聯合國權威趨勢報告：中國AI研究、專利領導全球

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報告地址：https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf

目錄：

• 執行摘要

• 介紹

• AI 趨勢

• AI 專利申請和科學出版物的演變

• AI 專利申請的主要參與者

• 專利申請圖示

• AI 相關市場趨勢

• AI 引發的問題與相關策略

• AI 和 IP 系統的未來

執行摘要

人工智慧越來越多地促進技術和商業的發展，從自動駕駛汽車到醫療診斷再到高階製造業等。隨著 AI 從理論領域走向全球市場，其發展受到資料和快速發展的計算處理能力地極大促進，帶來了變革性影響：通過在數十億個看似不相關的資料點中檢測模式，AI 可以改進天氣預報、提高莊稼產量、促進癌症檢測、預測傳染病，以及提高工業生產力。

透過專利分析看技術趨勢

世界智慧財產權組織（WIPO）的專家對專利資料進行了分析，從而出版了《WIPO Technology Trends》系列的第一部分《WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence》。該報告分析了專利、科研發表文章等資料，對 AI 的過去和當前趨勢進行了綜述，同時也對 AI 領域未來的創新趨勢提供了洞見。

該報告系統性介紹了 AI 技術的研究趨勢，以發現哪個領域出現了最多的創新型 AI 活動，哪家企業、哪家機構在領導 AI 發展，以及未來的發展市場在哪裡。

WIPO 為理解 AI 領域構建了一個新框架，將 AI 相關技術分為三組，以反映 AI 的三個維度：AI 使用的技術，如機器翻譯；功能性應用，如語音處理和計算機視覺；應用領域，如通訊和交通。

該報告為這三個領域都提供了資料和分析，概括了其趨勢、主要參與者、地域分佈和市場活動，包括併購和訴訟。此外，該報告還包括全球 AI 專家的貢獻，他們解決了一些問題，如 AI 技術的現有和潛在應用以及影響、法律法規問題、資料保護和倫理關注等。

AI 相關的發明快速發展，從理論轉向商業應用

自 20 世紀 50 年代人工智慧出現以來，創新者和研究者為將近 34 萬 AI 相關的發明申請了專利，並發表了超過 160 萬篇科研文章。值得注意的是，AI 相關的專利正在快速發展：超過半數專利是在 2013 年之後公佈的。

AI 科研文章的暴漲出現在 2001 年左右，比專利申請的暴漲早了差不多 12 年。此外，科研論文和發明之間的比例從 2010 年的 8:1 下降到 2016 年的 3:1，說明該領域從理論研究轉向 AI 技術在商業產品和服務中的應用。

AI 的一些領域發展得較快……

機器學習是這些專利中的主導 AI 技術。機器學習相關專利的數量平均每年增加 28%，2016 年有 20195 個專利申請，而 2013 年僅有 9567 個）。

革新 AI 領域的機器學習技術是深度學習和神經網路，而它們也正是專利申請中增長最快的 AI 技術：2013-2016 年，深度學習的年均增長率為 175%，2016 年達到了 2399 的專利數量；神經網路的同期增長率為 46%，2016 年達到了 6506 的專利數量。

在 AI 的功能性應用中，計算機視覺（包含影象識別）最流行。計算機視覺在 49% 的 AI 相關專利中有所提及，年均增長率為 24%。

2013-2016 年，增長最快的 AI 功能性應用是機器人學和控制方法，年均增長率為 55%。

AI 相關專利的年均增長率遠遠高於所有技術領域，後者在 2013-2016 年間年均增長率為 10%。

此外，很多 AI 專利可用於不同行業，如通訊、交通、醫療、個人裝置、計算和人機互動，以及銀行業、娛樂業安防、製造業、農業等。

某些 AI 技術、應用和行業緊密相關。如深度學習+計算機視覺；計算機視覺和交通、通訊、安防；知識本體工程和自然語言處理；機器學習和生物醫學。這些表明未來可能出現快速發展的領域。

來自日本、美國和中國的企業主導了 AI 專利活動

top 30 AI 專利申請人中有 26 個是企業，只有四家是大學或公立研究組織。大部分 AI 技術、應用和領域都是如此。top 20 AI 專利申請企業中 12 家在日本，3 家在美國，2 家來自中國。

