1、 人工智能中国专利技术分析人工智能中国专利技术分析报告报告 国家工业信息安全发展研究中心国家工业信息安全发展研究中心 20192019 年年 1212 月月 2 前前 言言 新一轮科技革命和产业变革正在萌发，在移动互联网、大数据、 超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能发展 进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。作为引领新一 轮科技革命和产业变革的战略性技术， 人工智能具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。世界发达国家均将人工智能上升为国家战略，纷纷 出台相关计划，力图在新一轮国际科技竞争中抢占产业技术制高点。 近二十年来，全球各大企业、大学、研究机构等纷纷加快人工智

2、能技 术研发脚步， 全球人工智能专利申请量成快速上升趋势， IBM、 微软、 三星等国外企业均积极在人工智能领域进行专利布局。 中国高度重视人工智能产业的发展。2017 年国务院发布新一 代人工智能发展规划 ，对人工智能产业进行战略部署;在 2018 年 3 月和 2019 年 3 月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发 展，推动人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群 壮大数字经济。截至 2019 年 10 月，中国人工智能专利申请量累计 44 万余件， 超越美国成为 AI 领域专利申请量最高的国家。 国家电网、 百度、中国科学院、腾讯、清华大学等国内主要专利权人正不断形

3、成 人工智能技术积累，提升在全球人工智能专利布局中的竞争实力。 由国家工业信息安全发展研究中心编写的 人工智能中国专利技 术分析报告 ，在科学分类和深入研究的基础上，对人工智能下深度 学习技术、语音识别、计算机视觉、云计算、自然语言处理、智能驾 驶、智能机器人这七个分支在中国的专利态势进行深度分析。该报告 主题明确、内容翔实、数据严谨，前瞻探索颇具深度。 3 目目 录录 第 1 章 绪论 . 5 1.1 人工智能概述 . 5 1.2 人工智能发展历程 . 5 1.3 人工智能发展意义 . 7 1.4 中国快速布局人工智能专利发展 . 8 1.5 本报告人工智能专利技术分类说明 . 9 第 2

4、章 人工智能中国专利技术整体态势分析 . 10 2.1 人工智能专利技术领域分布 . 10 2.2 专利申请量趋势分析 . 11 2.3 主要一级技术分支申请量比例 . 11 2.4 人工智能申请人专利申请数量排名 . 12 2.5 国外来华申请人状况分析 . 13 第 3 章 各分支技术专利态势分析 . 15 3.1 深度学习技术 . 15 3.1.1 深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势 . 15 3.1.2 专利申请量排名 . 16 3.1.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 16 3.1.4 深度学习技术各年度重点分支技术趋势 . 17 3.1.5 深度学习技术重点申请人重点分

5、支技术布局 . 18 3.1.6 专利有效性分析 . 19 3.1.7 技术路线演进 . 20 3.2 语音识别 . 22 3.2.1 语音识别领域专利申请量年度变化趋势 . 22 3.2.2 专利申请量排名 . 23 3.2.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 24 3.2.4 语音识别各年度重点分支技术趋势 . 25 3.2.5 语音识别重点申请人重点分支技术布局 . 26 3.2.6 专利有效性分析 . 27 3.2.7 技术路线演进 . 27 3.3 自然语言处理 . 30 3.3.1 自然语言处理技术专利申请量年度变化趋势 . 30 3.3.2 专利申请量排名 . 31 3.3

6、.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 32 3.3.4 自然语言处理技术各年度重点分支技术趋势 . 33 3.3.5 自然语言处理技术重点申请人重点分支技术布局 . 34 3.3.6 专利有效性分析 . 35 4 3.3.7 技术路线演进 . 35 3.4 计算机视觉技术 . 37 3.4.1 计算机视觉技术领域专利申请量年度变化趋势 . 37 3.4.2 专利申请量排名 . 38 3.4.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 39 3.4.4 计算机视觉技术各年度重点分支技术趋势 . 40 3.4.5 计算机视觉技术重点申请人重点分支技术布局 . 41 3.4.6 专利有效性分析

