美國(guó)人工智能專利現(xiàn)狀分析及其對(duì)中國(guó)的啟示
——以《人工智能發(fā)明：追蹤美國(guó)人工智能專利擴(kuò)散報(bào)告》為基礎(chǔ)

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(duì)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的工具，也成為國(guó)家之間科技、經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)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(guó)發(fā)布了《人工智能發(fā)明：追蹤美國(guó)人工智能專利擴(kuò)散報(bào)告》[3]（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）。報(bào)告指出，在進(jìn)一步評(píng)估人工智能的潛在影響時(shí)，可以通過(guò)研究其在專利中的運(yùn)用來(lái)確定。一方面，統(tǒng)計(jì)專利申請(qǐng)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(duì)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(shì)；另一方面，研究專利申請(qǐng)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(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能算法確定了美國(guó)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(guò)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?guó)對(duì)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(guó)有所差距。鑒于此，有必要對(duì)報(bào)告采取的方法與結(jié)論進(jìn)行總結(jié)，為我國(guó)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(guó)國(guó)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(wèn)題、做出預(yù)測(cè)、承擔(dān)需要人類感官的任務(wù)（如視覺(jué)、言語(yǔ)和觸覺(jué)），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(qǐng)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(duì)立存在，而是可以共存于一個(gè)專利申請(qǐng)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(yǔ)言技術(shù)。語(yǔ)言技術(shù)包括語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，是指能夠通過(guò)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(guò)提高處理效率和速度來(lái)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(yǔ)言處理技術(shù)。理解和使用書(shū)面語(yǔ)言編碼的數(shù)據(jù)是自然語(yǔ)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(jué)技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(lái)識(shí)別相關(guān)專利。Abood和Feltenberger（2018）開(kāi)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(lái)降低成本并提高準(zhǔn)確性[4]。美國(guó)專利商標(biāo)局對(duì)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(jiàn)，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(guò)程提供的黃金標(biāo)準(zhǔn)可以作為對(duì)照其他人工智能地圖評(píng)估該模型的依據(jù)。經(jīng)過(guò)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(guò)專利景觀分析人工智能發(fā)展

人工智能在申請(qǐng)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(shì)表明，人工智能越來(lái)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(qǐng)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(qǐng)數(shù)量的增加，人工智能專利在過(guò)去40年間一直呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。圖1顯示了1976—2018年公開(kāi)人工智能專利申請(qǐng)量的增長(zhǎng)趨勢(shì)及其在所有公開(kāi)專利申請(qǐng)中的份額。由于美國(guó)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(shì)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(qǐng)的數(shù)量和份額普遍增加。2002—2018年，人工智能專利的年申請(qǐng)量增加了1倍。雖然在此期間，美國(guó)專利商標(biāo)局的所有專利申請(qǐng)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(zhǎng)，其占比從2002年的9%增長(zhǎng)到了2018年的近16%。

圖1 1976—2018年公開(kāi)人工智能專利申請(qǐng)的數(shù)量和份額

盡管人工智能專利申請(qǐng)的總體趨勢(shì)呈現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，但它并沒(méi)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(guó)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(kāi)人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量。2000—2002年《美國(guó)發(fā)明人保護(hù)法》實(shí)施期間，各組件技術(shù)的公開(kāi)人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量都有增長(zhǎng)的趨勢(shì)。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(jué)，排名在最后的是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)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(qǐng)量

1.3.2 跨技術(shù)的人工智能傳播。對(duì)于每一項(xiàng)專利申請(qǐng)，美國(guó)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(qǐng)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(kāi)始的人工智能跨技術(shù)的擴(kuò)散，就像人工智能專利申請(qǐng)總量的增長(zhǎng)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(zhǎng)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(duì)各種技術(shù)領(lǐng)域的普遍適用性。第二個(gè)集群（視覺(jué)、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(yǔ)音和自然語(yǔ)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(guò)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(zhǎng)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(lái)計(jì)算。然而，使用原始專利數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)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(guó)際商業(yè)機(jī)器”和“國(guó)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(guó)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(zhǎng)趨勢(shì)。人工智能發(fā)明專利權(quán)人的擴(kuò)散趨勢(shì)從1%開(kāi)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(guó)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(guó)國(guó)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(guó)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(guó)人工智能發(fā)明專利權(quán)人的分布地域。美國(guó)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(duì)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(lái)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(guó)各州和縣都廣泛傳播（圖6）。例如，緬因州和南卡羅來(lái)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?；钴S。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(guó)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(ài)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(guò)人工智能技術(shù)對(duì)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(píng)析

