標準與知識產(chǎn)權協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進的機制與路徑

王黎螢，趙春苗，高鮮鑫，王舉鐸

（浙江工業(yè)大學中國中小企業(yè)研究院，浙江 杭州 310023）

第四次工業(yè)革命的到來加速了各產(chǎn)業(yè)間以人工智能技術為核心的創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建，人工智能技術和新型業(yè)態(tài)正在改寫全球產(chǎn)業(yè)的競爭格局，其中由知識產(chǎn)權裹挾的技術標準先行已成為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建的新型競爭規(guī)則。我國人工智能產(chǎn)業(yè)具備良好的發(fā)展前景，在語音識別、視覺識別、中文信息處理等核心技術上實現(xiàn)了突破并擁有巨大的應用市場。但是，我國人工智能技術整體的發(fā)展水平仍落后于發(fā)達國家，如在核心算法、關鍵設備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)等方面的基礎研究和底層核心技術上的原始創(chuàng)新能力仍有不足，尤其是在自主知識產(chǎn)權及標準布局等方面仍處于相對弱勢地位。具體而言，我國人工智能產(chǎn)業(yè)相關的知識產(chǎn)權保護和標準化工作仍然滯后，適應人工智能發(fā)展的知識產(chǎn)權戰(zhàn)略和標準體系亟待完善，我國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的協(xié)調(diào)性和均衡性也有待提升，缺乏標準必要專利和事實標準布局已成為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展的“卡脖子”問題。

1 文獻綜述

自 Moore（1996）和 Adner（2006）分別提出商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)后，創(chuàng)新體系理論經(jīng)歷了由1.0線性創(chuàng)新范式（封閉式創(chuàng)新）到2.0創(chuàng)新體系范式（開放式創(chuàng)新），再到3.0創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)范式（嵌入/共生式創(chuàng)新）的轉(zhuǎn)變。陳勁（2017）認為，企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的核心在于基于成員異質(zhì)性、共生演化以及個體目標與整體目標的協(xié)同，不斷演化發(fā)展。數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是通過將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素和數(shù)字化生產(chǎn)條件的“新組合”引入經(jīng)濟體系而產(chǎn)生新的生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的內(nèi)生基礎，從而產(chǎn)生新型業(yè)態(tài)的創(chuàng)造性破壞過程。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化進程實際是基于動態(tài)多元視角對經(jīng)濟現(xiàn)象和行為演變規(guī)律的過程分析，強調(diào)通過系統(tǒng)的動態(tài)過程解釋系統(tǒng)為何及如何達到某一狀態(tài)；通過一些慣性特征，觀察較長時間內(nèi)系統(tǒng)的軌跡和模式的演化。在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的時間維度上，關注技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)同演化，強調(diào)演化進程中的跨期研究；在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演化的空間維度上，關注長期的技術擴散、知識溢出及合作競爭等協(xié)同演化機制。同時，在基于PFI理論的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進推動因素的研究方面，Teece指出，創(chuàng)新主體從創(chuàng)新中獲利（Profiting From In?novation，PFI）的能力受到獨占機制、互補性資產(chǎn)、主導設計、時機、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)強度等五大因素的影響。

綜上分析，應重視標準與知識產(chǎn)權在協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展方面的重要作用。我國在人工智能領域雖然具備了良好的基礎，但相應的技術標準和標準化工作仍然滯后，適應人工智能發(fā)展的基礎設施、政策法規(guī)、標準體系等亟待完善。本研究在分析全球人工智能產(chǎn)業(yè)標準代際演進和全球人工智能知識產(chǎn)權發(fā)展態(tài)勢的基礎上，從標準與知識產(chǎn)權互動機制的視角分析我國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進趨勢，探討開放式創(chuàng)新環(huán)境下標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制與聯(lián)盟載體互補機制在人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進中的協(xié)同交互作用，探究標準和知識產(chǎn)權協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進的路徑，以期為中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展提供有益參考。

2 基于標準與知識產(chǎn)權協(xié)同的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)涵與演化進程

2.1 基于標準與知識產(chǎn)權協(xié)同的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)涵

