生深遠的影響，改變?nèi)藗兊墓ぷ骱蜕罘绞健?/span>

-----產(chǎn)權組織總干事弗朗西斯·高銳

內(nèi)容提要

從自動駕駛汽車到醫(yī)療診斷，到先進制造業(yè)，人工智能正在日益推動技術和商業(yè)的重要發(fā)展。由于人工智能從理論領域轉向全球市場，它的增長受到海量數(shù)字化數(shù)據(jù)和迅速發(fā)展的計算處理能力的推動，由此產(chǎn)生了潛在的革命性效應：通過從數(shù)十億看似無關的數(shù)據(jù)點檢測模式，人工智能可以據(jù)此提高天氣預報準確度，增加作物產(chǎn)量，加強癌癥檢測，預測流行病，提高工業(yè)生產(chǎn)率。

人工智能就是新電力。很難想象有哪個行業(yè)不會被人工智能所改變。

-----吳恩達，Landing AI和deeplearning.ai

技術趨勢通過專利分析可見一斑

產(chǎn)權組織技術趨勢系列的首份出版物借助產(chǎn)權組織在專利數(shù)據(jù)分析方面的專長，分析了方興未艾的人工智能時代的趨勢：通過分析專利、科學出版活動和其他數(shù)據(jù)，審查人工智能過去和當前的趨勢，同時就這一領域在今后幾年的創(chuàng)新發(fā)展提供了洞見。

該出版物是首次系統(tǒng)地研究人工智能技術趨勢的出版物之一，旨在探明哪些領域的創(chuàng)新型人工智能活動最多，哪些公司和機構在主導人工智能的發(fā)展，以及今后的增長市場位于何處。

為了解該領域的發(fā)展，產(chǎn)權組織設計了一個新的框架，對人工智能相關技術分組，以反映人工智能的三個方面：人工智能所采用的技術，如機器學習；功能應用，如語音處理和計算機視覺；應用領域，包括電信和交通。

本報告對上述領域中的每一個都提供數(shù)據(jù)和分析，以便查明趨勢、主要參與者、地域分布和市場活動，包括并購和訴訟。此外，報告還包括來自全球各地的人工智能專家的供稿，探討人工智能技術現(xiàn)有的和潛在的用途及影響，法律和監(jiān)管問題，數(shù)據(jù)保護和倫理問題等。

人工智能相關發(fā)明蓬勃發(fā)展，從理論轉向商用

自人工智能于上世紀五十年代發(fā)端以來，創(chuàng)新者和研究人員已提交近34 萬件與人工智能相關的發(fā)明，發(fā)表了160多萬份科學出版物。

引人矚目的是，與人工智能相關的專利申請在快速增長：已確認發(fā)明中有半數(shù)以上是2013年以后公布的。

盡管關于人工智能的科學出版物可以追溯到幾十年前，但只到2001年左右，關于人工智能的出版物才開始激增，比專利申請量的激增提前了約12 年。此外，科學論文對發(fā)明的比例從2010年的8：1下降為2016年的3：1，表明從理論研究轉向人工智能技術在商業(yè)產(chǎn)品和服務方面的應用。

機器學習是在專利中公開的主要人工智能技術，在所有已確認發(fā)明中，有三分之一以上包括機器學習技術。

人工智能的某些領域比其他領域發(fā)展更快

機器學習是在專利中公開的主要人工智能技術，在所有已確認發(fā)明中，有三分之一（134,777份專利文件）以上包括機器學習技術。機器學習相關專利申請量以年均28%的速度增長，2016年的專利申請量為20,195 件（2013年為9,567件）。

使人工智能發(fā)生革命性變化的機器學習技術是深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，這兩者就專利申請量方面而言是增長最快的人工智能技術：深度學習在2013年至2016年的年均增長率高達175%，2016年的專利申請量達2,399件；同期內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡的增長率為46%，2016年的申請量為6,506件。

在人工智能功能應用方面，包括圖像識別在內(nèi)的計算機視覺最為普遍。在所有與人工智能相關的專利（167,038份專利文件）中，49%提及計算機視覺，年均增長率為24%（2016年提交的專利申請為21,011件）。