2.1 美國(guó)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(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是美國(guó)人工智能創(chuàng)新的主導(dǎo)領(lǐng)域。但是，盡管在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)和特征識(shí)別產(chǎn)品方面發(fā)展迅速，美國(guó)在深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜產(chǎn)品、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shì)。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(guó)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(duì)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(guó)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(guó)人工智能專利領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性

值得注意的是，美國(guó)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(lái)，美國(guó)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(jué)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(qǐng)隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的專利申請(qǐng)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(yǔ)言處理、語(yǔ)音和進(jìn)化計(jì)算呈現(xiàn)集群式發(fā)展，可見(jiàn)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(yǔ)言處理和語(yǔ)音的發(fā)展助力。

2.3 美國(guó)人工智能專利主要申請(qǐng)人情況

從人工智能專利的領(lǐng)域布局看，1967—2018年美國(guó)企業(yè)在信息和通信技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)明勢(shì)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(guó)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(guó)國(guó)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(shū)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(guó)銀行等。近年來(lái)，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(guó)大型公司的專利申請(qǐng)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(shì)。使用德溫特創(chuàng)新索引數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)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(guó)國(guó)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(guó)國(guó)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(guó)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(guó)大型企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)活躍度極高。通過(guò)對(duì)全球人工智能領(lǐng)域主要國(guó)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(guó)國(guó)際商用機(jī)器公司（IBM）分列第二、三、五位。前15名中，美國(guó)獨(dú)占5個(gè)名額（表3）?？梢?jiàn)，美國(guó)企業(yè)整體的研發(fā)活躍度處于世界前列。美國(guó)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(lái)一段時(shí)間里憑借優(yōu)越的研發(fā)優(yōu)勢(shì)持續(xù)增加。

表3 全球人工智能領(lǐng)域主要國(guó)家/組織的研發(fā)活躍度[6]

2.4 美國(guó)人工智能發(fā)明地域分布情況

從報(bào)告可以提煉出美國(guó)專利申請(qǐng)地域分布的特征。①普遍性。1976—2018年，美國(guó)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(guó)各州都形成了特色的優(yōu)勢(shì)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(shì)，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(shì)也延伸到擁有主要研究型大學(xué)的地區(qū)。

3 對(duì)中國(guó)的啟示

報(bào)告使用專利景觀的分析方法，剖析了本國(guó)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(guò)對(duì)報(bào)告的分析，為我國(guó)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(zhǎng)、效率低、可視化程度差，對(duì)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(shì)，也可根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)分析專利的有效性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并以可視化方式呈現(xiàn)，進(jìn)而對(duì)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(kāi)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(jiàn)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(guó)學(xué)界目前對(duì)專利景觀方法的使用并不多見(jiàn)，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(duì)護(hù)理機(jī)器人[7]、無(wú)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?jiàn)，為了與世界范圍內(nèi)的人工智能專利發(fā)展趨勢(shì)契合，有必要更新我國(guó)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(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力