人工智能是利用數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展認知智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。技術標準、技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間存在著相互依存、相互制約的內(nèi)在聯(lián)系，共同推進了人工智能產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的演進。因此，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是多領域內(nèi)標準鏈、創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的有機聯(lián)結(jié)，通過技術標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制及聯(lián)盟載體互補機制協(xié)同作用形成的多維交互、多元架構(gòu)、多階段共生競合的復雜系統(tǒng)。人工智能生態(tài)系統(tǒng)被劃分為基礎群落、智能群落和應用群落3個核心子系統(tǒng)和環(huán)境支撐子系統(tǒng)（如圖1所示）。每個創(chuàng)新群落在各自的技術、資源、產(chǎn)業(yè)、政策等環(huán)境子系統(tǒng)的作用下，圍繞著不同特點和階段的技術標準布局核心產(chǎn)品，產(chǎn)生了眾多的核心企業(yè)；企業(yè)與創(chuàng)新鏈上的高校、科研院所、技術中介、政府部門、金融機構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等知識產(chǎn)權創(chuàng)新主體之間進行研發(fā)和標準合作，由此產(chǎn)生了人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中標準、知識產(chǎn)權和聯(lián)盟交互機制各異的基礎群落、智能群落、應用群落。

圖1 人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)

綜上所述，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是由基礎群落、智能群落、應用群落和環(huán)境群落構(gòu)成的，多領域內(nèi)創(chuàng)新鏈、標準鏈和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同融合發(fā)展的復雜系統(tǒng)。人工智能產(chǎn)業(yè)從基礎群落到智能群落再到應用群落的專利申請量均呈現(xiàn)不斷增長的趨勢（如圖2所示）。與基礎群落和智能群落的技術相比，我國企業(yè)關于智能終端、智能機器人、智能安防、智能駕駛等應用群落的產(chǎn)品和服務的專利申請量占全球的比重更高，這與人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中各國的代表性企業(yè)反映了同樣的特點。以美國企業(yè)為首的先發(fā)企業(yè)，擁有EDA、半導體設備、芯片架構(gòu)等先進的生產(chǎn)技術和雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎，其人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)遵循從基礎硬件到AI技術再到產(chǎn)業(yè)應用的演進路徑。而我國的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)推動了垂直行業(yè)與人工智能技術的融合發(fā)展，帶動了智能層技術和基礎硬件的不斷學習、開發(fā)和迭代，形成了從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化應用到AI技術和基礎硬件迭代創(chuàng)新的演進路徑。

圖2 人工智能產(chǎn)業(yè)全球及中國專利申請量對比圖

2.2 基于標準代際演進的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的演化

回溯人工智能產(chǎn)業(yè)近70年在波折中不斷發(fā)展的歷程，其先后經(jīng)歷了誕生期、上升期、衰退期、突破期和重生期等幾個階段。人工智能的概念起源于1956年召開的達特茅斯會議。國際標準化組織和國際電工委員會第一聯(lián)合技術委員會（ISO/IEC JTC 1）、國際電信聯(lián)盟（ITU）、電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）先后在人工智能詞匯、人機交互、生物特征識別、計算機圖像處理等關鍵領域，以及云計算、大數(shù)據(jù)、智能傳感等人工智能技術支撐領域開展了一系列標準化工作。2017年，ISO/IEC JTC 1批準成立了JTC 1/SC 42人工智能分技術委員會，圍繞基礎標準、計算方法、可信賴性和社會關注等方面開展國際標準化工作，以推動人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

全球人工智能產(chǎn)業(yè)技術標準經(jīng)歷了基礎共性標準、網(wǎng)絡支撐標準、關鍵技術標準、產(chǎn)品和服務應用標準等4個階段（如圖3所示）。隨著標準代際的不斷演進，標準制定主體更加多元和豐富，其制定的國際標準、國家標準、行業(yè)標準、事實標準等亦呈現(xiàn)不斷增長的態(tài)勢，引領了人工智能產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展，推動了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)由基礎群落、智能群落到應用群落的演進。