IBM和微軟是 AI 專利的領頭羊

IBM擁有最多的 AI 專利申請——8290 個發明，微軟緊隨其後，有 5930 個發明。這兩家公司的 AI 相關專利涉及大量 AI 技術、應用和領域。前五名中還有東芝 (5,223)、三星 (5,102) 和 NEC (4,406)。中國國家電網公司躍居 top 20，2013-2016 年年均增長率為 70%，尤其是生物啟發方法和支援向量機這兩種機器學習技術。

而在某些技術和領域中，最高專利申請來自於在該領域具備高專業度和豐富經驗的企業。比如百度在深度學習領域專利眾多，Facebook 和騰訊在網路和社交網路方面專利眾多。

大學對特定領域的 AI 研究貢獻良多，中國高校佔據主導

企業在 AI 專利方面佔據主導地位，但大學和公立研究組織在某些 AI 領域（如分散式 AI）、機器學習技術和神經科學／神經機器人學方面是主導性的。

中國組織在 AI 專利 top 20 學術組織中佔了 17 個，在 top 20 AI 相關科研文章中佔了 10 個。中國組織在深度學習技術方面尤其強悍。佔據領先地位的公立研究組織申請人是中國科學院，擁有超過 2500 個同族專利和超過 20000 篇 AI 相關的科研論文。中國組織領先地位穩固，2013-2016 年專利申請量年均增長率超過 20%。

top 500 專利申請者中有 167 個來自大學和公立研究組織。其中，110 家來自中國，20 家來自美國，19 家來自韓國，4 家來自日本。

收購補充了內部研究和智慧財產權戰略

自 1998 年以來，總共有 434 家 AI 領域公司被收購，53% 的收購是 2016 年進行的。自 2012 年以來，人工智慧領域的收購數量逐年增加，2017 年達 103 起。雖然 Alphabet（旗下包括谷歌、DeepMind、Waymo和 X Development）在提交的發明數量中僅排第十，共有 3814 項，但在收購 AI 公司方面它排第一。蘋果和微軟也積極參與收購。

有些公司，如IBM和英特爾，瞄準的是成熟的公司。然而，大部分被收購的公司都是初創企業，只有少量或者沒有專利專案。這說明收購看中了被收購公司的其它資產，包括人才、資料、知識和其它智慧財產權。

AI 研究領域的合作有限，衝突也是如此

在很多情況下，合作研究的組織被認為是專利申請的共同受讓人。然而，top 20 專利申請者沒有一個與其它申請者分享超過 1% 的 AI 專利所有權。

總的來說，本報告確定的訴訟數量相對較少（不到 1% 的專利被起訴），這可能是因為產品還未上市，侵權行為難以證明。訴訟中發現了 1264 個人工智慧同族專利，其中 74% 的案件發生在美國，全球有 4231 件專利異議案件。AI 專利訴訟中排名前三名的原告是 Nuance Communications、American Vehicular Sciences 和 Automotive Technologies International。

技術趨勢可以為人工智慧的未來決策提供資訊

本報告中呈現的分析為人工智慧的創新趨勢提供了一些新的見解。它表明人工智慧在很多技術領域和其它活動中正扮演者越來越重要的角色。AI 的潛在社會影響已經被發現，而且還會產生更多的影響。在這方面，我們必須結合人工智慧對勞動力、經濟和整個社會的影響來看待它。

政策制定者必須迅速行動，跟上 AI 相關的發展，並確定 AI 的發展方向。各種各樣的利益相關者必須思考正確的政策組合，以最大限度地從人工智慧中受益，特別關注與人工智慧相關的戰略、政策、法律和法規，解決法律和道德方面的考慮；考慮數字資料的訪問和所有權及其對智慧財產權系統的影響；具備適當技能的勞動力；以及投資戰略和相關資金。

本報告記錄了 AI 賦能的技術如何快速進入全球市場，並整合了前沿 AI 專家的觀點。它旨在為公共和私營部門的決策者討論 AI 的未來時提供更好的知識庫、政策和監管框架。