2013年至2016年，專利申請量增長率最高的人工智能功能應用是機器人和控制方法方面的人工智能，兩者每年都增長55%。

從已確認的人工智能相關專利數(shù)據(jù)中觀察到的增長率明顯高于所有技術領域的專利年均增長率，后者在2013年至2016年的年均增長率為10%。

許多人工智能專利包括可在不同行業(yè)應用的發(fā)明

人工智能相關專利不僅公開人工智能技術和應用，而且往往也提及某一應用領域或行業(yè)。分析顯示，許多部門和行業(yè)都在探索對人工智能進行商業(yè)利用。本項分析查明的應用領域有20個，在已確認的人工智能全部專利數(shù)據(jù)中，有62%提到至少一個應用領域。這些應用領域包括（按數(shù) 量排序）：電信（所有已確認專利文件中有15%提及），運輸（15%），生命和醫(yī)學科學（12%），個人設備、計算機和人機交互（HCI）（11%）。其他較為突出的行業(yè)有銀行、娛樂業(yè)、安保、工業(yè)和制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡（包括社交網(wǎng)絡、智慧城市和物聯(lián)網(wǎng)）。

許多人工智能相關技術可以在不同行業(yè)派上用場，人工智能方面的大量專利都提及多個行業(yè)就印證了這點。交通不僅在總體成果中脫穎而出，而且在表明人工智能相關專利申請增長率最高的領域中也很突出，2013年至2016年的年均增長率為33%（2016年的申請量為8,764件）。在交通類別中快速涌現(xiàn)的是航空航天/航空電子（年均增長率為67%，2016年的申請量為1,813件）和自動駕駛汽車（年均增長率為42%，2016年的申請量為5,569件）。當我們觀察2006-2016年期間的趨勢時，交通技術方面的激增就變得更加明顯：它在2006年僅占申請量的20%，到2016年則占申請量的三分之一（8,700 多件申請）。

與人工智能相關的電信專利申請盡管沒有交通那樣的高增長率，但它在 2013年至2016年的年均增長率達到23%，2016年有6,684件申請。在電信領域，增長最快的是計算機網(wǎng)絡/互聯(lián)網(wǎng)（17%）和廣播及電視廣播（17%）。同期內(nèi)生命和醫(yī)學科學增長12%，2016年申請量為4,112件，其中包括醫(yī)學信息學（增長18%）和公共衛(wèi)生（增長17%）。個人設備、計算機和人機交互在2013年至2016年期間平均每年增長11%，2016年申請量為3,977件，這一類別中有顯著增長的子領域是可以識別人類情感的情感計算（37%）。

在專利申請量有顯著增長的行業(yè)中，其他行業(yè)和子類別包括：智慧城市（年均增長47%）；農(nóng)業(yè)（32%）；政府計算（30%）；以及銀行和金融（28%）。

某些人工智能技術、應用及行業(yè)似乎密切關聯(lián)

人工智能相關發(fā)明中有70%將人工智能技術、應用或領域與另一種相提并論。專利申請中最常見的組合是：深度學習與計算機視覺；計算機視覺與交通、電信和安保；本體工程與自然語言處理；機器學習與生命及醫(yī)學科學。這些組合預示著可以在不遠的將來觀察到人工智能發(fā)生突飛猛進的領域。

專利活動由公司主導，特別是來自日本、美利堅合眾國和中國的公司

在排名前30的人工智能專利申請人中，公司占26個，只有4個是高?；蚬?共研究機構。這一模式適用于大多數(shù)人工智能技術、應用和領域。在人工智能相關專利申請排名前20的公司中，有12家設在日本，3家來自美國，兩家來自中國。日本消費電子公司的代表性尤為顯著。