圖3 全球人工智能主要技術標準演進圖

1990年代，人工智能基礎共性標準的研制開始規(guī)范，表現(xiàn)為人工智能軟件（分布式計算等）標準、硬件（芯片和傳感器等）標準、網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)標準等相關標準不斷演進和發(fā)展，并經(jīng)歷了從術語、參考框架、測試評估等基礎標準模塊的制修訂，到相關技術要求和測試方法的標準規(guī)范和統(tǒng)一，最后將由最新的技術研究方法形成的標準必要專利納入事實標準中，在推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時也完善了人工智能產(chǎn)業(yè)標準化體系。ISO/IEC JTC 1委員會詞匯工作組制定了ISO/IEC 2382-28：1995、ISO/IEC 2382-29：1999、ISO/IEC 2382-31：1997、ISO/IEC 2382-34：1999等有關人工智能基本概念、語音識別、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等術語的標準。但隨著人工智能領域研究的不斷深入，相關術語現(xiàn)收錄于ISO/IEC 2382：2015標準中。其中，智能芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要基石，而國內(nèi)外芯片標準的發(fā)展演進都是從術語、型號命名、測試方法到以數(shù)字集成電路、模擬集成電路、定制集成電路為代表的不同類型智能芯片的標準制修訂的發(fā)展和完善過程。人工智能基礎共性標準的制修訂帶動了智能芯片、中央處理器、圖形處理器、分布式計算框架等基礎硬件以及基于硬件的軟件計算技術的發(fā)展。在標準制定主體上：國際標準化組織起著主導性作用；中國標準化組織在ISO及IEC等國際標準化組織的引領下，不斷借鑒國際標準，逐步完善中國人工智能基礎共性標準的制修訂工作。

2000年代，人工智能網(wǎng)絡支撐技術標準的研制逐步跟進，重點面向人工智能算法和應用的數(shù)據(jù)服務接口、新型MEMS傳感器、多模態(tài)感知融合模型與實時化交叉計算方法、DAS存儲設備、異構(gòu)計算資源池化等標準的制修訂。其中，接口芯片通過數(shù)據(jù)寄存、信息格式轉(zhuǎn)換和協(xié)調(diào)時序差異等技術方法來保證CPU與外設之間穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)傳輸，是一種關鍵的人工智能產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡支撐技術。ISO/IEC JTC 1/SC 35和SC 22逐步開展了用戶與系統(tǒng)間的接口領域的一系列標準化研究，制定了 ISO/IEC 11581、ISO/IEC 11580、ISO/IEC 9995等標準，包含了信息技術環(huán)境中輸入和輸出裝置的標準化設置。網(wǎng)絡支撐技術標準的制修訂帶動了人工智能算法、傳感器、網(wǎng)絡接口技術的不斷發(fā)展。在標準制定主體上：接口芯片相關的國際標準主要由IEC中TC 47/SC 47A集成電路委員會制修訂；而中國標準則在全國半導體器件標準化技術委員會、信息產(chǎn)業(yè)部與工業(yè)和信息化部的主導下，由先發(fā)公司或機構(gòu)成立特別工作組，共同制修訂。例如，深圳市國微電子有限公司和北京兆易創(chuàng)新科技股份有限公司起草制定了SJ/T 11702-2018半導體集成電路-串行外設接口測試方法標準。隨著基礎共性標準和網(wǎng)絡支撐標準的逐步建立與完善，標準制定主體越來越多元化，這帶動了芯片、傳感器、信息接口等相關技術的迭代升級，推動了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)基礎群落的演進發(fā)展。