AI 專利申請和科學出版物的演變

本章將介紹人工智慧的整體趨勢，包括其行業主要參與者的行為、地理趨勢，收購和執法趨勢，包括以下三類：1）AI 技術；2）AI 功能應用；3）AI 應用，如第 1 章中的圖 1.1 至 1.3 所示。下面報告的增長率是基於 2013 年至 2016 年專利申請的年平均增長率。在第 3、4、5 和 6 章中更詳細地分析了這些結果。

主要發現

• 自 1960 年至 2018 年早期，人們提交的與人工智慧相關同族專利接近 34 萬，發表了超過 160 萬篇科研論文。

• 2011 年至 2017 年，每年在 AI 領域提交的專利申請數量增長了 6.5 倍。

• 面向技術解決方案的工業應用的專利申請熱潮在科學出版物中滯後了大約 10 年。此外，科研論文與已發表專利的比例正在下降，表明人們對人工智慧技術的實際應用越來越感興趣。

• 專利文獻最廣泛關注的人工智慧技術是機器學習，其次是邏輯程式設計（專家系統）和模糊邏輯。最主要的 AI 功能應用是計算機視覺、自然語言處理和語音處理。

• 專利文獻中最常提到的 AI 應用領域包括電信、運輸、生命和醫學科學，但近年來幾乎所有領域都顯示出專利活動的增長。

• 2013 年至 2016 年間最顯著增長的專利活動包括了機器學習技術和深度學習。在此期間，深度學習的平均年增長率為 175％。機器人和控制方法（均為 55％）是增長最快的 AI 功能應用，航空航天/航空電子（67％）和智慧城市（47％）是增長最快的應用領域。

• 社群之間也存在緊密聯絡。例如，深度學習經常與計算機視覺應用程式共同出現。

圖 3.1：最早出版年份的 AI 同族專利和科學出版物。

圖 3.4：早期頂級人工智慧同族專利數量變化圖，機器學習從 2011 到 2016 年平均每年都會增長 26%。

圖 3.5：人工智慧技術類別和子類別的同族專利數，機器學習佔據了絕對的領導地位，佔與 AI 技術相關專利數的 89%。

圖 3.7：機器學習子領域的同族專利數和科學發刊物數量的對比，佔比為佔整體 AI 技術的比例。其中規則系統與監督學習的專利數要比科學發刊物多一些。

圖 3.10:職能型應用類別和子分類的同族專利，其中計算機視覺佔據與某項應用相關專利的 49%。

圖 3.11 通過最早優先權統計的頂級功能應用同族專利。自 2011 年至 2016 年，計算機視覺平均每年增長 23%。

圖 3.12:通過最早優先權統計的頂級計算機視覺子分類。2013 年開始，生物統計學增長了 30%，超越了其他所有子分類。

圖 3.13:通過最早優先權統計的頂級自然語言處理子分類同族專利。從 2013 年到 2016 年，資訊提取增長了 24%，語義增長了 33%。

圖 3.14 通過最早優先權統計的頂級語音處理子分類同族專利。語音識別佔據其中的 86%。

AI 專利申請的主要參與者

• 公司佔據了前 30 名專利申請人中的 26 名。其中大多數是在消費電子、電信和/或軟體以及電力和汽車製造等行業中活躍的企業集團。前 30 名中只有四名是大學或公共研究組織。

• IBM擁有最多的 AI 專利組合，擁有 8290 項專利申請；其次是微軟，擁有 5930 項專利申請。

• 在前 20 家公司中，有 12 家是日本公司。

• 頂級公司在其專利申請中提到的主要功能應用是計算機視覺（20 箇中的 19 個），儘管IBM更加關注自然語言處理。

• 機器學習是迄今為止最多專利組合中最具代表性的人工智慧技術。

• 專利共同所有權很少見：前 20 名申請人中沒有一家實體擁有超過百分之一的 AI 共同專利，與其他技術領域相似。

• 前 20 家公司中有 7 家已經收購了 AI 公司。其中，Alphabet 已收購的 AI 公司最多（18），同時在過去幾年中減少了其專利申請活動。

• 大學/公共研究機構中的領先機構是中國科學院（CAS）（在總體成績中排名第 17 位）。在前 500 名專利持有人中，大約有 100 家中國機構，而前 20 名學術機構中有 17 家在中國。

