机器之心报道
机器之心编辑部
一直以来，我们都能听到中国 AI 实力已经超越美国论调，在此报告中我们能够看到详实的数据支持。联合国世界知识产权组织基于对专利申请数量与 AI 科学出版物的统计，对 AI 的过去与当前的技术趋势进行了综述，同时也对 AI 领域的主要参与者做了分析。其中大量的数据统计让我们能看清 AI 发展的技术趋势，也能对各国 AI 研究的实力有所观察。该报告共 158 页，机器之心对其核心内容做了编译介绍。
报告地址：https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_1055.pdf
目录：
执行摘要
介绍
AI 趋势
AI 专利申请和科学出版物的演变
AI 专利申请的主要参与者
专利申请图示
AI 相关市场趋势
AI 引发的问题与相关策略
AI 和 IP 系统的未来
执行摘要
人工智能越来越多地促进技术和商业的发展，从自动驾驶汽车到医疗诊断再到高级制造业等。随着 AI 从理论领域走向全球市场，其发展受到数据和快速发展的计算处理能力地极大促进，带来了变革性影响：通过在数十亿个看似不相关的数据点中检测模式，AI 可以改进天气预报、提高庄稼产量、促进癌症检测、预测传染病，以及提高工业生产力。
透过专利分析看技术趋势
世界知识产权组织（WIPO）的专家对专利数据进行了分析，从而出版了《WIPO Technology Trends》系列的第一部分《WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence》。该报告分析了专利、科研发表文章等数据，对 AI 的过去和当前趋势进行了综述，同时也对 AI 领域未来的创新趋势提供了洞见。
该报告系统性介绍了 AI 技术的研究趋势，以发现哪个领域出现了最多的创新型 AI 活动，哪家企业、哪家机构在领导 AI 发展，以及未来的发展市场在哪里。
WIPO 为理解 AI 领域构建了一个新框架，将 AI 相关技术分为三组，以反映 AI 的三个维度：AI 使用的技术，如机器翻译；功能性应用，如语音处理和计算机视觉；应用领域，如通信和交通。
该报告为这三个领域都提供了数据和分析，概括了其趋势、主要参与者、地域分布和市场活动，包括并购和诉讼。此外，该报告还包括全球 AI 专家的贡献，他们解决了一些问题，如 AI 技术的现有和潜在应用以及影响、法律法规问题、数据保护和伦理关注等。
AI 相关的发明快速发展，从理论转向商业应用
自 20 世纪 50 年代人工智能出现以来，创新者和研究者为将近 34 万 AI 相关的发明申请了专利，并发表了超过 160 万篇科研文章。值得注意的是，AI 相关的专利正在快速发展：超过半数专利是在 2013 年之后公布的。
AI 科研文章的暴涨出现在 2001 年左右，比专利申请的暴涨早了差不多 12 年。此外，科研论文和发明之间的比例从 2010 年的 8:1 下降到 2016 年的 3:1，说明该领域从理论研究转向 AI 技术在商业产品和服务中的应用。
AI 的一些领域发展得较快……
机器学习是这些专利中的主导 AI 技术。机器学习相关专利的数量平均每年增加 28%，2016 年有 20195 个专利申请，而 2013 年仅有 9567 个）。
革新 AI 领域的机器学习技术是深度学习和神经网络，而它们也正是专利申请中增长最快的 AI 技术：2013-2016 年，深度学习的年均增长率为 175%，2016 年达到了 2399 的专利数量；神经网络的同期增长率为 46%，2016 年达到了 6506 的专利数量。
在 AI 的功能性应用中，计算机视觉（包含图像识别）最流行。计算机视觉在 49% 的 AI 相关专利中有所提及，年均增长率为 24%。
2013-2016 年，增长最快的 AI 功能性应用是机器人学和控制方法，年均增长率为 55%。
AI 相关专利的年均增长率远远高于所有技术领域，后者在 2013-2016 年间年均增长率为 10%。
此外，很多 AI 专利可用于不同行业，如通信、交通、医疗、个人设备、计算和人机交互，以及银行业、娱乐业安防、制造业、农业等。