2010年代，智能感知技術標準實現(xiàn)了較快發(fā)展，圍繞智能感知、語音語義、機器學習和人機交互等方面的關鍵技術開展的技術標準研究，均產(chǎn)生了豐富的成果。例如：ISO/IEC JTC 1/SC 35委員會在人機交互領域就語音命令制定了測試標準ISO/IEC 30122-2，針對語音交互制定了ISO/IEC 30122-1、ISO/IEC 30113-1、ISO/IEC 30150等相關框架標準；ISO/IEC JTC 1/SC 37委員會就生物識別技術制定了相關的性能測試和報告標準ISO/IEC 19795-1。但在語音語義處理方面，國內(nèi)外的自然語言處理技術及產(chǎn)業(yè)發(fā)展均處于起步階段，亟須對語義庫、信息提取及相關性能評估等進行標準化規(guī)定，以推動自然語言處理、人機交互、計算機視覺、機器學習、語音語義等人工智能核心技術的發(fā)展。上述標準是將基礎層的數(shù)據(jù)資源和運算平臺進行智能化運算、處理，最終實現(xiàn)人機交互智能感知和認知的關鍵技術手段，形成人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵內(nèi)核力量。在標準制定主體上，我國人工智能關鍵技術標準在緊跟國際標準發(fā)展的同時，浮現(xiàn)出較多的企業(yè)標準、行業(yè)標準和團體標準。例如，百度、阿里巴巴、科大訊飛、海康威視等核心企業(yè)通過市場競爭獲取事實標準的主導優(yōu)勢，并借由知識產(chǎn)權融入事實標準，進一步豐富了我國人工智能關鍵技術的標準體系。關鍵技術標準的制修訂和標準制定主體的多元化，帶動了智能感知、機器學習等相關技術的迭代升級，推動了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)智能群落的演進發(fā)展。

2020年代，人工智能產(chǎn)品和服務應用標準的研制興起，重點圍繞基礎標準、計算方法、可信賴性和社會關注等方面開展智能應用層的標準化工作，并形成了包含智能機器人、智能運載工具、智能終端、計算機視覺等在內(nèi)的一系列人工智能產(chǎn)品相關的標準。例如，在智能機器人方面，有關智能機器人的國際標準主要由ISO制定和發(fā)布，IEC制定智能機器人電氣方面的相關國際標準。其中，ISO/TC 184/SC2委員會對機器人相關標準進行制修訂工作，并由WG1、WG3、WG7、WG8、JWG9等工作組對機器人領域開展詞匯和特性、工業(yè)安全、個人護理安全、服務機器人等方面的標準研制工作。與此同時，SC42人工智能分技術委員會自成立以來，對于人工智能技術安全層面的標準越來越重視，ISO/IEC JTC 1/SC 27開展了個人隱私保護、大數(shù)據(jù)安全、物聯(lián)網(wǎng)安全、云計算安全等標準的研究工作，以保護人工智能領域參與者的安全和隱私。相關標準的完善促進了智能機器人多模態(tài)交互、路徑動態(tài)規(guī)劃、智能運載工具環(huán)境融合感知、智能決策控制、智能產(chǎn)品終端圖像識別等標準研制的加速。在標準制定主體上，除智能機器人國際標準外，歐盟、美國、日韓等均不斷完善智能機器人領域的相關標準，且有中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）等聯(lián)盟載體參與開源標準的制修訂，提高開源標準的兼容性。智能應用層標準的制修訂和標準制定主體的多元化，帶動了智能機器人、智能終端等相關技術的迭代升級，推動了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)應用群落的演進發(fā)展。

人工智能產(chǎn)業(yè)是標準引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展的典型代表，其全球標準化工作呈現(xiàn)出國際標準化組織與多個不同聯(lián)盟載體多元治理的模式，其中聯(lián)盟載體在整個技術標準制修訂過程，尤其是事實標準的推進過程中發(fā)揮著至關重要的作用。但中國人工智能產(chǎn)業(yè)的標準制定主體相對單一，更多是以國家和相關研究院所為主體進行標準的制修訂工作，而以由企業(yè)、研究院所和第三方機構(gòu)成立的聯(lián)盟載體來推動標準化工作的相對較少，相關社會力量或多元主體參與的力量較為薄弱。

3 標準與知識產(chǎn)權協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進的機制

3.1 人工智能產(chǎn)業(yè)基礎群落中標準與知識產(chǎn)權的協(xié)同機制

基礎群落是人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的內(nèi)核，基礎群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)如圖4所示。其核心企業(yè)包括智能芯片、中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、分布式計算框架等保證計算能力的基礎硬件供應商，以及對購物、身份、醫(yī)療、交通等大數(shù)據(jù)信息進行采集的基礎數(shù)據(jù)提供商。其中，智能芯片是人工智能發(fā)展的基石，是驅(qū)動智能產(chǎn)品運行的大腦，是數(shù)據(jù)、算法、算力在各類場景應用落地的基礎依托。