• 中國大學/研究機構的專利活動取得了顯著增長（每年 20％至 60％），與其他大多數國家的組織增長率相匹配或超過其增長率。

• 與公司一樣，計算機視覺是頂級大學/公共研究組織專利組合中提到的主要功能應用。機器學習和神經網路是最常提到的 AI 技術。

• 頂尖大學/公共研究機構在其原籍國提交絕大多數優先權專利申請（Fraunhofer 是主要的例外，一些優先權申請也在美國或通過歐洲專利申請）。

• 中國科學院（CAS）是深度學習專利申請的領導者，中國科學院（CAS）是近期增長顯著的領域的主要參與者，其次是百度，然後是 Alphabet、西門子、小米、微軟、三星、IBM和 NEC。

圖 4.1：30 大申請 AI 同族專利的公司與學校，其中 26 家是公司。

圖 4.2：部分地區高校與公開研究機構申請 AI 專利的數量排行。中國科學院和韓國電子通訊研究院分別排名第一、第二。

圖 4.3：前 500 名專利申請者中，各地區佔據的申請機構數量。其中來自中國的大學和公開研究機構佔據前 500 名專利數量申請者中的 1/5。

圖 4.4：發表 AI 科學出版物的 20 大高校與公開研究組織，根據文章數量進行排名。其中，10 個來自中國，6 家來自美國，2 個來自韓國，日本和法國各佔一家。

專利申請地理趨勢

關鍵資訊

• 最早的一筆 AI 相關專利是由日本專利部門在 1980 年註冊的；接下來數年，相關專利數量停滯，美國和中國後續增長；

• 基於對專利申請資料和科學出版物的分析，中國和美國在 AI 應用和基礎研究上都處於領導地位；

• 2014 年，在中國首先註冊的 AI 專利申請數量超越美國，但是隻有 4% 的專利後續在其他地方註冊；

• 其他主要的 AI 專利申請地包括：法國、德國、韓國和英國，印度逐漸成為新興的 AI 專利申請地；

• 中國和美國在 AI 技術和功能應用的專利申請上處於領導地位，但是在模糊邏輯、計算機視覺和語音處理領域日本有競爭優勢，在本體工程領域韓國有競爭優勢。

• 中國和美國在應用領域的專利申請上上也處於領導地位，只有日本在藝術與人文、文件管理和發表，以及韓國在軍事應用上能夠相抗衡。

圖 5.1:不同專利註冊地註冊的專利數量（上）和不同地方機構發表的科學出版物數量（下）。AI 研究和 AI 相關的專利保護在全世界都有。

AI 相關市場趨勢

關鍵資訊：

• 自 1998 年，434 家 AI 相關公司被收購；

• 53% 的收購發生自 2016 年至今；

• AI 領域大部分被收購的公司源自美國（283 家），英國位列第二（25 家）；

• 前 10 大公司每家至少收購了 5 家 AI 公司，這 10 大公司共做了 79 項收購；

• Alphabet、蘋果、微軟是最活躍的公司，分佈進行了 18 項、11 項、9 項 AI 收購；

• 基於公開資訊，到 2018 年 5 月，2868 家 AI 公司獲得融資（佔據 6538 家公司總數的 44%），總金額大概為 460 億美元；

• 在訴訟案例中共有 1264 項同族專利被提到，大概為 AI 相關專利的 0.37%；在異議案例中，4231 項同族專利被提到（大概為 AI 相關專利的 1.25%）；二者更有 492 項交叉案例；

• 訴訟案例中 3 大原告分別為 Nuance、American Vehicular Services 和 Automotive Technologies International，微軟、蘋果和 Alphabet 為幾大被告；

• 對 AI 專利存在異議的最大申報者是西門子、戴姆勒和 Giesecke+Devrient，異議案例中最大的被告是三星、LG 和現代。

圖 6.1 收購年度 AI 領域的收購數量。2000-2012 年間收購量平均增長 5%，2012-2017 年間平均增長 33%。

AI 引發的問題與相關策略（略）

AI 和 IP 系統的未來

該報告的聚焦點是對 AI 相關技術的現狀和近期趨勢進行分析，就像對專利和科學出版物的統計資料分析這樣。在此終章中，報告對 AI 技術的未來進行了回顧，包括下一代 AI 技術所能帶來的機遇、AI 和智慧財產權（IP) 系統的結合。如同前面幾章，這部分內容包含了業內眾多專家的評論與貢獻。