7、. 42 3.4.7 技术路线演进 . 42 3.5 智能驾驶技术 . 45 3.5.1 智能驾驶技术领域专利申请量年度变化趋势 . 45 3.5.2 专利申请量排名 . 45 3.5.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 46 3.5.4 智能驾驶技术各年度重点分支技术趋势 . 47 3.5.5 智能驾驶技术重点申请人重点分支技术布局 . 48 3.5.6 专利有效性分析 . 49 3.5.7 技术路线演进 . 50 3.6 云计算技术 . 52 3.6.1 云计算技术领域专利申请量年度变化趋势 . 52 3.6.2 专利申请量排名 . 52 3.6.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势

8、 . 53 3.6.4 云计算技术各年度重点分支技术趋势 . 54 3.6.5 云计算技术重点申请人重点分支技术布局 . 55 3.6.6 云计算技术专利有效性 . 56 3.6.7 技术路线演进 . 57 3.7 智能机器人技术 . 59 3.7.1 智能机器人技术领域专利申请量年度变化趋势 . 59 3.7.2 专利申请量排名 . 60 3.7.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势 . 61 3.7.4 智能机器人技术各年度重点分支技术趋势 . 62 3.7.5 智能机器人技术重点申请人重点分支技术布局 . 63 3.7.6 专利有效性分析 . 64 3.7.7 技术路线演进 . 65 第

9、 4 章 结论和建议 . 67 4.1 结论 . 67 4.2 建议 . 71 5 第第 1 1 章章 绪论绪论 1.1 1.1 人工智能概述人工智能概述 人工智能（Artificial Intelligence,AI）又称机器智能，是指由人制 造出来的机器所表现出来的智能， 即通过普通计算机来模拟人的某些 思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等） ，使计算机能 实现更高层次的应用。 其研究范围主要包括自然语言处理、 知识表现、 智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知 问题、模式识别、逻辑程序设计软计算、不精确和不确定的管理、人 工生命、神经网络、复杂系统、遗传算

10、法等领域，并实际应用于机器 视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专 家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智 能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等领域。 1.2 1.2 人工智能发展历程人工智能发展历程 兴起阶段（1950-1969） ：1950 年，马文明斯基与他的同学埃德 蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，这被看作是人工智能 的一个起点。 同样是在 1950 年， 英国数学家阿兰 图灵在其题为 “计 算的机器与智能”的论文中提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强 化学习，直接推动人工智能早期的发展。 低谷阶段（1970-1979） ：

11、当时，人工智能主要面临计算机性能不 足、问题的复杂性和数据量严重缺失三个技术瓶颈。由于科研人员在 6 人工智能方面的评估不足， 导致美国国防高级研究计划部署的合作计 划失败。1973 年，Lighthill 在针对英国 AI 研究状况的报告中批评了 AI 在实现“宏伟目标”上的失败。种种不利形势致使人工智能遭遇 了长达 6 年的科研低谷。 复苏阶段 （1980-1987） ： 1980 年， 卡内基梅隆大学设计了 XCON 专家系统，这是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统，在 1986 年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商 业模式后， 衍生出了 Symbolics、

12、Lisp Machines 等和 IntelliCorp、 Aion 等硬件、软件公司。20 世纪 80 年代，随着美国一批网络设备公司的 开发，人工智能程序的系统被重视起来。其中智能化计算机软件被广 泛使用，苹果、微软等公司相继开发智能操作系统。 第二次低谷阶段 （1987-1996） ： 人工智能在此阶段技术成果较少。 到 1987 年时， 苹果和 IBM 公司生产的台式机性能都超过了 Symbolics 等厂商生产的通用计算机，专家系统风光不再。 快速发展阶段（1997 至今） ：1997 年 5 月 11 日，IBM 的计算机 系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众