與美國(guó)相比，我國(guó)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(shì)代表著我國(guó)人工智能專利的發(fā)展?jié)摿薮?。我?guó)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(guó)基礎(chǔ)層的算法訓(xùn)練提供必要的條件。我國(guó)在數(shù)據(jù)管控上較歐洲而言較為寬松，這為我國(guó)企業(yè)獲得數(shù)據(jù)并對(duì)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(guó)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(guó)目前的人工智能應(yīng)用層主要集中于三個(gè)場(chǎng)景，即金融、交通、制造領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，可運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別、生物識(shí)別技術(shù)開(kāi)發(fā)投資顧問(wèn)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(wú)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(jué)技術(shù)檢測(cè)商品，運(yùn)用人工智能進(jìn)行勞動(dòng)。如果語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)音處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、芯片技術(shù)難以發(fā)展，那么應(yīng)用層的開(kāi)發(fā)也是無(wú)水之源。因此，我國(guó)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(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。在我國(guó)專利申請(qǐng)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(qǐng)量前15名中獲得一個(gè)席位?？梢?jiàn)，近年來(lái)我國(guó)人工智能專利發(fā)展雖然迅速，但是在基礎(chǔ)專利申請(qǐng)總量上仍然無(wú)法與美國(guó)、日本、韓國(guó)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。我國(guó)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)層的專利布局，提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)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(guó)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(yǔ)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(kāi)創(chuàng)了智能駕駛的先河。計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(yǔ)言處理是讓機(jī)器理解人類語(yǔ)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(yǔ)音助手siri、百度旗下的“小度”和小米旗下的“小愛(ài)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(jué)的發(fā)展依賴于人工智能硬件的發(fā)展，自然語(yǔ)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。可見(jiàn)，報(bào)告為我國(guó)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(guó)各州人工智能專利呈現(xiàn)特色化的發(fā)展趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了人工智能專利的差異化布局。反觀我國(guó)，人工智能專利呈現(xiàn)地域性、集群性趨勢(shì)，且中西部集群與東南沿海及京津冀城市群差距較大。中國(guó)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(guó)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(qǐng)主要集中在技術(shù)層與應(yīng)用層，基礎(chǔ)層專利申請(qǐng)數(shù)量相對(duì)較少。從五大城市群各自技術(shù)專利的分布情況來(lái)看：長(zhǎng)三角城市群在五大城市群中專利優(yōu)勢(shì)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(shì)；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(yǔ)音分析合成技術(shù)專利方面占有相對(duì)優(yōu)勢(shì)（見(jiàn)表4）。與上述三個(gè)城市群相比，成渝城市群與長(zhǎng)江中游城市群在技術(shù)專利申請(qǐng)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(qǐng)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(shì)[15]。

表4 五大城市群人工智能專利申請(qǐng)數(shù)量分布情況

可見(jiàn)，不同地域有不同的發(fā)展態(tài)勢(shì)和特點(diǎn)，我國(guó)政府應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)企業(yè)根據(jù)本地區(qū)的優(yōu)勢(shì)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(yǔ)

人工智能專利呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢(shì)，各國(guó)紛紛制定人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，并對(duì)人工智能的相關(guān)情況進(jìn)行研究。我國(guó)也通過(guò)頒布《中國(guó)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(shuí)能夠在人工智能時(shí)代占據(jù)技術(shù)的領(lǐng)先地位，誰(shuí)便能夠在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)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(guó)是我國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)的戰(zhàn)略伙伴，也長(zhǎng)期在人工智能領(lǐng)域占領(lǐng)技術(shù)高地。美國(guó)的人工智能發(fā)展?fàn)顩r以及趨勢(shì)是全世界國(guó)家的焦點(diǎn)，近期，美國(guó)發(fā)布的《人工智能發(fā)明：追蹤美國(guó)人工智能專利擴(kuò)散報(bào)告》從美國(guó)視角提供了人工智能專利申請(qǐng)的基本現(xiàn)狀。將這種情況與我國(guó)人工智能專利的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)：我國(guó)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(guó)家，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看影響我國(guó)對(duì)于人工智能分析的先進(jìn)性；我國(guó)人工智能的投入不足使得基礎(chǔ)層研發(fā)無(wú)力，出現(xiàn)如芯片研發(fā)自主性較低等致命問(wèn)題，造成應(yīng)用層產(chǎn)出無(wú)力的產(chǎn)業(yè)發(fā)展問(wèn)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(guó)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(shì)，但難以將此優(yōu)勢(shì)向全國(guó)普及。在未來(lái)的發(fā)展中，我國(guó)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(shì)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(guó)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。