圖4 人工智能產(chǎn)業(yè)基礎群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)圖

隨著智能芯片相關標準的制定，人工智能企業(yè)通過隱形契約協(xié)調(diào)標準中的知識產(chǎn)權獨占機制，這使得標準必要專利的數(shù)量迅猛增長。目前，在國際主要標準組織中，已申請的標準必要專利數(shù)量超過23萬件，覆蓋中美歐日韓等主要國家和地區(qū)。然而，知識產(chǎn)權獨占機制與標準主導機制的互利發(fā)展，導致人工智能產(chǎn)業(yè)實施了嚴格的市場管制，壟斷性市場保護盛行。例如，EDA是設計電子芯片必需的軟件且由美國掌控，這使95%以上的中國芯片設計市場被3家總部設在美國的公司——Synopsys、Cadence、Mentor高度壟斷，而中國最大的EDA廠商只占1%的市場份額。此時，先發(fā)公司通過知識產(chǎn)權組合申請和發(fā)起知識產(chǎn)權訴訟來鞏固市場競爭優(yōu)勢。例如：英特爾和IBM等傳統(tǒng)半導體處理器設計公司通過構(gòu)建防御性和進攻性知識產(chǎn)權組合申請策略來強化事實標準主導機制；谷歌、微軟、Graphcore、Cerebras、寒武紀和亞馬遜等非傳統(tǒng)半導體公司也通過標準必要專利的組合策略來獲得一定的市場份額；中國的云天勵飛憑借激增的專利數(shù)量成為AI芯片領域的后起之秀（如圖5所示）。另外，先發(fā)企業(yè)為了遏制后發(fā)競爭對手，還會運用知識產(chǎn)權訴訟推進事實標準的演進。根據(jù)2019年IPlytics發(fā)布的《人工智能專利訴訟趨勢》報告可知，2007—2018年間，美國人工智能相關領域的專利訴訟案件共計958起，其中2012—2013年的增幅尤為顯著。

圖5 2015—2019年重要人工智能芯片專利家族數(shù)量

3.2 人工智能產(chǎn)業(yè)智能群落中標準與知識產(chǎn)權的協(xié)同機制

智能群落是人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的核心，智能群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)如圖6所示。其主要依托基礎層的數(shù)據(jù)資源和運算平臺，同時運用人工智能核心算法進行可持續(xù)的機器學習，逐步實現(xiàn)具有機器快速運算和存儲能力的運算智能、基于大數(shù)據(jù)和人機交互建模數(shù)據(jù)的感知智能，最終實現(xiàn)依托類腦科技的機器能理解、會思考的認知智能?；ヂ?lián)網(wǎng)的興起產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，摩爾定律帶來了計算力的突飛猛進，這些均推動了深度學習技術在人工智能領域的普及，并促使語音識別、圖像識別等技術的發(fā)展及迅速產(chǎn)業(yè)化。其中，機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等基礎技術的全球?qū)＠暾埩坑?9 506項，其中，中國申請量占73.5%，代表性的國際核心企業(yè)有微軟、蘋果、Sensigtech、Cloud Foundary。國內(nèi)技術層核心企業(yè)的發(fā)展勢頭也十分迅猛，包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、商湯科技、永洪科技、曠視科技、云知聲等。