13、领 域引发了现象级的 AI 话题讨论。 这是人工智能发展的一个重要里程。 2006 年，Hinton 在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次 看到机器赶超人类的希望。2016 年，谷歌 AlphaGo4:1 战胜了人类围 棋冠军李世石。大数据、云计算以及认知技术等的出现和发展，推动 了深度学习技术在人工智能领域的普及，并推动语音识别、图像识别 等技术快速发展并迅速产业化。 7 1.3 1.3 人工智能发展意义人工智能发展意义 人工智能是改变生活方式和社会建设的重要途径。人工智能在 “大智慧”时代扮演着越来越重要的角色，其技术广泛渗透到交通、 医疗、教育、物流、养老、文化、体育等生活的方方

14、面面，正深刻改 变着传统生活方式。人工智能不断加强同社会治理的结合，在环境保 护、城市运行、司法服务等领域的广泛应用，将全面提高公共服务和 社会治理水平。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社 会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反 应，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。 人工智能是驱动科技革命和产业变革的重要力量。当前，新一代 人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推 进，驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为科技发展和产业升级 的重要方向。人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，将进一 步带动其他技术的进步，成为新一轮科技革命的重要推

15、动力量。通过 人工智能在各行各业的规模化应用，将大幅提高智能化生产效率，快 速推动传统产业变革。 加快发展新一代人工智能是推动我国科技跨越 发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略。 人工智能是影响国际竞争和世界格局的重要资源。 在移动互联网、 大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工 智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、 自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局 等方面产生重大而深远的影响。 人工智能作为引领未来的战略性技术， 8 世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、 维护国家安 全的重大战略，加紧出台规划和政

16、策，围绕核心技术、顶尖人才、标 准规范等强化部署， 力图在新一轮国际科技竞争中抢占人工智能制高 点，以获得竞争主导权。 1.4 1.4 中国快速布局人工智能专利中国快速布局人工智能专利 中国人工智能专利申请量排行世界第一。从地域来看，对比全球 各国人工智能专利数量，中国、美国和日本位列前三，中国已超过美 国成为人工智能领域专利申请量最高的国家。截至 2019 年，中国人 工智能专利申请量累计 44 万余件。 我国人工智能技术蓬勃发展， 对中国人工智能领域的专利态势进 行跟踪研究，既是工业和信息化部落实国家新一代人工智能发展规 划的一个重要举措，也是落实促进新一代人工智能产业发展三年 行动计划（

17、2018-2020） 的一个重要内容。工业和信息化部一直坚持 通过行业知识产权工作引导和促进产业技术创新， 此报告的目的就是 通过专利态势的跟踪分析及研究报告的发布，引导、促进人工智能行 业重视知识产权工作，进一步提高知识产权意识和工作水平，推进技 术创新与知识产权工作相结合，服务企业和产业的发展。本专利态势 分析报告主要从七个技术分支分析人工智能领域专利申请态势的基 本情况。 9 1.5 1.5 本报告人工智能专利技术分类说明本报告人工智能专利技术分类说明 对人工智能专利技术的分类经历以下几个阶段： 第一阶段是专利/非专利文献资料的收集和整理阶段。这一阶段 主要搜集整理了国内外关于人工智能技

18、术的学术论文、技术标准、政 府规划。从这些资料中提炼与分类相关的内容并进行整理；同时，在 专利数据库中进行初步检索， 大致了解人工智能相关的专利技术情况， 提出初步的技术分类。 第二阶段是实地调研和专家意见的收集阶段。 以初步的技术分类 为基础，课题组进行了深入调研并认真听取专家对初步分类的意见。 在调研中，课题组走访了高校学者、研究所专家、产业界工程师、政 府官员，还包括一些外企高端研究人员，众多专家学者从自身研究的 角度给出了一些修正意见。 第三阶段是总结修正阶段。结合上述两阶段的工作，进行聚类分 析，将人工智能专利技术划分为如下七个一级技术分支：深度学习技 术、语音识别、计算机视觉、云计