某些 AI 技术、应用和行业紧密相关。如深度学习+计算机视觉；计算机视觉和交通、通信、安防；知识本体工程和自然语言处理；机器学习和生物医学。这些表明未来可能出现快速发展的领域。
来自日本、美国和中国的企业主导了 AI 专利活动
top 30 AI 专利申请人中有 26 个是企业，只有四家是大学或公立研究组织。大部分 AI 技术、应用和领域都是如此。top 20 AI 专利申请企业中 12 家在日本，3 家在美国，2 家来自中国。
IBM 和微软是 AI 专利的领头羊
IBM 拥有最多的 AI 专利申请——8290 个发明，微软紧随其后，有 5930 个发明。这两家公司的 AI 相关专利涉及大量 AI 技术、应用和领域。前五名中还有东芝 (5,223)、三星 (5,102) 和 NEC (4,406)。中国国家电网公司跃居 top 20，2013-2016 年年均增长率为 70%，尤其是生物启发方法和支持向量机这两种机器学习技术。
而在某些技术和领域中，最高专利申请来自于在该领域具备高专业度和丰富经验的企业。比如百度在深度学习领域专利众多，Facebook 和腾讯在网络和社交网络方面专利众多。
大学对特定领域的 AI 研究贡献良多，中国高校占据主导
企业在 AI 专利方面占据主导地位，但大学和公立研究组织在某些 AI 领域（如分布式 AI）、机器学习技术和神经科学／神经机器人学方面是主导性的。
中国组织在 AI 专利 top 20 学术组织中占了 17 个，在 top 20 AI 相关科研文章中占了 10 个。中国组织在深度学习技术方面尤其强悍。占据领先地位的公立研究组织申请人是中国科学院，拥有超过 2500 个同族专利和超过 20000 篇 AI 相关的科研论文。中国组织领先地位稳固，2013-2016 年专利申请量年均增长率超过 20%。
top 500 专利申请者中有 167 个来自大学和公立研究组织。其中，110 家来自中国，20 家来自美国，19 家来自韩国，4 家来自日本。
收购补充了内部研究和知识产权战略
自 1998 年以来，总共有 434 家 AI 领域公司被收购，53% 的收购是 2016 年进行的。自 2012 年以来，人工智能领域的收购数量逐年增加，2017 年达 103 起。虽然 Alphabet（旗下包括谷歌、DeepMind、Waymo 和 X Development）在提交的发明数量中仅排第十，共有 3814 项，但在收购 AI 公司方面它排第一。苹果和微软也积极参与收购。
有些公司，如 IBM 和英特尔，瞄准的是成熟的公司。然而，大部分被收购的公司都是初创企业，只有少量或者没有专利项目。这说明收购看中了被收购公司的其它资产，包括人才、数据、知识和其它知识产权。
AI 研究领域的合作有限，冲突也是如此
在很多情况下，合作研究的组织被认为是专利申请的共同受让人。然而，top 20 专利申请者没有一个与其它申请者分享超过 1% 的 AI 专利所有权。
总的来说，本报告确定的诉讼数量相对较少（不到 1% 的专利被起诉），这可能是因为产品还未上市，侵权行为难以证明。诉讼中发现了 1264 个人工智能同族专利，其中 74% 的案件发生在美国，全球有 4231 件专利异议案件。AI 专利诉讼中排名前三名的原告是 Nuance Communications、American Vehicular Sciences 和 Automotive Technologies International。
技术趋势可以为人工智能的未来决策提供信息
本报告中呈现的分析为人工智能的创新趋势提供了一些新的见解。它表明人工智能在很多技术领域和其它活动中正扮演者越来越重要的角色。AI 的潜在社会影响已经被发现，而且还会产生更多的影响。在这方面，我们必须结合人工智能对劳动力、经济和整个社会的影响来看待它。
政策制定者必须迅速行动，跟上 AI 相关的发展，并确定 AI 的发展方向。各种各样的利益相关者必须思考正确的政策组合，以最大限度地从人工智能中受益，特别关注与人工智能相关的战略、政策、法律和法规，解决法律和道德方面的考虑；考虑数字数据的访问和所有权及其对知识产权系统的影响；具备适当技能的劳动力；以及投资战略和相关资金。