圖6 人工智能產(chǎn)業(yè)智能群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)圖

在人工智能產(chǎn)業(yè)關鍵技術標準的引領下，具備先發(fā)優(yōu)勢的公司或機構(gòu)運用知識產(chǎn)權獨占機制來主導關鍵技術事實標準的制定和推廣。在人工智能技術方面，我國作為后發(fā)追趕者，2010—2019年專利申請量的年平均增長率為32.4%，穩(wěn)居世界第一。視覺感知、語音感知和自然語言處理3個技術分支上的原創(chuàng)專利申請量也占據(jù)世界首位（如表1所示），分別占全球總量的40.07%、35.44%和45.91%。其中，人臉識別等技術更是達到國際先進水平。但從PCT專利占比來看，我國優(yōu)勢技術的全球輸出能力仍有待增強。同時，隨著人工智能專利技術的快速布局，我國在人工智能領域的標準建設不斷完善?！吨袊斯ぶ悄軜藴驶灼凤@示，截至2018年底，我國標準化委員會已發(fā)布或在研人工智能相關標準共有177項，其中2017—2018年集中發(fā)布了10項涉及人臉識別、指紋識別等生物識別的國家標準。曠視科技、商湯科技、科大訊飛、中國科學院自動化所等企事業(yè)單位參與了多項標準的制定，不斷獲取標準先發(fā)企業(yè)的標準主導優(yōu)勢。

表1 中美人工智能重點技術PCT申請對比表

人工智能關鍵技術的事實標準還呈現(xiàn)出運用開源協(xié)議組建開放性標準聯(lián)盟或平臺、提高開源標準的兼容性和互操作性、放松市場管制、實行開源產(chǎn)品或服務采購政策等特征。為了推進人工智能關鍵技術事實標準的演進，先發(fā)企業(yè)大量采用知識產(chǎn)權許可戰(zhàn)略，推行標準必要專利交叉許可策略，運用公平、合理、無歧視的標準必要專利許可原則來提高關鍵技術標準的市場競爭地位。如表2所示，人工智能領域的十大開源技術深刻影響著人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的演進，其通過開放源代碼等開源協(xié)議推動二次開發(fā)和優(yōu)化擴散，并通過引入開源平臺組建開放式聯(lián)盟載體。后發(fā)企業(yè)須先進入由先發(fā)企業(yè)組建的開放式聯(lián)盟載體，同時遵循產(chǎn)品服務主導邏輯，再由不同標準聯(lián)盟和“專利池”間的良性競爭，降低許可費的同時吸引更多智能層的多樣化市場主體。

表2 人工智能領域十大開源技術及開放式聯(lián)盟載體

3.3 人工智能產(chǎn)業(yè)應用群落中標準與知識產(chǎn)權的協(xié)同機制

應用群落是人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的外延，應用群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)如圖7所示。其建立在基礎群落和智能群落的基礎之上，是人工智能終端和垂直行業(yè)融合發(fā)展的新業(yè)態(tài)，對傳統(tǒng)的機器人、運載工具、智能終端、制造、家居、醫(yī)療、金融、交通、安防、物流等領域進行了重塑，產(chǎn)生了可嵌入多跨場景的產(chǎn)品和行業(yè)解決方案及通用技術平臺。例如：IBM最早布局了人工智能行業(yè)解決方案；“萬能Watson”推動人工智能通過技術平臺進行變革；谷歌實現(xiàn)了多跨場景人工智能產(chǎn)品的創(chuàng)新，包括AlphaGo、無人駕駛汽車、智能手術機器人等；百度推出了“百度大腦”計劃，重點布局無人駕駛技術平臺和自動駕駛行業(yè)的綜合解決方案；智能安防也逐步成為人工智能技術衍生出的新興產(chǎn)業(yè)；曠視科技、商湯科技、依圖科技、云從科技、特斯聯(lián)、?？低?、東方網(wǎng)力等都在運用人工智能技術與各垂直行業(yè)融合發(fā)展。