19、算、自然语言处理、智能驾驶、智 能机器人。 10 第第 2 2 章章 人工智能中国专利技术整体态势分析人工智能中国专利技术整体态势分析 2.1 2.1 人工智能专利技术领域分布人工智能专利技术领域分布 结合上文 1.5 的专利分类过程，综合考虑技术角度、产业角度、 专利角度，人工智能产业技术划分为深度学习技术、语音识别、计算 机视觉、云计算、自然语言处理、智能驾驶、智能机器人七个一级的 技术分支。以期反映产业技术的整体水平和研发方向，图 2.1 示出了 七个一级的技术分支简图。 人 工 智 能 深度学习 语音识别 自然语言处理 计算机视觉 智能驾驶 云计算 智能机器人 图 2.1 人工智能技术

20、分支图 11 2.2 2.2 专利申请量趋势分析专利申请量趋势分析 对我国人工智能专利申请按照申请年份进行统计， 在华专利申请 共计 44.4 万件。 图 2.2 示出了我国从 2000 年至 2019 年各年度的申请 量变化情况。在中国专利申请中，人工智能领域的专利申请量总体上 呈逐年上升趋势，且增长率不断提高，在 2010 年后增长速度明显加 快，2014 年后增长率又上了一个台阶，近两年的增长率更是令人瞩 目，2018 年是目前为止我国人工智能专利申请量的峰值，达到 70281 件，是 2010 年申请量的近 20 倍。对于绝大多数业内人士而言，对人 工智能技术信心很足，人工智能已成为明

21、确的研发热点，专利数量上 迎来井喷。 图 2.2 我国人工智能专利申请量年度变化趋势 （受公开滞后影响，2019 年专利数据公开不完整） 2.3 2.3 主主要一级技术分支申请量比例要一级技术分支申请量比例 按照七个一级技术分支对人工智能总体申请量进行标引后，对 申请量所占比例进行统计，得到如图 2.3 所示的一级技术分支申请量 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2

22、014 2015 2016 2017 2018 2019 12 占比。计算机视觉占比最多，达到 34.04%，其次是云计算技术，占 整体的 15.72%，另外，深度学习技术和智能驾驶各占整体的 14.56% 和 14.84%，对深度学习技术的投入是人工智能领域的发展基础，同 时云计算和智能驾驶技术也是人工智能领域新兴的热点。 其后按照数 量排序分别是占比 7.19%的智能机器人技术、 占比 6.91%的语音识别、 占比 6.73%的自然语言处理技术。 图 2.3 一级技术分支申请量占比 2.4 2.4 人工智能申请人专利申请数量排名人工智能申请人专利申请数量排名 图 2.4 示出了人工智能中国

23、专利申请前十位的申请人排名， 其中， 我国的百度、腾讯、浪潮集团、华为、阿里、西安电子科技大学、国 家电网公司以及浙江大学排在前十名之列， 国外企业只有微软公司和 三星公司进入前十位排名，位于第三和第六名。可见，我国创新主体 在人工智能领域专利申请积极踊跃， 总体数量相较国外来华企业具有 一定优势，百度公司人工智能领域专利申请数量突出，超出外资企业 微软公司千余件专利。 深度学习技术 14.56% 智能机器人 7.19% 语音识别 6.91% 云计算 15.72% 自然语言处理 6.73% 智能驾驶 14.84% 计算机视觉 34.04% 13 图 2.4 人工智能申请人专利申请数量排名 2.