本报告记录了 AI 赋能的技术如何快速进入全球市场，并整合了前沿 AI 专家的观点。它旨在为公共和私营部门的决策者讨论 AI 的未来时提供更好的知识库、政策和监管框架。
AI 专利申请和科学出版物的演变
本章将介绍人工智能的整体趋势，包括其行业主要参与者的行为、地理趋势，收购和执法趋势，包括以下三类：1）AI 技术；2）AI 功能应用；3）AI 应用，如第 1 章中的图 1.1 至 1.3 所示。下面报告的增长率是基于 2013 年至 2016 年专利申请的年平均增长率。在第 3、4、5 和 6 章中更详细地分析了这些结果。
主要发现
自 1960 年至 2018 年早期，人们提交的与人工智能相关同族专利接近 34 万，发表了超过 160 万篇科研论文。
2011 年至 2017 年，每年在 AI 领域提交的专利申请数量增长了 6.5 倍。
面向技术解决方案的工业应用的专利申请热潮在科学出版物中滞后了大约 10 年。此外，科研论文与已发表专利的比例正在下降，表明人们对人工智能技术的实际应用越来越感兴趣。
专利文献最广泛关注的人工智能技术是机器学习，其次是逻辑编程（专家系统）和模糊逻辑。最主要的 AI 功能应用是计算机视觉、自然语言处理和语音处理。
专利文献中最常提到的 AI 应用领域包括电信、运输、生命和医学科学，但近年来几乎所有领域都显示出专利活动的增长。
2013 年至 2016 年间最显著增长的专利活动包括了机器学习技术和深度学习。在此期间，深度学习的平均年增长率为 175％。机器人和控制方法（均为 55％）是增长最快的 AI 功能应用，航空航天/航空电子（67％）和智能城市（47％）是增长最快的应用领域。
社区之间也存在紧密联系。例如，深度学习经常与计算机视觉应用程序共同出现。
图 3.1：最早出版年份的 AI 同族专利和科学出版物。
图 3.4：早期顶级人工智能同族专利数量变化图，机器学习从 2011 到 2016 年平均每年都会增长 26%。
图 3.5：人工智能技术类别和子类别的同族专利数，机器学习占据了绝对的领导地位，占与 AI 技术相关专利数的 89%。
图 3.7：机器学习子领域的同族专利数和科学发刊物数量的对比，占比为占整体 AI 技术的比例。其中规则系统与监督学习的专利数要比科学发刊物多一些。
图 3.10:职能型应用类别和子分类的同族专利，其中计算机视觉占据与某项应用相关专利的 49%。
图 3.11 通过最早优先权统计的顶级功能应用同族专利。自 2011 年至 2016 年，计算机视觉平均每年增长 23%。
图 3.12:通过最早优先权统计的顶级计算机视觉子分类。2013 年开始，生物统计学增长了 30%，超越了其他所有子分类。
图 3.13:通过最早优先权统计的顶级自然语言处理子分类同族专利。从 2013 年到 2016 年，信息提取增长了 24%，语义增长了 33%。
图 3.14 通过最早优先权统计的顶级语音处理子分类同族专利。语音识别占据其中的 86%。
AI 专利申请的主要参与者
公司占据了前 30 名专利申请人中的 26 名。其中大多数是在消费电子、电信和/或软件以及电力和汽车制造等行业中活跃的企业集团。前 30 名中只有四名是大学或公共研究组织。
IBM 拥有最多的 AI 专利组合，拥有 8290 项专利申请；其次是微软，拥有 5930 项专利申请。
在前 20 家公司中，有 12 家是日本公司。
顶级公司在其专利申请中提到的主要功能应用是计算机视觉（20 个中的 19 个），尽管 IBM 更加关注自然语言处理。
机器学习是迄今为止最多专利组合中最具代表性的人工智能技术。
专利共同所有权很少见：前 20 名申请人中没有一家实体拥有超过百分之一的 AI 共同专利，与其他技术领域相似。
前 20 家公司中有 7 家已经收购了 AI 公司。其中，Alphabet 已收购的 AI 公司最多（18），同时在过去几年中减少了其专利申请活动。
大学/公共研究机构中的领先机构是中国科学院（CAS）（在总体成绩中排名第 17 位）。在前 500 名专利持有人中，大约有 100 家中国机构，而前 20 名学术机构中有 17 家在中国。