圖7 人工智能產(chǎn)業(yè)應用群落創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)圖

在人工智能應用群落中，為了推進人工智能產(chǎn)品和服務的事實標準演進，產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的大量企業(yè)采用知識產(chǎn)權許可和運用戰(zhàn)略，擴大專利聯(lián)營交叉許可的廣度和深度，提升人工智能專利的運用轉(zhuǎn)化能力。根據(jù)我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)專利許可備案數(shù)據(jù)，截至2020年底，物聯(lián)網(wǎng)全產(chǎn)業(yè)鏈共達成專利許可11 635次，共涉及專利9 206件。從產(chǎn)業(yè)鏈的上中下游來看，專利許可交易主要集中在AI及大數(shù)據(jù)領域，專利許可達到5 606次；其余依次為網(wǎng)絡層的網(wǎng)絡傳輸設備、網(wǎng)絡與信息安全等領域，感知層的芯片、傳感器、傳感類設備等領域，應用層的消費電子、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)、智能監(jiān)控等領域。同時，相關企業(yè)運用高價值知識產(chǎn)權推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)布局，促使知識產(chǎn)權成果轉(zhuǎn)化和質(zhì)押融資爆發(fā)式增長。據(jù)《2020—2021中國工業(yè)應用移動機器人（AGV/AMR）產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告》：2020年中國市場新增工業(yè)應用移動機器人41 000臺，較2019年增長22.75%；市場銷售額達76.8億元，同比增長24.4%。可見，知識產(chǎn)權成果的轉(zhuǎn)化大大推動了智能機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進到應用層階段，由國際標準化委員會提高多樣化產(chǎn)品和服務事實標準的兼容性和互操作性，后發(fā)公司運用聯(lián)盟載體等互補性資產(chǎn)優(yōu)勢來削弱先發(fā)公司的知識產(chǎn)權獨占性。智能終端設備作為人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品和應用的主要形式，其創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)也體現(xiàn)了上述特點。中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、中國人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、中國智能交通產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、開放智聯(lián)聯(lián)盟、中國人工智能物流聯(lián)盟等產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟積極制定人工智能行業(yè)和團體標準，并將其作為國家標準化委員會工作成果的有益補充。這在一定程度上削弱了先發(fā)國家基于基礎硬件的知識產(chǎn)權獨占性問題。同時，開源平臺促進標準與知識產(chǎn)權的良性互動和協(xié)同，開放市場競爭促進事實標準的競爭與合作，這些均促使人工智能產(chǎn)業(yè)形成優(yōu)勝劣汰的良性演進。企業(yè)通過組建生態(tài)式聯(lián)盟載體，遵循生態(tài)主導邏輯，整合技術、產(chǎn)品和服務，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、價值鏈融合的標準聯(lián)盟，提高開源平臺與事實標準的兼容性，并基于“共贏”價值導向推動聯(lián)盟發(fā)展，進一步推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的演進和發(fā)展。

4 標準與知識產(chǎn)權協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進的路徑

在數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境下，知識產(chǎn)權獨占機制、聯(lián)盟載體互補機制以及標準主導機制之間的內(nèi)在聯(lián)系與相互協(xié)同，深刻揭示了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的演進特征。此外，三大機制的共同作用促使由人工智能產(chǎn)業(yè)基礎群落、智能群落以及應用群落組成的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)呈現(xiàn)出3條演進路徑，分別是技術創(chuàng)新路徑、數(shù)字賦能路徑和融合再造新業(yè)態(tài)路徑（如圖8所示）。

圖8 三大機制協(xié)同推進人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進路徑

首先，標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制與聯(lián)盟載體互補機制協(xié)同推進了由先發(fā)國家主導的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的技術創(chuàng)新演進。人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的先發(fā)國家是技術創(chuàng)新路徑發(fā)展的典型代表，如美國、日本等芯片制造強國。人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的技術創(chuàng)新主要體現(xiàn)為“基礎群落→智能群落→應用群落”的演進路徑。因此，先發(fā)國家的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)特征主要表現(xiàn)為芯片、云計算等底層軟硬件發(fā)展強勢，且在全球產(chǎn)業(yè)分布中呈現(xiàn)壟斷之勢。而智能芯片、CPU、GPU等基礎硬件供應商和數(shù)據(jù)提供商是基礎群落的主要組成企業(yè)，也是人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)中關鍵技術群落的重要組成部分。在人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的技術創(chuàng)新演進過程中，基礎群落的企業(yè)主體展現(xiàn)了自身對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地基作用。基礎群落中企業(yè)從底層實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲空間的賦能、數(shù)據(jù)分析對象的收集、軟硬件設備的市場化等功能，并逐步發(fā)展智能群落的算法和應用群落的場景應用。