24、5 2.5 国外来华申请人状况分析国外来华申请人状况分析 对国外来华的申请进行数量比较，得到了图 2.5 中国外来华申请 人申请量比例图。 如图所示，前十位的国外来华申请人提供了 20%的来华申请，说 明国内企业近几年在人工智能领域专利申请有了大幅提升， 国外企业 在华专利申请数量已不占优势。在国外来华申请人中，排名第一的微 软公司、第四的谷歌公司、第五的 IBM 公司、第六的英特尔公司、 第七的福特公司、 第八位的高通公司和第九位的通用汽车公司均是美 国企业，体现出了美国企业对于中国人工智能市场的关注。排名第二 的韩国三星公司、第三的日本索尼公司、第十的日本丰田公司，也反 映出了日韩两国的龙

25、头高科技企业对于中国的人工智能市场前景的 2565 2712 3048 3079 3407 3656 3755 3978 4115 5712 00400050006000 浙江大学 国家电网 西安电子科技大学 阿里 三星 华为 浪潮集团 微软 腾讯 百度 14 认可。 图 2.5 国外来华申请人申请量比例图 微软公司 三星公司 索尼公司 谷歌公司 IBM公司 英特尔公司 福特公司 高通 公司 通用 汽车 丰田公司 前十来华外资 企业, 20% 15 第第 3 3 章章 各分支技术专利态势分析各分支技术专利态势分析 3.1 3.1 深度学习深度学习技术技术 3.1.1 3.

26、1.1 深度学习深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势技术领域专利申请量年度变化趋势 纵观图 3.1.1 所示的我国历年人工智能深度学习技术专利申请量 变化趋势可以发现， 在人工智能技术受到密切关注以及人工智能产业 强烈发展需求的大背景下， 人工智能深度学习技术发展势头十分迅猛， 深度学习技术专利自 2000 年的 45 件，到 2018 年的全国 24203 件专 利申请，增长的速度令人瞠目。尤其自 2016 年以来，人工智能深度 学习技术的专利申请数量出现井喷式增长。2011 年以前，深度学习 技术的申请量每年只有小幅增长，而 2018 年一年的专利申请数量就 是上一年的 1.74 倍。

27、图 3.1.1 我国人工智能深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势 （受公开滞后影响，2019 年专利数据公开不完整） 45 62 101 163 174 237 276 378 501 540 676 1363 1215 1670 2095 3535 6867 13916 24203 15249 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 16 3.1.2 3.1.2 专利申请量排名专利申请量排名 从申请人数量排行来看，前十名中百度公司的申请数量独占鳌 头为 1429 件，体现了其在人工智能深度学习技术领域的强势地位。 前十名中有五家都是高等院校， 体现出科研高

28、校院所在这一领域的整 体优势， 也体现了我国在这一技术领域较强的发展意识与较大的科研 投入。从申请数量来看，高校之间数量分布较为均匀，而百度公司、 平安科技、腾讯科技等企业在这一领域的排位靠前、发展突出，与国 内其他企业相比存在明显优势。 图 3.1.2 专利申请量排名前十的公司/机构 3.1.3 3.1.3 国内排名前十位的申请人申请量趋势国内排名前十位的申请人申请量趋势 人工智能深度学习技术领域前十位申请人的申请量年度变化趋 势如图 3.1.3 所示，其中百度公司的申请量在近三年增长迅速，遥遥 673 680 690 750 781 853 890 913 1188 1429 020040060080001600 天津大学 清华大学 阿里巴巴 华南理工大学 电子科技大学 国家电网 浙江大学 腾讯 平安科技 百度 17 领先，虽然比浙江大学、清华大学等高校起步晚，但专利申请量大幅 度增长， 在该领域处于领先地位。 另外， 平安科技 （深圳） 有限公司， 总申请量少于百度公司位于第二，其 1188 件专利中，有 92%的专利 集中在 2018-2019 年申请，由于专利从申请到授权需要一定的周期和 时间，目前其仅有 3.7%的专利处于有效状态，95.88%的专利处于在 审状态，可见，该公司近期在人工智能的深度学习技术领域进