IBM和微軟在人工智能各相關領域的人工智能專利活動均名列前茅

IBM擁有的人工智能專利申請組合最多，有8,290件發(fā)明，微軟次之，有5,930件。兩家公司的專利組合都涵蓋一系列人工智能技術、應用和領域，表明它們并未將其活動限于特定行業(yè)或領域。躋身前五的申請人還有東芝（5,223件）、三星（5,102件人）和NEC（4,406件）。中國國家電網(wǎng)公司躍入前20名，從2013年到2016年，其專利申請量平均每年增加70%，特別是通過觀察大自然的仿生法機器學習技術和采用監(jiān)督形式的支持向量機。

就某些技術和領域而言，在該領域具備高度專業(yè)性和專長的公司提出的專利申請最多。例如，百度在深度學習方面排名最高，豐田和博世在交通方面很突出，西門子、飛利浦、三星在生命和醫(yī)學方面領先。有些知名公司盡管在人工智能專利的總體排名中不甚理想，但在某些領域卻很出色，例如網(wǎng)絡和社交網(wǎng)絡領域的臉書和騰訊。行業(yè)專長和持有專業(yè)化數(shù)據(jù)是某些公司在特定行業(yè)領先的原因。

中國的機構在人工智能專利申請排名前20的學術機構中占據(jù)17席，在人工智能相關科學出版物排名前20位的機構中占據(jù)10席。

高校對特定領域人工智能研究作出顯著貢獻，中國高校功不可沒

盡管公司在人工智能方面占據(jù)主導地位，但高校和公共研究機構在選定的人工智能領域的發(fā)明中發(fā)揮著引領作用，這些領域包括分布式人工智能，某些機器學習技術，以及神經(jīng)科學/神經(jīng)機器人。

中國的機構在人工智能專利申請排名前20的學術機構中占據(jù)17席，在人工智能相關科學出版物排名前20位的機構中占據(jù)10席。它們在新興的深度學習技術中尤其具備優(yōu)勢。公共研究機構申請人中位列第一的是中國科學院（中科院），其人工智能方面的同族專利超過2,500個，已發(fā)表的科學論文超過兩萬篇。此外，中科院擁有最大規(guī)模的深度學習組合（235 個同族專利）。來自中國的機構正在鞏固其領先地位，2013年至2016年期間，這些機構的專利申請年均增長20%以上，達到或超出來自大多數(shù)其他國家的機構的增長率。

大韓民國電子電信研究院（ETRI）在高校和公共研究機構的專利申請排名中位列第二，并入圍專利申請人總排名的前30名。

在專利申請人500強排名中，有167個是高校和公共研究機構。其中110個來自中國，20個來自美國，19個來自大韓民國，4個來自日本。4個歐洲公共研究機構入選500強名單；排名最高的歐洲機構是德國弗勞恩霍夫研究所，排名第159位，法國替代能源和原子能委員會（CEA）排名第185位。

美國和中國是人工智能專利申請的主要目標

美國和中國的主管局是受理人工智能專利最多的局，這和其他領域的專利申請趨勢相一致，其次是日本。這三個主管局在全部專利申請中占78%。產(chǎn)權組織的PCT體系允許專利申請人通過一份申請在多個司法轄區(qū)提出申請，對該體系的使用在日益增加。PCT途徑在人工智能專利申請首選目的地中排名第四。

但申請日趨國際化

許多專利申請均延及一個以上司法轄區(qū)。在全部人工智能專利申請中，有三分之一在首次申請后向其他司法轄區(qū)提出，有8%在五個或更多的司法轄區(qū)提出。

就前三名受理局而言，首次向日本提出的專利申請中有40%隨后又在其他地方提出，首次向美國提出的專利申請中有32%隨后又在其他地方提出。首次向中國提出的申請僅有4%隨后在其他司法轄區(qū)提出。

與來自其他國家，特別是美國的申請人相比，中國公司和高校目前傾向于只在中國提出申請。

并購是對內(nèi)部研究和知識產(chǎn)權戰(zhàn)略的補充

自1998年以來，人工智能行業(yè)共有434個公司被并購，其中53%的并購是在2016年以后進行的。人工智能行業(yè)可查明的并購數(shù)量自2012年以來每年都有所增加，在2017年達到103項。盡管Alphabet公司（包括谷歌、DeepMind、Waymo和X Development）在提交的發(fā)明數(shù)量上排名第10位（共計3,814件），但在并購人工智能公司方面卻排名第一。蘋果和微軟在并購方面也很積極。