其次，標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制與聯(lián)盟載體互補機制協(xié)同推進了由后發(fā)國家主導的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的數(shù)字賦能演進。人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的后發(fā)國家是數(shù)字賦能路徑發(fā)展的典型代表，如中國、印度等場景應用強國。人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的數(shù)字賦能主要體現(xiàn)為“應用群落→智能群落→基礎群落”的演進路徑。因此，后發(fā)國家的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)特征主要表現(xiàn)為智能駕駛、智慧醫(yī)療、城市大腦等多場景、多領域的迅速發(fā)展，充分展示了后發(fā)國家巨大的市場需求。垂直行業(yè)與人工智能算法結(jié)合產(chǎn)生的智慧醫(yī)療、智能駕駛、數(shù)字化工廠等智能應用是后發(fā)國家大力發(fā)展的主要場景，也是人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)中應用群落的集中地。應用群落中企業(yè)活躍階段的聯(lián)盟載體通過集合產(chǎn)業(yè)生態(tài)的各類主體，共同致力于技術標準的推廣，并借由社會網(wǎng)絡的連接作用，實現(xiàn)生態(tài)能力的全面覆蓋和市場競爭的激烈對抗，最終實現(xiàn)創(chuàng)新生態(tài)的多元主體共同獲利。

最后，標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制與聯(lián)盟載體互補機制協(xié)同推進了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)迭代發(fā)展的融合再造新業(yè)態(tài)演進。隨著聯(lián)盟載體的多樣化、開源知識產(chǎn)權的協(xié)議生態(tài)趨于活躍、國家政策環(huán)境的不斷完善等，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)逐漸衍生出一系列新業(yè)態(tài)，最終推動人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)中新業(yè)態(tài)群落的產(chǎn)生。同時，在新制度加持下，人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的標準治理問題得到解決，聯(lián)盟的生態(tài)能力實現(xiàn)躍遷。人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)融合再造新業(yè)態(tài)的演進路徑主要表現(xiàn)出能級躍遷的特點。其中，聯(lián)盟載體互補機制發(fā)揮著決定性作用，促進標準主導機制和知識產(chǎn)權獨占機制的協(xié)同，使得人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)向高階演進。因此，無論是先發(fā)國家還是后發(fā)國家，隨著聯(lián)盟載體的價值和環(huán)境層影響要素的不斷豐富和完善，其人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)會根據(jù)環(huán)境要素的變化發(fā)展而呈現(xiàn)出規(guī)模和能級躍遷的特點。

5 結(jié)語

人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)包含創(chuàng)新鏈、標準鏈和產(chǎn)業(yè)鏈上有機聯(lián)結(jié)的各種創(chuàng)新族群，由人工智能產(chǎn)業(yè)基礎群落、智能群落、應用群落中的主要企業(yè)、科研院所、高校、政府、金融機構(gòu)等多元主體構(gòu)成。具有多維交互特點的標準和知識產(chǎn)權以及聯(lián)盟載體的互動機制是創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進的關鍵動因，也是多元架構(gòu)的聯(lián)盟載體作用差異下創(chuàng)新生態(tài)演進的重要因素，更是多階段共生競合的創(chuàng)新生態(tài)的演進路徑。人工智能標準主導機制的推進，帶來了知識產(chǎn)權獨占機制與聯(lián)盟載體互補機制的協(xié)同交互作用。3種機制的不同作用和協(xié)同發(fā)展推進了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的持續(xù)演進，形成了以美國、日本等人工智能先發(fā)國家為主的技術創(chuàng)新型人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進路徑，以及以中國、印度等人工智能后發(fā)國家為主的數(shù)字賦能型人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)演進路徑，進一步形成了融合再造新業(yè)態(tài)型人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)能級躍遷的演進路徑?？梢?，標準主導機制、知識產(chǎn)權獨占機制和聯(lián)盟載體互補機制的協(xié)同發(fā)展，對于人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新具有重要的推動作用。因此，為提高我國人工智能產(chǎn)業(yè)的國際競爭力，亟須不斷提高我國人工智能領域的專利質(zhì)量，加強標準聯(lián)盟的多元化建設，加快人工智能開源技術發(fā)展并著力建設良好的開源生態(tài)，從而促進技術、標準和產(chǎn)業(yè)“三位一體”同步發(fā)展。