中国大学/研究机构的专利活动取得了显着增长（每年 20％至 60％），与其他大多数国家的组织增长率相匹配或超过其增长率。
与公司一样，计算机视觉是顶级大学/公共研究组织专利组合中提到的主要功能应用。机器学习和神经网络是最常提到的 AI 技术。
顶尖大学/公共研究机构在其原籍国提交绝大多数优先权专利申请（Fraunhofer 是主要的例外，一些优先权申请也在美国或通过欧洲专利申请）。
中国科学院（CAS）是深度学习专利申请的领导者，中国科学院（CAS）是近期增长显着的领域的主要参与者，其次是百度，然后是 Alphabet、西门子、小米、微软、三星、IBM 和 NEC。
图 4.1：30 大申请 AI 同族专利的公司与学校，其中 26 家是公司。
图 4.2：部分地区高校与公开研究机构申请 AI 专利的数量排行。中国科学院和韩国电子通信研究院分别排名第一、第二。
图 4.3：前 500 名专利申请者中，各地区占据的申请机构数量。其中来自中国的大学和公开研究机构占据前 500 名专利数量申请者中的 1/5。
图 4.4：发表 AI 科学出版物的 20 大高校与公开研究组织，根据文章数量进行排名。其中，10 个来自中国，6 家来自美国，2 个来自韩国，日本和法国各占一家。
专利申请地理趋势
关键信息
最早的一笔 AI 相关专利是由日本专利部门在 1980 年注册的；接下来数年，相关专利数量停滞，美国和中国后续增长；
基于对专利申请数据和科学出版物的分析，中国和美国在 AI 应用和基础研究上都处于领导地位；
2014 年，在中国首先注册的 AI 专利申请数量超越美国，但是只有 4% 的专利后续在其他地方注册；
其他主要的 AI 专利申请地包括：法国、德国、韩国和英国，印度逐渐成为新兴的 AI 专利申请地；
中国和美国在 AI 技术和功能应用的专利申请上处于领导地位，但是在模糊逻辑、计算机视觉和语音处理领域日本有竞争优势，在本体工程领域韩国有竞争优势。
中国和美国在应用领域的专利申请上上也处于领导地位，只有日本在艺术与人文、文档管理和发表，以及韩国在军事应用上能够相抗衡。
图 5.1:不同专利注册地注册的专利数量（上）和不同地方机构发表的科学出版物数量（下）。AI 研究和 AI 相关的专利保护在全世界都有。
AI 相关市场趋势
关键信息：
自 1998 年，434 家 AI 相关公司被收购；
53% 的收购发生自 2016 年至今；
AI 领域大部分被收购的公司源自美国（283 家），英国位列第二（25 家）；
前 10 大公司每家至少收购了 5 家 AI 公司，这 10 大公司共做了 79 项收购；
Alphabet、苹果、微软是最活跃的公司，分布进行了 18 项、11 项、9 项 AI 收购；
基于公开信息，到 2018 年 5 月，2868 家 AI 公司获得融资（占据 6538 家公司总数的 44%），总金额大概为 460 亿美元；
在诉讼案例中共有 1264 项同族专利被提到，大概为 AI 相关专利的 0.37%；在异议案例中，4231 项同族专利被提到（大概为 AI 相关专利的 1.25%）；二者更有 492 项交叉案例；
诉讼案例中 3 大原告分别为 Nuance、American Vehicular Services 和 Automotive Technologies International，微软、苹果和 Alphabet 为几大被告；
对 AI 专利存在异议的最大申报者是西门子、戴姆勒和 Giesecke+Devrient，异议案例中最大的被告是三星、LG 和现代。
图 6.1 收购年度 AI 领域的收购数量。2000-2012 年间收购量平均增长 5%，2012-2017 年间平均增长 33%。
AI 引发的问题与相关策略（略）
AI 和 IP 系统的未来
该报告的聚焦点是对 AI 相关技术的现状和近期趋势进行分析，就像对专利和科学出版物的统计数据分析这样。在此终章中，报告对 AI 技术的未来进行了回顾，包括下一代 AI 技术所能带来的机遇、AI 和知识产权（IP) 系统的结合。如同前面几章，这部分内容包含了业内众多专家的评论与贡献。
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