有些公司，如IBM和英特爾，瞄準成熟的公司。不過，絕大多數(shù)被并購的公司都是初創(chuàng)公司，專利組合要么很小，要么沒有。這表明這些對象是由于其他資產(chǎn)被并購的，例如人才、數(shù)據(jù)、技術訣竅和其他知識產(chǎn)權。

就人工智能研究開展的合作有限，但沖突也有限

在許多情況下，合作從事研究的機構作為專利申請的共同受讓人得到認可。然而，在排名前20位的申請人中，沒有一個申請人就其1%以上的人工智能組合與其他申請人共享所有權。

總體而言，本報告中確定的訴訟數(shù)量相對較少（在涉及訴訟的專利中占比不足1%），這可能是因為產(chǎn)品尚未進入市場，可能難以證明侵權。訴訟中確定的人工智能同族專利是1,264個，74%的案件發(fā)生在美國，全球的專利異議案件有4,231件。人工智能專利訴訟中排名前三的原告是Nuance公司、American Vehicular Sciences（美國汽車科技公司）和Automotive Technologies International（汽車技術國際公司）。

技術趨勢可以就人工智能的未來為決策提供依據(jù)

本報告中的分析提供了有關人工智能創(chuàng)新趨勢的新見解。它顯示了人工智能在多大程度上，在一系列技術和其他活動中發(fā)揮越來越重要的作用。人工智能對社會的潛在影響已經(jīng)展現(xiàn)——今后的影響還會更多。在這方面，必須結合人工智能對勞動力、經(jīng)濟和社會的預期影響，從全局的角度來看待人工智能。

政策決策者必須當機立斷，跟上人工智能相關發(fā)展，為人工智能的演變指明方向。各方面的利益攸關方必須對正確的政策組合深思熟慮，從而最大限度地發(fā)揮人工智能的益處，尤其要關注的是：涉及法律與倫理考量的人工智能相關戰(zhàn)略、政策、法律和法規(guī)；數(shù)字化數(shù)據(jù)的獲取和所有權及其對知識產(chǎn)權制度的影響；具備適當技能的勞動力的可用性；投資策略及相關資金。

本報告記述了由人工智能驅動的技術如何迅速進入全球市場，并匯集了人工智能前沿專家的見解。這份文稿旨在為公共和私營部門的決策者提供更好的知識基礎，以便就人工智能的未來和這一快速發(fā)展領域的政策及監(jiān)管框架展開討論。

《2019年產(chǎn)權組織技術趨勢：人工智能》揭示了人工智能領域的創(chuàng)新模式，就未來發(fā)展的可能方向提供了洞見。

報告分析了與人工智能相關的專利申請、科學出版物、訴訟案件和采購活動等數(shù)據(jù)，在此基礎上，揭示了發(fā)展最快的人工智能技術，例如深度學習、機器人等人工智能功能應用。報告還展示了人工智能創(chuàng)新正在付諸實踐的領域內(nèi)的趨勢，介紹了從產(chǎn)業(yè)界到學術界的人工智能佼佼者，說明了人工智能相關專利保護和科學出版物的地域分布情況。

人工智能提出了諸多政策問題，例如數(shù)據(jù)的監(jiān)管和控制、推動進一步研究的激勵措施和知識產(chǎn)權保護的作用等。報告中的分析就上述問題和其他治理問題提供了新的循證視角。

本報告是產(chǎn)權組織通過分析創(chuàng)新活動數(shù)據(jù)跟蹤技術發(fā)展新系列報告的第一份。其調查結果通篇都附有來自全球20多位人工智能頂級專家的評論和業(yè)界視角，從而使這份報告對商界領袖、研究人員和政策制定者格外有益。

來源：WIPO

編輯：IPRdaily王穎校對：IPRdaily縱橫君

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《2019年產(chǎn)權組織技術趨勢：人工智能》

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